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[2026 산업지능화 컨퍼런스] 피지컬 AI로의 확장과 현장 도입 전략

2026 산업지능화 컨퍼런스에서 슈퍼브에이아이 이재민 본부장이 발표한 '피지컬 AI' 핵심 내용을 요약합니다. 비전 AI의 단순 인식을 넘어, 로봇이 스스로 공간을 이해하고 행동하는 피지컬 AI 트렌드와 현장 도입을 위한 4단계 성공 전략을 지금 바로 확인해 보세요.

SUPERB AI

Mar 12, 2026 • 19 min read

26년 3월 개최된 산업지능화 컨퍼런스에서 슈퍼브에이아이 이재민 사업본부장은 ‘산업 AI의 다음 진화, 피지컬 AI로의 확장과 과제’를 주제로 발표를 진행했습니다. 이번 발표는 단순히 새로운 기술 용어를 소개하는 자리가 아니었습니다. 지금 산업 현장의 AI가 어디까지 와 있는지, 다른 기업들은 무엇을 자동화하고 있는지, 그리고 이제 시작하려는 기업은 무엇부터 고민해야 하는지를 짚어보는 자리였습니다.

발표의 출발점은 인상적인 대비였습니다. 드론 쇼는 정교해 보이지만, 사실 모든 드론이 사람이 미리 설계한 경로와 규칙에 따라 움직입니다. 반면 물고기 떼는 각각이 주변 상황을 파악하면서 스스로 군집 형태를 만들어 움직입니다. 산업 AI 역시 비슷합니다. 지금까지 많은 현장의 AI가 미리 정의된 규칙 안에서 반복을 수행하는 수준이었다면, 앞으로의 산업 AI는 환경을 이해하고, 판단하고, 행동까지 이어지는 방향으로 진화하고 있습니다. 이 변화의 중심에 있는 개념이 바로 피지컬 AI입니다.

산업 현장 AI는 어디까지 와 있을까

슈퍼브에이아이는 비전 및 피지컬 AI를 중심으로 산업 현장 AI의 진화 단계를 세 단계로 설명합니다.

첫 번째는 좁고 정형화된 패턴을 인식하고 정해진 규칙대로만 수행하는 단계입니다. 두 번째는 데이터 학습 기반으로 더 폭넓은 패턴을 인식하고, 일부 자동화된 행동까지 연결되는 단계입니다. 세 번째는 단순히 보는 것을 넘어 여러 정보를 조합해 결론을 도출하고, 문제의 원인을 파악하며, 새로운 상황에 맞는 해결책을 찾는 단계입니다. 즉, 인식에 추론과 행동이 결합되는 단계입니다. 발표에서는 많은 기업들이 아직 1단계 또는 2단계 초입에 머물러 있다고 진단했습니다.

이 세 번째 단계의 핵심이 바로 피지컬 AI입니다. 피지컬 AI는 “인공지능이 센서와 로봇 등 물리적 시스템을 통해 현실 세계를 인식·판단하고 직접 행동하는 기술 또는 시스템”으로 정의했습니다. 이는 단지 화면 속 정보를 분석하는 AI가 아니라, 실제 공간과 설비, 사람, 자재, 로봇이 존재하는 환경에서 작동하는 AI라는 뜻입니다. 제조, 물류, 안전, 서비스, 로봇 분야에서 피지컬 AI가 중요한 이유도 여기에 있습니다. 기업이 원하는 것은 더 많은 데이터가 아니라, 더 빠르고 정확한 실행이기 때문입니다.

피지컬 AI는 어떻게 작동하는가: 인식, 추론, 행동의 결합

발표 자료에서 제시된 핵심 공식은 간단합니다. 피지컬 AI는 결국 ‘인식 + 추론 + 행동’입니다. 그리고 이 구조를 이해하려면 파운데이션 모델, 월드 모델, VLA라는 세 가지 흐름을 함께 봐야 합니다.

먼저 파운데이션 모델은 방대한 데이터셋으로 사전 학습되어 단순 인식을 넘어 범용적인 추론이 가능한 모델입니다. 특히 중요한 점은 미학습 데이터에 대해서도 즉시 대응할 수 있는 능력입니다. 산업 현장에서는 모든 상황을 사전에 데이터로 준비할 수 없기 때문에, 학습되지 않은 사물이나 장면을 만나도 의미를 파악하고 대응할 수 있는 유연성이 중요합니다. 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 ZERO 역시 이런 흐름 위에서, 작업별 모델을 따로 만드는 방식에서 통합 모델로 나아가는 비전 AI의 패러다임 전환을 보여줍니다.

여기에 월드 모델이 더해집니다. 월드 모델은 세상의 물리 법칙을 이해하고, 현재를 기준으로 미래를 예측하고 상상할 수 있는 시뮬레이션 AI입니다. 다시 말해 지금 보이는 장면을 해석하는 데서 멈추지 않고, 다음에 어떤 일이 일어날지, 어떤 경로와 순서가 더 적절할지를 예측하는 층위입니다.

