피지컬AI 경쟁력 강화 대응전략과 산업AX 대전환 인프라 R&D분석

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.

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피지컬AI 경쟁력 강화 대응전략과 산업AX 대전환 인프라 R&D분석

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제조사: 지식산업정보원

규격: 614쪽 (A4, 서적, PDF)

ISBN: 9791158622831

발간일: 2026-03-06

 

 

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피지컬AI 경쟁력 강화 대응전략과 산업AX 대전환 인프라 R&D분석

 

 

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[ 보고서 소개 ]

최근 주목받는 ‘피지컬 AI’ 기술은 로봇 형태의 하드웨어(HW)와 AI 에이전트를 결합한 실제 환경에서 상호작용하는 AI 시스템이다. 글로벌 시장에서도 피지컬 AI는 생성형 AI 이후를 잇는 차세대 패권 기술로 꼽힌다. 모건스탠리는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 63% 성장해 2035년 약 380억 달러(약 54조원) 규모에 이를 것으로 전망했다. 제조·물류를 넘어 서비스와 가정용 시장까지 확산될 가능성이 크다는 분석이다. 최근 글로벌 로봇 산업도 ‘피지컬 AI’와 결합한 차세대 휴머노이드의 개발 경쟁이 본격화되면서, 인공지능 학습 알고리즘과 전력 효율적 배터리, 고정밀 센서, 온디바이스 AI 반도체, 초경량 부품까지 아우르는 기술 융합이 핵심 이슈로 떠오르고 있다. AI 융합 로보틱스 분야에 대한 투자 확대로 이어지며, 그랜드뷰리서치에 따르면 ‘로보틱스 내 AI’ 시장이 2023년 127.7억 달러에서 2030년 1,247.7억 달러로 성장할 것으로 전망했다.

AI 주도권 경쟁을 시작한 미국은 AI 에이전트와 피지컬 AI 분야에서도 글로벌 기술 헤게모니를 선도하고 있다. 2023년 AI 이니셔티브를 통해 신뢰성·책임성 중심의 AI 활용 가이드라인을 제시하며, 산업·국방·의료 전반에 AI 확산을 추진 중이다. 중국은 정부 주도형 AI 생태계 조성에 집중하고 있다. 2025년까지 ‘AI 로봇 10만기 배치’를 목표로 제조, 물류, 공공안전 분야에 AI 에이전트를 탑재한 로봇 확산을 추진 중이다. 그러나 글로벌 빅테크기업 조차 실제 고도화된 제조 현장에서 생성되는 현실 물리 데이터 확보에는 구조적 한계를 안고 있다는 평가가 나온다. 반면 한국은 반도체·배터리·조선·자동차 등 첨단 제조업 기반과 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 동시에 갖춘 국가로 주목받고 있다. 정부가 피지컬 AI에 힘을 싣는 이유도 이 때문이다. 해외 AI 플랫폼 의존을 낮추고 국내 산업 데이터를 기반으로 학습한 한국형 소버린 AI 확보가 목표이다. 

이에 본원 R&D정보센터에서는 국내 피지컬 AI 산업경쟁력의 새로운 축을 만드는데 기여하고자 관련 기관들의 정보자료를 토대로 분석 정리하여 「피지컬AI 경쟁력 강화 대응전략과 산업AX 대전환 인프라 R&D분석」을 발간하였다. 본서 1편에서는 피지컬 AI를 구성하는 핵심기술 R&D 및 인프라 동향을 다루고, 2편에서는 피지컬 AI 분야별 활용과 AX(산업전환) 사례를 살펴본다. 본서가 학계・연구기관 및 관련 산업분야 종사자 여러분들에게 다소나마 유익한 정보자료로 활용되기를 바라는 바입니다. 


[ 목차 ]

