Physical AI: 기존 로봇에 지능 부여하기

비드래프트(BeDraft)가 제안하는 Physical AI는 새로운 로봇을 제작하는 대신, 이미 배치된 로봇에 센서와 엣지 컴퓨팅 모듈을 추가하여 자연어 이해 및 환경 인식 능력을 부여하는 방식이다.

시스템 5계층 아키텍처

• 입력 계층: 마이크, 카메라, LiDAR 등을 통한 데이터 수집
• 인식 계층: VLM, 음성 인식, 객체 및 공간 인식 수행
• 위치 추정 계층: 지도와 LiDAR를 활용한 현재 위치 추적
• 의사결정 계층: 자연어 명령 해석 및 행동 선택
• 제어 계층: AI의 출력을 로봇의 동작으로 변환하는 제어 하네스(Control Harness)

핵심 기술적 차별점

• 제어 하네스(Control Harness): VLM의 확률적(Probabilistic)인 출력을 로봇의 결정적(Deterministic)인 동작으로 변환한다. AI가 생성한 문장을 그대로 전달하는 것이 아니라, 허용된 행동 집합(Action Set)으로 매핑하여 안전성을 확보한다.
• 플랫폼 독립성: 로봇 본체의 펌웨어를 수정하지 않으므로, AI 계층과 로봇 제어 계층을 분리하여 다양한 로봇 플랫폼에 쉽게 확장할 수 있다.
• 엣지 자원 관리: NVIDIA Jetson Nano와 같은 엣지 장치에서 VLM 추론, 센서 처리, 제어 루프 간의 지연 시간, 메모리, 발열 및 전력 소비를 최적화하는 것이 중요하다.

주요 실증 사례

• Boston Dynamics Spot: 외부 온디바이스 모듈을 추가하여 한국어 음성 명령을 인식하고 동작을 수행하는 시스템 구축.
• 저가형 사족보행 로봇: Jetson Nano와 LiDAR를 장착하여, 기존의 원격 조종 방식을 목적지 기반의 자율 보행 시스템으로 전환.