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

테크포럼은 ‘beyond technology’ 라는 캐치프레이즈를 모토로

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

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제조사: IRS Global

규격: 609쪽 (A4, 서적, PDF)

ISBN: 9791194532170

발간일: 2025-12-04

 

 

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

 

 

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[ 보고서 소개 ]

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 전략을 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.



[ 목차 ]

Ⅰ. 피지컬 AI 글로벌 트렌드와 비즈니스 전략

1. AI 기술 혁신 트렌드와 연구개발 동향
  1-1. AX 시대를 향해 진화하고 있는 인공지능(AI)
    1) AI의 폭발적인 진화에 의한 세계 개발 경쟁 심화
    2) AI의 다양화와 기대되는 사업 기회
      (1) AI는 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬 AI의 흐름으로 진화
      (2) 생성형 AI(Generative AI)
      (3) AI 에이전트와 에이전틱 AI
        ① AI 에이전트
        ② 에이전틱 AI
      (4) 피지컬 AI
      (5) AI의 다양화에 따라 기대되는 사업 기회의 확대
    3) AI 에이전트가 초래하는 인공지능과의 새로운 관계성
      (1) 인공지능과 인간사회의 관계성 변화
      (2) 생성형 AI 및 AI 에이전트의 등장
      (3) AI 에이전트의 특징
        ① 지각(Perception)
        ② 추론(Reasoning)
        ③ 행동(Action)
      (4) AI 에이전트에서의 협업(다중 에이전트 시스템)과 페르소나의 부여
      (5) AI 에이전트의 사용 사례
      (6) 사람과 AI의 관계성 변화와 유의해야 할 리스크
    4) 생성형 AI의 새로운 영역 에이전틱(Agentic) AI
      (1) 에이전틱 AI 개념
      (2) 멀티모달 생성형 AI 에이전트로의 진화
        ① 머신러닝(ML)의 통합(2000년대)
        ② 다중 모달리티의 도입(2010년대)
        ③ 고도의 자율성과 실시간 대화(2020년대~현재)
      (3) 조직이 주의를 기울여야 하는 이유
        ① 향상된 의사결정
        ② 효율성 및 생산성 향상
        ③ 고객 경험(customer experience)의 개선
      (4) 미래 비즈니스 운영을 위한 에이전틱 AI 솔루션 개념화 방법
      (5) 에이전틱 AI의 비즈니스 요건
        ① 인간에 의한 조종 지원에서 자동 조종으로의 이행
        ② AI 서비스에 의한 업무위탁
      (6) 모든 산업의 변화 촉진 실제 성공사례
      (7) 비즈니스 기능에서의 혁신 실제 성공사례
      (8) 생성형 AI의 주요 에이전틱형 도구와 차별화
      (9) 향후 전망
  1-2. 혁신을 거듭하고 있는 AI 연구개발 전략
    1) 기반 모델 및 생성형 AI의 임팩트
      (1) 대화형ㆍ생성형 AI
      (2) 대화형ㆍ생성형 AI의 원리 및 기반 모델
      (3) 기반 모델ㆍ생성형 AI의 개발 동향
      (4) 대규모언어모델(LLM) 연구개발 동향
        ① 추론 모델의 등장
        ② 중국의 AI 스타트업 기업이 개발한 오픈 모델과 시장에 미치는 영향
        ③ 상대적으로 소규모 언어모델 개발
      (5) 생성형 AI 붐이 생겨난 기술적 요인
    2) 현재 기반 모델 및 생성형 AI의 과제
    3) 과제를 극복하기 위한 접근방식 분석
      (1) 현재의 기반 모델을 출발점으로 한 개량ㆍ발전의 연구(어프로치 A)
      (2) 인간의 지능에서 힌트를 얻은 새로운 원리 개발(어프로치 B)
      (3) 타인이나 환경과의 관계성 속에서 발전하는 지능 연구(어프로치 C)
    4) 피지컬 AI 시스템에 의한 구체화
    5) 진화하는 AI의 미래 전망과 사회 구현을 위한 논점
      (1) AI의 미래 전망과 진화의 방향성
        ① 멀티모달
        ② 에이전트
      (2) AI가 침투한 사회에서 표면화되는 과제
        ① 입지ㆍ전력 공급에 관한 과제
        ② 데이터 주권에 관한 과제

