국회미래연구원

요약

  본 보고서는 한국 제조업이 수십 년간 국가 경제의 성장 엔진 역할을 해왔지만 이제 구조적 변화에 직면했다고 진단했다. 대한상공회의소 조사결과에 따르면 국내 제조기업 10곳 중 8곳은 자사의 주력 제품 시장이 이미 경쟁 과열 상태에 진입했다고 평가했으며, 83.9%는 경쟁 우위가 거의 없거나 추월당한 것으로 인식하고 있다. 

  보고서는 현재 제조업이 직면한 위기를 내부적 구조 요인, 외부 환경 충격, 그리고 기술 패러다임 전환이 복합적으로 작용한 결과로 분석했다. 즉 ▲급격한 인구구조 변화로 인한 노동력 부족, ▲미·중 기술패권 경쟁 등 글로벌 환경 변화, ▲AI로 인한 제조 패러다임 변화가 그것이다. 

  보고서는 피지컬 AI의 개념과 이에 주목해야 하는 이유를 체계적으로 제시했다. 피지컬 AI는 디지털 영역을 넘어 물리적 세계에서 직접 행동하는 AI이다. 챗GPT와 같은 기존 SW 기반 AI가 ‘병 속의 뇌(Brain in a Jar)’였다면, 피지컬 AI는 ‘몸을 가진 뇌(Brain in a Body)’로 현실 세계와 직접 상호 작용한다. 보고서는 피지컬 AI와 관련된 거대한 시장이 열린다는 점에 주목했다. 엔비디아 CEO 젠슨 황은 CES 2025에서 피지컬 AI가 50조 달러(약 7경 2,000조 원) 규모의 시장을 창출 할 것이라 예측했고, Citi는 2050년까지 40억 대의 AI 로봇이 활동할 것으로 전망했다고 언급했다. 또한, 보고서는 피지컬 AI를 단순한 기술적 진보가 아닌 인류 문명의 새로운 전환점으로 규정했다. AI 모델, 시뮬레이션, 로봇 하드웨어, 첨단 소재, 정밀 부품 등 다양한 요소가 유기적으로 연계된 거대한 융합 생태계를 형성하며 시너지 효과를 창출하기 때문이다. 피지컬 AI는 전 산업에 걸쳐 영향을 미치며 구독 기반의 로봇 서비스인 RaaS(Robots as a Service) 등 비즈니스 모델을 혁신하고, 인력 부족 분야의 위험한 업무를 대체하며 생산성을 높이고, 재난·안전 등 공공 영역에도 적용되어 혁신의 동력으로 작용한다고 설명했다.

  보고서는 피지컬 AI로 인해 제조 패러다임의 전환이 일어나고 있다고 분석했다. 피지컬 AI는 고정된 프로그래밍을 따르지 않고 변화하는 제조 환경에 적응하며 자율적으로 작동한다. 이는 정해진 프로그램에 기반해서 움직이는 로봇에서 스스로 판단하는 생산 파트너로의 진화를 의미한다. 또한, 제조 현장의 의사결정 구조도 근본적으로 변화하고 있다고 언급했다. 과거에는 인간이 설계와 운영을 주도하고 기계가 보조하는 방식이었다면, 이제는 AI가 실시간 데이터를 기반으로 공정 최적화를 주도하고 사람은 전략적 감독과 창의적 설계에 집중하는 구조로 재편되고 있다는 것이다. 피지컬 AI는 24시간 무인 운영, 오류율 감소, 안전 모니터링, 에너지 효율성 개선 등 실질적인 경제적 효과를 창출하며 제조 프로세스 전체를 혁신하고 있다고 설명했다.

