글로벌 기술 진화 추세를 파악하고, 육체적 지능(embodied intelligence) 개발 기회를 선점하세요

구현 지능은 물리적 실체와 환경 간 실시간 상호작용을 통해 지각, 인지, 의사결정, 행동을 통합한 지능형 시스템으로, 인간형 로봇, 생체모방 로봇, 내장형 환경 시스템 등 다양한 형태를 포괄한다. 현재 구현 지능은 환경과의 반복적 상호작용을 통해 끊임없이 발전하고 있으며, 이는 인지적 의사결정 능력과 본질적 실천 성능을 크게 향상시키고, 보다 자율적이며 다중 시나리오에 걸친 일반 지능으로의 진화를 가속화하고 있다. 구현 지능 분야의 글로벌 기술 혁신 동향을 정확히 파악하고, 근본적인 도전 과제에 능동적으로 대응하는 것은 새로운 산업 전환 국면에서 기회를 선점하고 주도권을 확보하는 데 매우 중요하다.

　　글로벌 구현 지능 기술 개발은 다섯 가지 주요 동향을 보이고 있다

현재 전 세계적으로 구현 지능 기술이 가속화된 진화 추세를 보이고 있으며, 인지 상호작용, 의사결정 인지, 제어 실행, 가상-실제 영역 데이터 융합, 시스템 통합이라는 다섯 가지 차원에서 돌파구가 마련되고 있다. 이는 구현 지능을 실험실 단계에서 대규모 실용화 단계로 이끌고 있다.

하나는 세계 모델의 내재화와 지각 상호작용의 전환입니다. 세계 모델과 다중모달 지각 기술에 힘입어, 구현 지능(embodied intelligence)은 물리적 환경을 이해하고 상호작용하는 능력을 크게 향상시켰으며, ‘자극-반응’에서 ‘추론 기반 의사결정’으로, 데이터 재구성에서 패턴 인식으로의 패러다임 전환을 이뤘습니다. 메타(Meta)는 V-JEPA2 세계 모델을 출시했는데, 이 모델은 다양한 행동의 결과를 예측하고 목표에 따라 그 결과들을 순위 매겨 행동 정확도를 크게 높입니다. 베이징대학교(Peking University)는 MLA 다중감각 언어-행동 모델 아키텍처를 제안했습니다. 이 아키텍처는 완전한 다중감각 모달리티를 도입하여 이질적인 신호를 통합함으로써 보다 신뢰할 수 있는 의사결정 근거를 제공합니다.

둘째, 엔드투엔드(end-to-end) 추세와 의사결정 방식의 패러다임 전환이 있다. 구체화 지능(embodied intelligence)의 계층적 의사결정 아키텍처인 ‘뇌+소뇌(brain+cerebellum)’가 성숙기에 접어들었으며, 점차 더 널리 적용되고 있다. 광범위한 적용 범위, 낮은 지연 시간, 높은 자율성, 강력한 협업 능력을 갖춘 엔드투엔드 모델은 일반화된 구체화 지능을 향한 탐색에서 뛰어난 잠재력을 보여 주고 있다. 구글 딥마인드(Google DeepMind)의 제미나이 로보틱스(Gemini Robotics)는 엔드투엔드 VLA 아키텍처에 의존하며, 다양한 온톨로지 간 일반화 능력이 뛰어나다. 중국 월장(Yuejiang)이 독자 개발한 도봇-VLA(DOBOT-VLA) 모델은 시각, 언어, 제어 기능을 통합했으며, 실제 환경 기반 강화 학습을 통해 최적화되었다. 이 모델은 인간형 로봇 애텀(ATOM)과 결합되어 2025년에 양산에 돌입했으며, 걷기, 동적 균형 유지, 정밀 조립 등 복잡한 작업을 수행할 수 있다.