제Ⅰ편 피지컬 AI(Physical AI) 핵심 구성 요소 및 인프라

제1장 피지컬 AI 시대, 기술 경쟁력과 산업 생태계
1. Physical AI 기술 혁신과 글로벌 성장
1) 피지컬 AI 기술발전
(1) 피지컬 AI의 개념 및 구성
가. 정의
나. 필요성
다. 차별점
라. 구성
(2) 피지컬 AI 공급망 분석
가. 지각(perception)
나. 판단(Processing & Decision Making)
다. 실행(Actuation)
라. 기타(에너지, 데이터, 디지털트윈) 
마. 정리
(3) 피지컬 AI 구동 흐름도
(4) 피지컬 AI 발전을 위한 핵심 요소
(5) 피지컬 AI의 데이터 접근방식
(6) AI의 발전과정
2) 피지컬 AI 적용분야 및 시장전망
(1) 피지컬 AI 적용분야
가. 제조/산업 자동화
나. 물류/자율이동
다. 건설/중장비
라. 국방/재난대응
마. 서비스/고객 응대
바. 의료/돌봄
사. 청소/유지 관리
아. 식음료/배달
(2) 피지컬 AI 시장·산업 동향 및 전망
가. 시장·산업 동향 
A) 피지컬 AI 생태계 고성장세
B) 글로벌 산업 확산
C) 글로벌 산업 동향
D) 국내 산업 확산
E) 국내 산업 동향
나. 피지컬 AI 시장 전망
3) 피지컬 AI 생태계 및 기업 동향 분석
(1) 피지컬 AI의 기업 생태계 구조
(2) 피지컬 AI의 기업 생태계 특징
(3) 글로벌 핵심 기업 분석 및 국내 경쟁력 강화 방안
가. 글로벌 핵심 기업 현황분석
A) 테슬라(AI를 현실화하는 피지컬 AI의 선두 주자)
B) Waymo(Level 4 완전 무인 상용 서비스의 선구자)
C) Siemens(디지털트윈 기반의 피지컬 AI 설계자)
나. 국내 피지컬 AI 기업 SWOT 분석
다. 국내 피지컬 AI 기업의 경쟁력 강화 전략
라. 전략 추진 방향
A) Tesla & Waymo 벤치마킹 : 실증 데이터 기반 경쟁력 확보
B) Siemens 벤치마킹 : 개방형 생태계 구축 및 모듈형 턴키 솔루션 제공 전략
C) Tesla & Waymo & Siemens 벤치마킹 : 피지컬 AI로의 재편
(4) 국내 피지컬 AI 선도 기업들의 접근 전략
가. 현대자동차
나. 삼성전자
다. LG전자
라. SK그룹(SK Telecom 중심)
마. 로보티즈
바. 뉴로메카
사. 리얼월드
아. 에이로봇
4) 피지컬 AI 국내외 기술경쟁력
(1) 주요 기술
가. 센서기술
나. 인지 및 AI 알고리즘
다. 로보틱스 하드웨어
라. 제어 및 SW 통합
마. 엣지 AI 컴퓨팅 및 반도체
(2) 기술 수준
5) 피지컬 AI 육성을 위한 정책·규제 동향
(1) EU
(2) 미국
(3) 일본
(4) 중국
(5) 대한민국
6) 피지컬 AI 전략적 대응 방안과 주요 도전과제
(1) 산업별 전략
가. K-제조
나. K-물류
다. K-헬스케어
(2) 기술 전략
(3) 정책·제도 전략
(4) 국제협력 전략
(5) 주요 도전과제
2. 피지컬 AI 풀스택 ‘월드･파운데이션･특화 모델 체계’
1) 피지컬 풀스택으로의 확장
2) 피지컬 AI의 핵심 구성 요소와 폐쇄루프 아키텍처
3) 피지컬 AI 3계층(월드･파운데이션･특화) 모델의 상호작용과 데이터 흐름
(1) ‘예측-판단-실행’의 분업 체계와 계층 간 데이터 흐름
(2) 계층 간 양방향 제어･피드백 체계
(3) 폐쇄 루프구조 형성
4) 피지컬 AI 모델별 특성 및 적용 사례
(1) 월드 모델(World Model)
가. 센서 데이터 기반, 환경을 재구성하고 미래 상황을 예측하는 ‘내부 시뮬레이터’
나. 월드 모델의 상용 제품 현황
A) NVIDIA Cosmos
B) Google Genie 3
C) Meta V-JEPA
(2) 파운데이션 모델(Foundation Model)
가. 파운데이션 모델의 상용 제품 현황
A) NVIDIA Project GR00T
B) Google RT-2
(3) 특화 모델 (Task-Specific Model)
가. 특화 모델의 상용 제품 – 자율주행
A) Tesla
B) Wayve
나. 특화 모델의 상용 제품 – 휴머노이드/로봇
A) NVIDIA 특화 모델
B) Figure AI
C) Tesla Optimus
3. 피지컬 AI, 시뮬레이션·디지털 트윈 기술동향
1) 피지컬 AI 구현 핵심기술 기반과 ‘Sim2Real’ 파이프라인 학습 체계
(1) 피지컬AI를 구성하는 4대 기능 요소
(2) Simulation-to-Real(Sim2Real) 파이프라인
(3) 산업별 피지컬AI 적용 사례
(4) 피지컬AI 기술 확산을 가로막는 구조적 한계점과 향후 발전 전망
가. Sim-to-Real Gap·안전 규제·인프라·전문 인력 부족 문제 대두
나. 피지컬AI 기술 전망 : 통합 솔루션 경쟁 본격화
2) Physical AI와 디지털 트윈과 이상 탐지 기술
(1) 디지털 트윈의 구성 원리와 역할
(2) 물리 시뮬레이션과 데이터 융합을 통한 가상 센서
(3) 가상 센서 기반의 이상 탐지
(4) 시사점 

