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- 2026.06.22 전자책 출간
- 2026.06.26 종이책 출간
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파일 정보
- 321 쪽
- 14.8MB
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- PAPER
ISBN
9791175796744
UCI
-
피지컬 AI 시스템 설계
작품 정보
LLM/VLM에서 VLA까지,
시뮬레이터·데이터·오픈 생태계로 설계하는 로봇 지능
챗GPT 이후 AI는 글을 쓰고, 이미지를 만들고, 코드를 생성하는 도구가 되었습니다. 그러나 다음 질문은 다릅니다. AI는 어떻게 현실 세계를 보고, 판단하고, 직접 행동할 수 있을까요?
『피지컬 AI 시스템 설계』는 이 질문에 답하고자 준비했습니다. 이 책은 로봇공학 전공서가 아닙니다. LLM과 VLM으로 발전해온 생성형 AI가 어떻게 VLA 모델, 로봇 데이터셋, 시뮬레이터, 디지털 트윈, 합성 데이터, 파인튜닝, 온디바이스 실행, 지속 학습 시스템으로 확장되는지를 설명합니다.
‘피지컬 AI’는 단순히 로봇에 AI를 붙이는 기술이 아닙니다. 언어를 이해하는 계층, 장면을 해석하는 계층, 목표와 제약을 추론하는 계층, 행동을 생성하는 계층, 실제 몸을 제어하는 계층이 맞물려야 비로소 현실에서 움직이는 지능이 됩니다. 이 책은 바로 그 구조를 한 권으로 정리합니다.
현직 로봇 개발자인 저자(엥지유니버스)는 B2C 로봇부터 물류·제조 현장의 산업용 로봇까지 다양한 시스템 개발 경험을 바탕으로, 피지컬 AI가 왜 지금 중요한 흐름이 되었는지 현실적인 시각으로 짚어냅니다. 엔비디아 GR00T, 제미나이 로보틱스, 피지컬 인텔리전스 π 계열 등 최신 프로젝트를 통해 빅테크와 연구 그룹이 로봇 지능을 어떤 방향으로 설계하고 있는지도 살펴봅니다.
또한 이 책은 피지컬 AI를 거대한 로봇 장비를 가진 연구자만의 영역으로 남겨두지 않습니다. 로봇 장비가 없어도 시뮬레이터와 오픈소스 프레임워크로 구조를 이해하고 실험할 수 있도록 안내하며, 16장에서는 우분투 환경에서 LeRobot 프레임워크를 활용한 실습 진입점도 간략하게 설명합니다.
피지컬 AI는 아직 완성된 기술이 아닙니다. 그렇기에 지금 시작하는 사람에게 더 많은 기회가 열려 있습니다. 이 책은 AI가 화면 밖으로 나와 현실 세계에서 행동하는 시스템이 되기까지의 기술 지도를 제공합니다.
주요 내용
● LLM에서 VLA로 이어지는 기술 흐름 정리:
SayCan, PaLM-E, RT-1, RT-2, Open X-Embodiment, OpenVLA, GR00T, 제미나이 로보틱스, π 계열 등 주요 연구를 따라가며, 언어 모델이 어떻게 로봇의 계획과 행동 생성 구조로 확장되었는지 살펴봅니다.
● 생각하는 층과 움직이는 층을 나누는 시스템 설계 관점:
최신 피지컬 AI는 모든 것을 하나의 모델에 맡기는 방향이 아니라, 상위 추론 계층과 하위 행동 생성 계층을 나누고 연결하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이 책은 VLA, 체화 추론, 행동 전문가, 듀얼 시스템 구조를 중심으로 그 설계 원리를 설명합니다.
● 로봇 학습 파이프라인의 전체 구조 이해:
행동 데이터 수집과 가공, 시뮬레이터와 디지털 트윈, 합성 데이터 생성, 파인튜닝과 강화학습, 온디바이스 최적화, 현장 데이터 기반 지속 학습까지 피지컬 AI 개발을 이루는 전체 파이프라인을 하나의 흐름으로 정리합니다.
● 개발자가 알아야 할 피지컬 AI의 미래 방향 제시:
피지컬 AI는 로봇공학 전공자만의 영역이 아닙니다. 앞으로는 데이터를 이해하고, 모델을 연결하고, 시뮬레이션과 실제 환경을 오가며 시스템 전체를 설계하는 개발자의 역량이 중요해집니다. 이 책은 피지컬 AI 시대에 개발자가 어떤 기술 스택과 관점을 준비해야 하는지 함께 제시합니다.
시뮬레이터·데이터·오픈 생태계로 설계하는 로봇 지능
챗GPT 이후 AI는 글을 쓰고, 이미지를 만들고, 코드를 생성하는 도구가 되었습니다. 그러나 다음 질문은 다릅니다. AI는 어떻게 현실 세계를 보고, 판단하고, 직접 행동할 수 있을까요?
『피지컬 AI 시스템 설계』는 이 질문에 답하고자 준비했습니다. 이 책은 로봇공학 전공서가 아닙니다. LLM과 VLM으로 발전해온 생성형 AI가 어떻게 VLA 모델, 로봇 데이터셋, 시뮬레이터, 디지털 트윈, 합성 데이터, 파인튜닝, 온디바이스 실행, 지속 학습 시스템으로 확장되는지를 설명합니다.
‘피지컬 AI’는 단순히 로봇에 AI를 붙이는 기술이 아닙니다. 언어를 이해하는 계층, 장면을 해석하는 계층, 목표와 제약을 추론하는 계층, 행동을 생성하는 계층, 실제 몸을 제어하는 계층이 맞물려야 비로소 현실에서 움직이는 지능이 됩니다. 이 책은 바로 그 구조를 한 권으로 정리합니다.
