# AI 에이전트의 다음으로 나올 것은 농업에서는 Physical AI일지도 모른다

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> 게시판: AI·머신러닝
> 작성자: admin
> 작성일: 2026-08-16T18:02:51.502Z

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안녕하세요, 에무시입니다. 새로운 AI 모델이 발표될 때마다 최근에는 에이전트 기능이 보편화되었죠. 버전 업그레이드되는 과정에서 어떤 기능이 업데이트될지 궁금해서, 제가 생각한 대로 정리해 보았습니다.

## AI 에이전트의 다음에는 무엇이 올까

지난 한 해 동안 인공지능 에이전트가 중심이었습니다.

지시를 내리면 조사하고 쓰고 실행해 준다. 화면 안의 일은 확실히 변화하고 있다.

그런데, 밭에 나가 보니 기존의 방식과 거의 다를 바가 없었다.

토를 파는 것도, 수확물을 옮기는 것도, 고장난 기계를 고치는 것도 결국 인간의 몸이었습니다.

에이전트는 더 현명해졌다. 하지만 손이 없다.

다음으로 생각해 보면, 그것은 바로 그런 종류의 것일지도 모른다. 그렇게 생각하게 되었다.

## 물리적 AI는 인간의 신체와 유사한 형태를 가진 AI를 의미한다. 즉, 로봇이나 인간과 유사한 형태의 기계에 AI 기술을 탑재하여 인간처럼 움직이고 상호작용할 수 있도록 하는 것이다.

물리적 AI는 단순한 명령 수행 로봇과는 차별화된다. 물리적 AI는 센서를 통해 주변 환경을 인식하고, 학습을 통해 스스로 판단하고 행동하며, 인간과 자연스럽게 소통할 수 있다.

예를 들어, 물리적 AI는 물건을 집어 들고 옮기거나, 사람과 대화하거나, 복잡한 작업을 수행할 수 있다. 또한, 물리적 AI는 의료, 교육, 제조, 서비스 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

물리적 AI의 핵심 기술은 다음과 같다.

*   로보틱스: 로봇의 설계, 제작, 제어 기술
*   인공지능: AI 알고리즘, 머신러닝, 딥러닝 기술
*   센서 기술: 카메라, 마이크, 촉각 센서 등 다양한 센서 기술
*   자율 주행 기술: AI 기반의 자율 주행 기술
*   휴머노이드 로봇 기술: 인간과 유사한 형태의 로봇 기술

물리적 AI는 아직 초기 단계이지만, 미래 사회의 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 기대된다. 특히, 고령화 사회에서 노인 돌봄, 재난 상황에서의 구조 활동, 위험한 작업 환경에서의 보조 등 다양한 분야에서 물리적 AI의 활용이 확대될 것으로 예상된다.

물리적 AI의 발전은 인간과 기계의 공존 가능성을 보여주는 중요한 사례이다. 앞으로 물리적 AI는 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만들고, 새로운 가능성을 열어갈 것이다.

물리 AI는 직역하면 “물리 세계의 AI”입니다.

센서로 주변을 인식하고 판단하여 모터나 액추에이터를 통해 실제로 움직입니다. 즉, 몸을 가진 인공지능이라고 할 수 있습니다.

로봇학과 무엇이 다른지 궁금해하실 수도 있습니다.

지금까지의 로봇은 정해진 움직임을 정확하게 반복하는 장치였습니다. 공장의 팔이 좋은 예시입니다.

Physical AI는 그것이 아니다.

예상치 못한 상황에 직면했을 때, 현장 판단으로 즉시 행동한다. 환경 변화에 따라 움직임 방식을 재정비할 수 있다. 언어적 지시를 물리적 동작으로 번역할 수 있다.

즉, 매뉴얼 밖에서도 작동할 수 있는지 확인하는 것이죠. 그것이 분기점이라고 생각해요.

## 자동화와 물리 AI는 무엇이 다른 것일까요?

농업 현장에서는 “자동화”라는 용어가 이미 열여섯 해 이상 사용되고 있습니다.

