세계경제포럼(World Economic Forum) 백서

-Physical AI: Powering the New Age of Industrial Operations-

•피지컬 AI는 산업 자동화의 새로운 단계를 주도하고 있으며 비용 상승, 노동력 부족, 고객 요구 변화 등 제조업이 직면한 문제 해결에 대한 강력한 솔루션

•AI, 센서 및 하드웨어의 혁신이 새로운 유형의 산업용 로봇을 어떻게 더 스마트하고 민첩하게 만들고 있는지 조사

•Amazon 및 Foxconn 등 얼리 어답터 효율성 향상, 배송 시간 단축, 새로운 숙련 일자리 창출 등 상당한 효과

자동화는 1차 산업 혁명을 이루어 내는 데 중요한 역할을 한 이후, 오늘날 4차 산업혁명의 변화 속에서 계속 발전하고 있다.

자동화는 오랫동안 제조 환경의 일부였으나 최근 인공지능, 비전 시스템, 로봇 하드웨어의 발전으로 더 지능적이고 적응력이 뛰어난 차세대 기술의

핵심이 되었다.

세계경제포럼(WEF:World Economic Forum)은 새로운 백서 Physical AI: Powering the New Age of Industrial Operations에서,

https://www.weforum.org/publications/physical-ai-powering-the-new-age-of-industrial-operations/

자동화의 발전으로 효율 향상뿐 아니라 공장 현장의 유연성과 탄력성을 높이기 위해 로봇의 역할을 어떻게 확장되고 있는지 조사 보고했다.

최근까지 대부분의 산업용 로봇은 통제된 환경에서 고정된 반복 작업을 하도록 설계되었다. 이 개념이 바뀌기 시작했다. 피지컬 AI를 통해 로봇은

더 광범위한 작업과 사용 사례가 확대되는 동시에 더 복잡한 환경을 인식하고, 학습하고, 대응할 수 있는 능력을 키우고 있다.

오늘날 제조업이 비용 상승, 인력 부족, 고객 기대치 변화로 인한 어려운 환경을 극복해야 하는 시기에 이러한 로봇의 기술적 혁신이 발생했다.

로봇은 어떻게 여기까지 왔을까? 산업용 로봇의 진화를 이해하면 다음 단계에 대한 중요한 맥락과 통찰력을 얻을 수 있다.

산업용 로봇의 진화

피지컬 AI의 적용은 오랜 기간 발전해 왔고 진화의 다음 단계에 들어섰다. 우리는 로봇을 미래 지향적인 것으로 생각할 수 있지만 최초의 산업용 로봇은

1960년대로 거슬러 올라간다. 용어 자체는 강제 노동 또는 노동을 의미하는 체코어 robota에서 유래했다.

과거의 산업용 로봇은 규칙 기반(rule-based)이었다. 높은 정밀도와 속도가 장점이나 반복 작업을 실행하도록 프로그래밍되어 있어 유연성이 부족함을

의미하기도 한다. 이러한 로봇 시스템은 자동차와 전자 제품 같은 산업에서 필수 요소가 되었으며, 로봇이 작업 현장에 도입되어 생산성 향상의 핵심이 되었다.

변동성이 적고 대량 생산 작업의 경우 이 시스템은 응용 프로그램과 기능이 계속 발전하면서 그 역할을 계속할 것이다.

지금 우리는 AI와 머신러닝을 사용하여 시뮬레이션 또는 실제 경험에서 학습하는 훈련 기반 로봇(training-based robotics)을 통해 피지컬 AI의 출현을

경험하고 있다. 이전 모델과 달리 특정 프로그램을 그대로 수행하는 외에도 어느 정도 변형된 작업도 수행할 수 있다. 이 로봇은 중간 규모의 생산량이나

반복이 없는 일회성 생산 작업에도 잘 적응할 수 있다. 더욱이, 교육을 가상화하여 작업시간을 획기적으로 단축하고 자동화할 수 있는 작업의 범위를

확대할 수 있다.

상황 기반 로봇(training-based robotics)은 지능형 자동화의 새로운 차세대 진화를 의미한다. 훈련 기반 로봇과 마찬가지로 고해상도 카메라부터

촉각 센서까지 인식 가능 도구가 장착되어 있어 실시간으로 환경을 기반으로 해석할 수 있다. 상황 기반 로봇과의 차이는 로봇의 인식하는 방식이 아니라

익숙하지 않은 작업을 처리하고 대응하는 방식이다.

이러한 기능의 핵심은 자연어 프롬프트에서 출력을 생성하고 비전, 언어 및 행동을 통합하여 환경을 이해하는 강력한 AI 기반 모델이다.

이러한 피지컬 AI는 운영의 맥락을 받아들이고, 생각하고, 자율적으로 결정을 내리고, 심지어 계획을 세울 수도 있다. 백서에서는 이러한 기술의 범위를 

“인간 수준의 작업 직관 및 계획”에 비유하고 있다.

이 로봇은 아직 우리가 영화에서 알고 있는 휴머노이드 로봇 폼 팩터와 거리가 멀지만, 4족 로봇, 휴머노이드, 모바일 로봇 등 기타 많은 모양이 등장하여

로봇 응용 범위가 확장되었고 외관도 변화하고 있다.

즉, 규칙 기반, 훈련 기반 그리고 상황 기반의 세 가지 유형의 로봇이 모두 제조 분야에 계속 사용될 것이다. 다양한 자동화 전략의 일환으로 다양한

생산 라인과 유형의 요구 사항에 맞게 현장에의 전개는 조정된다.

