피지컬 인공지능(AI)이 산업 자동화의 새로운 기준으로 부상하면서 국내 유관 기업들도 잇따라 시장 존재감을 키우고 있다.

23일 업계에 따르면 피지컬 AI는 단순 반복 작업에 머물렀던 기존 자동화와 달리 산업 현장의 불확실성과 돌발 변수에 실시간 대응할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 인력 부족, 품질 편차, 생산성 저하, 안전 사고 등 복합적 리스크를 스스로 판단하고 제어할 수 있어 기존 시스템의 한계를 보완하는 해법으로 평가된다.

이 기술은 센서, 로봇, 사물인터넷(IoT), 엣지 디바이스 등과 연결돼 현실 데이터를 실시간으로 수집·분석하며 인간의 개입 없이도 장비와 공정을 자율적으로 운영할 수 있도록 한다.

제조, 물류, 건설, 유통 등 다양한 산업군이 공정 구조에 맞춰 피지컬 AI 도입에 속도를 내는 중이다. 포스코DX, 엠아이큐브솔루션, 마키나락스, 슈퍼브에이아이 등 관련 기업들은 기술 고도화에 집중하며 선점 경쟁에 나서고 있다.

피지컬 AI가 본격적으로 주목받기 시작한 것은 지난 1월 미국 CES 2025에서였다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 기조연설을 통해 피지컬 AI를 두고 "인지하고 계획하고 행동하는 AI"로 정의하며 생성형 AI를 넘어 산업 자동화의 새로운 표준이 될 것이라고 밝혔기 때문이다.

이 같은 메시지는 산업계 전반에 일종의 전환 신호로 작용했다. 생성형 AI 열풍 이후 기술이 정형 데이터나 언어 기반 정보에 치중해왔던 것과 달리 피지컬 AI는 센서, 음향, 영상, 로그 등 복합적인 비정형 데이터를 실시간으로 분석하고 제어하는 구조를 갖췄기 때문이다.

이러한 기술적 기반은 산업 현장에서 점차 복잡해지는 자동화 수요와도 맞물려 있다. 실제로 현장 자동화는 단순 반복을 넘어 불량 탐지나 고장 예측처럼 고도의 판단이 요구되는 영역으로 빠르게 확장되는 상황이다. AI가 인간 개입 없이도 미세한 변수까지 반영해 공정을 조정할 수 있게 되면서 에너지 효율과 자원 낭비 개선 효과도 동시에 기대받고 있다.

피지컬 AI는 제조업을 넘어 건설, 물류, 의료, 농업, 자율주행 등 다양한 산업군으로 빠르게 확산되고 있다. 실시간 판단과 정밀 제어가 가능해지면서 기존 자동화 시스템 대비 유연성·효율성·안전성을 동시에 확보할 수 있는 대안으로 떠오르고 있다. 특히 생산성과 품질 안정성이 요구되는 제조 현장에서는 공정 자동화, 설비 예지보전, 이상 탐지, 에너지 최적화 등에서 적용이 빠르게 이뤄지고 있다.

제조 외에도 건설, 물류처럼 작업 환경이 유동적인 산업에서도 피지컬 AI 적용이 활발하다. 중장비 자동 운행, 위험 감지, 동선 최적화 등 고위험·고변동 작업에 실시간 제어 기술이 도입되며 생산성과 안전성을 동시에 끌어올리는 수단으로 주목받고 있다.

의료, 농업, 자율주행 분야에서도 로봇 수술, 온실 환경 조절, 도로 인식 등 복합 데이터를 기반으로 한 AI 제어가 확산 중이다. 산업별 공정 특성에 따라 다양한 형태로 진화 중인 셈이다.

학계와 정책 연구기관들도 피지컬 AI의 성장 가능성에 주목하고 있다. 산업연구원(KIET) 보고서는 "올해를 기점으로 산업 전반의 AI 전환이 본격화될 것"이라며 "특히 피지컬 AI를 중심으로 한 기술 혁신이 다양한 분야에서 실제 활용 단계에 진입할 것"이라고 분석했다.