2. 피지컬 AI 개발 트렌드와 비즈니스 전략 분석
  2-1. 움직이는 AI를 실현하기 위한 피지컬 AI
    1) 개요
      (1) 피지컬 AI 개념과 특징
      (2) 기존 AI(디지털 AI)와의 차이
      (3) 로보틱스 AI와는 구별되는 피지컬 AI의 차이점
    2) 피지컬 AI의 구조와 구성 기술
      (1) 피지컬 AI의 구조
      (2) 피지컬 AI(Physical AI)의 주요 기술
        ① 센싱 기술(환경 인식)
        ② 기계학습ㆍ강화학습(동작 최적화)
        ③ 로보틱스(물리적인 동작 제어)
        ④ 에지 AI(실시간처리)
        ⑤ 시뮬레이션 기술(가상 환경에서의 학습)
      (3) 피지컬 AI에 이용되는 NVIDIA 기술
    3) 피지컬 AI가 주목받는 이유와 기대되는 역할
      (1) 피지컬 AI이 주목받는 3가지 이유
        ① 생성형 AI 보급을 통한 기술적 기반 진화
        ② 사회적인 과제
        ③ 최첨단 기술 개발
      (2) 피지컬 AI의 필요성과 AI 에이전트의 역할
        ① 자율성 향상
        ② 안전성 확보
        ③ 정밀도 향상
      (3) 피지컬 AI가 현실 세계에서 기대되는 역할
        ① 가정ㆍ돌봄 분야에서의 일상지원과 고령자 케어
        ② 제조 및 물류 현장에서의 인력부족 해소 및 업무 효율의 향상
        ③ 재난ㆍ점검ㆍ의료 현장의 위험 구역에서의 안전한 작업
    4) 피지컬 AI에 의한 효과
      (1) 피지컬 AI 시스템 도입에 따른 사회ㆍ경제적 효과
      (2) 피지컬 AI 시스템 도입에 따른 과학기술적 효과
      (3) 피지컬 AI가 활약하는 사례 목록
    5) 피지컬 AI가 사회에 미치는 영향과 과제
      (1) 개요
      (2) 피지컬 AI의 주요 장점
        ① 인력부족 해소
        ② 위험 작업 대체 및 작업 안전화
        ③ 생산성 향상과 품질 안정
        ④ 다양한 스킬 통합을 통한 유연한 대응
        ⑤ 사용자 인터페이스의 진화
      (3) 피지컬 AI의 주요 과제
        ① 안전성과 신뢰성 확보
        ② 고가의 도입 비용
        ③ 학습 데이터와 모델의 지속적인 관리
        ④ 윤리적ㆍ법적 틀의 미정비
        ⑤ 인력부족과 교육환경 미정비
  2-2. 피지컬 AI가 사회기반이 되는 새로운 세계
    1) 물리세계의 DX '피지컬 AI' 혁명 전야
      (1) 디지털과 현실의 융합이 가져올 본질적 변화
      (2) 피지컬 AI가 요구되는 기술 혁신과 사회적 요구
    2) 피지컬 AI가 가져오는 경제적 임팩트 전망
      (1) 시장규모 예측을 위한 AI, 로보틱스, Embodied AI 시장 통합분석
      (2) 노동력 부족, 공급망 강화, 지속가능성이라는 3대 메가트렌드가 원동력
      (3) 미국ㆍ중국 피지컬 AI 패권 경쟁과 한국의 포지셔닝
    3) 산업별 비즈니스 모델 분석
      (1) 제조업: 하이퍼오토메이션과 매스 커스터마이제이션 실현
      (2) 물류ㆍ창고: 완전자율형 공급망 탄생
      (3) 의료ㆍ돌봄: 정밀의학과 에이지테크의 진화
      (4) 농업ㆍ식량생산: 식량안보를 뒷받침하는 자율형 정밀농업
      (5) 인프라ㆍ건설: 예지보전과 자동화 시공에 의한 지속가능한 인프라
    4) AX 시대의 비즈니스 및 수익모델
      (1) 비즈니스 모델 혁신
      (2) 수익구조
      (3) 스타트업 에코시스템