제2장 AI 에이전트와 피지컬 AI의 인공지능 모델 개발동향
1. AI 에이전트 기술발전과 경쟁력 분석
1) AI의 발전과정
2) AI 에이전트 기술 개요
(1) AI 에이전트의 정의
(2) AI 에이전트의 등장 배경
(3) AI 에이전트의 핵심 구성 요소
(4) AI 에이전트의 작동 과정
3) AI 에이전트의 유형과 분류
(1) 반사 작용 에이전트
(2) 모델 기반 반사 작용 에이전트
(3) 목표 기반 에이전트
(4) 유틸리티(효용, Utility) 기반 에이전트
(5) 기타 AI 에이전트 유형
가. 학습 에이전트
나. 자율 에이전트
다. 계층형 에이전트
라. 다중 에이전트 시스템
4) AI 에이전트 산업별 활용 사례 및 시장규모
(1) AI 에이전트 시장 동향 및 전망
가. 글로벌
나. 국내
(2) 테크 산업의 AI 에이전트 활용
(3) 제조 산업의 AI 에이전트 활용
(4) 금융 산업의 AI 에이전트 활용
(5) 유통 산업의 AI 에이전트 활용
(6) 공공·인프라 산업의 AI 에이전트 활용
5) AI 에이전트 시장의 기회 요인
(1) (B2B) 공공·금융 산업의 AI 전환(AI transformation, AX)
(2) (B2C) 초개인화 서비스
(3) 신시장 창출 기회 “AI 에이전트 마켓”
6) AI 에이전트 개방형 프로토콜의 기술 현황
(1) 개요 및 필요성
가. AI 에이전트 기술의 등장과 한계
나. AI 에이전트 간 상호 운용성을 보장하는 표준 프로토콜의 필요성
다. 개방형 프로토콜을 통한 AI 에이전트 확장 동향
라. AI 에이전트 표준 프로토콜이 주목받는 이유와 의미
(2) 주요 프로토콜 기술 설명
가. Model Context Protocol(MCP)
A) MCP의 개념과 등장 배경
B) MCP의 핵심 비유와 활용 가능성
C) MCP의 개방형 프로토콜 전략과 초기 반응
D) OpenAI의 MCP 생태계 합류
E) MCP의 3가지 구성 요소
F) MCP 아키텍처의 직관적 이해와 비유
G) MCP의 도구 표준화 방식
H) MCP 활용 시나리오
I) 산업 표준으로서의 MCP
나. Agent-to-Agent (A2A) 프로토콜
A) A2A 프로토콜의 개념과 등장 배경
B) A2A 프로토콜 설계의 5가지 주요 원칙
C) A2A 프로토콜의 에이전트 간 통신 흐름
D) A2A 프로토콜의 4가지 주요 기능
E) A2A 프로토콜 활용 시나리오
F) A2A 프로토콜과 MCP의 상호 보완성
G) A2A 프로토콜 평가 및 전망
다. AGNTCY 프로젝트
A) AGNTCY 프로젝트의 비전과 등장 배경
B) AGNTCY의 IoA 프레임워크 핵심 기술 구성 요소
C) 멀티에이전트 애플리케이션 개발의 4단계
D) AGNTCY의 IoA 프레임워크 활용 시나리오
E) AGNTCY의 ACP vs. Google의 A2A 프로토콜
F) AGNTCY 프로젝트의 생태계 확산과 전망
(3) 시사점
가. AI 에이전트 개방형 프로토콜의 해결 과제
나. AI 에이전트 개방형 프로토콜 확산에 대한 기대 효과
다. 표준 프로토콜을 통한 AI 생태계의 win-win 구조 형성 기여
라. AI 에이전트 개방형 프로토콜 전망 및 주요 시사점
7) 자율 AI 에이전트 기술·산업 동향
(1) 자율 AI 에이전트 기술 개요
(2) 정책 및 규제 현황
(3) 시장동향
가. 시장 규모 및 전망
나. 경쟁 현황
(4) 인사이트
2. 피지컬 AI 핵심요소 ‘AI 모델’ 최신 개발동향
1) 멀티모달 AI 서비스 최신동향
(1) 멀티모달 AI
(2) 멀티모달 생성형 AI의 개념과 구조
가. 멀티모달 생성형 AI의 개념과 특징
나. 멀티모달 생성형 AI의 데이터 처리·융합 방법
(3) 해외 멀티모달 생성형 AI 도입 사례
가. 공공행정
A) 일본 사이타마현(ScribeAssist)
B) 일본 군마현 미도리시(Crew)
C) 일본 이바라키현(Vuevo)
나. 공공안전
A) 미국 오클라호마주·뉴저지주(DraftOne)
B) 인도 우타르프라데시주(CrimeGPT)
다. 교육 및 의료
A) 대만 타이베이 공공도서관(AI 스마트 러닝 마스터)
B) 대만 대만국립공공정보도서관(도서추천서비스·샤오슈)
C) 싱가포르 싱헬스(NoteBuddy)
라. 관광 및 문화
A) 아르헨티나 부에노스아이레스시(Boti)
B) 일본 이바라키현(이바라 히요리)
(4) 시사점
2) 최신 AI 모델 출시 동향
(1) AI 모델 개발 동향
가. Gemini 2.5 Pro : Google이 개발한 고차원 추론 모델
A) Google, Gemini 2.5 Pro의 미리보기 모델 공개(`25. 3.)
B) 주요 벤치마크 결과, 현재까지 공개된 AI 모델 중 가장 높은 추론 수준 성능 평가
나. Llama 4 : Meta에서 최초로 MoE 아키텍처를 적용한 모델
