Physical AI 공부 지도

Physical AI를 공부할 때는 “휴머노이드 로봇 영상이 멋지다”에서 시작하면 길을 잃기 쉽습니다. 더 좋은 출발점은 AI가 물리 세계에서 일을 하려면 어떤 층이 필요한가를 보는 것입니다.

이 문서는 완성된 분석이라기보다, 앞으로 Wansook.World에서 Physical AI를 따라가기 위한 공부 지도입니다. 먼저 볼 소스, 기본 구조, 핵심 개념, 읽는 순서를 한 번에 묶었습니다.

한 줄로 말하면

Physical AI는 모델, 로봇 하드웨어, 시뮬레이션, 현장 배치, 안전, 운영 경제학이 한 시스템으로 만나는 영역입니다.

가장 먼저 잡을 큰 구조는 Physical AI 스택입니다.

층	쉬운 설명	봐야 할 것
물리 몸체	로봇의 뼈, 근육, 손	[[Concepts/robot-actuators-and-end-effectors
인식	카메라·라이다·촉각으로 환경 읽기	물체 인식, 공간 이해, 사람/장애물 감지
행동 모델	“무엇을 할지”를 행동으로 바꾸기	[[Concepts/vision-language-action-model
세계 모델·시뮬레이션	현실을 미리 상상하고 연습하기	[[Concepts/robot-world-model
현장 운영	여러 대를 고객 현장에 굴리기	안전, 유지보수, 원격 업데이트, [[Concepts/robot-as-a-service

소스	왜 보나	읽는 방식
NVIDIA Robotics / Physical AI	GPU·시뮬레이션·로봇 플랫폼의 산업화 방향	공식 발표는 플랫폼 전략으로 읽고, 실제 고객 배치와 비용은 따로 확인
NVIDIA Cosmos	세계 모델과 synthetic data가 로봇 학습에 어떻게 쓰이는지 보기	데모보다 “어떤 데이터 병목을 풀려는가”에 집중
Google DeepMind Robotics / RT-2	언어·비전 모델이 행동으로 연결되는 연구 흐름	논문·블로그를 함께 보고 [[Concepts/vision-language-action-model
Open X-Embodiment	여러 로봇의 데이터를 모아 범용 행동 모델을 만들려는 흐름	데이터 표준화와 전이 가능성 중심으로 읽기

회사/소스	왜 보나	핵심 체크포인트
Figure News	휴머노이드, VLA, 제조 ramp-up	고객 현장, 생산량, 안전, 비용 구조
Agility Robotics News	물류/창고형 휴머노이드 배치	Digit의 실제 작업 범위와 고객 ROI
Unitree News	저가형/중국 로봇 하드웨어 확산	가격, 부품, 연구용 reference platform 여부
Tesla AI / Optimus 관련 발표	자동차 제조·데이터·AI를 로봇에 붙이는 방향	내부 공장 배치, 실제 반복 작업, 과장 가능성

읽을 때 주의

회사 공식 소스는 가장 빠른 원자료이지만, 동시에 가장 낙관적인 자료입니다. 공개 분석에서는 “발표했다”와 “현장에서 반복적으로 검증됐다”를 분리해야 합니다.