[The LENS 2026-13] 피지컬 AI 경쟁력 확보를 위한 주요국 정책 동향: 미국·중국·EU의 로봇 분야 정책 비교 분석

[분석 목적]

 - 피지컬 AI의 전략적 중요성이 커지면서, 주요국은 차세대 성장 동력과 국가 경쟁력 확보를 위해 피지컬 AI 육성을 주요 정책 의제로 채택

 - 본 보고서는 AI 기술과 정책을 주도해 온 미국, 중국, EU의 피지컬 AI 정책 방향과 추진 수단을 비교·분석하여 시사점 도출

[분석 대상]

 - ’26년 10월 기준 미국, 중국, EU 3개 국가·지역의 정책과 법안을 검토하여 정책 기능에 따라 분석

 - 국가별 정책을 구체화한 분야와 추진 수준이 다르므로, 분야별 목표 설정, 실행 수단 마련, 실제 이행 여부 등을 종합적으로 고려하여 각국 정책의 특징과 한계를 비교

  ※ (분석 범위) 피지컬 AI의 다양한 적용 분야 중 주요국의 정책적 관심과 산업 육성 노력이 집중되는 AI 로봇을 중심으로 분석

[분석 체계]

 - ①전략·거버넌스, ②연구·인프라, ③산업 지원, ④표준·안전, ⑤통상·경제안보의 5개 분야로 유형화하여 분야별 비교·분석

[분석 결과]

①전략·거버넌스

 - 3개 국가·지역 모두 상위 정책에 피지컬 AI를 반영하나, 특화 정책의 유무와 실행 주체 간 역할 분담에서 차이가 있음

 - 중국은 국가 최상위 계획·지침으로 육성 방향을 구체화한 반면, 미국과 EU는 범용 AI 전략의 일부로 로봇 과제를 설정

 - 중국은 중앙정부가 특화 지침·과제 제시 및 중앙·지방 간 이행을 점검하는 반면, 미국은 정책 권고 자문위원회를 법안으로 논의 중이며, EU는 로봇 도입 촉진에 민관 협력체계를 활용

②연구·인프라

 - 3개 국가·지역 모두 실제 환경 시험·훈련 기반을 지원하나, 인프라 구축 목적과 연구개발 지원 방식에서 차이를 보임

 - 미국은 기초연구·차세대 하드웨어 탐색과 자율실험실 등 과학 연구 활용에, 중국은 훈련장·데이터셋 기반 로봇 학습 역량 강화에, EU는 실환경 기술 검증과 시장 이전에 중점

 - 미국과 EU는 기초연구·응용·검증으로 이어지는 단계별 지원 구조를 갖춘 반면, 중국은 핵심 기술군을 정해 연구 과제와 데이터·훈련 환경 구축을 동시에 추진

③산업 지원

 - 중국은 정부·기업이 현장 훈련 사업으로 수요처 발굴과 실증을 연계하고, 미국은 공급 측의 현장 적용 기술을 지원하며, EU는 회원국 사업을 통해 현장 도입을 추진

 - 미국은 기술개발 지원과 생산설비 금융으로 개발·양산 단계를, 중국은 정부 기금과 현장 적용 사업으로 시장 진입 단계를, EU는 성장 금융과 공동 시험·실증 시설로 기업 지원

④표준·안전

 - 미국과 중국은 로봇 특화 평가·표준을 개발하는 반면, EU는 수평적 안전·책임 법령을 정비하여 성능 검증과 위험관리 수단에서 차이를 보임

 - 미국은 로봇 성능 측정·평가에, 중국은 기술·제품 표준화와 로봇 관리 체계 구축에, EU는 안전·책임·보안 요건의 법제화에 중점

 - 미국과 중국의 자발적 표준은 기술 변화에 유연하나 구속력이 제한적이고, EU의 법령은 구속력이 높으나 세부 기준 마련에 시간 소요

⑤통상·경제안보

 - 미국과 EU는 로봇을 경제 안보 관리 대상에 포함하되 개입 대상과 방식이 다르며, 중국은 로봇 대상 조치 없이 소재 공급망을 통해 영향을 미침

 - 미국은 장비 인증·수입·투자·조달 전반에서 외국산 로봇 제품을 직접 규제하는 반면, EU는 핵심 기술 투자 심사와 원자재 확보로 역외 의존 위험을 간접 관리

 - 중국의 희토류·영구자석 수출통제는 로봇 직접 대상은 아니나, 미국과 EU의 부품 조달 다변화 정책의 배경으로 작용

[정책적 시사점]

 - (분산된 정책의 연계와 집중) 기존 정책·사업을 종합 점검하고, 우선 육성 분야를 중심으로 부처별 과제와 재원을 연계하여 구심점 역할을 하는 조정 체계 마련 필요

 - (공통 기반 기술의 연구 성과 축적) 공통 기반 기술 연구를 지속 지원하고, AI 모델·알고리즘 등 성과를 공유·재사용하여 다양한 로봇과 적용 환경으로 확산하는 체계 마련 필요

 - (실증 인프라의 공동 활용 기반 확보) 개별 기업이 구축하기 어려운 훈련·실증시설의 공동 활용을 확대하고, 데이터 축적·공유·재사용 체계를 마련해 실증 성과 확산 지원이 필요

 - (피지컬 AI 성능·안전 표준화 대응) 핵심 성능·안전에 관한 시험·평가 역량을 확보하고, 국제표준 개발에 선제적으로 참여하여 국내 기술과 산업계의 요구가 반영되도록 지원 필요

 - (핵심 부품·소재의 공급망 안정성 확보) 피지컬 AI가 다양한 핵심 부품·소재에 의존하는 만큼, 주요국 규제 변화와 공급망 취약성을 사전 점검하고 안정적 조달과 공급선 다변화 추진 필요

[작성 및 문의]

인공지능정책실 미래전략팀 

오연주 수석연구원 (053-230-1295, oyeonj@nia.or.kr), 배고은 선임연구원 (053-230-1292, euni@nia.or.kr), 윤정영 선임연구원(053-230-1283, jy108@nia.or.kr)