    5) 미래를 창조하는 조직체제
      (1) 애자일과 DevOps for Robotics
      (2) 필요한 인재
      (3) 오픈 이노베이션과 에코시스템 전략
    6) 사회 구현에 대한 과제와 전망
      (1) 윤리적ㆍ법적 과제
      (2) 경제적ㆍ사회적 영향
      (3) 안전보장 및 규제
  2-3. 피지컬 AI 시장규모 및 향후 전망
    1) 피지컬 AI 시장 전반의 국내 동향
    2) 피지컬 AI 글로벌 시장 동향
    3) 피지컬 AI 유형별 보급 전망
    4) 피지컬 AI 에코시스템 시장규모 및 전망
      (1) 피지컬 AI 현실화를 위한 온디바이스 AI 반도체 시장 동향
      (2) AI 로보틱스(AI Robotics) 시장 동향
      (3) 인공지능(AI) 센서 시장 동향
      (4) 산업용 로봇 시장 동향
      (5) 멀티모달 AI 시장 동향
      (6) 디지털트윈 시장 동향
  2-4. 피지컬 AI에 의해 변화하는 산업과 비즈니스 사례
    1) 피지컬 AI에 의한 산업 자동화
      (1) 로보틱스 분야의 기술적 돌파구
        ① 고도화된 인식능력
        ② 자율적인 의사결정과 계획입안
        ③ 뛰어난 조작능력과 기동성
      (2) 다층적인 오토메이션 전략
      (3) 피지컬 AI의 응용 및 선진기업 도입 사례
        ① 제조 가치사슬의 혁신
        ② Amazon: 풀필먼트 재구축
        ③ Foxconn: 조립 공정을 자동화하는 적응형 로보틱스
      (4) 기술기반과 파트너십
        ① 피지컬 AI 기술 스택
        ② 전략적 파트너십의 필요성
      (5) 새로운 산업인력에 필요한 능력
        ① 로보틱스와 인재육성의 이상적인 모습
        ② 스킬과 역할의 변화
        ③ 새로운 노동력에 요구되는 필수조건
    2) 피지컬 AI가 제조업을 변혁, 인텔리전트 로보틱스 시대의 도래
      (1) 산업용 로봇의 진화
      (2) 제조업에서 피지컬 AI와 지능형 로봇이 중요한 이유
      (3) 로봇을 통한 자동화 관리에 필요한 인력 기반 구축
      (4) 현실 세계에서의 피지컬 AI
      (5) 제조업체와 피지컬 AI
    3) 피지컬 AI 진전에 의해 주목받는 휴머노이드 로봇
      (1) 개요
      (2) 피지컬 AI 기술의 전체적인 모습과 주목받는 배경
        ① 피지컬 AI와 기존 AI의 차이
        ② 사회가 피지컬 AI을 추구하는 이유
      (3) 피지컬 AI의 주역으로 기대되는 휴머노이드 로봇
        ① 휴머노이드(인간형) 로봇의 필요성
        ② 휴머노이드(인간형) 로봇의 실용화를 위한 현상과 전망
      (4) 피지컬 AI 진전을 위한 로봇 연구개발 동향
    4) 차세대 로보틱스와 피지컬 AI 비즈니스의 최전선
        ① Boston Dynamics사의 차세대 노동력 ‘Atlas’
        ② Boston Dynamics사의 위험 지역에서의 눈 ‘Spot’
      (2) Tesla의 양산형 휴머노이드‘Optimus’
      (3) Agility Robotics사의 사람과 협업하는 배송기사‘Digit’
      (4) Engineered Arts사의 궁극의 접객 인터페이스‘Ameca’
      (5) Figure AI의 휴머노이드 로봇
      (6) Apptronik사의 Apollo
      (7) Unitree사의 H1
      (8) Dobot사의 Atom
      (9) 노르웨이 로봇 기업 1X사의 NEO Gamma

