[이번 주 AI가 던진 미래의 신호] AI가 현실의 일을 맡기 시작하면서 ‘사람의 일’의 경계가 바뀌고 있다.   중국에서는 로봇과 드론이 순찰하고 교통을 관리하며 경찰의 새로운 동료가 되고 있다. 싱가포르 공공의료에서는 1만2천 개가 넘는 AI Agent가 진료 준비와 처방 지원, 후속진료 관리에 참여하고 있다. 중국 SF Holding에서는 1만5천 개의 AI Agent가 자동화창고와 로봇, 자율주행차량과 연결돼 실제 물류망을 움직이고 있다. 이 변화의 본질은 AI의 성능 향상에 있지 않다. Digital Agent와 Physical AI가 사람과 함께 실제 업무를 나누어 수행하는 새로운 운영체계가 만들어지고 있다는 데 있다. 사람은 모든 일을 직접 처리하는 역할에서 벗어나 예외상황을 판단하고, 책임을 지며, 여러 AI와 로봇을 지휘하는 역할로 이동하게 된다.   AI 시대의 진짜 변화는 사람을 AI로 바꾸는 것이 아니라, 사람·Digital Agent·Physical AI가 함께 일하는 새로운 조직을 만드는 데서 시작되고 있다.   미래학자 이경상 책임교수 godo@kaist.ac.kr "© 2026 [남다른 미래의 창]. All rights reserved. 본 자료의 저작권은 [남다른 미래의 창]에게 있습니다. 저작권자의 명시적 동의 없이 본 자료의 전부 또는 일부를 편집, 복제, 배포, 전송하는 행위는 저작권법에 의해 엄격히 금지되며 법적 처벌을 받을 수 있습니다."

 

[Future Signal #1] 

Physical AI가 경찰의 새로운 동료가 되고 있다

대표 뉴스 - 8월 20일 | 중국 항저우, 로봇 교통경찰 15대 거리에 투입, 17만 건 이상 경고 - 8월 20일 | 대한민국, 인천공항 드론 테러 대응훈련에 사족보행 로봇 투입 - 7월 21일 | 중국 선전,  로봇·무인차·로봇개·드론을 결합한 ‘로봇 경찰팀’ 운영 - 6월 8일 | 대한민국,  경찰청, 사족보행 로봇 6대 도입 위한 공급계약 체결 - 5월 22일 | 싱가포르, 드론·순찰로봇·무인정을 연결한 무인 치안체계 확대

 

경찰의 새로운 동료로 AI와 로봇이 등장하고 있다. 지금까지 경찰의 AI 활용은 CCTV 영상에서 범죄와 위험을 탐지하거나 데이터를 분석하는 데 집중돼 있었다. 최근에는 로봇과 드론이 현실 공간을 직접 이동하며 순찰하고, 감지하고, 경고하고, 위험한 현장에 먼저 들어가는 Physical AI로 역할이 확대되고 있다.

 

중국 항저우에서는 지난 5월부터 15대의 T2 로봇 교통경찰이 실제 도로에서 근무하고 있다. 오전 7시부터 오후 6시까지 자율적으로 이동하며 카메라와 레이더로 헬멧 미착용과 정지선 위반 등을 찾아내 현장에서 경고한다. 지금까지 17만 건 이상의 위반에 대해 경고를 수행했고 일부 교통위반은 월별 40% 이상 감소했다. 현재 3개 성 8개 도시에서 약 50대가 운영되고 있으며 연말에는 약 200대까지 확대될 전망이다. 

선전에서는 한 단계 더 나아가고 있다. 7월부터 교통경찰 로봇뿐 아니라 무인 순찰차·사족보행 로봇·드론을 하나의 지능형 경찰팀으로 묶어 운영하기 시작했다. 교차로의 로봇은 교통을 지휘하고 위반자를 경고하며, 무인차와 로봇개는 도로를 순찰하면서 위반행위를 인식·기록한다. 드론은 상공에서 사고 현장을 확인하고 증거를 수집한다. 한 대의 로봇을 사용하는 단계에서 여러 Physical AI가 역할을 나누어 협업하는 단계로 발전하고 있는 것이다.

