[The AI Report 2025-16] 국내 제조업 경쟁력 강화를 위한 Physical AI 활용 방안
연구 배경 및 목적
국내 제조업은 성장 정체 및 부가가치 하락, 글로벌 트렌드에 뒤처진 낮은 서비타이제이션(Servitization) 수준, 생산 현장의 구조적 문제 등으로 인해 위기에 직면해 있다.
이에 본 보고서는 제조업의 Physical AI 기반 서비스 혁신 필요성과 기술 동향, 서비스 적용 방안 등을 확인하고 현재 국내외 Physical AI 기반 제조 서비스 혁신 사례를 분석하여 Physical AI 도입 활성화 방안 및 향후 정책적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다.
Physical AI 기술 동향 및 제조 서비스 적용 방안
최근 생성형 AI 기술의 급부상으로 AI 기술의 비약적인 발전은 산업계 전반의 혁신을 이끌며, 관련 정책과 법·제도의 변화와 각국의 국가적 대응을 가속화하고 있다. AI는 천문학적 투자와 기술혁신을 기반으로 자율적 의사결정과 물리적 실행이 가능한 수준으로 진화 중이며, AI는 물리적 세계와 직접 상호작용하고 작업을 실행하는 Physical AI로 고도화되고 있다.
국내 제조업의 다양한 어려움을 Physical AI 기반의 제조 서비스 적용을 통해 공사 기간 단축, 투자 비용 최적화 등의 혁신이 필요한 시점이다.
Physical AI 기반 제조 서비스 혁신 사례
① (테슬라-휴머노이드 로봇‘Optimus’) 공장 내 인간 작업자와 동일한 공간에서 비정형적이고 반복적인 작업을 수행하는 휴머노이드 로봇을 실제 생산라인에 투입
② (BMW-인간·로봇 협업(코봇) 생산 시스템) 로봇에 내장된 AI 비전 시스템을 통해 작업자의 움직임을 실시간으로 감지하고 스스로 경로를 수정하여 안전을 확보하고, 작업자의 새로운 동작을 AI가 즉시 학습하여 다품종 소량 생산에 유연하게 대응
③ (아마존-물류창고 자율 로봇 시스템) AI 기반 자체 로봇 운영 시스템 ‘딥플릿’으로 전체 물류 프로세스를 자율적으로 관리
④ (현대자동차그룹-AI 기반 자율제조 공장 구축) AI가 실시간으로 수집되는 생산 데이터와 설비 상태를 분석하여 생산 라인 전체를 최적 제어하고, 용접 로봇과 조립 로봇이 상호 통신하며 작업 순서와 방식을 자율적으로 조율
⑤ (두산로보틱스-AI 용접 협동로봇 솔루션) AI가 용접선을 스스로 인식하고 최적의 경로를 생성하여 작업 준비 시간을 획기적으로 단축
⑥ (레인보우로보틱스-서빙/물류 로봇 상용화) 자율주행(SLAM) 기술과 AI 기반 장애물 회피 기능을 탑재한 서빙 및 물류를 위한 자율주행 로봇(AMR)을 제조 공장 내에서 자재나 부품 운반
결론 및 제언
국내 제조업은 성장 정체, 글로벌 공급 과잉, 인력난, 산업 재해 등 복합적이고 구조적인 위기에 직면해 있으며, 제품 판매 중심의 기존 방식으로는 더 이상 생존을 담보하기 어려운 한계 상황에 도달했다. 대한민국은 향후 Physical AI를 통해 제조업 전반의 혁신이 필요하며, 다음과 같은 정책 과제가 요구된다.
① (정부) ‘AI 고속도로’ 구축 전략을 제조업 혁신과 긴밀한 연계를 통한 과감한 선제 투자 및 규제 혁신
② (기업) ‘서비스 기업으로의 전환’을 위한 전사적 역량 결집 필요
③ (산·학·연) Physical AI 중심의 개방형 혁신 생태계 구축
작성 및 문의
인공지능정책실 미래전략팀 장세윤 책임연구원(053-230-1278, syjang@nia.or.kr)
한국생산기술연구원 황준호 팀장