셋째로, 유연한 소재 분야의 돌파구를 통해 자기 치유 기능이 등장하였다. 소재 혁명은 구현 지능(embodied intelligence)을 ‘강성 실행 끝단(rigid execution end)’에서 ‘지능형 적응 본체(intelligent adaptation ontology)’로 진화시키고 있다. 피부와 유사한 촉각 센서 및 전자 피부(e-skin)는 구현 지능에 매우 민감한 환경 인지 능력을 부여하며, 생체 모방 유연 구조는 구현 지능 생명체에 기어가기, 굴러가기, 주름살 움직임(peristalsis)과 같은 다중 모드 운동 능력을 부여하여 복잡하고 가혹한 환경에 효과적으로 적응하고 응용 범위를 확장한다. 자기 복구 소재는 능동적 자기 치유 기술에서 획기적인 성과를 거두었다. 신체가 손상된 후, 빛과 열의 작용 하에 화학 결합의 가역적 재결합이 가능하다. 이는 손상 탐지, 위치 파악, 자기 치유 기능을 통합하여 복잡하고 가혹한 환경에서 구현 지능의 내구성과 신뢰성을 크게 향상시켜 장기간 자율 작동을 보장한다.

네 번째는 가상 데이터와 실제 데이터의 융합, 그리고 데이터 표준의 통일이다. 실제 기계를 이용한 데이터 수집은 비용이 높고 규모가 작으며, 미처 보지 못한 환경에 대한 일반화 능력도 약해, 구현 지능(embodied intelligence) 개발의 병목 현상이 되고 있다. 생성형 데이터 소스는 대규모 모델에서 만들어진 시뮬레이션 환경으로, 데이터 양이 풍부하고 구조화 수준이 높아, 낮은 비용으로 데이터 격차를 메울 수 있다. 물리 법칙 제약과 혼합 데이터 패러다임을 결합하고, 실제 기계 데이터로 보정하면, 시뮬레이션과 현실 사이의 격차를 크게 줄일 수 있다. 중국 기업 51Sim은 엔비디아(Nvidia) 플랫폼 기반으로 종단 간 보조 운전 시나리오와 합성 데이터를 축적해, 항구 및 광산 등 복잡한 시나리오에서 로봇 훈련에 성공적으로 활용하였다. ‘돔(DOME)’ 플랫폼은 데이터 인터페이스와 형식 사양을 통일하여 데이터 사일로를 해체하고, 산업 전반의 보편적 언어를 구축함으로써, 시나리오 간 상호운용성과 고품질 데이터 공급을 효과적으로 촉진한다.

다섯 번째는 이질적 협업을 실현하고 안전한 기반을 구축하는 것이다. 소프트웨어와 하드웨어의 분리 및 모듈식 통합은 구체화된 지능형 운영체제가 다양한 온톨로지 간 호환성과 이질적 협업을 달성하도록 가속화하고 있다. OpenRMF 아키텍처는 로봇의 ‘교통 규칙’과 ‘통신 언어’를 통일함으로써 이질적 기계 클러스터 간 협업 작동을 가능하게 한다. OpenMind에서 출시한 OM1은 주요 대규모 모델 API에 대한 플러그 앤 플레이 및 다중 온톨로지 개발을 지원한다. 시스템 통합은 프로젝트의 기반을 강화하여 안전성, 신뢰성 및 최소한의 제약 조건 준수를 보장한다. 적대적 훈련, 차분 프라이버시 등 프라이버시 컴퓨팅 기술을 통해 원본 데이터 유출 없이 기관 간 협업을 실현할 수 있으며, 구체화된 지능의 대규모 응용을 위한 능동적이고 견고한 다층 방어 체계를 구축한다.

　　중국의 실체 지능 경쟁력을 강화하기 위해 다각적인 조치를 취한다

현재 중국의 실체 지능은 기술적 돌파, 산업 도입, 생태계 육성이라는 세 가지 과제를 조율하는 중대한 전환기이다. 핵심 하드웨어 국산화가 가속화되었고, 대규모 모델의 성능도 크게 향상되었다. 국내 컴퓨팅 파워는 복잡한 모델을 효율적으로 구동할 수 있으며, 일부 분야에서는 초기 응용 역량이 형성되었다. 그러나 국제 경쟁이 점차 치열해짐에 따라 실체 지능이 직면한 심층적 과제를 간과해서는 안 된다.

