2026 피지컬 AI 기술, 시장 전망과 유망 분야별 적용 동향 및 사업 전략

2026 피지컬 AI 기술, 시장 전망과 유망 분야별 적용 동향 및 사업 전략

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Description
최근 인공지능(AI) 기술은 단순한 데이터 처리와 분석 능력을 넘어, 물리적 실체에 구현되어 현실 세계와 직접적으로 상호작용하고 자율적으로 행동하는 새로운 패러다임으로 진화한다. 이는 ‘피지컬 AI(Physical AI)’로 불리며, 4차 산업혁명의 실질적인 완성 단계에 접어들었음을 선언한다. 본 보고서는 AI가 가져올 산업 혁명의 다음 단계, 즉 피지컬 AI 시대의 기술적 본질을 해부하고, 폭발적인 시장 잠재력을 진단하며, 국내 산업의 지속 가능한 성장을 위한 유망 분야별 전략을 제시하고자 한다.

피지컬 AI는 AI가 물리적 실체 안에 구현되어 센서와 액추에이터 등을 통해 현실 세계를 인식하고, 자율적으로 판단 및 행동함으로써 환경과 유기적으로 상호작용할 수 있는 시스템을 의미한다. 현재까지 피지컬 AI에 대한 통일된 정의는 부재하나, 산ㆍ학ㆍ연 각 분야에서는 공통적으로 ‘AI의 물리적 구현’, ‘물리적 인터페이스를 통한 실제 세계와의 상호작용’, ‘자율적 판단ㆍ행동’ 등을 핵심 요소로 강조한다. 이 기술은 기반모델(Foundation Model), 컴퓨터 비전, 엣지 컴퓨팅, 자율 제어 기술 등 첨단 기술의 융합을 통해 물리적 세계에서 인간처럼 감지하고 해석하며 자율적으로 행동하는 지능형 물리 시스템으로 진화한다. 이는 소프트웨어 개발 역량과 고정밀 하드웨어 제어 역량의 복합적 확보를 요구하는 고도화된 시스템 엔지니어링의 정점이다.

글로벌 시장은 이미 피지컬 AI 시대의 도래를 예고한다. AI 로보틱스(AI Robotics) 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 38.5%에 달하는 고성장을 기록할 것으로 전망된다. 이러한 폭발적인 성장세는 거대 기술 기업들의 플랫폼 전략에 의해 더욱 가속화된다. NVIDIA가 휴머노이드 로봇을 위한 파운데이션 모델인 Project GR00T을 공개하여 로봇이 자연어를 이해하고 인간의 행동을 모방하도록 지원하고, Google DeepMind 및 OpenAI가 멀티모달 플랫폼 전략을 가속화하는 흐름은 피지컬 AI 경쟁의 본질이 결국 기반모델(FM)을 통한 생태계 선점과 하드웨어 시스템 통합 역량의 결합에 있음을 명확히 보여준다. 따라서 이 시장은 높은 성장 잠재력을 지니지만 동시에 플랫폼 종속 리스크를 내포한다.

본 보고서는 이러한 거대한 변화를 선도할 4대 유망 분야인 로봇, 자율자동차, 스마트 제조, 그리고 의료/헬스케어로의 적용 동향을 심층 분석한다.
로봇 분야에서는 테슬라 옵티머스, Figure AI 등 주요 기업들이 대규모 투자를 진행하는 휴머노이드 로봇이 물류 및 고령화 사회의 돌봄 등 비정형 환경까지 침투하여 일상과 산업을 근본적으로 변화시키고 있다. 자율자동차 분야에서는 인지 AI를 넘어, 레벨 4 이상의 완전 자율주행을 위해 혼잡 도로 상황에서 충돌 회피와 주변 차량 양보 유도 등 사회적 행동을 구현하기 위한 모방 학습 및 강화 학습을 융합한 판단(Planning) AI 기술 고도화가 필수 전략임을 강조한다. 이는 피지컬 AI가 단순 기계 제어를 넘어 사회적 지능을 갖춰야 함을 의미한다.
스마트 제조 분야는 지멘스와 같은 선도 기업들이 디지털 인더스트리 솔루션을 통합하여 생산 효율성을 높이고 유연한 맞춤형 생산 환경을 구현하는 방향으로 나아간다. 마지막으로 의료/헬스케어 분야는 정밀 수술, 재활, 돌봄 로봇을 통한 고부가가치 의료 서비스 혁신을 창출할 것으로 기대된다.