Ⅱ. 피지컬 AI 유망 분야별 적용 동향과 사업 전략

1. 로봇 분야 피지컬 AI 적용 동향과 향후 전망
  1-1. AI 로봇 트렌드와 미래 전략
    1) AI 로봇의 핵심 트렌드
      (1) 자율이동로봇(AMR)의 고성장
      (2) AI를 통해 진화하는 스마트 로봇
      (3) 서비스형 로봇(RaaS)로 인해 변화하는 중소기업의 미래
      (4) 휴머노이드 로봇의 차세대 서비스업과 교육
      (5) 협동로봇이 제조업에 미치는 혁신 효과
      (6) 윤리, 기술, 사회적 과제와 영향
        ① 윤리적인 과제
        ② 기술적인 과제
        ③ 사회적인 영향
    2) 로봇에서 생성형 AI의 영향과 과제
      (1) 로봇에 생성형 AI가 도입되는 이유
        ① 저렴한 하드웨어로 연구가 쉬워짐
        ② AI가 ‘로봇의 두뇌’를 구축하는 데 일조
        ③ 데이터가 많아질수록 로봇은 더 많은 기술을 습득
      (2) 로봇에 생성형 AI를 도입으로 확장되는 가능성
        ① 동적인 환경에 대한 적응력
        ② 복잡한 태스크의 자율적 수행
        ③ 이용자와의 상호작용 향상
        ④ 창조적인 문제 해결 능력
        ⑤ 지속적인 학습과 성장
      (3) 그간 로봇 제어와 생성형 AI의 영향
        ① 그간 로봇 제어와 과제
        ② 생성형 AI와 응용
      (4) 생성형 AI에 의한 로봇 제어
        ① 로봇 제어에서의 구체적인 접근방식
        ② ROS에서의 생성형 AI
      (5) 생성형 AI의 영향과 과제
        ① 로봇 제어 분야에서의 생성형 AI의 영향
        ② 로봇 제어에서의 생성형 AI의 과제
    3) 자연언어로 로봇 제어 사례 분석
      (1) AI 에이전트 라이브러리‘RAI’
        ① AI 에이전트 라이브러리 RAI 개요
        ② ROS2Agent의 실행
      (2) 실제 기기를 사용하는 제어 사례
        ① 하드웨어 구성
        ② 기술 구성
        ③ 동작
        ④ 검증에서의 과제
    4) 생성형 AI 로봇 도입 사례 분석
      (1) Figure
        ① 커피를 타는 등의 복잡한 태스크도 가능
        ② Figure02
        ③ 산업용 휴머노이드 로봇의 상용화 목표
      (2) Google
        ① RT-2(Robotic Transformer 2)
        ② 제미나이 로보틱스
      (3) NVIDIA
      (4) HPE
      (5) NEC(일본전기주식회사)
      (6) 덴소
  1-2. 휴머노이드 로봇과 기반 기술의 개발 동향과 전망
    1) 휴머노이드 로봇 기술 개요
      (1) 개념
      (2) 기반 기술 발전
      (3) 주목할 만한 동향
      (4) 휴머노이드 로봇 관련 지적재산 분석
    2) 주요국별 휴머노이드 로봇 기술 개발 동향
      (1) 미국
      (2) 중국
      (3) 일본
      (4) 한국
    3) 휴머노이드 로봇 시장 전망
    4) 휴머노이드 로봇 기반기술 개발동향과 향후 과제
      (1) 인간의 동작을 재현하는 로봇
        ① 인간의 움직임을 재현
        ② ‘리타게팅’에 의한 동작 재현
        ③ 파워 슈트의 성능
      (2) 관절 메커니즘
        ① 관절 기구
        ② 다리 관절 구조
        ③ 발가락 관절
      (3) 로봇 제어
        ① 연구개발 주요 동향
        ② 기술 토픽별 개발 동향
        ③ 향후 기술 과제
      (4) 로봇 매니퓰레이션
        ① 연구개발 주요 동향
        ② 기술 토픽별 개발 동향
        ③ 향후 기술 과제
      (5) 인간로봇 상호작용(Human Robot Interaction)
        ① 연구개발 주요 동향
        ② 기술 토픽별 개발 동향
        ③ 향후 기술 과제
      (6) 인지발달 로보틱스
        ① 연구개발 주요 동향
        ② 기술 토픽별 개발 동향
        ③ 향후 기술 과제
      (7) 로봇 전용 배터리
        ① 요구사항 : 고출력ㆍ반응속도
        ② 주요업체 대응 동향
        ③ 전고체 배터리
        ④ 향후 전망 : 효율성과 내구성 강화
  1-3. 로봇 분야 피지컬 AI 적용 동향과 미래 전략
    1) 피지컬 AI 시대의 도래와 로봇 혁신
      (1) 피지컬 AI 및 체화된 AI의 개념
      (2) 거대 언어 모델(LLM)에서 행동 중심(Action-centric) AI로의 전환
    2) 로봇 분야 피지컬 AI 기술 동향
      (1) 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)의 구조 및 범용 지능 구현
        ① LLM에서 RFM으로의 전환과 범용성 확보
        ② RFM 성공을 이끈 기반 기술과 선도 기업
        ③ 글로벌 선도 기업의 풀스택 플랫폼 전략
      (2) 심 투 리얼(Sim-to-Real) 기술
        ① S2R의 중요성과 기술 난제
        ② 전략적 과제 : 암묵지(Tacit Knowledge)의 데이터화
      (3) 시뮬레이션 기반 학습(Digital Twin)의 전략적 중요성
    3) 휴머노이드 로봇의 피지컬 AI 적용 동향과 향후 과제
      (1) 휴머노이드 로봇의 피지컬 AI
        ① 주요 현황
        ② 주요 기업별 개발 동향
      (2) 피지컬 AI의 상용화를 위한 하드웨어 과제
        ① 전기 액추에이터 및 동력 시스템 혁신 동향
        ② 정밀 조작 및 감각(Sensing) 기술의 발전
    4) 글로벌 시장 분석 및 주요국 경쟁 전략
      (1) 피지컬 AI 시장 규모 및 성장률
      (2) 지역별 성장 동인 및 전략
        ① 북미 시장의 선도
        ② 아시아ㆍ태평양(APAC) 시장의 급성장
      (3) 국가별 정책 및 전략

