현황: 조선소에 투입되는 피지컬 AI
2026년 9월 18일 현재, HD현대는 조선소에 AI와 로봇을 결합한 자동화 체계를 적용하고 있다. 핵심은 정해진 좌표를 반복하는 산업용 로봇을 넘어, 작업 대상을 인식하고 경로와 작업 조건을 스스로 판단하는 ‘AI 숙련공’을 구현하는 데 있다.
피지컬 AI는 디지털 공간에서 정보를 처리하는 생성형 AI에 물리적 실행 능력을 부여한 개념이다. 송영훈 HD현대로보틱스 솔루션개발부문 상무는 이를 “비정형 현장을 스스로 인지하고 판단해 실제 작업까지 수행하는 AI 기반 자동화 운영 체계”로 정의한다.
올해로 AI 등장 70년을 맞은 가운데, 피지컬 AI는 휴머노이드 로봇과 자율주행차뿐 아니라 조선·제조 현장의 생산 방식까지 바꾸는 기술로 주목받고 있다.
원인: 조선소가 피지컬 AI의 시험대인 이유
조선소는 자동차 공장처럼 동일한 부품이 같은 위치로 반복 공급되는 환경이 아니다. 선박 블록의 위치와 형태가 달라지고, 용접 이음새의 간격과 작업 자세도 일정하지 않다. 바람, 비, 먼지, 온도 변화까지 작업 조건에 영향을 준다.
기존 로봇은 고정된 지그와 사전에 입력된 동선을 정확히 수행하는 데 강점이 있다. 그러나 조선소에서는 전날의 조건이 다음 날 반복된다는 보장이 없다. 따라서 정해진 답을 빠르게 실행하는 자동화만으로는 대응에 한계가 있다.
이 때문에 HD현대가 추진하는 피지컬 AI의 핵심 기능은 다음 세 가지로 정리된다.
- 인지: 작업 대상과 현장 상태를 파악한다.
- 판단: 상황에 맞는 이동 경로와 작업 조건을 선택한다.
- 실행: 로봇이나 장비가 실제 작업을 수행한다.
이는 단순한 로봇 도입보다 데이터와 현장 대응 능력을 결합하는 제조 AX로의 전환에 가깝다.
시장 흐름과 거시 요인
뉴스에서 금리, 환율, 수주 규모, 투자액 같은 구체적인 거시지표는 제시되지 않는다. 따라서 피지컬 AI 도입이 특정 금리 수준이나 환율 변동 때문에 발생한다고 단정하기는 어렵다.
다만 현재 이슈의 산업적 위치는 분명하다. 한국 경제가 첨단제조 경쟁력을 바탕으로 지속 가능한 성장엔진을 확보해야 하는 상황에서, 피지컬 AI는 디지털 지능을 생산 현장의 작업 능력으로 연결하는 기술로 제시된다. 조선소의 비정형성은 기술 난도가 높은 만큼, 이곳에서 축적되는 인지·판단·실행 역량은 제조 자동화의 적용 범위를 넓히는 기반이 될 가능성이 있다.
전망: ‘대체’보다 ‘협업’에 가까운 변화
피지컬 AI의 전망은 로봇이 모든 작업을 즉시 대체하는 방향보다, 사람이 수행하던 까다로운 작업을 보조하고 반복·위험 공정의 안정성을 높이는 방향에서 먼저 구체화될 가능성이 크다. HD현대가 피지컬 AI를 ‘일하는 AI’이자 ‘AI 숙련공’으로 설명하는 이유도 여기에 있다.
실무자는 로봇 도입 여부를 판단할 때 로봇의 속도만 볼 것이 아니라 다음 항목을 점검할 필요가 있다.
- 현장 변화가 발생해도 작업 대상을 인식하는가
- 경로와 조건을 스스로 판단하는가
- 판단 결과가 실제 용접 등 작업 실행으로 이어지는가
이 세 기준을 충족하는지가 기존 자동화와 피지컬 AI를 구분하는 핵심 지표다.
결론
HD현대의 피지컬 AI 조선소 구상은 비정형 제조 현장에 인지·판단·실행을 결합하려는 시도다. 금리나 환율 같은 거시지표와 직접 연결된 수치는 아직 뉴스에 제시되지 않지만, 조선소의 복잡한 작업 환경은 이 기술의 현실성을 검증하는 중요한 시험대가 되고 있다.
독자는 다음 세 가지를 확인하면 된다.
- HD현대 로봇이 어떤 작업 대상 인식 기능을 적용하는지 살핀다.
- 사전 입력 방식과 자율 판단 방식의 차이를 구분한다.
- 실제 현장 작업까지 연결되는 실행 성과를 지속적으로 확인한다.
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