  보고서는 엔비디아 CEO 젠슨황의“움직이는 모든 것은 로봇이 된다” 발언을 인용하면서, 피지컬 AI 도입으로 공장 자체를 하나의 거대한 로봇으로 만들고 있는 사례들을 제시했다. 중국 샤오미의 창핑 다크 팩토리는 피지컬 AI 기반 무인 자동화 공장으로 주목받고 있는데, 완전 자동화를 통한‘3無 시스템’을 구현했다. 사람이 없으므로 조명이 불필요하고, 냉난방 시설도 필요 없다. 사람의 개입 자체가 배제된 생산 시스템을 구현한 사례다. 일본의 로봇 제조업체 화낙(FANUC)도 로봇이 로봇을 생산하는 완전 자동화 시스템을 구현하여 하루에 최첨단 제조 로봇 50대를 만들 수 있다. 화낙의 공장 시스템은 인간의 개입 없이도 최대 30일 동안 가동 상태를 유지할 수 있다고 보고서는 밝혔다. 또한, 보고서는 대만 폭스콘의 AI․디지털 트윈 공장에 주목했다. 과거에는 실제 공장을 먼저 건설하고, 가동 후 시행착오를 거치며 문제점을 찾아 수정했다. 하지만 폭스콘은 정반대 접근을 택했다는 것이다. 가상공간에서 디지털 공장을 먼저 만들고, 수많은 시뮬레이션을 통해 모든 문제를 해결한 후에 실제 공장을 건설한다. 폭스콘 공장에서는 AI가 전체 업무의 80%를 처리하고, 사람은 중요하고 창의적인 20%의 일에 집중한다.

  보고서는 피지컬 AI가 향후 ▲제품 설계 및 개발, ▲생산 공정, ▲품질 관리, ▲안전 관리 등의 전주기 공정에 투입되어 기존 디지털 AI와 상호작용하는 통합 지능형 제조 생태계를 형성할 것으로 보고서는 전망했다. 구체적으로 설계 단계에서는 디지털 트윈과 물리 센서 결합으로 실시간 검증이 이뤄지고, 생산 단계에서는 자율이동 로봇이 자재를 운반하고 협동 로봇이 조립을 한다. 또한, 품질 관리 측면에서는 센서 기반의 예지 보전(predictive maintenance)이 이루어지고 안전 관리 단계에서는 위험 가스 감지, 작업자 행동 모니터링 등을 통해 산업재해를 예방하게 된다. 

  보고서는 한국의 피지컬 AI 경쟁력을 강점과 약점으로 나누어 분석했다. 강점으로는 2023년 기준 제조업 근로자 1만 명당 로봇 1,012대를 보유한 로봇 밀도 세계 1위 지위와 풍부한 제조 데이터를 꼽았다. 이는 로봇 밀도는 세계 평균의 약 7배에 달하는 수준으로, 반도체, 자동차, 전자 등 주력 제조업 현장에서 피지컬 AI 적용 시 경쟁력을 발휘할 수 있는 기반이 된다. 반면 약점으로는 수요 중심 구조에 치우쳐 공급 역량이 부족하고, 제조 데이터 활용도가 낮다는 점을 지적했다.

  이에 보고서는 피지컬 AI를 통한 제조업 혁신 방안으로서, ▲피지컬 AI 통합 전략 추진체계 마련, ▲피지컬 AI 핵심 난제 영역 돌파를 위한 R&D 강화, ▲개방형 제조 운영체제(OS) 및 대형 기계 모델 개발 지원, ▲피지컬 AI 도입 분야의 전략적 우선순위 설정, ▲피지컬 AI 통합 훈련 실증센터 구축 및 데이터 관리체계 강화, ▲피지컬 AI 역량을 공공 혁신에 우선 적용 확대, ▲피지컬 AI 확산으로 야기될 위험 사전 고려 등을 제시했다.

위 저작물은 [공공누리 제 4유형]에 해당하며,출처표시 + 비상업적 이용만가능 + 변경금지 조건에 따라 이용할 수 있습니다.자세한 내용은 [저작권 정책]을 확인하시기 바랍니다.