디지털 세계를 넘어 물리적 현실과 직접 상호작용하는 피지컬 AI(Physical AI)가 차세대 산업 혁신의 핵심 기술로 부상하고 있다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 발표한 리포트에 따르면, 피지컬 AI는 센서를 통한 현실 데이터 인지, AI 모델의 판단, 물리적 실행을 거쳐 다시 데이터를 축적하는 순환 구조로 작동하며, 제조·물류·헬스케어 등 전략 산업에서 자율성과 안전성을 동시에 확보하는 새로운 패러다임을 제시하고 있다.

AI 반도체·센서 시장 연 24~43% 폭발적 성장... 피지컬 AI 생태계 급성장

피지컬 AI 생태계를 뒷받침하는 핵심 기술 스택이 폭발적인 성장세를 보이고 있다. AI 센서 중 IoT, 자율주행·로봇 등 주요 혁신 분야 중심으로 연 43%대 급성장이 예상된다. 웨어러블 기기와 사물인터넷(IoT) 보급 확대, 자율주행차와 로봇 도입 가속화가 주요 성장 동력이다.

AI 반도체 시장도 2024년 1,231억 6천만 달러에서 2029년 3,115억 8천만 달러로 연평균 24.4% 성장할 것으로 전망된다. 생성형 AI와 엣지 AI 확산으로 GPU, NPU, 엣지 칩 수요가 급증하고 있다. 멀티모달 AI 시장은 2024년 17억 3천만 달러에서 2030년 108억 9천만 달러로 연평균 36.8% 성장이 예상되며, 디지털 트윈 시장도 2024년 249억 7천만 달러에서 2030년 1,558억 4천만 달러로 연평균 34.2%의 고성장이 전망된다.

글로벌 기업들의 대규모 투자 속 한국은 테스트베드 강점 보유

아마존(Amazon)은 Symbotic과 협력해 풀필먼트 센터에 지능형 로봇을 대규모로 도입하며 피킹과 분류 효율을 25% 이상 개선했다. 테슬라(Tesla)는 Optimus 휴머노이드 로봇 개발을 통해 제조현장의 단순 반복 노동을 대체하고 있으며, 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics)는 DHL과 물류 자동화 로봇 Stretch 1,000대 공급 계약을 체결했다. 인튜이티브서지컬(Intuitive Surgical)은 다빈치 수술 로봇을 2024년까지 10,600대 이상 보급하며 AI 영상인식과 디지털 트윈 시뮬레이션을 접목해 정밀성과 안전성을 강화하고 있다.

한국은 제조업 로봇 밀도가 근로자 1만 명당 1,012대로 세계 1위를 기록하며 초고도 자동화 인프라를 보유하고 있다. 부산신항 7부두에서는 현대로템이 무인운송차량(AGV) 57대 공급 계약을 체결해 완전 자동화 컨테이너 터미널 실증 사업을 본격화했다. 인천국제공항에서는 현대차그룹이 AI 기반 전기차 자동충전 로봇을 실증하고 있다. LG전자는 CLOi 로봇 시리즈를 통해 리테일, 헬스케어, 호텔 등 서비스 현장에 진출하며 RaaS(서비스형 로봇) 모델로 시장을 확대하고 있다.

한국 정부, 2030년까지 로봇 100만 대 보급 목표... 민관 3조 원 투자

한국 정부는 피지컬 AI 발전을 위해 제4차 지능형로봇 기본계획, 피지컬 AI PoC 사업, 휴머노이드 미래선점 개발 전략 등 범정부 차원의 종합 대응 체계를 구축하고 있다.

과학기술정보통신부가 주도하는 제4차 지능형로봇 기본계획(2024~2028년)은 2030년까지 제조와 서비스 분야에 총 100만 대의 로봇을 보급하고, 핵심부품 자립화율 80%, 핵심인력 1.5만 명 양성, 민관 합동 3조 원 이상 투자를 목표로 하고 있다. 이 계획은 제도, 안전, 실증 인프라인 국가로봇테스트필드까지 포괄하는 통합 전략이다.

2025년에는 산업특화형 피지컬 AI 선도모델 수립 및 PoC(개념검증) 사업이 본격 추진된다. 이 사업은 국비 219억 원과 민간 매칭 40% 이상을 투입해 미래형 AI Factory 개념을 중심으로 전략모델 수립, 통합플랫폼 설계, 기술검증랩 구축과 PoC를 패키지로 지원한다. 현장 도입효과 검증 후 전략과 플랫폼을 고도화하는 재귀적 구조로 설계돼 있다.