 

한국에서도 변화가 시작됐다. 경찰청은 지난 6월 사족보행 로봇 6대 도입을 위한 공급계약을 체결했다. 폭발물·화재·화학물질 등 경찰관이 직접 들어가기 위험한 장소를 먼저 탐색하고 현장정보를 전달하는 것이 주요 역할이다. 8월 20일 인천공항에서 실시된 드론 테러 대응훈련에서도 사족보행 로봇이 가상의 불법 드론에 장착된 폭발물을 처리하는 시연이 이뤄졌다. 중국이 교통관리와 일상적인 순찰업무까지 로봇의 역할을 확대한다면, 한국은 우선 사람에게 위험한 업무를 로봇에게 맡기는 방식으로 활용 영역을 넓히고 있다.

 

이렇듯 로봇은 순찰·감시·탐지·경고·정보수집·위험지역 정찰처럼 반복적이고 장시간 수행해야 하거나 사람에게 위험한 업무를 맡고 있다. 반면 체포와 처벌, 강제력 행사, 예외상황 판단과 최종적인 법적 책임은 인간 경찰에게 남아 있다. 항저우의 로봇 교통경찰에도 체포권은 없다.

따라서 로봇 경찰의 등장을 단순한 ‘인간 경찰의 대체’로 보는 것은 변화의 본질을 놓치는 것이다. 앞으로의 치안 현장에서는 한 명의 경찰관이 AI CCTV와 드론, 순찰로봇, 로봇개, 무인차량에서 들어오는 정보를 통합해 판단하고 필요한 경우 직접 개입하는 방식이 확대될 가능성이 크다.

 

미래학자 Insight

이 변화는 경찰 조직의 운영방식도 바꿀 것이다. 앞으로 필요한 것은 로봇 경찰관 한 대를 도입하는 것이 아니라 인간 경찰과 AI, 로봇의 역할과 권한, 지휘체계를 새롭게 설계하는 것이다. 경찰관의 새로운 역량 역시 직접 모든 현장을 감시하는 능력에서 여러 Physical AI가 보내오는 정보를 판단하고 지휘하는 능력으로 확대될 것이다.

미래의 경찰은 인간 경찰을 로봇으로 바꾸는 조직이 아니라, 인간 경찰과 AI·로봇이 하나의 팀으로 일하는 조직이 될 것이다.

 

특히 주목할 곳은 중국이다. WSJ는 중국이 올해 상반기 글로벌 휴머노이드 로봇 출하량의 약 90%를 차지했다고 보도하며, NVIDIA의 경우도 미국의 첨단 GPU 수출규제에도 불구하고 로봇·자동차용 반도체와 소프트웨어를 통해 중국 Physical AI 생태계와 깊게 연결돼 있다고 전했다.

 

[Future Signal #2] 

공공의료 AI가 ‘기록하는 AI’에서 ‘진료과정을 함께 수행하는 AI’로 진화하고 있다

 

대표 뉴스 - 08.24 | 싱가포르 보건부·Synapxe — 공공의료 Agentic AI 플랫폼 AgentSea, 의료진이 만든 AI Agent 1만2천 개 돌파  - 08.24 | FDB × Tebra — 의사–환자 대화에서 처방전을 준비하는 AI Prescribing Agent 첫 상용 배치  - 08.24 | Aspire Dermatology·ModMed — AI Scribe로 기록시간 60~80% 감소, 의료진의 하루 진료 환자 수 20~50% 증가  - 08.25 | C.D. Howe Institute·Canada Health Infoway — 캐나다 AI Scribe, 1,150만 건 이상 진료에 활용·의료진 약 70% 행정부담 감소

 

의료 AI의 역할이 달라지고 있다. 지금까지 의료 AI는 의사와 환자의 대화를 기록하거나 진료내용을 요약하고, 의료진이 필요한 정보를 찾도록 돕는 역할이 중심이었다. 최근에는 여기서 한 걸음 더 나아가 진료를 준비하고, 처방전을 만들고, 검사와 후속진료를 챙기는 단계로 들어서고 있다.