첫째, 핵심 부품의 자율적 통제 능력을 향상시켜야 하며, 서보 모터, 감속기, 고급 센서 등에 대한 외부 의존도가 높은 실정이다. 에너지 시스템의 지속 시간이 부족하고, 전 스택(self-developed) 자율 개발 역량에도 여전히 약점이 있다. 둘째, 표준 체계와 산업 생태계를 계속해서 개선해야 한다. 하드웨어 인터페이스, 통신 프로토콜, 소프트웨어 호환성 표준이 일관되지 않으며, 데이터 사일로가 널리 퍼져 있고, 오픈소스 커뮤니티의 영향력이 제한적이며, 고품질 상호작용 데이터의 공급도 부족하다. 셋째, 보안 거버넌스 체계 역시 개선이 필요하다. 자율 시스템 사고에 대한 책임 분담을 명확히 하기 어렵고, 민감한 데이터의 지속적 수집은 데이터 유출 및 프라이버시 침해 등의 위험을 초래하기 쉬우며, 기관 간 협업을 위한 신뢰성 있는 메커니즘도 강화되어야 한다.

위의 도전 과제에 직면해 중국은 발전 창구 기간을 적극적으로 활용하여 자주적 혁신을 핵심으로 삼고, 표준 구축을 출발점으로 삼으며, 안전 관리를 최저선으로 삼아 구체화된 지능형 산업 생태계 육성을 가속화하고, 새로운 질적 생산성 발전 및 기술 강국 건설에 강력한 동력을 불어넣어야 한다.

첫째, 전략적 기술 역량의 배치를 강화하고 자주적 혁신의 기반을 공고히 한다. 새로운 국가 체제를 바탕으로, 구현 지능 분야의 국립 중점 실험실이 전략적 과학기술 역량을 강화하도록 지원하며, ‘정보-물리-인지’ 삼중 영역 융합 모델, 엔드투엔드 의사결정 아키텍처, 생체모방 유연 소재 등 선도적 방향을 중심으로 조직화된 과학연구를 전개한다. 기업 주도의 산·학·연 융합을 심화하고, 선도 기술 기업이 혁신 컨소시엄을 주도적으로 구성하도록 지원함으로써, 서보 모터, 감속기, 행성 롤러 나사 등 핵심 부품의 국산화에 대한 병목을 극복하기 위해 우위 자원을 집중한다. 이를 통해 ‘기초연구—기술개발—산업화 적용’ 전 과정 가치 사슬을 연결하고, 산업 발전의 제약 요인을 근원에서 타파한다.

두 번째는 개방적이고 협업적인 산업 생태계를 구축하여 높은 기준으로 고품질 발전을 주도하는 것이다. 타 산업 간 하드웨어 인터페이스, 통신 프로토콜, 소프트웨어 호환성 표준의 개발을 가속화하고, 운영체제 및 미들웨어와 같은 자립적·통제 가능한 기반 소프트웨어를 촉진한다. 고수준 데이터 집적 및 거버넌스 기관 설립을 탐색하며, 다중 모달 데이터 수집 및 어노테이션 표준을 개발하고, 지능형 제조 및 고위험 작업과 같은 핵심 시나리오를 위한 시뮬레이션 벤치마크 및 데이터 공개 플랫폼을 구축하여 데이터 유통 장벽을 해소한다. 지역 기반 오픈소스 생태계를 적극 육성하고, 대학·연구기관·기업이 공동으로 알고리즘 컴퓨팅 파워 공유 시스템을 구축하도록 장려함으로써 연구개발 진입 장벽을 낮추고, 기술 반복 주기를 가속화하며, 고수준 표준화 및 오픈소스를 통해 산업 품질 업그레이드를 주도한다.

세 번째로, 신뢰할 수 있는 개발을 위한 탄탄한 보안 거버넌스 체계를 구축하는 것이다. 알고리즘, 데이터, 물리적 보안을 아우르는 계층적 보호 메커니즘을 마련하고, 생산·사용·알고리즘 공급·감독 등 각 주체의 권리와 책임 범위를 명확히 한다. 사고 책임 판정, 기관 간 협업 및 상호 신뢰 기반 거버넌스 규칙, 특정 주행·집단 협업 등 행동에 대한 안전 및 윤리 가이드라인 등 선제적 연구를 수행한다. 포용적이고 신중한 규제 모델을 탐색하고, 전 생애주기 안전 윤리 평가를 실시하며, 능동적이고 다층적인 안전 방어 체계를 구축하여, 구체화된 지능(embodied intelligence)의 대규모 도입과 장기적 건강한 발전을 위한 제도적 기반을 마련한다.