Physical AI 시대를 여는 로봇 플랫폼: K RaaS

여러 로봇과 현장 시스템을 연결해 실제 서비스를 만드는 방법

AI가 디지털 공간을 넘어 물리적인 현장에서 직접 행동하는 Physical AI 시대로 빠르게 확장되고 있습니다.

제조·물류·호텔·병원 등에서는 이미 다양한 로봇을 활용하고 있지만, 실제 산업 현장에서는 로봇 한 대의 성능만으로 완결된 서비스를 만들기 어렵습니다.

서로 다른 제조사의 로봇이 함께 움직여야 하고, 엘리베이터·자동문·보안 게이트 같은 건물 인프라와 기존 업무 시스템까지 연결해야 하기 때문입니다.

결국 Physical AI의 핵심 과제는 로봇을 얼마나 똑똑하게 만드는가를 넘어, 여러 로봇과 시스템이 하나의 업무를 수행하도록 연결하는 것입니다.

왜 로봇 한 대만으로는 충분하지 않을까요?

실제 현장의 업무는 하나의 로봇이 모든 역할을 수행하기 어려운 경우가 많습니다.

이동에 특화된 로봇, 물건을 집거나 옮기는 로봇 등 서로 다른 역량을 가진 로봇이 협력해야 하나의 업무를 완성할 수 있습니다.

따라서 Physical AI 환경에서는 개별 로봇을 독립적으로 운영하기보다 여러 로봇의 역할과 상태를 파악하고 적절한 로봇에게 업무를 배분하는 오케스트레이션이 중요해집니다.

로봇과 기존 시스템도 연결되어야 합니다

현장에는 로봇만 존재하지 않습니다.

WMS, ERP, MES와 같은 기존 업무 시스템과 엘리베이터, 자동문, 보안 게이트 같은 물리적 인프라도 함께 작동합니다.

예를 들어 물류 현장에서 로봇이 물품을 가져오려면 어디에 물품이 있는지 확인하고 → 적절한 로봇을 선택하고 → 이동 경로를 확보하고 → 물품을 운반하는 과정이 하나의 업무 흐름으로 연결되어야 합니다.

따라서 Physical AI의 경쟁력은 로봇 자체뿐 아니라 기존 시스템과 물리적 환경을 얼마나 자연스럽게 연결할 수 있는가에 달려 있습니다.

왜 Edge 환경이 중요할까요?

물리적 현장에서는 실시간성이 중요합니다.

장애물 회피나 긴급 정지처럼 즉각적인 판단이 필요한 작업은 모든 데이터를 클라우드로 보내고 결과를 기다리는 방식만으로 처리하기 어렵습니다.

또한 제조·공공 등 보안이 중요한 현장에서는 외부 네트워크 연결이 제한될 수도 있습니다.

이 때문에 현장 가까이에서 데이터를 처리하는 Edge 기반 Physical AI는 낮은 지연시간과 데이터 보안, 서비스 연속성을 확보하기 위한 중요한 요소가 됩니다.

Physical AI의 가치는 ‘로봇 수’가 아니라 ‘업무 완결성’에 있습니다

기업이 Physical AI를 도입할 때 중요한 것은 몇 대의 로봇을 운영하는지가 아닙니다.

하나의 업무가 사람의 개입을 최소화하면서 얼마나 완결적으로 수행되는가가 더 중요합니다.

이를 위해서는 이기종 로봇의 연결, 현장 인프라와 기존 시스템의 연계, 업무 상황에 따른 로봇 재배치, 실시간 상태 모니터링과 같은 요소가 함께 작동해야 합니다.

결국 Physical AI는 로봇 자동화를 넘어 물리적 업무 자체를 자동화하는 AX로 확장될 수 있습니다.

Physical AI, 산업별 AX로 확장됩니다

Physical AI는 특정 로봇이나 특정 공간에 한정된 기술이 아닙니다.

호텔·병원과 같은 빌딩 환경부터 물류·제조, 공공, 농업, F&B 등 다양한 산업에서 각 산업의 업무와 시스템에 맞는 Physical AI를 구현할 수 있습니다.

따라서 산업별로 필요한 로봇과 시스템, 업무 프로세스를 연결하고 현장 환경에 맞는 서비스를 설계하는 것이 중요합니다.

KT는 K RaaS를 통해 이기종 로봇과 현장 시스템을 연결하고, 여러 Agent가 협력해 실제 물리적 업무를 수행하는 Physical AI 플랫폼을 구현하고 있습니다.