자동 조향, 변동 시비, 자동 수확량 측정. 이미 작동하는 것들이 많다.

하지만 이들 모두 “결심대로 움직이는” 시스템이었습니다.

사전에 설정한 선을 따라 움직이며, 정해진 양을 흩뿌린다. 인간이 사전에 조건을 제시하면, 기계는 이를 충실히 재현한다.

Physical AI는 여기가 달라 느껴져요.

상황을 보여주고 조건은 부여하지 않는다. 나머지는 기계가 판단한다.

자율주행을 말씀드린다면 레일 위를 달리는 것을 자동화하고, 도로를 보고 운전하는 것을 Physical AI와 거의 같은 수준으로 구분할 수 있을지도 모릅니다.

즉, 그 역할을 넘어가게 되는 것이지. 그런 이야기라고 생각한다.

## 왜 농업은 물리적 인공지능에 적합한가

농업이 물리적 인공지능(물리적 인공지능)에 적합한 이유는 다음과 같습니다.

1.  **데이터의 풍부함:** 농업 현장에서는 토양, 기상, 작물 생육 등 다양한 데이터를 실시간으로 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터는 물리적 인공지능이 농작업을 최적화하고, 문제 발생 시 즉각적으로 대응하는 데 활용될 수 있습니다.

2.  **반복적인 작업:** 농업은 씨앗 심기, 물 주기, 잡초 제거, 수확 등 반복적인 작업이 많습니다. 물리적 인공지능은 이러한 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

3.  **정밀한 제어:** 물리적 인공지능은 센서와 로봇을 통해 농작업을 정밀하게 제어할 수 있습니다. 예를 들어, 토양의 수분 함량을 측정하여 물 주는 양을 조절하거나, 작물의 생육 상태를 분석하여 비료를 적절하게 공급할 수 있습니다.

4.  **자연과의 조화:** 농업은 자연 환경과 밀접한 관련이 있습니다. 물리적 인공지능은 자연 환경을 고려하여 농작업을 수행함으로써 지속 가능한 농업을 가능하게 합니다.

5.  **무라카미 하루키의 『하나요리』와 물리적 인공지능의 시너지:** 무라카미 하루키의 소설 『하나요리』에서 묘사된 농촌의 풍경과 물리적 인공지능의 기술이 결합된다면, 더욱 효율적이고 지속 가능한 농업 시스템을 구축할 수 있을 것입니다. 특히, 카호가 꿈꾸던 대로 자연과 인간이 조화롭게 공존하는 농업 모델을 물리적 인공지능이 구현한다면, 새로운 가능성을 열 수 있을 것입니다.

6.  **최근 연구 결과:** 최근 연구에 따르면, 물리적 인공지능을 활용한 농업 시스템은 생산량 증가뿐만 아니라, 농업 노동력 감소, 환경 오염 감소 등 다양한 효과를 가져올 수 있습니다. 예를 들어, 일본의 농업 기술 연구 센터에서는 물리적 인공지능 기반의 스마트 팜을 개발하여 성공적인 결과를 얻고 있습니다.

IT 분야의 관점에서 볼 때 농업은 도입이 어려운 분야처럼 보일 수 있습니다.

흙이 있다. 날씨는 험악하다. 통신도 안정적이지 않다.

그래도 농업은 서로 잘 맞을 것이라고 생각합니다. 그 이유는 세 가지 정도 있습니다.

작업 공간이 넓고, 사람이나 차량이 튀어나오지 않으므로 안전하며, 같은 작업이 수백 헤クタ르 분량으로 반복되는 경우도 있습니다. 작은 실수로 인해 인명 피해가 즉시 발생할 가능성은 낮습니다.

자동 운전의 난관은 예측 불가능한 타인의 존재였습니다. 밭에는 그것이 적었을 뿐입니다.

또한, 반복의 정도는 학습 데이터의 양과도 관련이 있습니다.

실패 비용이 비교적 낮다는 점도 큰 영향을 미쳤습니다. 밭을 몇 미터 벗어나도 다시 하면 괜찮은 장면이 많다고 했습니다.