그러나 기술 발전의 이면에는 구조적 한계와 윤리적 도전이 상존한다. 지형, 표면 마찰력, 조도, 날씨, 사회적 신호 등 현실 세계의 복잡한 변수들을 모두 반영하기 어려워, 피지컬 AI의 일반화된 인지ㆍ행동 능력 구현에 구조적 한계로 작용한다. 특히 자율 모빌리티와 의료 분야에서는 책임성, 안전성, 개인정보 보호, 인간-로봇 상호작용의 윤리성 등 기존 법ㆍ제도와 사회적 합의로 해결하기 어려운 복합적인 쟁점들이 첨예하게 대두된다.

이에 본 보고서는 피지컬 AI의 유망 분야별 시장 및 적용 동향을 면밀히 정리하고, 대응 전략으로 제시하였다. 우선적으로, 국내 기업들은 기존 강점 산업에 특화된 피지컬 AI 적용 시나리오를 발굴하고, AI 기반모델, 센서, 네트워크 인프라, 액추에이터의 통합 역량을 확보하는 데 집중해야 한다. 궁극적으로 이러한 구조적ㆍ제도적 한계를 극복하고 민간 주도형 생태계를 구축하기 위해, 대기업과 중소기업의 협력을 촉진하고 유형별 특화 기술 개발 및 실증 기반 확산을 동시에 추진할 필요가 있다. 피지컬 AI 시대의 성공은 단순한 기술 개발 속도가 아닌, 기술 융합과 제도적 융합을 병행하는 생태계 차원의 협력에 달려 있다.

본 보고서가 “피지컬 AI”라는 거대한 흐름 앞에서 전략적 방향을 모색하는 산업계 리더, 정책 결정자, 그리고 연구자들에게 실질적인 통찰력과 실행 가능한 비전을 제공하는 전략적 나침반이 되기를 기대한다.
저자

IRS글로벌산업조사실

출간작으로『2025양자정보기술국내외개발트렌드와상용화전망및기술경쟁력분석』등이있다.

목차

Ⅰ.피지컬AI글로벌트렌드와비즈니스전략

1.AI기술혁신트렌드와연구개발동향
1-1.AX시대를향해진화하고있는인공지능(AI)
1)AI의폭발적인진화에의한세계개발경쟁심화
2)AI의다양화와기대되는사업기회
(1)AI는생성형AI,에이전틱AI,피지컬AI의흐름으로진화
(2)생성형AI(GenerativeAI)
(3)AI에이전트와에이전틱AI
①AI에이전트
②에이전틱AI
(4)피지컬AI
(5)AI의다양화에따라기대되는사업기회의확대
3)AI에이전트가초래하는인공지능과의새로운관계성
(1)인공지능과인간사회의관계성변화
(2)생성형AI및AI에이전트의등장
(3)AI에이전트의특징
①지각(Perception)
②추론(Reasoning)
③행동(Action)
(4)AI에이전트에서의협업(다중에이전트시스템)과페르소나의부여
(5)AI에이전트의사용사례
(6)사람과AI의관계성변화와유의해야할리스크
4)생성형AI의새로운영역에이전틱(Agentic)AI
(1)에이전틱AI개념
(2)멀티모달생성형AI에이전트로의진화
①머신러닝(ML)의통합(2000년대)
②다중모달리티의도입(2010년대)
③고도의자율성과실시간대화(2020년대~현재)
(3)조직이주의를기울여야하는이유
①향상된의사결정
②효율성및생산성향상
③고객경험(customerexperience)의개선
(4)미래비즈니스운영을위한에이전틱AI솔루션개념화방법
(5)에이전틱AI의비즈니스요건
①인간에의한조종지원에서자동조종으로의이행
②AI서비스에의한업무위탁
(6)모든산업의변화촉진실제성공사례
(7)비즈니스기능에서의혁신실제성공사례
(8)생성형AI의주요에이전틱형도구와차별화
(9)향후전망
1-2.혁신을거듭하고있는AI연구개발전략
1)기반모델및생성형AI의임팩트
(1)대화형ㆍ생성형AI
(2)대화형ㆍ생성형AI의원리및기반모델
(3)기반모델ㆍ생성형AI의개발동향
(4)대규모언어모델(LLM)연구개발동향
①추론모델의등장
②중국의AI스타트업기업이개발한오픈모델과시장에미치는영향
③상대적으로소규모언어모델개발
(5)생성형AI붐이생겨난기술적요인
2)현재기반모델및생성형AI의과제
3)과제를극복하기위한접근방식분석
(1)현재의기반모델을출발점으로한개량ㆍ발전의연구(어프로치A)
(2)인간의지능에서힌트를얻은새로운원리개발(어프로치B)
(3)타인이나환경과의관계성속에서발전하는지능연구(어프로치C)
4)피지컬AI시스템에의한구체화
5)진화하는AI의미래전망과사회구현을위한논점
(1)AI의미래전망과진화의방향성
①멀티모달
②에이전트
(2)AI가침투한사회에서표면화되는과제
①입지ㆍ전력공급에관한과제
②데이터주권에관한과제