A) Meta 자사의 최신 AI 모델인 Llama 4 시리즈를 발표(`25. 4.)
B) 범용 어시스턴트 모델 Maverick과 효율성 중심 경량화 모델 Scout로 구성
C) 이전 버전(Llama 3) 대비 멀티모달 설계 개선으로 성능 강화
다. Nova Act: Amazon이 개발한 Agentic AI
라. Qwen2.5-Omni-7B : Alibaba의 소형 멀티모달 언어 모델
(2) 해외 최신 AI 모델 개발 동향
가. 해외 주요 기업 'Agentic AI' : 기술을 고도화한 AI 모델 개발
나. Claude 4 : 자율 코딩이 Ⅱ 가능한 고차원 추론 AI 모델
A) Anthropic, Claude 4 시리즈 정식 출시(`25. 5.)
B) 외부 도구 호출, 장기 맥락 기억, 플랫폼 연계를 통한 AI 에이전트 기능 강화
다. ChatGPT Agent : 행동형 AI 비서
A) OpenAI, ChatGPT Agent 공식 출시(`25. 7.)
B) 사용자 승인 기반 실행과 가상 격리 환경을 통한 보안 설계 강화
라. Kimi K2 : Ⅳ 경량형 Agentic 오픈소스 모델
A) 중국 Moonshot AI, 코드, 에이전트 작업에 특화된 초대형 오픈소스 모델 공개(`25. 7.)
B) 주요 벤치마크 결과, GPT-4-1 대비 동급 혹은 그 이상 상회하는 수준 기록
마. 마이크로소프트 MAI 시리즈
A) Microsoft, 자체 개발 AI 모델 MAI-1-preview, MAI-Voice-1 발표(`25. 8.)
B) 효율성에 초점을 맞춘 내부 자체 개발을 통해 제품 통합 및 생태계 최적화
바. Gemini 2.5 Flash Image(일명 Nano Banana)
A) Google, Gemini 기반 AI 이미지 생성 및 편집 모델 공개(`25. 8.)
B) 이미지 편집 분야에서 자연어 중심으로 흐름의 전환
사. OpenAI, 120B·20B 오픈 웨이트 모델 공개
A) OpenAI, 오픈 웨이트 언어모델(gpt-oss-120b, gpt-oss-20b) 공개(`25. 8.)
B) OpenAI사가 파라미터 자체를 공개하는 전환점으로 평가
아. 산업 특화 생성형 파운데이션 Ⅳ 모델(Google, Amazon)
A) 지구관측·위성 데이터 특화 파운데이션 모델 ‘AlphaEarth Foundations’ 공개(`25. 7.)
B) 물류·로봇 군집 운영을 위한 생성형 파운데이션 모델 ‘DeepFleet’ 공개(`25. 7.)
(3) 국내 최신 AI 서비스
가. 카나나(Kanana), 카카오 기반 AI 모델
A) 카카오, 카카오톡 기반 AI 메이트 서비스 카나나 클로즈드 베타 테스트 시작(`25. 5.)
B) AI 안정성을 위한 자체 가드레일 모델 3종 '카나나 세이프가드' 오픈소스 배포
나. LG AI 연구원, 'EXAONE 4.0' 발표
A) 국내 최초 하이브리드 AI 모델 'EXAONE 4.0' 공개 및 오픈 웨이트 형식 배포(`25. 7.)
B) 기업용 AI 에이전트 생태계 공개 : ChatEXAONE, Foundry, On-Premise
C) 정밀의료 AI 모델 'EXAONE Path 2.0' 발표 및 임상 실증 추진
(4) 향후 전망
가. 글로벌과 국내의 AI 기술 경향 차이
나. 오픈소스를 통한 접근성 강화, 자국 데이터셋 활용을 통한 기술 내재화 경향
다. AI 서비스 확산과 윤리, 안정성 확보 전략의 중요성 증대
라. 대규모 파라미터 경쟁에서 벗어나 실용성·통합성 중심 혁신 추진
마. 오픈 웨이트(Open-Weight) 모델 공개와 투명성 경쟁의 본격화
바. 멀티모달 및 행동 지능을 결합하는 방향으로 진화
사. 대규모 실제 운영 데이터를 토대로 학습된 도메인 특화형 모델의 부상
3) 글로벌 ‘디지털 서비스’ 분야 기업 분석 및 국내 경쟁력 강화 방안
(1) 글로벌 핵심 기업 현황분석
가. 구글 : 지식 및 추론 엔진의 글로벌 리더
A) 초기 전략
B) 핵심 전략
C) 중장기 전략
D) 특장점과 리스크
나. OpenAI : 범용 인공지능의 개척자
A) 초기 전략
B) 핵심 전략
C) 중장기 전략
D) 특장점과 리스크
다. Amazon : 디지털 서비스 인프라·모델·플랫폼의 통합형 거점 리더
A) 초기 전략
B) 핵심 전략
C) 중장기 전략
D) 특장점과 리스크
(2) 국내 디지털 서비스 기업 SWOT 분석
(3) 국내 디지털 서비스 기업 경쟁력 강화 전략
(4) 전략 추진 방향
가. Amazon 벤치마킹 : AI 인프라 자립화 및 HW·SW 통합 전략 수립
나. OpenAI & Amazon 벤치마킹 : AI 모델 중심의 개방형 생태계 구축 전략 모색
다. Google & Amazon 벤치마킹 : UX 최우선·혁신적 수익 모델 다각화 전략 도입
3. 주요국 AI 에이전트 개발 및 지원 정책
1) 미국
2) 중국
3) 유럽