2. 자율주행차 분야 피지컬 AI 적용 동향과 향후 전망
  2-1. 자율주행차 기술 개발 및 시장 전망
    1) 자율주행차 기술 개요
      (1) 자율주행차 개념
      (2) 자율주행차 기술 동향
        ① 자율주행 기술 분류
        ② 인지기술 동향
        ③ 판단/제어기술 동향
      (3) 주요국 자율주행차 기술 동향 및 발전 현황
        ① 국내
        ② 미국
        ③ 일본
        ④ 중국
        ⑤ 유럽
    2) 로보택시 시장 전망과 수익성 분석
      (1) 글로벌 시장 동향과 전망
        ① 주요 트렌드
        ② 추진 요인
        ③ 억제 요인
      (2) 로보택시 수익성 분석
        ① 택시 사업 비용은 인건비 중심
        ② 비용 감소 예측
        ③ 원가 절감
        ④ 비도심 지역은 적자
        ⑤ HD맵 업데이트 과제
        ⑥ 요약
      (3) 상용화를 위한 과제
    3) 배송로봇 기술개발 동향과 시장 전망
      (1) 배송로봇 기술 개요
        ① 개념
        ② 형태별 분류
        ③ 주행 방식별 분류
      (2) 배송로봇 국내외 시장 동향과 전망
        ① 최근 동향
        ② 지역별 시장 동향과 전망
      (3) 자율이동로봇(AMR) 시장 동향과 전망
        ① 글로벌 시장
        ② 국내 시장
      (4) 배송로봇 관련 법과 규제 동향
        ① 한국
        ② 미국
        ③ 일본
        ④ 중국/유럽
    4) 자율주행차 국내외 시장 동향과 전망
      (1) 자율주행차 시장 개요
      (2) 자율주행 배송
      (3) 자율주행 레벨별 / 연관 기술별 시장
      (4) 투자 현황 및 전망
      (5) 주요업체별 특허
      (6) 소비자 인식
      (7) 안전 및 규제
      (8) 국내 시장
  2-2. 자율주행차의 AI 기술
    1) 인공지능(AI)
      (1) 자율주행을 지원하는 AI 기술
        ① AI에 의한 영상 분석
        ② AI의 위험 판단 활용
        ③ AI의 예측 능력 활용
        ④ AI의 맵핑 기술 활용
        ⑤ AI를 통한 경로 최적화
        ⑥ AI 음성인식에 의한 커뮤니케이션ㆍ추천
        ⑦ AI에 의한 인터넷 시큐리티 향상
        ⑧ 멀티모달 AI의 발전
      (2) 자율주행과 AI가 극복해야 하는 단점과 과제
        ① 사고 발생 시 법적 책임
        ② AI의 트롤리 문제
        ③ AI의 불완전 지각 문제
        ④ AI의 전환 문제
        ⑤ 자율주행 레벨의 국제 기준 정비
        ⑥ 고속 통신 플랫폼 정비
    2) 예측 기술
      (1) 트래픽 예측
        ① 분류를 이용한 동작 예측
        ② 자동차 궤적 생성
      (2) 보행자 경로 예측
      (3) PHM(고장 예측 관리) 기술
    3) 플래닝(계획) 기술
    4) 데이터 확보와 처리 기술
  2-3. 자율주행차 분야 피지컬 AI 적용 동향과 미래 전략
    1) 피지컬 AI 기술의 핵심 아키텍처 및 원리
      (1) 기존 시스템과의 차이
      (2) 인지-판단-제어 통합을 위한 VLA(Vision-Language-Action) 모델 적용 동향
      (3) 하드웨어 플랫폼의 중요성
    2) 자율주행차 분야 피지컬 AI 적용 동향
      (1) 주요 현황
      (2) 주요 기업별 개발 동향
        ① 테슬라 : Autopilot
        ② BYD : God’sEye
    3) 주요 기업의 투자 및 전략
      (1) 빅테크/VC 주도의 투자 러시
      (2) 선도 기업의 전략 분석
        ① 테슬라(Tesla)의 End-to-End 모델 완성 전략 및 인프라 구축
        ② 엔비디아(NVIDIA)의 로봇 AI 생태계 장악 전략
        ③ 뉴빌리티
        ④ OEM 및 전통 기업의 변화
    4) 피지컬 AI 상용화를 위한 향후 과제
      (1) 기술적 성숙도와 안전성 이슈
      (2) 윤리 및 법규적 과제
      (3) 지정학적 경쟁 심화 및 규제 환경 변화