마지막으로 VLA는 이렇게 얻어진 인식 정보와 예측 계획을 실제 행동으로 바꿉니다. VLA는 “어떻게 행동해야 하는가를 결정하고 실행하는 AI”입니다. VLM이 제공한 정보와 월드 모델이 수립한 계획을 바탕으로 로봇의 실제 행동, 즉 관절 움직임이나 위치 변경 같은 구체적 동작을 생성하고 제어하는 모델입니다. 결국 피지컬 AI란 더 잘 ‘보는’ AI가 아니라, 보고 이해한 뒤 실제 세계에서 목적을 달성하도록 ‘행동하는’ AI라고 할 수 있습니다.

다른 기업들은 무엇을 자동화하고 있을까

발표에서 흥미로웠던 지점은 피지컬 AI가 먼 미래의 개념으로만 다뤄지지 않았다는 점입니다. 이미 여러 산업 현장에서는 비효율적이고 오류가 잦은 반복 작업부터 AI로 대체하려는 시도가 본격화되고 있습니다.

대표적인 예가 제조 공정 자동화입니다. 절단, 용접, 조립처럼 다단계로 이어지는 공정에서는 공정별 생산 시간을 정확히 추적하는 것 자체가 쉽지 않습니다. 기존에는 작업자가 공정별 사이클 타임을 수기로 입력하는 경우가 많았고, 그 결과 부정확한 기록 때문에 병목 구간이나 비효율을 제대로 파악하기 어려웠습니다. 발표에서는 이러한 문제를 AI 기반 영상 분석으로 해결하는 사례를 소개했습니다. 공정별 생산 시간을 자동으로 집계하면 사람의 기록 오류를 줄이고, 생산성 개선의 출발점이 되는 공정 데이터를 더 정밀하게 확보할 수 있습니다.

자재 관리 역시 비슷합니다. 수천 장의 철판이 여러 공정과 장소를 이동하는 환경에서는 손글씨로 적힌 ID를 사람이 읽고 수기로 입력하는 과정에서 휴먼 에러가 발생하기 쉽습니다. 발표 자료에서는 자재를 탐지하고 정렬한 뒤, ID를 인식하는 AI 워크플로우가 제시됐습니다. 이는 단순한 OCR의 문제가 아니라, 자재 흐름을 데이터화하고 유휴 자재 발생을 줄이며 생산 운영의 가시성을 높이는 문제에 가깝습니다.

또 다른 사례는 표준 공정 추출과 컴플라이언스 체크입니다. 정상 작업 영상을 바탕으로 표준 공정을 추출하고, 실제 작업 영상이 이를 얼마나 잘 준수하고 있는지 비교하는 방식입니다. 이 접근은 제조 현장뿐 아니라 식품 제조, 조립, 서비스 운영 등 반복성과 표준성이 중요한 다양한 산업으로 확장될 수 있습니다.

결국 산업 현장에서 AI가 먼저 해결하는 문제는 복잡한 철학이 아니라, 사람이 반복적으로 해오던 판단과 점검의 편차를 줄이는 일입니다.

안전관리도 이제 ‘감지’에서 ‘행동’으로 넘어간다

안전관리 영역에서도 산업 AI의 진화 방향은 분명합니다. 지금까지 많은 기업들은 위험을 감지하고 알림을 보내는 수준의 AI를 도입해 왔습니다. 넓은 공간의 혼잡도를 실시간으로 분석하거나, 호텔 조식당 같은 환경에서 총 인원과 혼잡 패턴을 파악하고, 고소 작업 시 안전고리 체결 여부를 확인하거나, 중장비 주변의 접근을 감지하는 식입니다. 작업 중 휴대폰 사용 여부, 보호구 착용 여부, 쓰러짐, 화재 감지 역시 같은 범주에 속합니다.

하지만 슈퍼브에이아이는 여기서 한 단계 더 나아갑니다. 예를 들어 혼잡도 분석의 다음 단계는 단순 모니터링이 아니라 빈 그릇과 테이블 정리 수요를 예측하고, 수요 예측 기반으로 메뉴 보충을 자동화하는 방향으로 이어질 수 있습니다.

안전관리 역시 위험을 ‘알리는’ 것을 넘어, 스마트한 자율 제어 또는 위험 작업을 직접 수행하는 로봇으로 연결될 수 있습니다. 이것이 피지컬 AI가 산업 현장에 주는 가장 큰 변화입니다. 감지 중심의 AI에서, 실제 운영 개입이 가능한 AI로 무게중심이 이동하고 있는 것입니다.