제3장 로보틱스(Robotics) 기술 동향과 피지컬 AI로의 확장
1. 피지컬 AI가 여는 지능형 로봇의 최첨단 활용전략 
1) 산업의 새로운 시대를 주도할 ‘피지컬 AI’의 가능성
2) 피지컬 AI가 여는 새로운 산업 운영의 시대 주도 전략
(1) 지능형 로봇 기술의 획기적 발전과 과제
가. 로봇의 기능을 재정의하는 기술적 혁신
나. 엔드투엔드 자동화를 가능하게 하는 기능 향상
다. 미해결 과제
(2) 지능형 로봇의 최첨단 활용 분야
가. 제조 가치사슬 혁신
나. 사례 연구 : 초기 채택자들의 변화
(3) 기술 플랫폼 및 파트너십을 통한 확장 전략
가. 새로운 피지컬 AI 기술 스택
나. 전략적 파트너십은 필수
(4) 산업 인력의 역량 강화를 통한 주도 전략
가. 로보틱스 및 인력 개발을 위한 청사진
나. 스킬 및 역할의 변화
다. 인력 전환을 위한 핵심 과제
2. Physical AI의 최근 연구 동향과 로봇 공학의 발전 전망
1) 피지컬 AI의 최근 연구 동향과 발전 방향에 대한 연구
(1) 연구 배경
(2) Physical AI 대표적 연구 사례
가. Q-function Targets via Optimization(QT-Opt)
나. Dreamer
다. Gato
라. RoboCat
마. 실제 로봇 구현(Optimus)
(3) Sim-to-Real 연구 사례
가. Domain Randomization
나. Simple, Good, Fast(SGF) World Model
다. Sim-to-Real 기반 의료 분야 연구 동향
(4) Physical AI 최근 연구 사례 비교
(5) 결론
2) 피지컬 AI 시대, 동적 시스템과 시스템 식별의 핵심 역할
(1) 동적 시스템(Dynamical System)
(2) 수학적 표현
(3) 피지컬 AI에서 동적 시스템의 역할
가. 물리적 지능의 핵심 : 시간성과 상태 변화
나. 모델 기반 AI : 해석 가능한 물리적 지능 구현
다. 물리 법칙을 고려하는 지능 구현
(4) 시스템 식별(System Identification)의 개념과 필요성
(5) 시스템 식별의 중요성
(6) 시스템 식별의 주요 기법
가. 모델의 종류에 따른 분류
A) 화이트박스 모델(White-box Model)
B) 블랙박스 모델(Black-box Model)
C) 그레이박스 모델(Gray-box Model)
(7) 동적 시스템과 시스템 식별 실제 적용 사례
(8) 시사점
3) 휴머노이드 로봇의 기본 제어에 관한 연구
(1) 연구 배경
(2) 관련 연구
가. 제어 소프트웨어
나. ROS 및 센서 데이터 활용
(3) 휴머노이드 로봇 제어 시스템
가. 시스템 구성
나. 시퀀스 제어 프로세스
다. SDK 및 API 설정
라. ROS 통신 검증
마. G1 휴머노이드 로봇 기본 동작 구현
(4) 실험 계획 및 평가 방법
(5) 실험 결과 및 분석
가. 실험 환경 구성
나. 실험 수행 절차
다. 실험 결과 분석
라. 연구 성과 및 향후 응용 가능성
(6) 결론 및 향후 연구
4) 산업용 로봇 팔을 위한 지능형 자율 작업 기술 동향
(1) 산업 현장에서 로봇 팔의 자율 작업의 필요성
(2) 정형/비정형 환경 정의 및 기술 구분
(3) 부분 정형 환경에서 로봇 동작 계획 기술
(4) 비정형 환경에서 학습 기반 로봇 조작 지능 기술
(5) 결론 및 전망
5) 차세대 산업용 로봇을 위한 핵심 기술
(1) ‘비정형체’를 다루는 ‘조립 공정’을 위한 산업용 로봇
(2) 조립 작업을 위한 양팔 로봇
(3) 다양한 수요를 위한 모듈형 구동기
(4) 범용적으로 활용 가능한 로봇을 위한 그리퍼
(5) 도구의 조작을 위한 인간형 로봇 핸드
(6) 작업자의 언어를 이해하는 자율 작업 로봇
(7) 결론 및 전망
6) 로봇 컨트롤러 주요동향
(1) 기술의 개요
(2) 정책 및 규제 현황
(3) 시장 동향
가. 시장 규모 및 전망
나. 경쟁 현황
7) Vision-Language-Action(VLA) 모델 관련 연구동향
(1) 로봇공학을 위한 오픈 소스 시각-언어 행동 모델
가. 로봇 조작을 위한 VLA
나. 동적 보행을 위한 VLA 모델
다. 공중 에이전트를 위한 VLA 모델
라. 결론
(2) 강화학습을 통한 로봇팔의 인간동작 재현방법
가. 연구 배경
나. 관련 연구
A) 기존 모방 학습 및 텔레오퍼레이션 시스템 연구
B) 시뮬레이션 기반 강화학습을 통한 로봇팔 조작 효율성 향상 연구
다. 시스템 개발
A) 강화학습 기반 로봇팔 시스템 개요
B) 유연한 목표물을 잡는 동작 학습
C) 목적지에 내려놓는 동작 학습
D) 움직임 경로 학습
라. 모델 평가
A) 냄비에 목표물을 넣는 동작
B) 선반에 목표물을 올려놓는 동작
C) 평가 결과
마. 결론
8) LLM·체화지능 시대의 협동 로봇의 기술동향
(1) 체화지능 시대의 협동로봇
가. 체화지능 시대의 협동로봇
나. 협동로봇의 진화 : 범용 스마트 로봇으로의 전환
다. 협동로봇의 핵심기술 요
A) 체화지능 시대의 협동로봇
라. 체화지능 기술 융합
(2) 주요국의 협동로봇 관련 표준·인증 체계
가. 협동로봇 안전 표준 동향
나. 글로벌 주요 인증 체계
(3) 협동로봇산업 가치사슬 분석
가. 업스트림 : 핵심 부품산업
나. 미드스트림 : 로봇 본체 및 주변 장치
다. 다운스트림 : 시스템 통합업체 및 최종 사용자
(4) 거대 언어 모델을 활용한 기계 시스템 제어
가. 물리적 AI에서의 거대 언어 모델 적용 사례
나. 기계 시스템이 지능을 갖게 될 시대
3. 로봇 파운데이션 모델 개발을 위한 기술동향
1)　사회 과제 해결과 미래상 실현을 위한 로봇 기술
(1) 사회 과제와 미래상 정의
(2) 해결 및 실현을 위한 방법
가. 시장 예측에 기반해 인공지능×로봇기술을 응용해야 할 분야 검토
나. 각 응용분야 관련 과제 및 기술영역 검토
A) 제조
B) 창고관리·물류
C) 헬스케어
2) 로봇에 탑재할 파운데이션 모델 연구
(1) ‘Transformer 파운데이션 모델’을 탑재한 연구사례
(2) 확산모델(diffusion model)을 이용한 파운데이션 모델을 탑재한 연구사례
(3) 로봇 제어를 위한 파운데이션 모델 연구의 발전 과정
3) 환경 분석과 벤치마킹
4) 결론 및 시사점 

