AI의 적용 범위가 데이터 분석·의사결정 지원을 넘어 로봇·자율주행차·스마트 제조시스템·스마트가전 등 물리적 객체 제어로 확대되는 전환기에 진입
피지컬 AI는 물리적 환경을 인식하고 자율 판단 후 행동하는 지능형 시스템으로, 소프트웨어 중심 AI와 본질적으로 구별됨
위험의 성격이 정보 오류에서 사람·설비·차량·가정의 물리적 피해로 전환 → 규율 범위도 디지털 윤리를 넘어 물리적 안전·책임·인증으로 확대 필요
우리나라는 국가전략·예산 의지는 세계적 수준이나, 부처 분산과 AI 특화 전용 규율 공백이 겹쳐 '상용화 직전 단계'에서 병목 발생
즉, 기술의 문제가 아니라 제도의 문제 — 제도 병목이 곧 상용화 병목이라는 인식에서 국민제안 필요성 제기

(1) 국가전략·추진체계

디지털플랫폼정부 → 초거대 AI → 산업 AI → 국가 AI 전략 → AI 대전환으로 정책 빠르게 진화
피지컬 AI 7대 분야(로봇·자동차·선박·가전·드론·팩토리·반도체) 지정 등 방향은 명확
다만 분야별 주관부처 분산(산업부·국토부·과기정통부·중기부 등)으로 안전·데이터·책임 등 횡단 이슈에서 조정 공백 발생

(2) 법령·제도 정비 격차

로봇·자율주행: 전용법 보유(지능형로봇법·자율주행차법)했으나 AI 특화 안전기준·책임은 공백
스마트팩토리·스마트가전: 전용법 부재로 준용법에 의존, 더 취약
전 분야 공통으로 ① 인증 중복 ② 실증–제도화 단절 문제 상존

(3) 핵심 제도 공백 (현행 법령 기준)

AI 기본법: 고영향 AI 11개 분야에 피지컬 AI 미반영
개인정보보호법 제25조: 영상·생활데이터 수집·활용 제약으로 현장데이터 자산화 곤란
산업안전보건법: 1970년대 고정형 기계 전제 → 이동형·협동·휴머노이드 로봇 수용 불가
제조물책임법: AI SW·자동 업데이트(OTA) 결함의 책임 귀속 불명확
인증·표준: 부처별 인증 중복, 국제표준(ISO/IEC·UNECE) 연계 미흡

(4) 전문가 우선순위 평가 결과(최해옥 외, 피지컬AI 제도 현황 및 개선방향,과학기술정책연구원(재정경제부 수탁과제))

4대 분야 전문가 27명 평가 결과, 핵심 이슈가 모두 최우선(Q1) 영역에 79~96% 집중
영향력 최고: 데이터(4.19)·거버넌스(4.15) / 시급성 최고: 거버넌스·데이터(3.96)
분야별 1순위 병목은 차등: 로봇안전기준, 자율주행책임, 스마트팩토리·가전데이터

축 1. AI 안전거버넌스 (모든 정비의 상위 프레임)

AI 기본법 시행령에 피지컬 AI 위험도 분류 반영 방안
(가칭)피지컬 AI 산업진흥 근거 신설 및 범부처 협의체 구성 방안

축 2. 안전기준·인증 (현장 투입의 전제)

산업안전보건법상 AI 로봇용 안전 카테고리·리스크 어세스먼트 신설
물리적 위험을 포괄하는 통합 인증제 + AI 안전모듈·OTA 검증 도입 방안

축 3. 데이터 정책 (산업 경쟁력의 연료)

개인정보보호법상 학습용 데이터 특례 도입
마이제조데이터·국가 데이터트러스트 등 현장데이터 자산화 기반 마련

축 4. 사고책임 (신뢰·보급의 안전장치)

제조물책임법상 AI 결함·OTA 책임 귀속 규정 신설
자동차손해배상보장법 등과의 정합성 및 책임보험 의무화 검토

축 5. 국제표준 (시장 주도권의 출구)

ISO/IEC·UNECE 등 국제표준 연계 및 상호인정협정(MRA) 확대
민관 협력 표준화 거버넌스 구축 방안



4. 기대 효과

상용화 병목 해소: 입법·인증·데이터·책임·표준의 동시 정비로 '실증–제도화 단절' 극복
골든타임 내 제도 선점: 2027년 상반기 글로벌 상용화 경쟁 본격화 이전에 제도 기반 확보
산업 경쟁력 강화: 현장데이터 자산화·통합 인증으로 제조 강국 기반을 피지컬 AI 경쟁력으로 전환
국민 안전 제고: 물리적 위험에 대응하는 안전기준·책임체계 확립으로 사회적 수용성 확보
부처 협업 효율화: 5대 축 통합 거버넌스로 분산된 정책 역량을 결집, 정책 일관성 확보
국제표준 주도권 확보: 국제표준 연계를 통해 수출 시장 진입장벽을 산업 주도권으로 전환