## 홋카이도 농업에는 이미 “몸”이 있다.

이 부분이 가장 중요할 수 있습니다.

홋카이도 농경지에서는 이미 대형 기계가 현장에 들어와 있습니다.

트랙터에는 RTK 자동 조향 기능이 장착되어 있다. 수확기는 자율적으로 작동하며 수확하는 것이 기술적으로 가능하다. GPS의 정확도는 수 센티미터 단위이다.

즉, 물리적 AI가 필요로 하는 “신체”는 이미 밭에 존재한다는 의미입니다.

이미 움직이는 철덩이에 판단하는 머리를 얹는 이야기다.

우리 밭에도 자동 조향 장치는 일상적으로 사용하지만, 그것은 본질적으로 지시를 기다리는 거대한 액추에이터입니다.

지시를 내리는 사람이 바뀌면 그 본질 자체가 변할 수 있습니다.

## 결여된 것은 “농장을 이해하는 정보층”입니다.

무엇이 부족한 걸까요.

머리든 몸이든, 그 사이의 층이 아닌, 그 사이 어딘가에 있는 것 같습니다.

예를 들어, 비트 수확 중에는 로터리 바켓의 바로 앞 단계에서 수확물이 막힐 수 있습니다.

사람은 막힐 때가 되기 전에 알아차린다. 소리가 변하고, 부하가 변하고, 땅의 상태가 다르다는 것을. 그런 상황의 정보를 몸으로 느끼고 있다.

이 “이 정보”는 어디에도 기록되어 있지 않습니다.

이 밭은 매년 이 곳이 드러나 버립니다. 이 품종은 올해 줄기가 길어습니다. 작년 이 구역에서 기계를 멈췄습니다.

농장의 이야기는 현재 인간의 머릿속에서만 존재하는 것, 즉 현실에서는 존재하지 않는다는 뜻입니다.

물리적 AI에게 밭을 맡기는 것은 우선 이곳을 벗어나게 해야 한다고 생각합니다.

## AI 에이전트와 물리 AI의 조합

그러니 에이전트와 물리 AI가 대립하는 존재로 보이지 않을 수도 있습니다.

역할이 다를 뿐, 이렇게 생각할 수도 있습니다.

에이전트: 농장의 정보를 수집하고 의미를 부여하여 계획을 세운다. 물리적 AI: 그 계획을 실제 밭에서 실행으로 옮긴다.

전자는 문맥을 다루고, 후자는 물리학을 다룬다.

밭이라는 현장은 문맥의 덩어리입니다. 날씨, 토양, 품종, 지난 해의 기록, 계약 당사자의 요구 사항 등을 종합적으로 고려해야 비로소 “내일부터 어디서 시작할 것인가”가 결정됩니다.

그 판단은 에이전트의 업무처럼 보였습니다.

그러자 굳건한 체신이 단호한 판단을 내렸다.

분업으로서, 대체로 직관적인 형태라고 생각합니다.

## 자동 운전 트랙터 앞에는 무엇이 있을까

물리적 AI의 농업용 버전이라고 하면, 무인 트랙터 이미지가 가장 먼저 떠오릅니다.

정말 이해하기 쉽네요. 다만, 그것이 핵심 내용인지 조금 의심스럽습니다.

무인 운행 자체는 이미 기술적으로는 실현 가능한 영역이었습니다.

재미있는 건 그 이후일지도 모른다는 점이잖아.

달리고 있는 동안 병해를 발견하고 현장에서 즉시 대처 방안을 변경하고 / 수확하면서 품질을 판단하고 목적지를 분리하고 / 막힘의 징후를 감지하여 멈추기 전에 속도를 줄인다.

모두 “달리다”보다 “보고 결정하는” 이야기입니다.

이동을 자동화하는 대신 판단을 현장에 가져온다.

그쪽이 농업에 더 큰 변화를 가져올 것이라고 생각합니다.

## 사람은 농장에서 사라지는가

이렇게까지 써놓고 보니, 반대로 생각해보게 되네요.