이같은 흐름 속에서 '피지컬 AI' 개념이 산업계 전면에 부상하기 전부터 이를 준비해온 '풀스택' 기업들이 주목받고 있다. 제조업을 중심으로 센싱부터 분석, 제어까지 전 공정을 통합해 기술 기반을 먼저 구축한 사례들이다. 중견·중소기업 대상의 제조 특화 솔루션을 꾸준히 공급해온 엠아이큐브솔루션과 대기업 스마트팩토리 전략을 주도하고 있는 포스코DX가 대표적이다.

엠아이큐브솔루션은 지난 2005년 설립 이후 스마트팩토리 솔루션을 중심으로 제조업 자동화 기술을 고도화해 온 기업이다. 자체 개발한 제조실행시스템(MES)과 설비 지능화 솔루션(EES)을 기반으로 지난 2017년에는 제조 특화 AI 솔루션을 상용화하며 기술 전환에 속도를 냈다.

전자, 이차전지, 반도체, 철강, 식품 등 다양한 산업군을 대상으로 누적 700여 건 이상의 프로젝트를 수행했다. 더불어 삼성전기, 삼성SDI, 동국제강, 오뚜기 등 대기업부터 중견·중소기업까지 고객 기반도 넓게 확보하고 있다.

지난 2021년에는 산업용 갠트리 로봇 전문기업 에스피시스템스로부터 투자를 유치하며 하드웨어-소프트웨어 융합 역량을 강화했다. 현재 두 회사는 창고제어시스템(WCS) 공동 개발 등에서 협업하며 제조 현장의 전반적 자율화를 추진 중이다.

현장 적용에서도 피지컬 AI의 효과는 분명히 나타나고 있다. 이 회사는 동국제강에 목표 온도와 부하 예측 모델을 결합한 자동 제어 시스템을 도입했다. 이로써 가열로 온도를 정밀하게 조절하고 압연 공정에서는 전류 데이터를 분석해 롤러 압력과 속도를 실시간 최적화했다. 그 결과 가열로 자동 제어율이 50% 이상 개선됐고 연료 효율도 5% 향상됐다.

더불어 한 화학 제조 기업에는 고무 배합 공정 데이터를 기반으로 최적 배합 사양을 추천하는 AI 솔루션을 적용했다. 공정 세팅 단계에서 불량을 사전 예측함으로써 개발 리드타임과 불량률을 각각 30%가량 줄인 것으로 나타났다.

포스코DX는 포스코 그룹의 스마트팩토리 전략을 총괄하며 대규모 제조 인프라에 피지컬 AI를 통합 적용하고 있다. 중소 및 중견 제조사를 타깃으로 하는 엠아이큐브와 달리 제철·화학·소재 그룹 계열사를 중심으로 풀스택 자동화를 추진하는 점이 특징이다.

실제로 포스코DX는 크레인 자동화, 보강대 삽입, 양극재 교체 등 핵심 공정에 AI를 적용해 작업 시간을 절반 가까이 단축하고 인력 개입을 대폭 줄이는 성과를 냈다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 '아이작 심'을 기반으로 한 가상 학습과 실환경 적용을 병행하면서 피지컬 AI 모델의 실효성을 높이는 전략을 취하고 있다.

기술 차별화 전략도 병렬적이다. 포스코DX는 엔비디아 '옴니버스'를 활용해 조도·온도·진동 등 실험 데이터를 고정밀로 수집하고 엣지AI 제어 시스템은 협력사인 딥엑스와 함께 자체 신경망처리장치(NPU) 기반 제어기로 개발했다.

센서 융합 영역에서는 라이다·ToF·스마트 CCTV 등을 조합해 10초 이내 이상 탐지와 0.02% 이하 오검률을 달성한 바 있다.

회사는 내년까지 피지컬 AI 관련 매출 3천억원을 목표로 ▲광양제철소 열연공정 자동화 ▲인도네시아·베트남 스마트공장 수출 ▲산업용 로봇 OS 표준화 등을 추진 중이다.