피지컬 AI의 핵심은 결국 데이터와 공간 이해 능력이다

피지컬 AI를 이야기하면 많은 사람이 로봇 하드웨어를 먼저 떠올리지만, 발표 자료가 강조한 핵심은 오히려 데이터와 학습 기반이었습니다. 로봇이 실제 현장에서 제대로 작동하려면 공간의 구조와 동선, 물체 간 관계 같은 맥락을 이해해야 합니다. 발표에서는 이를 로봇의 ‘공간을 이해하는 눈’으로 설명했습니다. 이를 위해 현장 사진을 촬영하고, 디지털 트윈 환경에서 로봇을 시뮬레이션하고 학습시키는 방식이 제시됐습니다. 2D 촬영으로부터 3D 공간을 구성하고, 공간 내 관계를 학습하는 과정은 VLA 모델 학습의 중요한 기반이 됩니다.

사물 조작 능력도 마찬가지입니다. 로봇이 물체를 제대로 집고 옮기고 조작하려면 손과 물체의 거리, 각도, 깊이 같은 미세한 정보를 이해해야 합니다. 발표에서는 이를 위해 1인칭 시점의 데이터를 활용해 미세 조작에 필요한 정보를 학습하는 접근을 소개했습니다. 결국 피지컬 AI의 수준을 결정하는 것은 하드웨어만이 아니라, 현실 세계를 얼마나 정교하게 데이터화하고 학습시키느냐에 달려 있습니다.

성공적인 피지컬 AI 도입을 위한 4단계 전략

피지컬 AI는 반복적이고 단순한 업무, 실수 확률이 높은 작업, 사람이 접근하기 위험한 환경에서 특히 큰 가치를 만듭니다. 다만 현실적인 과제도 분명합니다. 로봇 장비와 AI 추론 인프라에 따른 높은 도입 비용, 그리고 실제 현장의 예측 불가능성은 여전히 많은 기업이 마주하는 장벽입니다. 그렇기 때문에 발표에서 가장 강조된 메시지 중 하나는 ‘속도’였습니다. 기술이 완전히 정리될 때까지 기다리기보다, 지금부터 작게 시작하고 빨리 학습하는 기업이 격차를 만들 수 있다는 것입니다.

이재민 본부장이 제안한 도입 전략은 네 가지로 정리할 수 있습니다.

첫째, 탁상공론보다 실행입니다. 완벽한 보고서와 장기 로드맵을 먼저 만드는 것보다, 현장에서 가설을 세우고 빠르게 검증하는 것이 중요합니다.

둘째, 우리 현장을 데이터로 정의해야 합니다. 재고, 동선, 작업시간, 불량, 위험 상황처럼 무엇이 기록되고 있고 무엇이 빠져 있는지부터 파악해야 합니다.

셋째, 풀어야 할 문제를 명확히 정해야 합니다. AI를 어디에나 붙이는 것이 아니라, 가장 임팩트가 큰 비즈니스 문제를 선별하는 것이 우선입니다.

넷째, 단계적으로 접근해야 합니다. 피지컬 AI는 한 번에 완성되는 기술이 아니라, 인식에서 추론으로, 추론에서 행동으로 점진적으로 확장되는 여정이기 때문입니다.

산업 AI의 다음 진화, 슈퍼브에이아이가 준비하는 것

이번 발표는 슈퍼브에이아이가 단지 비전 AI 솔루션을 공급하는 기업이 아니라, 산업 AI 도입을 가속화하는 파트너로서 어떤 준비를 해왔는지를 함께 보여줬습니다. 슈퍼브에이아이는 글로벌 산업 경험을 바탕으로, 자체 구축한 산업용 비전 AI 모델 ZERO, 영상 관제 솔루션, MLOps 플랫폼을 제공하고 있습니다. 동시에 정부 주도의 독자 AI 파운데이션 모델 개발 정예 팀으로 선정돼 피지컬 AI 분야를 수행하고 있으며, NVIDIA의 피지컬 AI 파트너로도 참여하고 있습니다.

결국 산업 AI의 다음 경쟁력은 더 많이 보는 데 있지 않습니다. 더 정확히 이해하고, 더 적절히 판단하고, 실제 행동으로 연결하는 데 있습니다.

피지컬 AI는 아직 해결해야 할 과제가 있는 영역이지만, 방향 자체는 이미 분명합니다. 제조와 물류, 안전과 서비스 현장은 이제 ‘보는 AI’를 넘어 ‘움직이는 AI’ 시대로 넘어가고 있습니다. 중요한 것은 기술을 관망하는 것이 아니라, 우리 현장의 문제를 어떻게 정의하고 어떤 단계부터 실행할지 빠르게 결정하는 일입니다. 산업 AI의 다음 진화를 준비하는 기업이라면, 지금이 바로 피지컬 AI 도입 전략을 구체화할 시점입니다.

본 포스팅은 2026 산업지능화 컨퍼런스에서 진행된 슈퍼브에이아이 이재민 본부장의 발표 내용을 바탕으로 작성되었습니다. 산업 현장의 AI 도입을 고민하시는 분들께 실질적인 인사이트를 제공하기 위해 작성되었으며, 자세한 상담은 아래 입력해 주시면 담당자가 연락드리겠습니다.