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표제지 1

목차 4

요약 6

Ⅰ. 서론 8

1. 연구 목적과 필요성 8

2. 연구 내용과 범위 9

Ⅱ. 본론 10

1. 기술적 진화 로드맵: 생성형에서 피지컬 AI까지 10

1) AX의 3단계 진화 모델 10

2) 피지컬 AI의 기술적 핵심: 체화된 인지(Embodied Cognition) 13

2. 글로벌 빅테크의 피지컬 AI 패권 경쟁 현황 15

1) NVIDIA: AI의 파운드리이자 두뇌 15

2) Tesla: 압도적 데이터와 양산 능력 17

3) Figure AI & BMW: 현장 투입의 성공 방정식 17

3. 국내외 산업별 AX 적용 사례와 시사점 18

1) 자동차/제조: 현대자동차그룹의 피지컬 AI 주도 18

2) 조선/해양: HD 현대의 자율운항과 스마트 야드 20

3) 제조 AX: 스마트 팩토리 22

4) 제조 AX 2: 완전 자동화 공장(Xiaomi 다크 팩토리) 25

5) 철강/소재: 포스코(POSCO)의 지능형 제철소 27

6) 유통 및 물류 산업: Amazon의 촉각 기반 로봇 Vulcan 28

7) 금융 산업: 운영 효율화와 위험 관리의 고도화 29

8) 헬스케어 산업: 의료 진단 및 신약 개발 고도화 31

9) 농식품 산업: 안정적 생산성 및 지속가능성 추진 32

4. 글로벌 AX 전략 비교와 국내 함의 34

1) 글로벌 AX 전략 비교 34

2) 국내 산업에 대한 AX 함의 37

3) 국내 정책 로드맵 및 전략적 제언 39

Ⅲ. 결론 45

1. 요약 및 시사점 45

2. 구조적 과제 46

3. 정책 제언 47

참고문헌 49

판권기 3

표목차 5

〈표 1〉 기존 자동화와 피지컬 AI의 비교 14

〈표 2〉 Figure 02의 성과 18

〈표 3〉 현대차 그룹의 피지컬 AI 협력 구조 20

〈표 4〉 HD 현대의 AX 예시 21

〈표 5〉 산업 현장 관점에서의 AX 유형화 35

〈표 6〉 주요 국가 간 AX 정책 및 전략 비교 36

그림목차 5

〈그림 1〉 HD 현대의 산업 현장 AX 적용 21

〈그림 2〉 Honeywell의 Forge 플랫폼 24

〈그림 3〉 중국 Xiaomi 완전 자동화 공장(다크 팩토리) 26

〈그림 4〉 금융권 MCP/A2A 활용 예시 30

〈그림 5〉 John Deere 농기계 장비 및 See & Spray 34

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