피지컬과 지능형 로봇이 제조의 핵심인 이유

제조업을 위해 지금 로봇이 기여할 최고의 시기

제조업의 공급망은 지정학적 긴장, 원자재 부족, 물류 운송 병목 현상으로 인해 여전히 취약성을 극복하지 못하고 있으며, 시장의 불확실성은 이러한 문제를

더욱 악화시켜 생산성, 이익, 회복력을 위협하고 있다.

원자재 비용, 에너지 가격 및 임금 상승, 인력 부족 및 기술 격차 확대도 마찬가지로 제조업에 문제를 가중시키고 있는 한편, 고객의 기대는 더 복잡한

맞춤화, 더 빠른 배송과 지속 가능성을 요구하고 있다.

이러한 복잡한 환경에 대응하기 위해 제조기업은 단기적인 이익뿐만 아니라 장기전략에 디지털 세계와 물리적 세계를 연결하여 운영 유연성을 향상하는

지능형 로봇을 포함시켜야 한다.

로봇 자동화를 관리할 수 있는 인력 창출

이러한 전략을 실현하려면 숙련된 인력이 필수적이다. 세계경제포럼의 2025년 일자리 미래 보고서에 따르면 로봇 공학과 자율 시스템이

일자리 대체의 주요 원인으로 보고 있다. 그러나 피지컬 AI에 대한 최신 백서에서 알 수 있듯이 이러한 변화는 단순히 인력의 소멸이 아니라 전환이다.

AI를 비롯한 기타 디지털화로 새로운 일자리가 창출될 것이다.

예를 들어, 기계 운영자는 로봇 기술자가 되고, 물류 팀은 모바일 로봇을 조정하고, 유지 관리팀은 예측 유지관리팀으로 전환되고, 제조 엔지니어는

AI 및 로봇 시스템 교육 및 최적화에 집중하게 된다. 또한, 수동 작업의 자동화로 사람들은 더 부가가치 있는 업무를 수행할 수 있게 된다.

지능형 로봇을 워크플로에 성공적으로 통합하려면 인력 개발과 지속적인 학습에 중점을 두어야 한다. 재교육 및 기술 향상은 물론 장기적인 인력 계획은

지능형 로봇의 비즈니스뿐만 아니라 사회적 측면에서도 필수적 요소이다.

현실 세계의 피지컬 AI

지능형 로봇은 아직 발전하고 있는 분야이지만 얼리 어답터들은 이미 이 기술 활용의 이점을 경험하고 있다.

Amazon은 300여의 주문 처리 센터에 백만 대 이상의 로봇을 배치하고 있다. 그들은 인간 직원과 협력하여 패키지 분류, 들어올리기, 운반과 같은 반복적인

작업을 처리한다. 포장 라인의 로봇 자동화는 포장 폐기물을 최소화하여 Amazon의 지속 가능성 목표를 지원하는 데 도움이 된다.

이러한 시스템을 조율하여 이미 파일럿 라인에서 배송 시간을 단축하고 효율성 향상 25%를 포함 인상적인 결과를 냈다. 현장에서는 모바일 로봇 전체를

통합 관리함으로써 이동 효율성이 10% 향상되었다. 아마존은 또한 테스트 현장의 숙련된 일자리가 30% 더 많이 증가하였다.

전자 제조기업인 Foxconn은 인건비 상승과 제조 현장의 트렌드에 맞추어 제조 인력을

‘확장 가능한 AI 기반 로봇 인력’으로 전환하고 있다.

이 회사는 AI와 디지털 트윈 기술을 사용하여 기존에 규칙 기반 로봇으로는 자동화하기 어려웠던 나사조임 작업과 케이블 삽입 작업 같은 정밀한 작업을

시뮬레이션한 후 자동화하였다.

디지털 트윈 시뮬레이션은 새로운 시스템의 설치 및 안정화 시간을 40% 단축, AI 기반 로봇으로 사이클 타임을 20~30% 개선하고 오류율을 25% 삭감하였다. 운영 비용은 15% 감소 되었으며, 전반적으로 AI 기반 로봇은 복잡한 조립라인에서 인간보다 더 높은 능력을 보여주고 있다.

제조기업 피지컬 AI의 이점을 어떻게 얻을 수 있는가?

피지컬 AI의 실현은 먼 미래의 일이 아니다. 지능형 로봇은 이미 제조업을 변화시키고 있다. 그 변화의 추진력은 앞으로 더 커질 것이다.

우리는 폼 팩터가 반드시 휴머노이드가 아니더라도 점점 시간이 지나면 인간과 유사한 기능을 하는 로봇의 등장을 자주 보게 될 것이다.

제조업은 노동력 부족, 생산성, 시장과 경제 발전에 대한 대응력 향상 등 직면한 많은 과제 해결에 로봇 기술이 가져올 잠재력을 어떻게 활용할 것인지

고민할 때이다.

세계경제포럼은 로봇의 단독 사용보다는, 시스템 수준의 인텔리전스 달성하기 위해 다양한 유형의 로봇 기술과 통합하는 계층화된 자동화 전략을 추천한다.

기술 발전 속도의 현란함에 빠지면 혼란만이 증폭된다. 지속 가능하고 포괄적인 로봇의 통합 활용을 위해서는 사람 중심 전략에 초점을 맞추어야 한다.

또한 협업 이니셔티브를 활용하여 인텔리전스를 공유하며 새로운 자동화 시대를 자신감을 가지고 주도적으로 탐색해 나가야 한다.

참고ㅣhttps://www.weforum.org/stories/2025/09/what-is-physical-ai-changing-manufacturing/​