 

가장 주목할 곳은 싱가포르이다. 국가 HealthTech 기관 Synapxe는 공공의료 전체가 함께 사용하는 AI 플랫폼 AgentSea를 만들었다. 의료진이 이 플랫폼에서 만든 AI Agent는 이미 1만2천 개를 넘어섰다. 환자가 진료실에 들어오기 전에 과거 병력과 현재 치료계획, 아직 받지 않은 검사와 후속조치 등을 찾아 의사에게 요약해 주는 Agent도 실제 사용되고 있다.

 

싱가포르 보건부는 이러한 변화를 “AI as Assistant 에서 AI as Actor로”, 즉 ‘도와주는 AI에서 실제 일을 수행하는 AI로의 변화’라고 설명했다.

 

캐나다에서는 진료내용을 자동으로 기록하는 AI Scribe가 1,150만 건 이상의 진료에 사용됐고, 의료진의 약 70%가 행정부담이 줄었다고 발표했다. 미국 Aspire Dermatology에서는 진료 후 기록시간이 5~6분에서 1~2분으로 줄면서 의료진 한 명이 하루에 진료할 수 있는 환자 수가 20~50% 증가했다. AI가 절약한 시간이 실제로 더 많은 환자를 돌볼 수 있는 시간으로 바뀐 것이다.

 

AI는 이제 기록을 넘어 처방 과정에도 들어오고 있다. FDB와 Tebra의 AI Prescribing Agent는 의사와 환자의 대화를 이해해 약품과 용량, 복용방법까지 갖춘 처방전을 미리 만들어 준다. 다만 최종 처방은 의사가 확인하고 승인한다. AI가 더 많은 일을 수행하더라도 환자의 생명과 안전에 관한 최종 판단은 의료진에게 남기는 구조이다.

 

앞으로는 AI를 몇 개 도입했느냐보다 환자의 치료결과가 좋아졌는지, 의료진의 부담이 줄었는지, 더 많은 환자를 돌볼 수 있게 됐는지가 중요한 평가기준이 될 가능성이 크다.

 

미래학자의 Insight

지금까지 의료는 대체로 환자가 병원에 와야 시작되는 서비스였다. 진료가 끝나고 병원 문을 나서면 다음 예약까지 환자가 치료계획을 제대로 따르고 있는지, 검사를 받았는지, 약을 잘 복용하는지를 의료진이 계속 확인하기 어려웠다.

 

AI Agent의 등장은 이 구조를 바꿀 가능성이 있다.

AI가 환자의 기록을 읽고 끝나는 것이 아니라 진료 전에 준비하고, 진료 후 해야 할 일을 확인하고, 검사를 놓친 환자를 찾아내고, 필요한 순간 의료진에게 알려주는 역할까지 맡게 되면 의료는 ‘병원에서 진료하는 서비스’에서 ‘환자의 치료과정을 계속 관리하는 서비스’로 바뀔 수 있다.

 

그렇다면 미래 의료의 경쟁력도 달라진다. 좋은 병원과 많은 의사를 확보하는 것만으로는 충분하지 않다. 한정된 의료인력이 AI와 함께 더 많은 환자를 지속적으로 돌볼 수 있는 시스템을 만드는 능력이 중요해진다.

 

의료 AI의 미래는 의사를 대신하는 데 있지 않다. 환자가 병원을 떠난 뒤에도 의료가 계속되게 만드는 데 있다.