과기정통부는 또한 2040년 범용 휴머노이드 일상화 시대를 대비한 휴머노이드 미래선점기술 개발 전략을 발표했다. 이 전략은 공통 기반, 한계 돌파, 연구개발 공백 영역의 세 가지 축 아래 9대 중점기술 과제를 설정했다. 여기에는 학습 데이터를 스스로 생성하는 기술, 실시간 센싱 데이터 통합과 인지 기술, 데이터 자율 생성과 학습 제어 기술, 휴머노이드 전용 피지컬 AI 모델, 차세대 피지컬 AI 칩 기반 연산 구조, 외부 환경 적응 기술, 공장-공동주택-공공 제어 기술, 기사비서형 인간-휴머노이드 협업 기술, 휴머노이드 자율 유지보수 기술 등이 포함된다.

과기정통부와 산업통상자원부는 협력하여 피지컬 AI를 국가 전략 기술로 육성하고 있다. 과기정통부는 로봇의 두뇌인 소프트웨어 개발을, 산업부는 로봇의 몸체인 하드웨어 국산화와 양산화를 추진하여 AI와 하드웨어의 동시 자립과 제조 현장 적용 가속화를 목표로 하고 있다.

멀티모달 AI·디지털 트윈 기술 고도화로 정밀 인지와 가상 검증 강화

피지컬 AI의 핵심 기술인 멀티모달 AI는 카메라, 라이다, 음성 등 다양한 센서 데이터를 통합 처리하여 로봇이 복합적인 현실 환경을 정밀하게 인지하고 상황에 대응할 수 있게 한다. OpenAI의 GPT-4o, Google의 Gemini 등 글로벌 기업들은 텍스트, 음성, 이미지, 영상을 동시 처리하는 멀티모달 모델을 상용화했다. NVIDIA는 생성형 추론과 멀티모달 처리를 실시간으로 지원하는 피지컬 AI 플랫폼 'Jetson Thor'를 설계했다.

Vision-Language-Action(VLA) 모델은 시각 정보와 언어 명령을 함께 이해해 로봇이 자율적으로 행동을 수행할 수 있게 하는 통합 인지-행동 모델이다. NVIDIA의 Project GR00T와 Google의 Gemini Robotics 1.5는 피지컬 AI 기반 범용 VLA 개발을 가속화하고 있다.

디지털 트윈과 시뮬레이션 기술은 물리 환경을 가상 공간에 정밀하게 재현하여 학습과 검증 비용을 절감한다. 지멘스(Siemens)는 제조공정을 디지털 트윈으로 구현해 생산성을 8배 증가시켰고, GE는 항공기 엔진 성능 및 유지보수 예측 정밀도를 향상시켰다. 현대중공업은 트윈포스(TWIN FOS) 시스템을 구축해 조선 공정을 효율화하고 운영 및 검증 비용을 절감했다.

미국은 가이드라인, EU는 강력 규제... 국가별 차별화된 피지컬 AI 전략

주요국들은 피지컬 AI 육성을 위해 규제 강도와 투자 방식에서 차별화된 전략을 전개하고 있다.

미국은 법적 규제보다는 가이드라인 중심으로 접근한다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크(RMF)와 백악관의 AI 권리장전(Blueprint for an AI Bill of Rights)을 통해 자율성, 안전성, 신뢰성 기준을 제시하며 산업 혁신을 촉진하고 민간 자율 규제를 유도한다. 미 국방부(DOD), DARPA, NASA 등은 자율 시스템과 엣지 AI 분야에 집중 투자하고 있으며, 국방부는 2026년 AI 자동화에 2억 달러를 전용 배정했다.

유럽연합(EU)은 2024년 최종 합의된 AI Act를 통해 세계 최초의 포괄적 인공지능 규제체계를 마련했다. AI 시스템을 위험도에 따라 최소 위험, 제한적 위험, 고위험, 금지의 4단계로 구분하며, 피지컬 AI와 직접 연결되는 자율주행차, 협동로봇, 의료기기, 인프라 제어 시스템은 모두 고위험군에 해당해 사전 인증, 안전 검증, 지속적 감독이 의무화된다. 동시에 규제 샌드박스 제도를 도입해 스타트업과 중소기업이 새로운 AI 기술을 안전한 환경에서 시험할 수 있도록 지원한다. EU는 디지털 트윈, 로보틱스, 안전 인증 인프라에 집중 투자하고 있다.

