@newicarus님 이게 피지컬 AI의 가장 큰 난관중의 하나인데, 기본적으로 운전 같은건 '실패가 허용되지 않는 환경'에서 '로봇이 스스로 주어진 환경을 빠르게 파악하고 적응해야 한다'의 문제가 극명하게 드러나는 부분이라는데 있습니다. 즉, 차량마다 조향, 가감속에 들어가야 하는 힘, 세부 제어를 위한 조작부의 위치, 운행해야 하는 환경과 목적 등의 요소가 다 다르고, 어디 공장에서 단순작업 하는 것과는 달리 시행착오를 통해 로봇이 학습/적응한다는 것도 허용되지 않는다는게 문젭니다(주행에서 실패는 곧 끝이므로). 이는 곧 로봇에 세계에 대해 성숙한 인간 수준의 물리적, 상호작용적 일반 직관을 탑재해야 한다는 것인데, 물론 많은 석학들이 이 문제에 매달리고는 있지만(월드모델 논의라던가...) 쉽게 해결될 것은 아니고 무엇보다 현실적 제약(=컴퓨터 성능)의 문제도 여전히 큽니다...
전 피지컬AI는... 생각하시는 그런 범용은 엄청 오래 걸릴 것 같아요. 아스트라, 페이블 같은 최상급 프론티어 LLM들만 봐도, 맥락 문제가 좀 심각해요. LLM자체의 근본적인 문제라고 하던데.. 이게 까먹는 문제가 있고, 사람처럼 길고 큰 상황을 잘 정리하는걸 엄청 못해요...
이게 AI는 사용되면서 학습을 하진 않거든요. 학습되는 것처럼 보이는 이유는 사용자에 맞는 커스텀 지침이 입력 프롬프트로 계속해서 사용자가 직접 쓴거랑 같이 맥락으로 입력되는 구조니까요.. 전용AI들이야 정해진 작업만 하니까 큰 문제가 없는데, 범용AI는 상황에 따른 지침이 엄청나게 늘어나니, 맥락이 커지고.. 맥락이 커지면 어텐션 문제가 생겨서 성능이 크게 줄어요.
이걸 해결하기 전에는 범용 피지컬AI는 불가능한 것 같습니다.
따라서 운전'만' 하는 AI가 훨씬 빨리 나올 것 같아요.
newicarus
IP 211.♡.60.161
10:26
2026-09-14 10:26:11
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@리릿님
장기기억 관련해서는 27년전에는 정복 될거라는 이야기가 있고..
제가 말씀드린 맥락은 위 댓글에도 썼지만, 기술적으로는 전자가 더 쉬운데
후자는 보급의 문제이고, 전자는 회수의 문제까지 곁들여서 있어서죠
예를들어 후자는 20년된 포터도 운전할 수 있지만, 전자는 그 포터를 회수하고 비슷한 포터를 보급해야하는 문제도 있어서요
휴머노이드는 궁극적으로 인간의 생활 영역 전반을 담당해야 합니다. 차량 주행은 그중 극히 일부에 불과하죠.
그 일부의 영역에서 휴머노이드가 굳이 차량의 좌석을 차지하고 운전할 이유는 없습니다. 자율주행이 탑재된 SDV가 차량 형태의 로봇 그 자체입니다.
배꼽잡아
IP 106.♡.79.139
10:55
2026-09-14 10:55:22
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@graycode님 휴머노이드는 운전만 할 수 있는 게 아니거든요. 휴머노이드가 집에서 빨래하고 밥하고 청소만 하고 있을 필요는 없답니다.
graycode
IP 118.♡.15.21
11:15
2026-09-14 11:15:57
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@배꼽잡아님 물론 지금의 포터 운전자처럼 휴머노이드가 운전과 상하차를 모두 담당할 수도 있겠죠. 기존 차량을 그대로 활용할 수 있다는 장점도 있고요..
그런데 다양한 화물차 및 특수차의 조종 장치를 정밀히 조작하여 공도 및 공사 현장을 안전하게 주행할 수 있는 휴머노이드가 등장할 정도의 시대를 상상하면.. 이동은 차량에 탑재된 시스템이 전담하고 상하차 같은 현장 작업은 휴머노이드가 전담하는 모습이 그려집니다.
꼭 탑승시켜야 한다면 차량이 이동하는 동안 다른 일을 시키는 것이 더 합리적일 것 같고요..
아아아아니요
IP 223.♡.81.133
11:41
2026-09-14 11:41:21
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@graycode님 운용장비는 별도 특화 모델(기계 구성을 포함해서요)로 구성되고, 관리자나 빨래 같이 특화되기 어려운 다품종에 가까운 작업은 휴머노이드가 하지 않을까 생각합니다 또 인간 수요 문제도 있고요 인간형 로봇을 가족처럼 쓴다던지.. 그런 상황이면 휴머노이드가 운전해도 이상하진 않죠
배꼽잡아
IP 106.♡.78.199
11:49
2026-09-14 11:49:22
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@graycode님 저라면 휴머노이드에게 운전도 시키고 상하차도 시키고 청소도 시키고 밥도 하게 만들고 문도 열어주게 하고 세차도 시키겠습니다. 휴머노이드가 꼭 인간의 조작계를 써서 운전할 필요는 없답니다. 휴머노이드가 자율주행 컴퓨터가 되고 센서가 됩니다. 그럼 자동차는 더 단순해져도 되겠죠.