제4장 주요국 휴머노이드 로봇 R&D 동향 및 특허 분석
1. Physical AI의 등장과 진화하는 휴머노이드 로봇 기술
1) Physical AI의 등장과 휴머노이드 로봇의 산업화
(1) Physical AI의 등장
(2) 로봇 경제성 확보의 어려움
(3) 범용 휴머노이드 로봇의 등장
(4) 휴머노이드 로봇이 완성시킬 AI 산업혁명
2) 휴머노이드 로봇 산업동향
(1) 휴머노이드 로봇 개요
(2) 시장 규모
3) 로봇 학습 기술 동향
(1) 동작 데이터 수집 기술
(2) 행동 복제 기술
(3) 로봇 파운데이션 모델 기반 학습 데이터 증강 기술
4) 국내외 휴머노이드 개발 및 지식재산·특허 현황
(1) 미국
가. OpenAI의 Figure 01
나. Apptronik의 Apollo
다. Reflex Robotics의 Reflex Robot
라. Tesla의 Optimus
마. Boston Dynamics
(2) 중국
가. Unitree Robotics의 G1
나. AGIBOT
다. UBTECH ROBOTICS
라. Fourier Intelligence의 GR-1
(3) 일본
가. Toyota Research Institute의 Teaching Robot
나. SoftBank Robotics
(4) 캐나다 Sanctuary AI의 Phoenix
(5) 노르웨이, 1X Technologies의 NEO
(6) 대한민국
가. 레인보우로보틱스
나. 에이로봇
다. Boston Dynamics의 ATLAS
5) 휴머노이드 개발 기업 생태계 현황
(1) 주요 기업
(2) 로봇의 구동계 핵심부품
(3) 휴머노이드 로봇의 AI 모델, 프로세서
(4) 휴머노이드 로봇의 센싱 시스템
2. 국가별 휴머노이드(AI-로봇 융합) 육성정책 및 강화 전략
1) 국내 휴머노이드 로봇산업 현황 및 기술 경쟁력
(1) 로봇산업 현황
(2) 국내 기업 휴머노이드 사업 추진 계획
가. 현대차그룹
나. 삼성전자
다. 로보티즈
라. LG전자
마. 네이버
바. LG CNS
사. 두산로보틱스
아. 스타트업
(3) 한국의 기술력
(4) K-휴머노이드 연합의 출범
가. 추진 배경
나. 연합 참여 기관 
다. 주요 미션
A) 로봇 공용 AI 모델 개발
B) 휴머노이드 HW 핵심기술 개발
C) AI 반도체, 모빌리티용 배터리 등 개발
D) 스타트업, 인력 등 양성
E) 공급-수요기업간 협력 강화
(5) 국내 정부 정책
2) 미국 ‘로보틱스 로드맵’과 휴머노이드 R&D 예산
(1) 미국 로보틱스 로드맵 분석
가. 연구
A) 물리적 구현
B) 조작
C) 인식
D) 제어
E) 계획
F) 엣지 AI
G) 기계학습
H) 인간-로봇 상호작용
나. 인력 교육
다. 사회적 고려사항
(2) 미국 연방정부 FY2025 지능형 로봇 R&D 예산 동향 분석
가. NITRD 지능형 로봇 R&D(IRAS) 예산
나. NITRD 휴머노이드 관련 분야 포함 R&D 예산
다. 시사점
3) 중국 로봇 관련 정책과 발전현황
(1) 정부의 정책지원 강화
(2) 중국 휴머노이드 로봇 발전 현황
(3) 주요 활용 분야 및 사례
4) 유럽 로보틱스 경쟁력 확보를 위한 전략
(1) 유럽 로보틱스 로드맵 개발 및 실행
(2) 로봇 스타트업의 자본 접근성 강화
(3) 연구에서 시장으로의 혁신 규모 확대와 AI 통합
(4) 인력 재교육 및 교육 투자
(5) 혁신과 도입 촉진을 위한 규제 프레임워크 간소화
(6) 유럽의 생성형 AI-로봇 융합 전략
5) 일본 피지컬 AI 연구개발 전략
(1) 일본 연구개발 프로그램
(2) 로보틱스 연구 관련 플랫폼 현황
(3) 연구개발 추진 방안
가. 오픈소스 플랫폼의 정비와 활용
나. 현장·실제 과제를 목표로 한 경진대회 추진
다. 기술적 과제와 제도적·사회과학적 과제 통합 대응
A) 전략적 연구체제 구축
B) 사회 구현을 위한 ‘공동창조의 장’ 마련
C) 로봇 제조국에서 AI 로봇 활용국으로의 전환
3. 글로벌 최신 인공지능(AI) 로봇 특허활동 현황
1) 인공지능 로봇 특허출원
(1) 국적별 출원 동향
(2) 기술 분류별 동향
(3) 주요 출원인
2) 글로벌 휴머노이드 관련 특허 출원동향 
(1) 글로벌 기술패권 경쟁 속 핵심 전략기술로 확대
(2) 특허 출원의 강화 및 경쟁 심화
3) 주요국의 로봇 산업 전략 및 지식재산 정책 방향
(1) 로봇 산업 경쟁력 강화를 위한 양･질의 IP 창출을 위한 지식재산 정책 강화 검토 
(2) 기술개발 중심에서 특허 표준 기반 경쟁 전략으로의 전환 필요