3. 스마트 제조 분야 피지컬 AI 적용 동향과 향후 전망
  3-1. 스마트 제조의 기술 개발 트렌드
    1) 기술 개요
      (1) 개념과 정의
      (2) 스마트팩토리의 기술 발전 수준
      (3) 최근 이슈
        ① 제조업 패러다임의 진화 : Industry 5.0으로의 전환
        ② 시장 불확실성 대응을 위한 유연성과 회복탄력성 확보
        ③ AI 기반의 생산 공정 고도화 및 품질 혁신
        ④ 지속가능성(ESG) 구현과 에너지 효율 최적화
        ⑤ 인간 중심 제조 시스템(HCM) 및 작업 환경 혁신
        ⑥ 제조 데이터 생태계의 신뢰성 및 시스템 보안 강화
    2) 스마트 제조 핵심기술 개발 동향
      (1) 적층 제조(3D 프린팅) 기술의 고도화 및 산업 확대
        ① 디지털화 기반 고속ㆍ대형 생산장비 개발 동향
        ② 첨단 소재 기술 및 모델링 기술 발전 (금속 AM 소재 및 복셀 기술)
        ③ End-to-End 솔루션 기반 고부가가치 산업 적용 심화
      (2) ICT 융합 스마트 가공 시스템 및 데이터 지능화
        ① 제조 데이터의 지식화 및 AI 기반 의사결정 체계 구축
        ② 디지털 제조 환경 통합 및 스마트 공장 보급 성과
        ③ 주요국 및 국내 중소기업의 디지털 전환 정책 비교
      (3) 초정밀 가공 및 품질 제어 시스템의 지능화
        ① 초정밀화 요구에 따른 기계 구조적 개선 및 ICT 융합 기술 적용
        ② AI 기반 정밀 가공 시스템의 유연성 및 효율성 확보
        ③ 스마트 검사 장비의 고도화 : 머신비전과 딥러닝 비전 검사 기술
      (4) 디지털 트윈과 자율화 제조로의 전환
        ① 디지털 트윈의 전 제조 공정 적용 및 시뮬레이션 활용
        ② AI 자율제조(Autonomous Manufacturing) 시스템 구현 동향
        ③ 자율화 제조 시스템 구축을 위한 기술 생태계 분석
  3-2. 스마트 제조의 국내외 시장 동향과 전망
    1) 산업 구조
    2) 세계 시장 동향과 전망
      (1) 시장규모 전망
      (2) 해외 주요국별 개발 동향
        ① 독일
        ② 미국
        ③ 일본
    3) 국내 시장 동향과 전망
      (1) 시장규모 전망
      (2) 국내 산업 생태계
      (3) 국내 주요업체별 개발 동향
        ① LG전자
        ② 삼성전자
        ③ 삼성SDS
        ④ 휴림로봇
        ⑤ 현대로보틱스
        ⑥ POSCO
  3-3. 스마트제조 분야 피지컬 AI 적용 동향과 향후 전망
    1) AI 자율제조 및 AI 팩토리 기술개발 트렌드와 향후 과제
      (1) AI 자율제조의 도입 배경
        ① 글로벌 제조 혁신 환경 및 AI 자율제조의 전략적 중요성
        ② 한국 제조업의 '로봇 강국-생산성 역설' 현황
        ③ AI 자율제조 구현을 위한 기술 및 정의
      (2) AI 자율제조 트렌드 및 핵심 기술 동향
        ① 디지털 자산화(AAS)를 통한 엔드투엔드(End-to-End) 자율제조 구현
        ② 상호운용성 확보를 위한 데이터 통신 표준화(OPC UA) 동향
        ③ 개방형(오픈소스) 플랫폼 기반 AI 자율제조 에이전트 개발 확산
        ④ 전략-기술-운영을 통합하는 구독형 산업 생태계 모델의 부상
      (3) 국내외 정책 추진 및 투자 현황
        ① 주요 선진국(독일, 미국, 중국)의 자율제조 정책 추진 동향
        ② 국내 스마트 제조 혁신 정책의 추진 단계 및 주요 성과
        ③ 최근 8년간(2018~2025) AI 자율제조 관련 정부 투자 구조 및 평가
      (4) 국내 AI 자율제조 생태계의 현황
        ① 스마트공장 보급 성과의 질적 편중 심화 현상
        ② 제조 데이터 축적 및 활용 인프라(KAMP)의 미진한 실효성
        ③ 분산적 정책 추진에 따른 해외 컨소시엄 기술 종속 가능성 우려
      (5) K-자율제조 선도를 위한 핵심 과제
    2) 스마트제조 분야 피지컬 AI 주요 기술 트렌드
      (1) 스마트제조용 디지털 트윈 시스템
        ① 핵심 기술 트렌드
        ② 국내외 주요업체 개발 동향
      (2) 스마트제조 인간·기계 협업
        ① 핵심 기술 트렌드
        ② 국내외 주요업체 개발 동향
      (3) AI 기반 품질 관리·분석 솔루션
        ① 핵심 기술 트렌드
        ② 국내외 주요업체 개발 동향
    3) 스마트제조 분야 피지컬 AI 적용 동향과 미래 전략
      (1) 피지컬 AI의 기술적 기반 및 작동 원리
        ① 피지컬 AI 시스템의 3단계 핵심 구조 : 인지ㆍ결정ㆍ행동
        ② 인지 기술의 진화와 데이터 전략의 중요성
        ③ 결정 기술의 혁신 : 로보틱스를 위한 파운데이션 모델
        ④ 행동 기술의 정밀화 및 동역학 제어
      (2) 스마트 제조 분야의 피지컬 AI 적용 동향 및 사례 분석
        ① 생산성 및 품질 관리 극대화
        ② 물류 및 공급망 관리에서의 지능화
        ③ 주요 산업별 적용 심화
      (3) 피지컬 AI 접목 AGV & AMR 개발 동향
        ① 주요 현황
        ② 주요 기업별 개발 동향
      (4) 시장 전망
        ① 피지컬 AI 기술의 성숙으로 스마트 팩토리 시장 성장
        ② 피지컬 AI 도입을 통한 비즈니스 모델 혁신 방향
      (5) 피지컬 AI 도입의 과제와 전략
       ① 전략적 과제 : 도입 장벽 및 인간-로봇 협업 시스템 구축
       ② 사회적 과제 및 정책적 대응 : 자동화와 일자리 변화
       ③ 피지컬 AI 도입 5대 핵심 전략