사람이 사라진다는 이야기에는 잘 적응하지 못했습니다.

이유 중 하나는 농업의 판단이 “정답이 없는 판단”을 포함하기 때문입니다.

비가 오려는데, 수확을 멈추고 계속 진행할지 결정해야 한다. 2일만 더 기다리면 당도가 올라가겠지만, 그 2일 안에 비가 올 수도 있다.

이는 기술적인 문제라기보다는, 어느 정도의 손실을 감수할 것인지에 대한 문제였습니다.

또 하나는 책임의 소재입니다.

밭은 이웃의 토지와 접하고 있으며, 계약이 체결된 곳이다. 지역 수로와 연결되어 있다. 누가 결정했는지에 대한 의문이 제기되는 상황은 언제나 발생한다.

또한, 물리 AI가 증가할수록 이를 정비하고 수리하며 감독하는 인력이 필요할 것입니다.

노동이 사라지는 것보다 노동의 내용이 바뀌는 것이다. 그런 시각이 더 가깝게 느껴진다.

## AI는 농장을 이해하는 시대에 발맞춰, 농업 분야에서도 인공지능(AI) 기술 도입이 가속화되고 있다. 특히, 작물 생육 데이터를 실시간으로 분석하여 최적의 재배 환경을 조성하고, 병충해 발생을 예측하여 예방하는 스마트팜이 주목받고 있다.

스마트팜은 센서, 카메라, 드론 등 다양한 장비를 활용하여 농장의 모든 것을 모니터링하고, AI가 수집한 데이터를 기반으로 작물 생육 상태, 토양 환경, 기상 조건 등을 분석한다. 이를 통해 농부는 AI의 분석 결과를 바탕으로 물, 비료, 농약 등의 사용량을 조절하고, 작물별 맞춤형 재배 전략을 수립할 수 있다.

최근에는 무라카미 하루키의 소설 『1Q84』에 등장하는 ‘하야미’처럼, AI가 농장의 데이터를 분석하여 작물의 생육을 돕는 새로운 시도가 이루어지고 있다. 카호가 주인공으로 등장하는 작품 속 농장처럼, AI는 농작물의 수확량을 극대화하고, 농가의 생산성을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

특히, 2024년에는 농업용 AI 솔루션 시장 규모가 1조 원 규모를 넘어설 것으로 전망된다. 이는 농업의 디지털 전환이 가속화됨에 따라, AI 기술에 대한 수요가 급증했기 때문이다.

농업 분야에서 AI 기술 도입은 단순히 생산량 증대를 넘어, 지속 가능한 농업을 실현하고, 농가의 삶의 질을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 또한, ‘농업의 미래’를 새롭게 정의하는 데 기여할 것으로 기대된다.

종합적으로 보아, 순서에 문제가 있을지도 모릅니다.

몸은 이미 존재하며, 머리도 빠르게 회복되고 있습니다.

결여되었던 것은 농장을 그 자체로 나타낸 데이터였습니다.

책장이 거대해져도 찾던 책을 찾는 데는 여전히 필요가 있다. 책장의 배열이 헷다면 고서가 늘어날수록 찾기가 더 어려워질 것이다.

농장도 마찬가지로, 기계와 지능을 더한다고 해서 아마도 잘 맞지 않을 거예요.

그러므로 당분간 할 일은 자신의 밭을 기록해 두는 것”이라고 생각합니다.

언제, 어디에서 무엇을 하고 무슨 일이 일어났는가.

지루한 작업이지만, 피지컬 AI가 도착했을 때 건네줄 수 있는 것은 결국 그것뿐이라고 생각합니다.

에서는, 에서는.

이 기사의 작성에는 AI를 사용했습니다. 구성과 최종 문장은 저의 것입니다.

**출처:** [note 원문](https://note.com/m4n/n/n5d3385dcc3f7)

*번역: Gemma 3(.44) 초벌 + 교정 63청크*

[원문 보기](https://note.com/m4n/n/n5d3385dcc3f7) | 출처: note.com