The Key Factor That Determined the Success or Failure of Physical AI: 'Simulation and On-Device'
Published2026.03.24 09:44Jung Young-joon, Director General at the Electronics and Telecommunications Research Institute (ETRI), presented at the 'Physical AI Frontier 2026' conference held on the 6th at COEX in Gangnam, Seoul, on the subject of "Present and Future of Physical AI: Simulation-Based Wearable Suit Reinforcement Learning and On-Device Quadruped Robot Case Studies." He emphasized the importance of simulation-based learning and on-device AI implementation capabilities for artificial intelligence to translate into actual actions in the physical world. Physical AI is establishing itself as a key technology that minimizes risks and costs in the real world through simulation-based learning and combines on-device technology that executes lightweight artificial intelligence directly on devices, enabling physical systems such as robots and wearables to act safely and without latency in real-world environments.
관련뉴스
[Serial Project] Physical AI: Redefining the Future of Industry ①, "The Success of Physical AI Depends on the Design of Interactions Between Humans and Intelligent Machines."
While conventional AI has focused on inference and generation within digital data, Physical AI acts and responds directly in the real world through sensors, edge computing, robots, and control systems. The implementation of Physical AI can significantly advance industrial innovation and automation since AI directly acts and solves problems in the real world, interacting directly with the physical environment. Accordingly, global companies including NVIDIA, Tesla, and Google are making massive investments in Physical AI, and the related market is expected to grow explosively. To implement such Physical AI, perception technologies including sensors, edge computing and embedded systems for local computing to process real-time data, as well as robotics and control technologies are essential. In response, e4ds news has prepared a series of articles to examine core technologies and implementation strategies ranging from the concept of Physical AI to market outlook, related technologies, and practical cases.
2025.10.20by 배종인 기자
[Serial Project] Physical AI: Redefining the Future of Industry ③, "Physical AI Sensors: A Key to Physical AI Competitiveness"
기존의 AI가 디지털 데이터 속에서 추론과 생성에 집중했다면 피지컬 AI(Physical AI)는 센서, 엣지 컴퓨팅, 로봇, 제어 시스템 등을 통해 현실 세계에서 직접 행동하고 반응한다. 피지컬 AI의 구현은 현실 세계에서 AI가 직접 행동하고 문제를 해결하기 때문에 산업 혁신과 자동화를 크게 진화 시킬 수 있으며, 현실 세계와 직접 상호작용한다. 이에 따라 엔비디아, 테슬라, 구글을 비롯해 글로벌 기업들은 피지컬 AI에 막대한 투자를 진행 중이며, 관련 시장도 폭발적으로 증가할 전망이다. 이러한 피지컬 AI를 구현하기 위해서는 센서 등 인식 기술을 비롯해서 실시간 데이터 처리를 위한 로컬 연산 등 엣지 컴퓨팅 및 임베디드 시스템, 로보틱스 및 제어기술이 필수다. 이에 e4ds news는 연재 기획을 통해 피지컬 AI의 개념에서부터 시장 전망, 관련 기술, 실제 사례 등 핵심 기술과 구현 전략을 살펴보는 자리를 마련했다. 이번 편은 피지컬 AI의 감각 기관인 센서에 대해 다룬다.
2025.11.11by 명세환 기자
CES 2026: Beyond 'On-Screen AI' to the Real World… The Edge and Physical AI Era Begins in Full Swing
e4ds news는 20일 김학용 와츠매터 대표이사를 초대해 ‘CES가 말해준 Edge AI의 다음 무대-스마트홈·지능형 홈에서 제조 현장으로’란 웨비나를 진행했다. 김학용 대표이사는 “세계 최대 IT·가전 전시회 CES 2026은 더 이상 ‘미래 기술의 가능성’을 보여주는 무대가 아니었다. 인공지능(AI)은 개념과 시연을 넘어 실제 산업 현장에서 작동하는 기술로 진화했고, 그 중심에는 엣지 AI와 피지컬 AI가 자리 잡았다”고 밝혔다.
2026.01.20by 배종인 기자
Professor Cho Seong-jae④: "The success or failure of electronic design hinges on managing 'noise'."
조성재 신한대학교 교수는 최근 e4ds news와의 인터뷰에서 “전자 설계에서 가장 간과되기 쉽지만, 가장 치명적인 요소가 바로 노이즈”라고 강조했다.
2026.02.03by 배종인 기자
Professor Cho Seong-jae ⑤, “The Philosophy of Circuit Design Must Change the Moment You Deal with Picoamperes”
최근 e4ds 전기전자 평생교육원은 오프라인 강좌로 ‘2026 고급 엔지니어 실무 마스터 클래스’를 개최했다. 이 강좌는 중급 과정을 이수하신 현직 개발자 및 회로 설계 실무 경험이 있는 엔지니어를 대상으로 전자회로 설계의 고급 주제와 정밀 계측 환경에서의 실전 문제를 다룬다. 이에 본지는 이번 강좌를 강의하는 신한대학교 전기전자공학과 조성재 교수와 인터뷰를 통해 강좌의 진행 방향 및 엔지니어 교육에 대해 들어봤다. 본 인터뷰는 6회 연재로 진행된다.
2026.02.05by 배종인 기자
