CES 2025에서 NVIDIA의 CEO 젠슨 황이 차세대 AI의 모델로 ‘피지컬 AI(Physical AI)’를 지목했습니다. 이는 기존 생성형 AI가 텍스트, 이미지, 영상 등 디지털 환경에서 콘텐츠를 생성하는 데 초점을 맞췄던 것과는 본질적으로 다른 개념입니다. 피지컬 AI는 현실 속에서 스스로 판단하고 행동하는 AI로, 물리적 시스템과의 융합을 통해 세상을 인식하고 이해하며 실제 환경과 상호작용할 수 있습니다.

이러한 피지컬 AI는 단순히 로봇에 AI 기술을 적용하는 것이 아닙니다. 물리적 형태를 갖춘 시스템이 자율적으로 결정을 내리고 지속적으로 학습해 실시간으로 움직이는 새로운 패러다임을 의미합니다. 특히 피지컬 AI는 ①물리적 형태 ②공간 인식 ③자율 의사결정 ④물리적 상호작용 ⑤지속적 학습이라는 5가지 핵심 능력을 기반으로 기존 산업용 로봇과 차별화됩니다. 이는 AI가 더 이상 화면 속 알고리즘에 머무르지 않고, 실제 세계 속으로 진입하고 있음을 보여줍니다.

출처: CES 2025 젠슨 황 발표 자료 중 발췌

물류 산업의 새로운 기회, 피지컬 AI가 제시하는 효율적인 운영 방식

디지털 전환을 넘어 실제 공간에서의 효율성과 생산성을 추구하는 물류 산업은 피지컬 AI를 통해 새로운 국면을 맞이하고 있으며, 크게 두 가지 측면에서 변화가 시작되고 있습니다.

첫째는 자동화된 창고 관리 및 물류 최적화입니다. 코로나19 팬데믹 이후 급증한 이커머스 수요는 물류 센터의 처리 능력에 전례 없는 부담을 안겼습니다. 기존의 자동화 설비는 고정된 동선과 반복 작업에 최적화되어 있어 급변하는 물동량과 다양화된 주문 유형에 유연하게 대응하기 어려웠습니다. 반면, 피지컬 AI는 센서와 AI 추론을 바탕으로 실시간 상황을 분석하고, 최적의 경로와 작업 방식을 스스로 결정할 수 있어 공간 효율성과 처리 속도를 동시에 향상시킬 수 있습니다. 이는 빠르고 정확한 배송을 요구하는 소비자 니즈에 직접적으로 부합합니다.

둘째는 고도화된 자율이동로봇을 통한 인력 부족 개선입니다. 현재 글로벌 물류 산업은 고령화와 고강도 노동 기피 현상으로 인해 인력 수급 불균형이 심화되고 있습니다. 실제로 데카르트 시스템 그룹(Descartes Systems Group)의 보고서에 따르면, 전 세계 공급망 및 물류 리더의 76%가 인력 부족을 주요 리스크로 인식하는 것으로 나타났습니다. 이러한 상황에서 피지컬 AI 기반 자율이동로봇은 작업자의 이동을 대체하거나 보완하면서 반복 작업을 자동화하고, 24시간 무중단 운영이 가능해 인건비 절감과 운영 효율성 확보라는 두 가지 효과를 동시에 실현할 수 있습니다.

피지컬 AI는 앞서 살펴본 두 가지 전략적 방향을 실제 현장에 적용하는 방식으로, 물류 산업 내 다양한 업무에 활용되고 있습니다.

① 이동 및 적재 자동화
피지컬 AI는 자동 유도 차량(Automated Guided Vehicle, AGV)이나 자율 이동 로봇(Autonomous Mobile Robot, AMR)과 같은 기존 이동 설비에 AI 기반 추론 기능을 더해 창고 내 물류 이동과 적재 작업을 한층 정교하게 수행합니다. 특히 사전 정의된 경로를 따라 움직이던 기존 방식에서 벗어나, 실시간 센서 데이터와 맵 정보를 기반으로 혼잡도, 작업량, 우선순위 등을 종합 고려해 가장 효율적인 경로를 스스로 판단하고 실행할 수 있습니다. 이러한 지능형 경로 최적화는 공정 내 병목 현상을 줄이고 전체 운영 시간을 단축시키며, 반복 작업에 대한 인력 의존도를 낮추는 데 기여합니다.

② 피킹 및 분류 작업의 정밀 자동화
상품의 크기나 포장 상태, 위치가 제각기 다른 창고 환경에서는 유연한 대응이 필수적입니다. 피지컬 AI는 AI 비전 기술을 활용해 물품의 형태와 상태를 정밀하게 인식하고, 흡착형·집게형·손가락형 등 다양한 조작 방식 중 가장 적합한 방식으로 자동 전환하며 작업을 수행합니다. 또한 환경 변화에 따라 피킹 전략을 실시간으로 조정할 수 있어, 단순 반복 동작에 한정된 기존 로봇과 비교해 비정형 물품 대응력과 고정밀 작업 수행 능력에서 현격한 차이를 보입니다. 이를 통해 작업 오류를 줄이고, 고부가가치 제품에 대한 대응력을 강화해 창고 작업의 정밀도와 신뢰성을 동시에 확보할 수 있습니다.