일본은 로봇 신성장 전략(2015년, 지속 개정)을 통해 고령화 사회 대응과 산업 경쟁력 강화를 추진한다. 2015년 6,500억 엔에서 2030년대 초 2조 4,000억 엔으로 시장 규모를 3배 확대하고, 장기적으로 서비스 분야에서 70% 로봇 활용을 목표로 한다. 경제산업성(METI)과 총무성은 로봇과 AI 실증 프로젝트를 운영하며, 특히 돌봄과 재활 로봇, 서비스 로봇을 고령화 사회의 핵심 해법으로 제시하고 있다.

중국은 중국제조2025(中國製造2025)와 로봇산업 발전 5개년 계획을 통해 로봇과 지능형 제조를 국가 산업정책의 핵심 축으로 삼고 있다. 공업정보화부(MIIT)는 핵심 부품인 감속기, 서보모터, 센서의 기술 자립과 산업 클러스터 육성을 추진하며, 최근에는 휴머노이드 로봇을 국가 전략 차원에서 육성하기 위해 수직 통합형 생태계 조성, 지역 실증 프로젝트, 대규모 연구개발 투자를 추진하고 있다.

한국은 제4차 로봇 기본계획과 초거대AI 전략을 통해 스마트공장, 항만, 병원 거점 실증 및 로봇 보급에 집중하며, 테스트베드 중심의 확산 전략을 추진하고 있다.

피지컬 AI 시대, 한국이 살아남으려면 지금 당장 해야 할 일들

세계 최고 수준의 제조 로봇 밀도를 자랑하던 한국이 피지컬 AI 시대의 주도권 경쟁에서 뒤처질 위기에 놓였다. 글로벌 기업들이 물류·의료·휴머노이드 로봇으로 빠르게 상용화를 진행하는 사이, 한국은 테스트베드 강점에도 불구하고 플랫폼 주도력과 국제 표준 확보에서 한계를 드러내고 있다.

피지컬 AI는 자율주행차·로봇·드론 등에서 밀리초 단위 반응을 요구한다. 하지만 한국은 메모리 중심 구조에 치중돼 있어 로봇·드론 등 현장 제어용 AI 칩 경쟁력이 부족하다. GPU는 대규모 병렬 연산에 강점을 가지지만 낮은 전성비와 메모리 벽 문제가 지속적으로 제기되고 있다. NPU는 성능과 소비전력 효율에서 GPU를 압도할 수 있을 정도로 성장하고 있다. NPU·엣지 AI 칩과 LiDAR·3D 카메라·소프트 촉각 센서 등을 연계한 국산 플랫폼을 구축해 NVIDIA·Qualcomm 등 글로벌 기업에 의존하는 구조를 탈피해야 한다.

또한 현재 로봇·AI·데이터 R&D가 부처별로 따로 추진되면서 중복과 단절이 발생하고 있다. 과기정통부가 예산의 대부분을 담당하고 있으나, 중기부·산업부·교육부 등도 각각 별도의 과제를 운영하고 있다. 단일 관리 체계로 전환해 정책 일관성을 제고하고, 통합된 체계 아래에서 제조·물류·헬스케어·국방을 중심으로 대형 공동 과제를 기획해야 한다. 공공기관·대기업·스타트업·대학이 함께 참여하는 산학연 협력 컨소시엄을 제도적으로 지원해 개별 연구를 넘어 생태계 단위의 혁신 역량을 확보해야 한다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q1. 피지컬 AI란 무엇인가요?

A: 피지컬 AI는 디지털 세계를 넘어 물리적 세계와 직접 상호작용하며 스스로 학습하고 진화하는 차세대 지능 시스템입니다. 센서를 통해 현실 데이터를 인지하고, AI 모델이 판단한 후, 로봇 등 물리적 장치로 실행하는 순환 구조로 작동합니다.

Q2. 피지컬 AI는 어떤 산업에서 활용되나요?

A: 제조업에서는 스마트팩토리와 협동로봇으로, 물류 분야에서는 항만과 공항의 자동화 시스템으로, 헬스케어에서는 수술 로봇과 돌봄 로봇으로 활용됩니다. 또한 서비스 로봇, 자율주행, 국방 및 안보 분야에서도 광범위하게 적용되고 있습니다.

Q3. 한국의 피지컬 AI 경쟁력은 어떤가요?

A: 한국은 제조업 로봇 밀도 세계 1위이며 항만과 공항에서 대규모 테스트베드 실증 프로젝트를 진행하는 등 강점을 보유하고 있습니다. 다만 국제 표준 주도력, 인간-로봇 상호작용(HRI) 안전 검증, AI 반도체 및 센서 생태계는 글로벌 대비 상대적으로 미흡해 보완이 필요한 상황입니다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 한국지능정보원에서 확인 가능하다.

리포트명: 피지컬 AI 글로벌 동향 및 대응 전략

이미지 출처: 이디오그램 생성

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.