제5장 피지컬AI 구현과 배터리·AI반도체·네트워크 기술개발
1. 피지컬 AI시대, 인공지능 반도체 산업 주요동향
1) 클라우드와 엣지 시대의 AI 반도체 혁신과 지속가능성
(1) AI 시대의 도래와 컴퓨팅 환경의 확장
(2) 클라우드와 엣지
(3) 클라우드 AI의 역할과 초대형 연산 인프라
(4) 클라우드 사업자의 맞춤형 AI 칩 부상
(5) 추론 수요 폭증과 ‘인퍼런스 시대’의 도래
(6) 엣지 AI의 역할과 실시간 처리
(7) 산업 전반으로 확산되는 엣지 AI 반도체
(8) AI 인프라 확산의 그늘
2) AI 반도체 산업 동향 분석
(1) AI 반도체 개요 및 시장 성장 전망
(2) AI 반도체 생태계 동향
가. 글로벌 IT 기업의 AI 반도체 개발
나. 국내 기업의 AI 반도체 개발
3) 주요 국가별 AI 반도체 관련 정책
(1) 해외
(2) 국내
(3) AI 반도체 산업 도약 전략
가. 추진 배경
나. 국내외 동향
다. 우리의 현주소
라. 비전 및 목표
마. 추진 과제
A) (기술혁신) 국산 AI반도체 상용화 및 미래도전 기술 확보
B) (수요창출) 국가 AI 대전환과 연계한 대규모 수요‧시장 창출
C) (기반 강화) 대규모 투자·인재 육성으로 성장동력 확보
바. 추진 체계
4) AI 반도체 종류별 기술·시장 현황 및 전망
(1) 온디바이스 AI 반도체
가. 개념
나. On-Device AI의 시장 동향
다. On-Device AI의 기술 현황
A) 글로벌 AI 반도체 기업의 기술 현황
B) 국내 주요 AI 기업의 기술 현황
라. 국내, K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 프로젝트
마. 시사점
(2) AI 칩셋
가. 정책 및 규제 현황
나. 시장 규모 및 전망
다. 경쟁 현황
(3) AI 주문형 반도체(AI ASIC)
가. 시장 규모 및 전망
나. 경쟁 현황
5) AI 반도체를 위한 하드웨어-소프트웨어 경량화 기술 연구
(1) AI 반도체를 위한 SW/HW 연구 동향
가. 연구 배경
나. AI 반도체를 위한 SW 연구 동향
A) AI 모델 경량화를 위한 양자화 기법
B) AI 모델 경량화를 위한 가지치기 기법
다. AI 반도체를 위한 HW 연구 동향
A) 혼합-정밀도 양자화(Mixed-Precision Quantization)를 지원하는 가속기 아키텍처
B) 가지치기 기법이 가능한 희소(Sparse) 데이터 연산 가속기
C) HW 경량화 기법을 구현한 Processing-In-Memory(PIM)
라. 결론
(2) AI 반도체를 위한 TinyML 기술 동향
가. 연구 배경
나. TinyML
다. 딥러닝 경량화 기술
A) 가지치기(Pruning)
B) 양자화(Quantization)
C) 허프만 코딩(Huffman Coding)
라. TinyML 추론을 위한 지표
A) 모델 크기
B) 칩 면적과 비용
C) 전력 소비와 에너지 효율
D) 추론 정확도와 견고성
E) 지연 시간과 처리량
마. 결론
6) 피지컬 AI에서 전력반도체 기술적인 중요성과 미래 방향
(1) WBG 전력반도체 기술
(2) 국내외 시장 동향
가. 글로벌 전력반도체 시장
A) SiC와 GaN의 등장으로 다원화된 전력반도체 시장
B) WBG 전력반도체의 가격 경쟁력 강화로 확산 가속
나. SiC·GaN 전력반도체 시장
A) 자동차·모빌리티가 이끄는 SiC 수요
B) 소형 전자기기 중심에서 다분야로 확산되는 GaN 수요
다. WBG 적용에 따른 에너지 효율 절감 효과
(3) 국내외 기술 동향
가. SiC 전력반도체의 기술 동향
나. GaN 전력반도체 기술 동향
(4) WBG 전력반도체 적용한 전력변환장치 기술 동향
가. 모빌리티 분야
나. 산업·전력 변환 분야
다. 신재생에너지 분야
라. 분산 전원 분야
마. 가정용 전력변환장치 분야
2. 피지컬 AI 구현을 위한 배터리 산업현황 및 전망
1) 이차전지 산업 한·중 경쟁력 분석
(1) 산업 현황
가. 산업 내 경쟁 환경 심화
나. 이차전지 셀 업체의 글로벌 점유율 변화
(2) 한·중 경쟁력 비교
가. 내수시장 규모 비교
나. 주요 지역별 판매 경쟁력 비교
다. 기술 경쟁력 현황
라. 이차전지 4대 소재 경쟁력 비교
마. 이차전지 주요 광물 경쟁력 비교
(3) 시사점 
가. 공급망 장기적 대응 전략
나. 근본적인 경쟁력 제고 필요
2) 리튬 사용/미사용 전고체 전지의 기술 개발 동향
(1) 전고체 전지의 개념과 개발 배경
(2) 주요 구성 요소 기술
가. 고체 전해질 기술
나. 양극 기술
다. 음극 기술
라. 계면 안정화 기술
(3) 리튬 사용형/미사용형 전고체 전지의 기술적 구분
가. 리튬 사용형 전고체 전지
나. 리튬 미사용형 전고체 전지
다. 두 계열 기술의 비교와 병행 발전
(4) 제조 공정 및 기술적 과제
(5) 향후 기술 발전 방향
(6) 국내외 기술 동향
가. 전고체 전지 국내 기술 동향
A) 삼성SDI
B) SK온
C) 현대자동차그룹
D) LG에너지솔루션
나. 전고체 전지 해외 기술 동향
A) 토요타
B) BMW
C) 스텔란티스
D) CATL
E) Solid Power와 퀀텀스케이프
(7) 시사점
3) 자율 배터리 교체형 휴머노이드 로봇 공개
3. 피지컬 AI의 원활한 운용을 위한 AI 네트워크 동향
1) AI 시대 도래에 따른 네트워크 이슈
(1) AI 발전에 따른 네트워크의 진화 필요성
(2) AI 시대 주요 네트워크 이슈
가. 폭증하는 AI 트래픽 대응
나. 엣지 AI의 확산
다. 네트워크 저전력화
2) AI 시대 네트워크 진화 방향
(1) 표준화 및 기술 발전 방향
가. 차세대 네트워크(6G) 표준화 방향
나. 기술 발전 동향 : AI-RAN으로의 전환
(2) 글로벌 연구개발 동향
가. AI-RAN 연구개발 동향
나. AI 자율 네트워크 연구개발 동향
3) AI 네트워크가 이끌 산업 패러다임 전환
(1) AI 네트워크로 열어가는 AX 전환
(2) AI-RAN 기반 AX 패러다임