 

 

이주의 AX 성공사례 | 충격적 중국 SF Holding의 물류 혁신 성과

1만5천 AI Agent가 중국의 거대한 물류망을 움직이고 있다

 

 

SF Holding은 중국의 대표적인 종합 물류기업이다. 우리에게는 SF Express(순펑, ·顺丰)라는 이름으로 더 익숙하다. 특급배송부터 화물운송, 창고, 콜드체인, 국제물류, 공급망 관리까지 운영하는 아시아 최대 규모의 종합 물류기업이다.

 

8월 28일 발표한 2026년 상반기 실적에서 가장 눈에 띄는 것은 매출보다 AI Agent 1만5천 개라는 숫자다. 2025년 말 5천 개 이상에서 불과 반년 만에 약 세 배로 늘었다. 이 Agent들은 고객응대와 영업뿐 아니라 물류망 계획, 주문이행, 창고 운영, 배송과 행정업무 등 실제 물류 가치사슬 곳곳에 배치돼 있다.

 

핵심 성과

AI Agent 약 1만5천 개 | Sorting 효율 7.4%↑ | 직원 업무시간 하루 1.5시간↓ | 자동화 Transfer Center 효율 3배 증가

 

AI가 화면 속에서만 일하는 것도 아니다. SF는 9개의 완전자동화 ‘Lights-out Warehouse’를 운영하고 있으며, 물류센터에는 약 2,400대의 AGV와 로봇팔 등이 투입돼 있다. 간선과 단거리 운송에는 1,400대 이상의 자율주행 트럭을 운영하고 있다. 자동화와 AI를 적용한 일부 창고에서는 고객사의 재고비용도 10~20% 절감하고 있다. 직원들의 업무시간을 하루 1.5시간이나 감소시켰다.

 

더 중요한 것은 이러한 기술이 실제 경영성과로 이어지고 있다는 점이다. 2026년 상반기 매출은 1,555억 위안, 조정 순이익은 50억 위안으로 전년 대비 9.3% 증가했다. 물동량 증가가 0.2%에 그친 상황에서도 이익이 증가했다는 점에서 AI·자동화와 운영 최적화가 비용과 생산성을 개선하는 수단으로 자리 잡고 있음을 보여준다. 회사는 AI 활용으로 상반기 10억 위안 이상의 추가 매출을 창출했다고 밝혔다. 

 

왜 중요한가

SF의 혁신은 AI Agent를 많이 만들었다는 데 있지 않다.

Digital Agent가 계획하고, AI가 배차하며, 자동화창고가 처리하고, 로봇과 무인차량이 상품을 움직이는 하나의 물류 운영체계를 만들고 있다는 데 있다.

지금까지 기업의 Agentic AI는 문서작성, 고객응대, 코딩 등 주로 화면 속 지식업무에 머물렀다. SF에서는 Digital Agent가 실제 창고·차량·로봇과 연결된다.

Agentic AI와 Physical AI가 하나의 산업 운영체계에서 결합되기 시작한 것이다.

 

 

미래학자의 Insight

SF Holding에서 주목해야 할 점은 1만5천 개의 디지털 노동력과 수천 대의 물리적 자동화 설비가 인간과 함께 하나의 실제 물류망을 움직이기 시작했다는 것이다. 중국의 물류혁신은 ‘사람을 로봇으로 바꾸는 자동화’를 넘어, 사람·Digital Agent·Physical AI가 하나의 팀으로 일하는 새로운 산업 운영모델로 빠르게 이동하고 있다.

 

물류기업의 경쟁 공식도 달라질 가능성이 크다.

과거에는 더 많은 차량·창고·배송인력을 확보하는 것이 규모의 경쟁력이었다. 앞으로는 동일한 물류자산을 AI Agent와 Robot Fleet이 얼마나 지능적으로 움직이게 하느냐가 생산성을 좌우할 수 있다.

이는 물류산업이 단순 자동화를 넘어 ‘자율적으로 움직이는 공급망(Autonomous Supply Chain)’으로 진화하는 출발점이다.

 

[지방정부티비유=미래학자 이경상]