커피끊자
IP 118.♡.69.197
10:51
2026-09-14 10:51:55
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전기차의 발전 방향중 하나가 "이동하는 거주 공간"이죠. 그런 방향에서 생각해보면 운전사 자리조차 없는 것이 낫습니다.
어쩌면 먼 미래에는 가정에서 범용 ai를 host 처럼 설치하고 자동차나 로봇이나 AI 서버의 slave처럼 동작하게 될 것 같기도 합니다.
잔고0원
IP 220.♡.74.158
12:00
2026-09-14 12:00:36
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로봇이 서보 움직여서 운전 할 필요도 없겠죠. 인터페이스만 제공하고 두되는 로봇의 것으로 하면 되니까 . 차에 굳이 비싼 gpu 등등 중복투자
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기술적으로는 전자가 더 쉬운데
후자는 보급의 문제이고, 전자는 회수의 문제까지 곁들여서 있어서죠
예를들어 후자는 20년된 포터도 운전할 수 있지만, 전자는 그 포터를 회수하고 비슷한 포터를 보급해야하는 문제도 있어서요
로봇은 자율주행 자동차에 비하면
미미한 단계죠
네? 이미 다 와 있다고요? 설마 FSDC가 그 다 와 있다는 예제는 아니죠?
아 이제 테슬라도 사이버캡 있으니 포함되겠네요
그것들 아직도 매우 제한적인 공간에서 움직입니다. 아직은 이제 갓 면허 딴 초보운전자만도 못 합니다. 누군가 쓴 것처럼 화성 가는 게 더 빠를지도 모릅니다.
아스트라, 페이블 같은 최상급 프론티어 LLM들만 봐도, 맥락 문제가 좀 심각해요.
LLM자체의 근본적인 문제라고 하던데.. 이게 까먹는 문제가 있고, 사람처럼 길고 큰 상황을 잘 정리하는걸 엄청 못해요...
이게 AI는 사용되면서 학습을 하진 않거든요. 학습되는 것처럼 보이는 이유는 사용자에 맞는 커스텀 지침이 입력 프롬프트로 계속해서 사용자가 직접 쓴거랑 같이 맥락으로 입력되는 구조니까요..
전용AI들이야 정해진 작업만 하니까 큰 문제가 없는데, 범용AI는 상황에 따른 지침이 엄청나게 늘어나니, 맥락이 커지고.. 맥락이 커지면 어텐션 문제가 생겨서 성능이 크게 줄어요.
이걸 해결하기 전에는 범용 피지컬AI는 불가능한 것 같습니다.
따라서 운전'만' 하는 AI가 훨씬 빨리 나올 것 같아요.
장기기억 관련해서는 27년전에는 정복 될거라는 이야기가 있고..
제가 말씀드린 맥락은 위 댓글에도 썼지만, 기술적으로는 전자가 더 쉬운데
후자는 보급의 문제이고, 전자는 회수의 문제까지 곁들여서 있어서죠
예를들어 후자는 20년된 포터도 운전할 수 있지만, 전자는 그 포터를 회수하고 비슷한 포터를 보급해야하는 문제도 있어서요
그 일부의 영역에서 휴머노이드가 굳이 차량의 좌석을 차지하고 운전할 이유는 없습니다. 자율주행이 탑재된 SDV가 차량 형태의 로봇 그 자체입니다.
휴머노이드는 운전만 할 수 있는 게 아니거든요. 휴머노이드가 집에서 빨래하고 밥하고 청소만 하고 있을 필요는 없답니다.
물론 지금의 포터 운전자처럼 휴머노이드가 운전과 상하차를 모두 담당할 수도 있겠죠. 기존 차량을 그대로 활용할 수 있다는 장점도 있고요..
그런데 다양한 화물차 및 특수차의 조종 장치를 정밀히 조작하여 공도 및 공사 현장을 안전하게 주행할 수 있는 휴머노이드가 등장할 정도의 시대를 상상하면.. 이동은 차량에 탑재된 시스템이 전담하고 상하차 같은 현장 작업은 휴머노이드가 전담하는 모습이 그려집니다.
꼭 탑승시켜야 한다면 차량이 이동하는 동안 다른 일을 시키는 것이 더 합리적일 것 같고요..
또 인간 수요 문제도 있고요 인간형 로봇을 가족처럼 쓴다던지.. 그런 상황이면 휴머노이드가 운전해도 이상하진 않죠
저라면 휴머노이드에게 운전도 시키고 상하차도 시키고 청소도 시키고 밥도 하게 만들고 문도 열어주게 하고 세차도 시키겠습니다. 휴머노이드가 꼭 인간의 조작계를 써서 운전할 필요는 없답니다. 휴머노이드가 자율주행 컴퓨터가 되고 센서가 됩니다. 그럼 자동차는 더 단순해져도 되겠죠.
어쩌면 먼 미래에는 가정에서 범용 ai를 host 처럼 설치하고 자동차나 로봇이나 AI 서버의 slave처럼 동작하게 될 것 같기도 합니다.