권오형 교수 "CES 2026 ‘물리적 AI 시대’ 선언…' |
건국대 권오형 교수, AI사관학교 특강서 미래 산업 대전환 전망 |
건국대학교 일반대학원 신산업융합학과 권오형 교수가 2월 24일 오후 7시부터 9시까지 줌(Zoom) 온라인 강의로 진행된 AI사관학교 특강에서 ‘CES 2026: 물리적 AI(Physical AI) 시대의 개막’을 주제로 강연을 펼쳤다.
이번 특강은 AI사관학교 수업생과 현직 교수진을 대상으로 진행됐으며, 최근 글로벌 기술 트렌드의 핵심으로 떠오른 Physical AI의 산업적 의미와 파급력을 심층 분석하는 자리였다.
■ 무엇을 다뤘나
권 교수는 CES 2026의 최대 화두가 단연 “Physical AI”였다고 강조했다.
그는 “그동안 인공지능은 텍스트 생성, 이미지 제작, 코드 작성 등 디지털 영역에 머물러 있었지만, 이제는 현실 세계를 직접 인지하고 판단하며 행동하는 단계로 진입했다”고 설명했다.
강연에서는 다음과 같은 핵심 흐름이 제시됐다.
▶LLM(대규모 언어모델) 시대
▶AI 에이전트 시대
▶Physical AI 시대로의 전환
특히 “AI가 더 이상 화면 속 챗봇이 아니라, 로봇과 자율주행차,
스마트팩토리, 의료 현장에서 물리적 행동을 수행하는
주체로 진화하고 있다”고 분석했다.
■ 언제, 어디서, 누구에게
이번 강연은
일시: 2026년 2월 24일 오후 7시~9시
장소: 온라인 줌(Zoom)
대상: AI사관학교 수강생 및 현직 교수를 대상으로 진행됐다.
CES 2026 현장 분석을 기반으로 한 특강으로,
단순 기술 소개를 넘어 산업 전환의 구조적 변화를
설명하는 데 초점이 맞춰졌다.
■ 왜 중요한가
권 교수는 “Physical AI는 단순 기술 발전이 아니라
산업 구조 재편의 신호탄”이라고 진단했다.
그는 다음과 같은 변화를 제시했다.
▶클라우드 중심 AI → 엣지(Edge) 중심 AI 전환
실시간 판단이 필요한 로봇·자율주행 시스템은
클라우드 지연을 허용하지 않으며,
현장에서 즉시 추론하는 구조로 전환되고 있다.
▶소프트웨어 중심 자동차(SDV)
자동차는 기계 장치가 아니라
‘바퀴 달린 컴퓨터’로 재정의되고 있다.
▶휴머노이드 로봇의 산업 투입
단순 시연을 넘어 실제 공장, 병원, 물류 현장에 투입되는 단계에 진입했다.
▶AI 칩 경쟁 구도 변화
학습(Training) 중심에서 추론(Inference) 중심으로
패러다임이 이동하며, 고성능·저지연 연산 구조가
핵심 경쟁력이 되고 있다.
■ 어떻게 구현되는가
강연에서는 Physical AI의 핵심 구조도 제시됐다.
▶센서 융합(Sensor Fusion)
▶실시간 추론(Edge Inference)
▶액추에이터(물리적 실행)
▶디지털 트윈 기반 시뮬레이션
▶자율성(Autonomy)
특히 엔비디아가 공개한 Vision-Language-Action(VLA) 모델,
휴머노이드 전용 파운데이션 모델 등이 소개되며, AI가 ‘인지→판단→행동’을
통합하는 방향으로 발전하고 있음을 설명했다.
■ 한계와 과제
권 교수는 동시에 다음과 같은 과제도 제시했다.
▶안전성 확보
▶법적 책임 문제
▶데이터 편향
▶노동 구조 변화
▶윤리적 통제 체계 구축
그는 “AI 기술 발전 속도만큼이나 사회적 합의와
윤리 기준 수립이 병행돼야 한다”고 강조했다.
■ 도전이 메시지
강연 말미에서 권 교수는 AI사관학교 수강생들에게
다음과 같은 메시지를 전했다.
“AI는 더 이상 도구가 아닙니다.
이제는 산업과 사회를 재설계하는 플랫폼입니다.
이 흐름을 이해하고 준비하는 사람이 미래를 주도하게 될 것입니다.”
이번 특강은 단순 기술 트렌드 소개를 넘어,
AI의 물리적 확장과 산업 재편이라는
거대한 전환점을 조망한 자리로 평가된다.
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