EY한영이 제조·물류 등 산업 현장에서 피지컬 AI를 활용하기 위한 전략을 제시했다. 글로벌 기업들이 기술검증(PoC)을 넘어 실제 산업 현장에 피지컬 AI를 적용하는 단계로 진입하면서 국내 기업들도 데이터와 인프라, 운영체계를 갖추는 등 도입 준비에 나서야 한다는 제언이다.
글로벌 회계·컨설팅 법인 EY한영은 이달 16일 서울신라호텔에서 'EY한영 피지컬 AI 포럼 2026'을 개최했다고 19일 밝혔다. 행사에는 제조·물류·에너지·소비재 분야 주요 기업 경영진과 실무 책임자 100여명이 참석했다. 이번 포럼에는 EY한영과 EY 글로벌 전문가를 비롯해 엔비디아, 로보티즈, 리얼월드, UVC 등 피지컬 AI 관련 기업들이 참여했다. 글로벌 기술 동향과 산업별 활용 사례를 공유하고 기업의 실제 도입 과정에서 고려해야 할 과제를 논의했다.
피지컬 AI는 인공지능이 로봇이나 기계 등 물리적 시스템과 결합해 현실 세계의 환경을 인식하고 판단한 뒤 직접 행동하도록 하는 기술이다. 기존 AI가 주로 데이터 분석과 정보 생성 등 디지털 영역에서 활용됐다면 피지컬 AI는 생산시설과 물류센터 등 실제 산업 현장에서 작업을 수행한다는 점에서 차이가 있다.
특히, 제조업에서는 생산 공정의 자동화와 품질 관리, 물류 분야에서는 상품 분류와 운반, 재고 관리 등에 활용할 수 있다. 산업 현장의 인력 부족과 생산성 향상 요구가 맞물리면서 피지컬 AI가 기업의 중장기 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 주목받고 있다.
김정욱 EY컨설팅 대표는 개회사에서 "피지컬 AI는 차세대 산업 혁신의 핵심 기술로, 글로벌 선도 기업들은 이미 기술검증을 넘어 실제 적용과 확산에 나서고 있다"며 "국내 기업들도 기술 가능성을 검토하는 단계를 넘어 산업 현장에 적용할 방안을 고민해야 할 시점"이라고 말했다.
첫 번째 기조연설은 김수연 EY AI 센터장이 '피지컬 AI: 지능이 현실과 만나는 순간'을 주제로 진행했다. 김 센터장은 "피지컬 AI는 AI가 디지털 공간을 넘어 현실 세계에서 판단하고 행동하기 시작하는 변곡점"이라며 "AI와 디지털 트윈, 로보틱스 등 연관 기술에 대한 체계적인 이해를 바탕으로 접근한다면 생산가능인구 감소와 인력 부족 등 산업 현장이 직면한 과제에 대응하고 산업의 지속가능성을 높일 수 있다"고 강조했다.
피지컬 AI의 산업 현장 도입을 위해서는 개별 로봇의 성능뿐 아니라 주변 설비와의 연결성도 중요하다. 로봇이 작업 환경을 정확하게 인식하려면 센서와 카메라 등에서 수집한 데이터를 처리해야 하며, 기존 생산관리 시스템과 연계해 작업을 수행할 수 있어야 한다. 기업 입장에서는 AI 모델 도입과 함께 데이터 표준화와 설비 간 연동 체계를 구축해야 하는 셈이다.
두 번째 기조연설에서는 최영준 EY 글로벌 로보틱스·피지컬 AI 리더가 '피지컬 AI: 왜 기업의 준비도가 중요한가'를 주제로 발표했다. 최 리더는 기업들이 PoC 단계에서 멈추는 원인이 기술적 한계보다 데이터와 인프라, 운영체계 등 기업의 준비도에 있다고 진단했다. 그는 "로봇 한 대를 시험하는 것과 현장 전체로 확산하는 것은 전혀 다른 문제"라며 "도입 초기부터 공정 데이터, 인프라, 성과 지표를 함께 설계해야 투자가 실제 성과로 이어진다"고 설명했다.
실제로 피지컬 AI 도입의 경제성을 판단하려면 단순한 작업 자동화율을 넘어 생산성 개선과 운영비 절감, 설비 가동률 등 다양한 지표를 종합적으로 검토해야 한다. 초기 도입 비용 외에도 로봇 유지보수와 시스템 통합, 작업자 교육 등에 추가 비용이 발생할 수 있어 투자수익률(ROI)에 대한 사전 분석이 중요하다.
세 번째 기조연설에서는 정구형 엔비디아 코리아 솔루션 아키텍트 팀장이 '엔비디아가 함께한 국내 Physical AI 프로젝트 진화 과정'을 주제로 국내 산업 현장에서 진행 중인 피지컬 AI 프로젝트 사례와 기술 발전 방향을 소개했다.
박용근 EY한영 대표이사는 "이번 포럼은 피지컬 AI의 글로벌 동향과 현장 경험을 공유하고 국내 기업들에게 피지컬 AI 도입 방향성을 제시하기 위해 마련됐다"며 "기업들이 실제 산업 적용 사례를 통해 피지컬 AI를 보다 현실적으로 이해하고 미래 경쟁력을 모색하는 계기가 되기를 바란다"고 말했다.