제Ⅱ편 피지컬 AI(Physical AI) 분야별 활용

제1장 피지컬 AI 융합 산업 혁신-의료/자율주행/제조/물류- 
1. 피지컬 AI의 의료 혁신 사례와 적용 효과
1) 디지털 및 피지컬 AI 적용 효과
(1) 단계별 디지털 AI 적용 및 효과
가. 1단계 : 건강증진 및 예방 단계
나. 2단계 : 조기 발견 및 선별검사 단계
다. 3단계 : 진단 및 위험 층화 단계
라. 4단계 : 치료 전략 및 의사결정 단계
마. 5단계 : 치료･시술･수술 수행 단계
바. 6단계 : 입원･간호･재활･만성질환 관리 단계
사. 7단계 : 행정･운영･공급망･지원 인프라 단계
(2) 단계별 피지컬 AI 적용 및 효과
가. 1단계･2단계 : 건강증진･예방･조기 발견 단계
나. 3단계･4단계 : 진단･치료전략 의사결정 보조 단계
다. 5단계 : 치료･시술･수술 수행 단계
라. 6단계 : 입원･간호･재활･만성질환 관리 단계
마. 7단계 : 행정･운영･공급망･지원 인프라 단계
(3) 통합관점 :　디지털 + 피지컬 AI 통합 효과
2) 피지컬 AI 시대, 의료 혁신 사례
(1) 수술실에 등장한 로봇
가. 수술 로봇의 진화
나. 주요 사례
A) 해외
B) 국내
(2) AI 의사의 탄생과 병원의 진화
가. AI 의사, 닥터 화(Dr. Hua)의 탄생
나. AI가 주도하는 가상병원 세하(SEHA)
다. 환자가 없는 병원 Mercy Virtual Care 센터
라. Mayo Clinic
마. Blua Sanitas Valdebebas Hospital
바. 아일랜드의 AI 기반 가상병원
사. 중국 칭화대학교 AI 에이전트 병원
2. 피지컬AI 융합 자율주행 기술 고도화와 모빌리티 산업의 미래
1) 한국형 자율주행 고도화를 위한 피지컬 AI 융합 기술
(1) 자율주행의 패러다임 변화
가. 물리 세계를 이해하는 자율주행 지능
나. 주행 Autonomy로의 구조적 진화
(2) 글로벌 자율주행 동향
가. 테슬라의 자율주행 개발 강점과 전략
나. 중국 자율주행 산업의 성장전략
(3) 글로벌 자율주행의 도전 과제
가. 안전성과 신뢰성 검증
나. 법·제도와 규제 불확실성
다. 사회적 수용성
라. 경제성 문제
(4) 한국 자율주행의 구조적 한계
(5) 한국의 재도약을 위한 시사점
2) 자율주행 고도화를 위한 센서 기술 동향
(1) 자동차 전장화 가속화와 센서
(2) 자율주행 인지센서 기술 동향
(3) 자율주행 고도화를 위한 센서 퓨전 동향
3) 생성형 AI가 바꾸는 모빌리티 산업(자율주행차)의 미래
(1) 생성형 AI 기술 유형별 자율주행차 적용 현황 분석
가. LLM 기반 자율주행
나. 비전언어모델(VLM) 기반 자율주행 
다. 거대멀티모달모델(LMM) 기반 자율주행
라. 비전언어행동모델(VLAM) 기반 자율주행
마. 향후 진화방향 및 한계
(2) 생성형 AI기반 자율주행차 주요 사업자 동향
가. 웨이모(Waymo)
나. 바이두(Baidu)
다. 웨이브(Wayve)
라. 와아비(Waabi)
마. BYD 쏸지(Xuanji)
바. 테슬라(Tesla)
사. 현대/기아 자동차
4) E2E 인공지능을 통한 자율주행 기술의 혁신
(1) 진화의 한계를 넘는 자율주행의 새로운 패러다임
(2) 기존 자율주행 구조의 제약 : 왜 E2E가 필요한가?
(3) E2E 자율주행의 개념과 구성
(4) 실제 적용 사례
(5) 제도 및 정책적 시사점
(6) 인공지능 자율주행의 다음 시대를 위한 준비
3. 제조업 경쟁력 강화와 혁신을 위한 Physical AI 활용
1) 다크 팩토리와 AI 시대로의 제조 혁신 진화
2) Physical AI 구현을 위한 핵심 기반 기술과 제조 서비스 사례분석
(1) Physical AI 구현을 위한 핵심 기반 기술
(2) Physical AI 기반의 제조 서비스 적용 방안
가. 디지털 트윈 기반 가상환경 구축
나. 자율 운영 및 예측정비 시스템 적용
다. ESG․지속가능 연계 경영 운영
라. 지능형 로봇 및 협업 체계 구축
마. 기업 유형별 맞춤 적용
바. 정책․공공 지원 플랫폼 마련
(3) Physical AI 기반 제조 서비스 혁신 사례 분석
가. 서비타이제이션 기반 제조서비스 혁신 사례
A) 제조부가서비스 혁신 사례
B) 제조지원서비스 혁신 사례
C) 제조융합서비스 혁신 사례
나. 글로벌 제조 기업의 Physical AI 도입 사례
A) 테슬라
B) BMW
C) 아마존
다. 국내 제조업의 최신 Physical AI 도입 사례
A) 현대자동차그룹 - AI 기반 자율제조 공장 구축
B) 두산로보틱스 - AI 용접 협동로봇 솔루션
C) 레인보우로보틱스 - 서빙/물류 로봇 상용화
3) 피지컬 AI 기반 제조혁신 사례 분석
(1) 거대한 로봇이 되는 공장
가. 불꺼진 채 운영되는 다크 팩토리 : 샤오미
나. 로봇이 로봇을 만드는 곳 : 화낙
다. 디지털 트윈 공장 : 폭스콘
라. 필립스의 전기 면도기 공장
(2) 제조 세부 영역별 적용 사례
가. 제조 설계를 혁신하는 대형 기계 모델(Large Mechanical Model)
나. 제조 현장의 안전을 책임지는 로봇
다. JAC-화웨이 슈퍼공장에 투입된 로봇
4) AI 자율제조 기술･산업동향
(1) 디지털 자산화를 통한 엔드투엔드(End-to-End) 자율제조
(2) 상호운용성(Interoperability) 확보를 위한 데이터 표준화
(3) 오픈소스를 활용한 AI 자율제조 에이전트 개발
(4) 데이터 플랫폼 및 경영 컨설팅 기반 산업 생태계 형성
(5) AI 자율제조 동향 및 전망
가. 요약 및 정리
나. 시사점
5) 국내, AI Factory 기반 제조혁신 전략
(1) AI Factory의 개념 및 기술적 특징
가. AI Factory의 정의
나. AI Factory의 핵심기술 요소
(2) 국내 AI Factory 사례
가. 충청남도 AI 팩토리 구축 사업
나. 전라북도 피지컬 AI 거점 조성사업
다. 경상남도 창원특례시 AI Factory 기반 실증 사업
4. AI 로보틱스가 주도하는 물류 산업 변화
1) AI 로보틱스 도입으로 물류 산업 디지털 전환 가속화
(1) AI 로보틱스, 물류 산업의 핵심 동력으로 부상
(2) 글로벌 인력난이 촉발한 물류 자동화
(3) AI 로보틱스 핵심 기술과 물류 자동화 시스템의 융합 사례
(4) 아마존, 딥플릿 AI 모델로 로보틱스 운영 효율 개선
가. 자율 학습형 로봇 플릿 최적화로 지능형 물류 체계 전환
나. AI 로보틱스 확산에 따른 고도화된 인력 구조 현황
(5) DHL, AI 기반 피킹 자동화 기술 개발 성공
가. AI 기반 피킹 로봇 도입으로 고정밀 물류 자동화 실현
나. 유럽 혁신센터 확장으로 지속가능 물류 허브 구축 기대
(6) 월마트, 심보틱과 AI 로보틱스 기반 매장 풀필먼트 기술 파트너십 체결
(7) DSV, 로커스로보틱스와 계절 수요 맞춤형 물류 자동화 구현
가. 계절별 주문 급증 문제 해결을 위해 AMR 기반 RaaS 모델 도입
나. 여러 로봇의 군집 기술로 피킹 효율 극대화
(8) AI 로보틱스가 재편하는 물류 산업 3대 구조 변화 및 시사점
2) 차세대 물류를 위한 ‘디지털 WMS’
3) 물류창고 운영 개선 및 선반 운반 로봇의 진화 사례
(1) '시각적 관리'를 활용한 물류창고 운영 개선
(2) 선반 운반 로봇의 진화와 주요 제조사 및 도입 사례
4) 글로벌 창고 자동화 트렌드와 한·미·중 비교
(1) 글로벌 창고 자동화 트렌드
(2) 한국, 미국, 중국의 창고 자동화 비교
5) 첨단 드론, 미래 물류의 ‘뉴노멀’
(1) 배송 속도, 소매·유통 기업 경쟁력과 직결
(2) 월마트와 아마존 선도, UPS·페덱스 추격
(3) 적재 중량 증대와 소음 저감 기술 개발 필요

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피지컬AI 경쟁력 강화 대응전략과 산업AX 대전환 인프라 R&D분석

 

 

 

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.

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