③ 예측 기반 운영 및 재고관리 최적화
피지컬 AI는 수요 예측 데이터를 기반으로 물류센터 내 작업 흐름을 능동적으로 재구성하고, 실시간 재고 데이터를 분석해 로봇 배치나 작업 순서를 자동으로 조정합니다. 기존 자동화 시스템이 고정된 스케줄에 의존했던 것과 달리, 피지컬 AI는 예측 정보와 실시간 데이터를 바탕으로 업무 우선순위를 동적으로 설계할 수 있습니다. 이를 통해 공급망 흐름을 원활하게 하고, 불필요한 재고를 줄이며, 다양한 변수에 민첩하게 대응할 수 있는 유연한 운영 체계를 구축할 수 있습니다.

④ 작업자와의 협업 환경 구축
피지컬 AI는 작업자의 동선이나 행동 패턴을 인식하고, 그에 맞춰 협업 타이밍을 조정하거나 반복 작업을 분담하는 등 유기적인 협력 환경을 조성합니다. 사람의 움직임과 상태를 실시간으로 반영해 위험 상황을 회피하고, 공동 작업이 필요한 경우에는 보조 역할을 수행하며 작업의 효율성과 안전성을 동시에 높입니다. 특히 고령자나 숙련도가 낮은 작업자에게는 부담을 줄여주는 보조 수단으로 작용할 수 있으며, 전반적인 피로도와 사고 위험을 줄이는 데 효과적입니다.

⑤ 설비 유지관리 및 시스템 안정성 향상
물류 운영의 연속성과 신뢰성을 높이기 위해, 피지컬 AI는 센서 기반의 이상 징후 감지와 머신러닝 기반 예측 분석을 통해 설비 상태를 사전에 진단하고 유지보수를 자동화합니다. 기존 시스템이 설정된 수치를 초과할 때만 알람을 제공했다면, 피지컬 AI는 데이터의 패턴과 맥락까지 분석해 비정형 이상도 조기에 포착할 수 있습니다. 이를 통해 예기치 못한 다운 타임을 줄이고 유지관리 비용을 절감할 수 있으며, 시스템의 수명과 안정성이 동시에 향상됩니다.

피지컬 AI를 마주한 기업들의 도전과제

피지컬 AI가 물류 산업의 미래를 이끌 핵심 기술로 주목받고 있지만, 실제 도입 과정에서는 해결해야 할 과제가 여전히 존재합니다.

우선, 초기 도입 비용 부담이 대표적입니다. 고성능 센서와 하드웨어, 이를 통합 운영할 시스템 구축에는 막대한 자금이 필요합니다. 특히 중소형 물류 기업은 투자 대비 수익을 명확히 예측하기 어려워 전체 시스템을 한 번에 전환하는 것이 부담으로 작용할 수 있습니다. 따라서 단계적 도입 전략이 필요하며, 우선순위가 높은 업무부터 적용해 효과를 검증하는 방식이 현실적입니다.

다음으로는 불완전한 데이터 환경입니다. 센서에서 발생하는 오류나 수집되어야 할 필수 정보의 누락, 그리고 데이터 수집 및 처리 과정에서의 실시간성 부족은 AI의 고도화된 의사결정을 방해하는 주요 원인이 됩니다.

마지막으로, 운영 및 에너지 관리 문제도 무시할 수 없습니다. 충전 인프라 부족, 부품 교체 주기의 비효율, 예지보전 시스템 미비 등은 장기적인 운영 안정성을 저해할 수 있습니다. 특히 AI 시스템은 높은 연산 처리로 인해 에너지 수요가 크기 때문에, 전체 물류 공정에 걸쳐 에너지 효율화 방안과 지속가능한 운영 체계를 함께 설계하는 것이 중요합니다.

디지털에서 피지컬로, 물류 혁신을 원한다면 피지컬 AI에 주목하라

이제 물류 산업의 경쟁력은 단순한 자동화 기술만으로는 유지되기 어렵습니다. 예측하고, 판단하며, 물리적 세계와 상호작용하는 ‘지능형 자동화’의 시대가 본격적으로 열리고 있습니다. 피지컬 AI는 이러한 전환의 핵심 기술로, 실제 환경에 최적화된 운영 전략을 가능하게 합니다.

선도 기업들은 이미 물류 AI의 무게중심을 디지털에서 피지컬로 이동시키고 있으며, 이는 단순 설비 투자에서 벗어나 운영 체계 전반을 재설계하려는 움직임으로 확장되고 있습니다. 아직 자동화 설비에 머물러 있는 기업이라면, 지금이 바로 전환을 고민해야 할 시점입니다. 피지컬 AI를 제대로 이해하고 전략적으로 도입한다면, 물류 산업의 혁신적 도약을 실현할 수 있을 것입니다.