2.피지컬AI개발트렌드와비즈니스전략분석
2-1.움직이는AI를실현하기위한피지컬AI
1)개요
(1)피지컬AI개념과특징
(2)기존AI(디지털AI)와의차이
(3)로보틱스AI와는구별되는피지컬AI의차이점
2)피지컬AI의구조와구성기술
(1)피지컬AI의구조
(2)피지컬AI(PhysicalAI)의주요기술
①센싱기술(환경인식)
②기계학습ㆍ강화학습(동작최적화)
③로보틱스(물리적인동작제어)
④에지AI(실시간처리)
⑤시뮬레이션기술(가상환경에서의학습)
(3)피지컬AI에이용되는NVIDIA기술
3)피지컬AI가주목받는이유와기대되는역할
(1)피지컬AI이주목받는3가지이유
①생성형AI보급을통한기술적기반진화
②사회적인과제
③최첨단기술개발
(2)피지컬AI의필요성과AI에이전트의역할
①자율성향상
②안전성확보
③정밀도향상
(3)피지컬AI가현실세계에서기대되는역할
①가정ㆍ돌봄분야에서의일상지원과고령자케어
②제조및물류현장에서의인력부족해소및업무효율의향상
③재난ㆍ점검ㆍ의료현장의위험구역에서의안전한작업
4)피지컬AI에의한효과
(1)피지컬AI시스템도입에따른사회ㆍ경제적효과
(2)피지컬AI시스템도입에따른과학기술적효과
(3)피지컬AI가활약하는사례목록
5)피지컬AI가사회에미치는영향과과제
(1)개요
(2)피지컬AI의주요장점
①인력부족해소
②위험작업대체및작업안전화
③생산성향상과품질안정
④다양한스킬통합을통한유연한대응
⑤사용자인터페이스의진화
(3)피지컬AI의주요과제
①안전성과신뢰성확보
②고가의도입비용
③학습데이터와모델의지속적인관리
④윤리적ㆍ법적틀의미정비
⑤인력부족과교육환경미정비
2-2.피지컬AI가사회기반이되는새로운세계
1)물리세계의DX'피지컬AI'혁명전야
(1)디지털과현실의융합이가져올본질적변화
(2)피지컬AI가요구되는기술혁신과사회적요구
2)피지컬AI가가져오는경제적임팩트전망
(1)시장규모예측을위한AI,로보틱스,EmbodiedAI시장통합분석
(2)노동력부족,공급망강화,지속가능성이라는3대메가트렌드가원동력
(3)미국ㆍ중국피지컬AI패권경쟁과한국의포지셔닝
3)산업별비즈니스모델분석
(1)제조업:하이퍼오토메이션과매스커스터마이제이션실현
(2)물류ㆍ창고:완전자율형공급망탄생
(3)의료ㆍ돌봄:정밀의학과에이지테크의진화
(4)농업ㆍ식량생산:식량안보를뒷받침하는자율형정밀농업
(5)인프라ㆍ건설:예지보전과자동화시공에의한지속가능한인프라
4)AX시대의비즈니스및수익모델
(1)비즈니스모델혁신
(2)수익구조
(3)스타트업에코시스템
5)미래를창조하는조직체제
(1)애자일과DevOpsforRobotics
(2)필요한인재
(3)오픈이노베이션과에코시스템전략
6)사회구현에대한과제와전망
(1)윤리적ㆍ법적과제
(2)경제적ㆍ사회적영향
(3)안전보장및규제
2-3.피지컬AI시장규모및향후전망
1)피지컬AI시장전반의국내동향
2)피지컬AI글로벌시장동향
3)피지컬AI유형별보급전망
4)피지컬AI에코시스템시장규모및전망
(1)피지컬AI현실화를위한온디바이스AI반도체시장동향
(2)AI로보틱스(AIRobotics)시장동향
(3)인공지능(AI)센서시장동향
(4)산업용로봇시장동향
(5)멀티모달AI시장동향
(6)디지털트윈시장동향
2-4.피지컬AI에의해변화하는산업과비즈니스사례
1)피지컬AI에의한산업자동화
(1)로보틱스분야의기술적돌파구
①고도화된인식능력
②자율적인의사결정과계획입안
③뛰어난조작능력과기동성
(2)다층적인오토메이션전략
(3)피지컬AI의응용및선진기업도입사례
①제조가치사슬의혁신
②Amazon:풀필먼트재구축
③Foxconn:조립공정을자동화하는적응형로보틱스
(4)기술기반과파트너십
①피지컬AI기술스택
②전략적파트너십의필요성
(5)새로운산업인력에필요한능력
①로보틱스와인재육성의이상적인모습
②스킬과역할의변화
③새로운노동력에요구되는필수조건
2)피지컬AI가제조업을변혁,인텔리전트로보틱스시대의도래
(1)산업용로봇의진화
(2)제조업에서피지컬AI와지능형로봇이중요한이유
(3)로봇을통한자동화관리에필요한인력기반구축
(4)현실세계에서의피지컬AI
(5)제조업체와피지컬AI
3)피지컬AI진전에의해주목받는휴머노이드로봇
(1)개요
(2)피지컬AI기술의전체적인모습과주목받는배경
①피지컬AI와기존AI의차이
②사회가피지컬AI을추구하는이유
(3)피지컬AI의주역으로기대되는휴머노이드로봇
①휴머노이드(인간형)로봇의필요성
②휴머노이드(인간형)로봇의실용화를위한현상과전망
(4)피지컬AI진전을위한로봇연구개발동향
4)차세대로보틱스와피지컬AI비즈니스의최전선
①BostonDynamics사의차세대노동력‘Atlas’
②BostonDynamics사의위험지역에서의눈‘Spot’
(2)Tesla의양산형휴머노이드‘Optimus’
(3)AgilityRobotics사의사람과협업하는배송기사‘Digit’
(4)EngineeredArts사의궁극의접객인터페이스‘Ameca’
(5)FigureAI의휴머노이드로봇
(6)Apptronik사의Apollo
(7)Unitree사의H1
(8)Dobot사의Atom
(9)노르웨이로봇기업1X사의NEOGamma