현직 로봇 개발자인 저자(엥지유니버스)는 B2C 로봇부터 물류·제조 현장의 산업용 로봇까지 다양한 시스템 개발 경험을 바탕으로, 피지컬 AI가 왜 지금 중요한 흐름이 되었는지 현실적인 시각으로 짚어냅니다. 엔비디아 GR00T, 제미나이 로보틱스, 피지컬 인텔리전스 π 계열 등 최신 프로젝트를 통해 빅테크와 연구 그룹이 로봇 지능을 어떤 방향으로 설계하고 있는지도 살펴봅니다.
또한 이 책은 피지컬 AI를 거대한 로봇 장비를 가진 연구자만의 영역으로 남겨두지 않습니다. 로봇 장비가 없어도 시뮬레이터와 오픈소스 프레임워크로 구조를 이해하고 실험할 수 있도록 안내하며, 16장에서는 우분투 환경에서 LeRobot 프레임워크를 활용한 실습 진입점도 간략하게 설명합니다.
피지컬 AI는 아직 완성된 기술이 아닙니다. 그렇기에 지금 시작하는 사람에게 더 많은 기회가 열려 있습니다. 이 책은 AI가 화면 밖으로 나와 현실 세계에서 행동하는 시스템이 되기까지의 기술 지도를 제공합니다.
주요 내용
● LLM에서 VLA로 이어지는 기술 흐름 정리:
SayCan, PaLM-E, RT-1, RT-2, Open X-Embodiment, OpenVLA, GR00T, 제미나이 로보틱스, π 계열 등 주요 연구를 따라가며, 언어 모델이 어떻게 로봇의 계획과 행동 생성 구조로 확장되었는지 살펴봅니다.
● 생각하는 층과 움직이는 층을 나누는 시스템 설계 관점:
최신 피지컬 AI는 모든 것을 하나의 모델에 맡기는 방향이 아니라, 상위 추론 계층과 하위 행동 생성 계층을 나누고 연결하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이 책은 VLA, 체화 추론, 행동 전문가, 듀얼 시스템 구조를 중심으로 그 설계 원리를 설명합니다.
● 로봇 학습 파이프라인의 전체 구조 이해:
행동 데이터 수집과 가공, 시뮬레이터와 디지털 트윈, 합성 데이터 생성, 파인튜닝과 강화학습, 온디바이스 최적화, 현장 데이터 기반 지속 학습까지 피지컬 AI 개발을 이루는 전체 파이프라인을 하나의 흐름으로 정리합니다.
● 개발자가 알아야 할 피지컬 AI의 미래 방향 제시:
피지컬 AI는 로봇공학 전공자만의 영역이 아닙니다. 앞으로는 데이터를 이해하고, 모델을 연결하고, 시뮬레이션과 실제 환경을 오가며 시스템 전체를 설계하는 개발자의 역량이 중요해집니다. 이 책은 피지컬 AI 시대에 개발자가 어떤 기술 스택과 관점을 준비해야 하는지 함께 제시합니다.
작가 소개
엥지유니버스
국내 기업에서 근무하는 현직 로봇 개발자. 시중에서 판매되는 B2C 로봇 제품부터 물류 현장과 제조 현장에서 활용되는 산업용 로봇 제품까지, 현재까지 10종 이상의 다양한 로봇 시스템 개발에 참여해왔다.
로봇 개발을 업으로 삼고 있지만, 지금의 로봇이 과연 충분히 큰 시장을 만들고 현장의 생산성을 근본적으로 바꿀 수 있을지에 대해서는 회의적이었다. 그러던 중 OpenAI의 챗GPT를 필두로 한 대규모 언어 모델과 생성형 AI 기술의 발전을 보며, 이 기술이 로봇의 오래된 한계를 풀어줄 중요한 실마리가 될 수 있다고 생각했다. 이후 피지컬 AI와 관련된 연구와 산업 흐름을 추적하기 시작했고, 그 내용을 유튜브 채널 ‘엥지유니버스’에 정리해왔다.
아직 피지컬 AI는 하나의 정답으로 수렴된 기술이 아니다. 그렇기 때문에 이 분야의 핵심 돌파구가 모델 아키텍처의 혁신에서 올지, 대규모 로봇 데이터 획득 전략에서 올지, 시뮬레이션과 현실을 연결하는 새로운 학습 구조에서 올지에 주목하고 있다.
국내 기업에서 근무하는 현직 로봇 개발자. 시중에서 판매되는 B2C 로봇 제품부터 물류 현장과 제조 현장에서 활용되는 산업용 로봇 제품까지, 현재까지 10종 이상의 다양한 로봇 시스템 개발에 참여해왔다.
로봇 개발을 업으로 삼고 있지만, 지금의 로봇이 과연 충분히 큰 시장을 만들고 현장의 생산성을 근본적으로 바꿀 수 있을지에 대해서는 회의적이었다. 그러던 중 OpenAI의 챗GPT를 필두로 한 대규모 언어 모델과 생성형 AI 기술의 발전을 보며, 이 기술이 로봇의 오래된 한계를 풀어줄 중요한 실마리가 될 수 있다고 생각했다. 이후 피지컬 AI와 관련된 연구와 산업 흐름을 추적하기 시작했고, 그 내용을 유튜브 채널 ‘엥지유니버스’에 정리해왔다.
아직 피지컬 AI는 하나의 정답으로 수렴된 기술이 아니다. 그렇기 때문에 이 분야의 핵심 돌파구가 모델 아키텍처의 혁신에서 올지, 대규모 로봇 데이터 획득 전략에서 올지, 시뮬레이션과 현실을 연결하는 새로운 학습 구조에서 올지에 주목하고 있다.
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