[기고] 자율제조 시대를 이끄는 피지컬 AI

최근 AI는 데이터 분석을 넘어, 물리 세계를 인지·판단·제어하는 실행 지능으로 진화하고 있다. 이 변화의 중심에는 피지컬 AI(Physical AI)가 있다. 피지컬 AI는 센서, 엣지 AI, 로봇 제어를 통합해 제조·물류 현장에서 실시간 상황을 이해하고 즉시 행동하는 실행 중심의 AI다. 이에 따라 현장에서 완결되는 피지컬 AI가 핵심 경쟁력으로 떠오르기 시작했다.

이를 가능하게 한 것은 세 가지 기술 축의 동시 발전이다. 지능형 센서(LiDAR, 3D 비전 등)는 거리 측정과 이상 감지를 현장에서 수행하고, NPU 기반 엣지 컴퓨팅은 네트워크 지연을 줄여 즉각 추론을 수행한다. 또한 5G나 TSN(Time Sensitive Networking)과 같은 저지연 네트워크 기술은 설비-AI-제어기 간 실시간 동기화를 지원해 제어의 신뢰도를 높인다.

그 결과 제조 현장에서는 비전 AI가 불량을 판별하면 로봇이 즉시 조치하고, 물류 현장에서는 AMR·AGV가 경로 최적화·충돌 회피를 자율 수행하며 운영 효율을 개선하고 있다. 국내에서도 고정밀 조립 자동화, 로봇 학습을 활용한 공정 개선 등 실증 사례가 빠르게 늘고 있다.

그러나 확산의 핵심 장애물은 기술만이 아니다. 제조 설비 데이터의 비표준화, OT-IT 연동의 복잡성, 현장 AI 운영 인력의 부족이 특히 중소기업의 도입을 지연시키고 있다. 또한 OT 환경으로의 AI 확장은 사이버보안과 안전 규제 이슈를 동반하므로, 표준화·검증·보안 설계가 병행되어야 한다. 노동 측면에서도 현장 인력의 재교육과 직무 재편을 준비하는 것이 필수적이다.

현실적 접근은 라인단위 PoC(현장검증)를 통해 불량률·가동률·사이클 타임 등 명확한 KPI 성과를 입증하고, 그 결과를 바탕으로 점진적 확장과 투자를 이끌어 내는 것이다. 기술의 전시가 아니라 현장 성과로 검증되는 실행형 AI만이 제조 경쟁력을 바꿀 수 있다. 자율제조 시대, 공장의 미래는 데이터를 읽는 AI가 아니라 현장에서 신속하고 신뢰성 있게 실행하는 AI에 의해 결정될 것이다.