산업용 로봇 분야의 글로벌 선두 기업인 화낙(FANUC)이 지난해 말 엔비디아와 손잡고 '피지컬 AI(Physical AI)' 개발을 선언하며 지능형 로봇 경쟁의 새 국면을 예고했다. 이는 엔비디아의 AI 반도체 학습 기능과 화낙이 보유한 방대한 산업 현장 데이터를 결합해 로봇의 지능화를 가속하려는 전략이다. 다관절로봇과 협동로봇 'CRX' 등을 앞세운 화낙은 지능형 제조 로봇 분야에서 특허 출원 1위를 기록하고 있다. 한국특허전략개발원 관계자는 "고급 제어 기술과 현장 데이터, 두터운 특허 포트폴리오가 피지컬 AI 구현 속도를 좌우할 것"이라고 분석했다 
 
로봇 지능화, '인지'와 '학습'이 핵심 축
 
지능형 로봇 경쟁에서 공통적으로 나타나는 현상은 소프트웨어 발전 속도가 하드웨어 발전 속도를 따라잡지 못하고 있다는 점이다. 일례로 보스턴다이내믹스가 CES 2026에서 선보인 신형 휴머노이드 로봇 '아틀라스'에 적용된 '초인간 행동 로봇' 관련 특허는 로봇의 관절 가동 범위를 확장해 기존 휴머노이드가 수행하기 어려운 동작을 가능하게 한다. 관절 자유도가 커질수록 로봇이 '어떤 동작을 선택할지'를 판단하는 능력이 중요해지며, 이를 학습으로 축적하는 구조가 필수적이다 
 
특허전략개발원은 피지컬 AI로의 전환을 위해서는 로봇이 주변 환경을 읽고, 예외 상황을 해석하며, 다음 동작을 스스로 선택하는 능력이 중요하다고 강조했다. 이를 위해 카메라, 라이다, 초음파 등 센서를 통해 주변 물체와 움직임을 분석해 상황을 판단하는 '인지' 능력과, 인지 능력을 바탕으로 외부 환경에 맞춰 동작을 개선하는 '학습' 능력이 핵심적인 두 축이다. 특히 환경 데이터를 학습해 로봇이 동작의 우선순위를 정하고 상황에 맞는 행동을 실시간으로 생성하는 '적응형 제어' 기술 개발에 집중해야 한다고 설명했다. 야스카와전기의 로봇 '모토만'이 강화학습을 도입해 동작 전환 속도와 유연성을 높인 사례가 대표적이다 
 
한국, '학습' 기술 경쟁력은 하위권
 
특허전략개발원의 분석에 따르면, 다관절로봇 분야에서 한국은 '조작' 및 '상호작용'(안전성) 관련 특허는 충분한 수준이나, '교감'(작업자 의도 이해)과 '학습' 기술의 국가 경쟁력은 하위권에 머물고 있다. 특허 출원 집중도는 양호하지만, 글로벌 시장을 주도할 수 있는 핵심 특허는 부족하며, 기업의 글로벌 경쟁력 또한 높지 않다는 평가다. 학습 분야 국내 최다 출원 기업인 LG전자조차 글로벌 순위는 10위에 그쳤다 
 
온디바이스 AI, 피지컬 AI 진화의 동력
 
피지컬 AI의 진화는 연산 능력과 직결된다. 최근에는 센서 데이터를 외부 서버로 보내 분석하던 방식에서 벗어나, 연산을 센서 근처(온센서 AI)나 로봇 내부(온디바이스 AI)로 끌어들이는 추세다. 이는 AI 로봇이 클라우드 의존 없이 눈앞의 상황을 실시간으로 판단하고 움직일 수 있게 한다. 이러한 피지컬 AI 시스템에서 대량의 센서 데이터가 행동으로 이어질 때, 그 결정의 기반이 되는 신경망 학습 품질이 시스템 전체 성능을 좌우한다 
 
AI 반도체 기술은 산업 맞춤형 AI 반도체와 온센서 AI 반도체로 구분된다. 한국은 센싱 단계에서 전처리를 수행해 지연율을 낮추는 온센서 AI 반도체 분야에서는 강점을 보이지만, 작업 특성에 최적화된 맞춤형 AI 반도체 분야에서는 글로벌 상위 10대 출원 기업이 전무한 실정이다. 특허전략개발원은 2013년부터 2023년까지의 특허 분석 결과, 산업 맞춤형 AI 반도체가 가장 높은 기술 중요도와 시장 확보력을 보인다고 지적하며, 온센서 기술만으로는 피지컬 AI의 본질적 문제인 '학습과 추론 품질 제고'를 해결하기 어렵다고 경고했다. 이는 결국 피지컬 AI 전반의 성능 저하와 비용 상승으로 이어져 국가적 리스크가 될 수 있다는 우려다