물리 장치 제어에 집중했던 피지컬 AI가 최근엔 복잡한 판단까지 수행하는 의사결정형 AI로도 진화하고 있다. 이에 따라 '센싱-분석-제어' 전 과정을 일체화해 운영 효율을 높이는 머신러닝 기반 운영(MLOps) 기업들의 존재감도 부각되는 중이다.

마키나락스는 현실 산업 문제 해결을 목표로 한 '의사결정형 AI' 개발에 주력하는 피지컬 AI 스타트업이다. 제조, 유통, 국방 등 다양한 산업군에 특화된 AI를 공급하며 현실 세계의 복잡성을 정교하게 대응하는 기술로 평가받고 있다.

지난 2017년 서울과 실리콘밸리에서 창업한 마키나락스는 AI 전환(AX)이라는 개념을 앞세워 기업의 핵심 비즈니스 프로세스를 지능화하는 데 집중하고 있다. 단순 자동화를 넘어 실제 공정 최적화, 설계 자동화, 가격 예측 등 의사결정 단계까지 AI가 개입할 수 있는 구조를 만든다는 포부다.

회사가 자체 개발한 AI 플랫폼 '런웨이(Runway)'는 수요 예측, 설비 운영, 가격 정책 등 산업별 문제 해결에 필요한 다양한 데이터·모델·시스템을 유기적으로 연결하는 것이 특징이다. 멀티모달 데이터를 처리하고 자동 라벨링, 재학습, 배포까지 아우르는 일체형 운영 환경을 갖췄다.

글로벌 완성차 기업의 로봇팔 자동 프로그래밍, 대형 유통사의 다이내믹 프라이싱 시스템 등 실제 적용 사례도 풍부하다. 특히 전자 부품 제조 현장에서는 '런웨이'를 통해 AI 운영 프로세스를 자동화하고 전체 운영 시간을 80% 이상 줄인 것으로 나타났다.

마키나락스는 지금까지 5천 개 이상의 AI 모델을 산업 현장에 상용화했고 전체 프로젝트의 약 70%를 성공적으로 수행했다. 전체 인력의 75%가 AI 및 소프트웨어 전문 인력으로 구성돼 있으며 관련 특허도 140건 이상 확보했다. 이 같은 역량을 바탕으로 삼성전기, 현대자동차, 국방과학연구소, 보험개발원 등 주요 기업과 기관의 AI 파트너로 자리 잡고 있다.

슈퍼브에이아이는 비전 AI 개발 전 주기를 지원하는 MLOps 전문 스타트업이다. 이미지, 동영상, 3D 라이다 등 다양한 형태의 데이터를 처리하며 컨설팅부터 데이터 설계, 알고리즘 개발, 운영까지 AI 구축의 모든 단계를 아우르는 플랫폼 '슈퍼브 플랫폼'을 제공하고 있다.

이 회사는 제조, 모빌리티, 물리보안, 관제 등 고위험 산업군에 집중해 비전 AI 솔루션을 공급 중이다. 삼성전자와 LG전자 등 국내 대기업을 비롯해 퀄컴, 토요타, 일본제철 등 글로벌 고객사 100여 곳과 협업하고 있다.

대표적인 적용 사례로는 산업현장 중장비의 충돌 방지 시스템이 있다. 고소음과 시야 제한이 동반되는 작업 환경에서 AI 기반의 시각 인식 시스템을 기계에 부착해 작업자 접근 시 알람을 울리고 위험 범위 진입 시 장비가 스스로 정지하는 방식이다.

이로써 인명 사고를 사전에 차단하고 작업자 안전 의식도 고취시키는 효과가 보고됐다. 실시간 비전 인식 기반의 물리적 제어는 피지컬 AI의 핵심 구성 요소 중 하나로, 슈퍼브에이아이는 이를 자동화·표준화한 플랫폼으로 확장하는 데 주력하고 있다.

