ETRI, 피지컬 AI 기반 자율주행 전략 공개… “추론 AI가 핵심 경쟁력”

한국전자통신연구원(ETRI)이 18일 경기 고양시 킨텍스에서 열린 ‘2026 오토모티브 테스팅 엑스포 코리아 컨퍼런스’에서 ‘피지컬 AI 기반 자율주행 기술의 진화’를 주제로 발표를 진행했다.

이날 발표에 나선 최정단 AI로봇연구본부장은 “최근 AI 기술이 단순 인식과 생성을 넘어 복잡한 문제 해결이 가능한 ‘리즈닝(Reasoning) AI’ 단계로 진입했다”고 설명했다. 이에 따라 글로벌 빅테크 기업들의 경쟁 축도 모델 규모 확대에서 벗어나, 사유와 추론 능력을 고도화하는 방향으로 이동하고 있다는 분석이다.

이러한 추론 중심 AI는 궁극적으로 로봇과 자율주행차 등 물리적 실체를 지닌 기기에 적용되며 실제 세계와 상호작용하는 ‘피지컬 AI’로 확장되고 있다.

ETRI는 피지컬 AI 구현을 위한 6대 핵심 기술로 ▲다양한 센서를 통합해 환경을 이해하는 ‘멀티모달 인식’ ▲미래 상태를 예측하는 ‘월드 모델’ ▲행동 전략을 생성하는 ‘추론 및 계획’ ▲시각·언어·행동을 통합한 ‘VLA’ ▲대규모 사전학습 기반 범용 모델인 ‘로봇 파운데이션 모델’ ▲가상 환경의 학습 결과를 현실로 이전하는 ‘Sim2Real’ 등을 제시했다.

특히 시뮬레이션에서 학습한 지능이 현실의 물리적 오차를 극복하고 안정적으로 작동하도록 하는 것이 핵심 과제로 부상하고 있다고 짚었다.

자율주행 기술 패러다임 역시 대규모 데이터 기반의 종단간(End-to-End, E2E) 모델로 빠르게 전환되는 추세다. 최 본부장은 “초기에는 인지·예측·판단 모듈을 분리한 구조가 유리했지만, 데이터가 축적될수록 E2E 모델의 주행 성능이 크게 향상된다”고 설명했다. 차량의 관성, 도로 마찰, 보행자 움직임 등 물리적 요소를 정밀하게 이해하고 인간 수준의 주행 상식을 구현하는 방향으로 기술이 진화하고 있다.

ETRI는 자율주행 대중교통 서비스 상용화를 위한 실증 성과도 공개했다. 지난해 4월 자율주행 전기버스를 제작해 임시운행면허를 획득했으며, 인프라 구축과 통합 시험을 거쳐 같은 해 12월부터 세종터미널과 대전 카이스트, ETRI를 잇는 노선에서 여객운송 서비스를 시작했다.

아울러 대전 연구단지에서 카메라 6대와 라이다 1대를 활용해 전방위 데이터셋을 구축하고, 영상 정보만으로 차량의 주행 궤적을 추론하는 독자적인 E2E 모델 고도화도 진행 중이다.

최 본부장은 “앞으로 중소기업과 협력해 자율주행 셔틀버스를 실도로에서 지속적으로 검증할 것”이라며 “범용 로봇 파운데이션 모델(RFM)을 공동 개발해 스마트팩토리, 위험 지역 작업 지원, 가사 관리 등 다양한 산업으로 적용을 확대하겠다”고 밝혔다.