Ⅱ.피지컬AI유망분야별적용동향과사업전략

1.로봇분야피지컬AI적용동향과향후전망
1-1.AI로봇트렌드와미래전략
1)AI로봇의핵심트렌드
(1)자율이동로봇(AMR)의고성장
(2)AI를통해진화하는스마트로봇
(3)서비스형로봇(RaaS)로인해변화하는중소기업의미래
(4)휴머노이드로봇의차세대서비스업과교육
(5)협동로봇이제조업에미치는혁신효과
(6)윤리,기술,사회적과제와영향
①윤리적인과제
②기술적인과제
③사회적인영향
2)로봇에서생성형AI의영향과과제
(1)로봇에생성형AI가도입되는이유
①저렴한하드웨어로연구가쉬워짐
②AI가‘로봇의두뇌’를구축하는데일조
③데이터가많아질수록로봇은더많은기술을습득
(2)로봇에생성형AI를도입으로확장되는가능성
①동적인환경에대한적응력
②복잡한태스크의자율적수행
③이용자와의상호작용향상
④창조적인문제해결능력
⑤지속적인학습과성장
(3)그간로봇제어와생성형AI의영향
①그간로봇제어와과제
②생성형AI와응용
(4)생성형AI에의한로봇제어
①로봇제어에서의구체적인접근방식
②ROS에서의생성형AI
(5)생성형AI의영향과과제
①로봇제어분야에서의생성형AI의영향
②로봇제어에서의생성형AI의과제
3)자연언어로로봇제어사례분석
(1)AI에이전트라이브러리‘RAI’
①AI에이전트라이브러리RAI개요
②ROS2Agent의실행
(2)실제기기를사용하는제어사례
①하드웨어구성
②기술구성
③동작
④검증에서의과제
4)생성형AI로봇도입사례분석
(1)Figure
①커피를타는등의복잡한태스크도가능
②Figure02
③산업용휴머노이드로봇의상용화목표<