【 청년일보 】 생성형 인공지능(AI)이 사람의 질문에 답하고 콘텐츠를 만들어내는 단계를 넘어, 이제 AI가 현실 세계에서 직접 움직이는 시대가 다가오고 있다. 최근 산업계에서 주목받는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 그 중심에 있다.

피지컬 AI는 AI가 카메라와 센서 등을 통해 실제 환경을 인식하고 상황을 판단한 뒤, 로봇이나 설비를 통해 물리적인 행동까지 수행하는 기술을 의미한다. 기존 AI가 데이터를 분석해 사람의 의사결정을 지원했다면, 피지컬 AI는 '인식-판단-행동'까지 현실에서 수행한다는 점에서 차이가 있다.

특히 피지컬 AI의 활용 가능성이 주목받는 분야가 제조업이다. 생산 현장에는 이미 각종 센서와 카메라, 제조실행시스템(MES), 로봇, 자동화 설비 등이 구축돼 있다. 기존 산업용 로봇이 사전에 설정된 동작을 정확하게 반복했다면, 피지컬 AI를 적용한 로봇은 주변 상황을 인식하고 변화한 환경에 맞춰 작업을 조정하는 것을 목표로 한다.

이에 따라 제조 자동화 역시 한 단계 진화하고 있다. 자율이동로봇(AMR)이 생산라인 사이에서 자재를 운반하고, 비전 AI와 로봇팔이 부품의 위치와 형태를 파악해 조립·검사를 수행하는 식이다. 실제 공장을 가상 공간에 구현하는 '디지털 트윈'을 활용해 로봇과 AI를 충분히 학습·검증한 뒤 현실의 생산라인에 적용하는 방식도 주목받고 있다.

국내 기업들도 피지컬 AI를 제조현장에 적용하기 위한 움직임을 보이고 있다. 현대자동차그룹은 피지컬 AI를 미래 핵심 전략으로 제시하고, 자율주행·로보틱스·AI 기반 공장을 중심으로 관련 투자를 확대하고 있다. 특히 그룹 산하 보스턴다이나믹스가 개발한 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'를 오는 2028년부터 미국 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입할 계획이다.

삼성전자 역시 오는 2030년까지 국내외 생산시설을 'AI 자율공장(AI-Driven Factory)'으로 전환한다는 전략을 발표했다. 자재 입고부터 생산, 품질검사, 물류와 출하까지 제조 과정 전반에 AI를 적용하고 디지털 트윈과 AI 에이전트, 로봇 등을 생산 현장에 확대한다는 계획이다.

이러한 변화는 기존 스마트팩토리가 사라진다는 의미는 아니다. 스마트팩토리가 센서와 IoT, MES 등을 활용해 생산 데이터를 수집하고 공정을 분석·최적화했다면, 피지컬 AI는 축적된 데이터를 바탕으로 AI가 실제 제조환경을 인식하고 행동하는 단계로 확장되는 것에 가깝다.

다만 제조현장의 피지컬 AI는 높은 수준의 안전성과 신뢰성이 요구된다. AI의 잘못된 판단은 제품 불량을 넘어 생산라인 중단이나 설비 파손, 작업자의 안전사고로 이어질 수 있기 때문이다. 이에 따라 AI의 정확도뿐만 아니라 안전성, 실시간성, 사이버보안, 기존 생산설비와의 호환성 등도 해결해야 할 과제로 꼽힌다.

피지컬 AI의 확산은 제조업 종사자에게 요구되는 역량에도 변화를 가져올 전망이다. 로봇이 단순 반복 작업을 담당하는 비중이 커질수록 사람은 생산공정을 이해하고 데이터를 해석하며 AI와 로봇을 관리하는 역할을 맡게 될 가능성이 높다. 이에 따라 AI 기술뿐만 아니라 생산·품질·설비 등 제조 현장에 대한 이해와 데이터 활용 능력을 함께 갖춘 인재의 중요성도 커질 것으로 보인다.

AI가 사람의 질문에 답하던 시대를 넘어, 사람과 함께 생산현장에서 움직이는 시대가 시작되고 있다. 제조업의 경쟁력 역시 얼마나 많은 자동화 설비를 갖췄는지를 넘어, 현실을 이해하고 판단하는 AI를 얼마나 안전하고 효율적으로 생산현장과 연결하느냐에 따라 달라질 것으로 전망된다.

【 청년서포터즈 9기 이수빈 】