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이 아티클은 네이버 컨퍼런스 DAN25 키노트 세션에서 소개된 피지컬 AI에 대해 발표한 내용을 바탕으로 작성되었습니다.

“피지컬 AI는 네이버랩스에게 새로운 도전이 아닙니다. 2016년 로봇과 자율주행 연구를 시작했고,

2021년부터는 그 누구보다 앞서 파운데이션 모델 기반 피지컬 AI 연구에 집중해 왔습니다.”

(네이버클라우드 김유원 대표)

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피지컬 AI는 머신이 공간을 인식하고 이해하며, 그 안에서 스스로 판단하고 행동하는 능력입니다. 이에 대해 네이버에서 쌓아온 역량은 어떠할까요? 크게 3가지 차별적 경쟁력으로 설명할 수 있습니다.

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첫째, ‘Real Data’

네이버는 자사 사옥, 데이터센터, 도시 단위 테스트베드 등 실제 환경에서 얻은 공간·서비스 데이터를 AI 학습에 활용합니다. 합성 데이터에만 의존하지 않고 다양한 변수와 상황이 반영된 고품질 데이터를 통해, AI가 현실의 복잡한 상호작용을 이해하고 스스로 대응할 수 있도록 진화시키고 있습니다.

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둘째, ‘Cloud Robotics’

네이버는 ‘아크(ARC)’라는 멀티 로봇 클라우드 시스템을 통해, 대규모 공간 정보와 다양한 이기종 로봇들을 클라우드 인프라 위에서 하나의 지능으로 연결합니다. 실시간 알고리즘 업데이트와 데이터 순환 구조를 통해 끊임없이 진화할 수 있는 환경을 제공합니다.

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셋째, ‘On-board AI’

고성능이면서도 경량화된 파운데이션 모델을 로봇이나 디바이스 내부(On-board)에 직접 적용합니다. 이를 통해 네트워크가 불안정한 환경에서도 다양한 현장 변수를 빠르게 처리하고 높은 안전성을 확보합니다.

그리고 가장 중요한 것은, 이 모든 파이프라인이 연결되어 피지컬 AI를 성장시켜 나가고 있다는 점입니다.

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또한 네이버는 피지컬 AI를 테스트할 다양한 로봇 하드웨어를 보유하고 있습니다. ‘루키2(Rookie 2)’, ‘가로(GaRo)’, ‘세로(SeRo)’ 같은 휠베이스 로봇부터, 4족 보행 로봇 ‘미니치타(Mini Cheetah)’, 양팔 로봇 ‘앰비덱스(AMBIDEX)’, 자율주행 셔틀 ‘알트비(ALT-B)’까지 폭넓은 플랫폼을 갖추고 있습니다. 이와 더불어 MIT·KAIST와 협력한 2족 보행 로봇 ‘미니노이드(MININOID)’와 아웃도어 자율주행 로봇 등 새로운 연구도 이어가고 있습니다.

테스트베드, 모델, 데이터, 서비스, 클라우드 인프라, 로봇 하드웨어까지 모든 것이 네이버랩스에 있습니다. 이를 바탕으로 네이버의 AI는 점차 모니터를 벗어나 현실 공간으로 나아갑니다.