4. 의료ㆍ헬스케어 분야 피지컬 AI 적용 동향과 향후 전망
  4-1. 의료ㆍ헬스케어 분야의 (생성형) AI 활용 동향 및 전망
    1) 의료ㆍ헬스케어 분야의 AI 기술 개요
      (1) AI 개요
      (2) AI 핵심 기술
        ① 머신러닝과 딥러닝
        ② 자연어처리(NLP)
        ③ 로봇 공학
        ④ 기술 융합
      (3) AI 기술 응용
        ① 진단 도구
        ② 예측 분석
        ③ 치료 개인화
        ④ 의료 접근성
        ⑤ 관리 효율성
      (4) 향후 과제와 윤리적 고려사항
        ① 데이터 프라이버시 및 보안
        ② 인공지능 알고리즘의 편향
        ③ 규제 및 규정 준수 문제
        ④ 인공지능의 윤리적 사용
    2) 의료ㆍ헬스케어 분야의 생성형 AI 활용
      (1) 생성형 AI 개요
      (2) 생성형 AI 활용으로 의료의 질 향상
        ① 생성형 AI 활용 확대
        ② 데이터 확보 과제
      (3) 생성형 AI 활용ㆍ제공의 밸류체인
      (4) 스타트업의 생성형 AI 활용 사례
        ① 진료ㆍ치료 분야
        ② 기초연구ㆍ비임상연구 및 임상시험 분야
        ③ 소비자ㆍ환자용 서비스 분야
      (5) 주요국별 생성형 AI 관련 제도
        ① 유럽
        ② 미국
        ③ 중국
        ④ 일본
        ⑤ 인도
        ⑥ 한국
      (6) 생성형 AI 활용 확대를 위한 대응전략
        ① 활용 사례의 추진
        ② 지역의 자원 확보
        ③ 기술 혁신을 위한 의료 AI 규제 정비
  4-2. 의료ㆍ헬스케어 분야 피지컬 AI 적용 동향과 향후 전망
    1) 피지컬 AI 도입과 배경
      (1) 이미 의료 현장에 실전 배치
      (2) 패러다임의 전환 : '보조형'에서 '협업형'으로
      (3) 개인정보 보호와 기술 윤리 문제
    2) 의료ㆍ헬스케어 분야 피지컬 AI 적용 동향 및 사례 분석
      (1) 자율형 로봇 수술 시스템(Autonomous Robotic Surgery)
        ① 존스 홉킨스 대학 : 다빈치 리서치 키트
        ② 서울아산병원 : 자메닉스 AI 로봇
        ③ 연세암병원 : AI 딥러닝 로봇 수술 보조 시스템
      (2) AI 기반 재활 및 모빌리티 솔루션
        ① 맞춤형 재활 치료 및 효율성 증대
        ② AI 동력 외골격 및 모빌리티 혁신
        ③ XR 기술과의 융합 및 AgeTech 부상
      (3) 지능형 의료 진단 및 모니터링
        ① 씨어스테크놀로지 : AI 기반 입원 환자 모니터링 솔루션 '씽크'
        ② 퍼플AI : AI 진단 솔루션
    3) 의료 로봇 시장 및 투자 동향과 전망
      (1) 의료 로봇 시장 동향과 전망
        ① 수술 로봇의 시장 주도
        ② ‘다빈치(da Vinci) 5’가 시장 선도
        ③ AI 통합으로 정밀도 및 효율성 향상
        ④ 높은 초기 비용
        ⑤ 재활과 원격 의료 분야로 확대
      (2) 의료 로봇 투자 동향
    4) 의료ㆍ헬스케어 분야의 피지컬 AI 도입을 위한 향후 과제와 전략
      (1) 피지컬 AI 도입 확산을 저해하는 구조적 과제
        ① 규제 및 정책의 속도 격차 문제
        ② 데이터 주권, 윤리, 및 사회적 수용성 확보의 난항
        ③ 재정 및 접근성 확보 문제
      (2) 피지컬 AI 도입 가속화를 위한 전략
        ① 혁신 가속화를 위한 유연한 규제 환경 조성
        ② 공공 투자 기반의 데이터 생태계 및 접근성 확대
        ③ 안전 및 책임 유효성 담보를 위한 기술 거버넌스 확립