피지컬 AI 구현의 저변이 확장되면서 제조 환경을 정밀 재현하는 시뮬레이션 특화 기업과 비정형 산업 현장에 대응하는 범용 AI 기업 역시 주목받고 있다. 제조업 중심의 디지털트윈 기반 솔루션을 고도화한 딥파인과 국방·농업 등 고변동 산업군을 겨냥한 마음AI가 대표적이다.

딥파인은 현실 공간을 디지털화하는 시뮬레이션 기술을 기반으로 피지컬 AI의 구현 인프라를 제공하는 기업이다. 이 회사의 증강현실(XR) 공간 컴퓨팅 플랫폼 '디에쓰씨(DSC)'는 3D 스캔과 증강현실 콘텐츠를 결합해 실제 환경을 가상 공간에 그대로 재현하도록 설계됐다.

기존 디지털 트윈 기술의 고비용·고복잡도 문제를 해결한 것도 강점이다. 딥파인은 고가의 라이다(LiDAR) 장비 없이도 모바일 디바이스의 카메라와 센서만으로 정밀 공간 스캔을 가능하게 한다. 이에 설비 구조물이나 산업 현장을 그대로 복제한 시뮬레이션 환경을 구축하는 것이다.

이 플랫폼은 현재 건설·유통 등 분야에서 가상 시뮬레이션 도구로 활용되고 있다. 향후 실시간 설비 데이터 연동 기능을 추가해 디지털 트윈 환경을 더욱 정교하게 고도화할 계획이다. 센서 기반 피드백, 실시간 데이터 반영 등 물리 환경의 복잡한 변수까지 반영한 시뮬레이션을 통해 피지컬 AI가 실제 현장에서 유연하게 작동할 수 있는 토대를 마련하고 있다.

마음AI는 지난 2014년 설립된 AI 전문 기업으로, 국방·농업·로봇 등 비정형 산업 환경에서도 작동 가능한 범용 피지컬 AI 기술을 개발하고 있다. 음성·영상·언어 기반 AI를 통합한 플랫폼을 바탕으로 복잡한 실세계 조건에 대응하는 멀티모달 모델을 자체 구축 중이다.

대표 기술인 '더블유오알브이(WoRV)'는 비전과 언어를 결합한 파운데이션 AI 모델로, 자율주행 농기계의 정밀 제어부터 국방용 무인 정찰 시스템에 이르기까지 다양한 물리 환경에 적용되고 있다. 실제 과수원에서는 농약 사용량을 25% 절감하고 인력 투입을 60% 줄이는 성과를 기록했다.

기술 차별화 측면에선 엔비디아의 시뮬레이션 툴인 '아이작 심'과 대규모 시나리오 생성 플랫폼 '코스모스'를 활용한 데이터 다양화 전략이 눈에 띈다. 또 온디바이스 처리에 최적화된 아키텍처를 기반으로 인터넷 연결 없이도 실시간 반응이 가능한 구조를 갖췄다.

센서 융합 성능도 높은 편이다. 라이다(LiDAR), 4D 레이더, 고해상도 카메라 조합을 통해 야간이나 악천후에서도 객체 인식 정확도를 99.8% 수준까지 끌어올렸다. 아직 제조업과 같은 전통 산업군보다는 특수 목적 중심의 적용 사례가 많지만 비정형 공간에 강점을 가진 피지컬 AI 기업으로서 주목할 만한 행보다.

이같이 피지컬 AI는 국내 기업들의 기술 상용화 성과와 맞물려 산업계 전반에서 실제 활용 기반을 넓혀가고 있다. 주요 기업들의 기술 축적을 바탕으로 산업 전환 속 피지컬 AI의 확산이 기대되는 가운데 생태계 조성과 전략적 지원의 병행도 중요해지고 있다.

소프트웨어정책연구소(SPRI)는 최근 보고서를 통해 "생성형 AI가 콘텐츠와 언어를 바꿨다면 피지컬 AI는 실물경제 전체를 재편할 잠재력을 가진다"며 "국내 AI 발전을 위해 범정부 차원의 전략 수립, 대규모 R&D 펀드 조성, 산업별 테스트베드 구축 등이 시급하다"고 강조했다.