Ⅲ. 주요 산업별 피지컬 AI 연구개발 데이터 분석

1. 로봇 분야의 피지컬 AI 연구개발 데이터 분석
  1-1. 분석절차
  1-2. 연도별 연구 동향
  1-3. 유형별 연구의 수
  1-4. 인용 상위 연구
  1-5. 주제 분석
  1-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  1-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  1-8. 연도별 평균 인용 수
  1-9. 주요 학술지
  1-10. 주제별 전망
  1-11. 오픈엑세스 저널 비율
  1-12. 펀딩연구의 비율
  1-13. 주요 펀딩 기관

2. 자율주행차 분야의 피지컬 AI 연구개발 데이터 분석
  2-1. 분석절차
  2-2. 연도별 연구 동향
  2-3. 유형별 연구의 수
  2-4. 인용 상위 연구
  2-5. 주제 분석
  2-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  2-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  2-8. 연도별 평균 인용 수
  2-9. 주요 학술지
  2-10. 주제별 전망
  2-11. 오픈엑세스 저널 비율
  2-12. 펀딩연구의 비율
  2-13. 주요 펀딩 기관

3. 스마트 제조(팩토리) 분야의 피지컬 AI 연구개발 데이터 분석
  3-1. 분석절차
  3-2. 연도별 연구 동향
  3-3. 유형별 연구의 수
  3-4. 인용 상위 연구
  3-5. 주제 분석
  3-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  3-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  3-8. 연도별 평균 인용 수
  3-9. 주요 학술지
  3-10. 주제별 전망
  3-11. 오픈엑세스 저널 비율
  3-12. 펀딩연구의 비율
  3-13. 주요 펀딩 기관

4. 의료ㆍ헬스케어 분야의 피지컬 AI 연구개발 데이터 분석
  4-1. 분석절차
  4-2. 연도별 연구 동향
  4-3. 유형별 연구의 수
  4-4. 인용 상위 연구
  4-5. 주제 분석
  4-6. 주요 단어 및 네트워크 분석
  4-7. 연구 주제별 평균 인용 수
  4-8. 연도별 평균 인용 수
  4-9. 주요 학술지
  4-10. 주제별 전망
  4-11. 오픈엑세스 저널 비율
  4-12. 펀딩연구의 비율
  4-13. 주요 펀딩 기관

 

 

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

 

 

 

 

테크포럼은 ‘beyond technology’ 라는 캐치프레이즈를 모토로

국내/외 최신 기술 및 신성장 산업의 핵심 이슈와 동향을 분석하여 관련 업계 구성원들에게 정보와 소통의 장을 제공하고 있습니다.

기술 산업분야의 세미나, 컨퍼런스, 포럼을 기획/주최/주관 및 자료집/리포트 등을 제공 하고 있습니다.

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