비즈니스AI│DBR

강의 개요

본 과정은 생성형 AI(LLM)의 한계를 넘어, 인공지능의 지능이 물리적 실체와 결합하는 'AI 2.0' 시대를 준비하기 위한 전략 교육입니다.
가상 세계에 머물던 AI가 어떻게 로봇, 자율주행차와 만나 현실의 문제를 해결하는지 그 핵심 원리와 산업별 혁신 사례를 다룹니다.
2026년 현재 국가 전략 자산으로 부상한 Physical AI의 패권을 이해하고, 변화하는 업무 환경에서 인간이 수행해야 할
'오케스트레이터'로서의 역량을 함양할 수 있습니다.

이런 분들께 추천합니다

Physical AI 및 로보틱스 등 최신 AI 기술 트렌드를 파악하고자 하는 임직원

자율 제조, SDV, 스마트 물류 등 산업 현장의 디지털 전환(DX)을 추진하는 실무자 및 관리자

AI와 로봇이 공존하는 미래 작업 환경에서 새로운 업무 정의와 협업 전략이 필요한 기획자

학습 목표

1. Physical AI의 등장 배경과 인지-판단-행동 모델 및 디지털 트윈의 역할을 설명할 수 있습니다.

2. On-Device AI와 Edge AI의 기술적 중요성과 모델 경량화 원리를 이해합니다.

3. 모빌리티, 제조, 서비스 등 주요 산업에서 Physical AI가 가져올 구조적 변화를 분석할 수 있습니다.

이 강의만의 특별함

[생성형 AI를 넘어 ‘Physical AI’까지 연결하는 차세대 AI 전략]
생성형 AI와 LLM 중심의 현재를 넘어 로봇, 자율주행, 스마트팩토리 등 현실 세계에서 작동하는 AI의 진화 방향과 새로운 비즈니스 기회를 함께 이해할 수 있습니다.

[2026년 글로벌 산업 패러다임 변화에 초점]
미국·중국·빅테크 기업들이 주도하는 Physical AI 경쟁 구도를 분석하고, 제조·모빌리티·서비스 산업 전반에 나타날 구조적 변화를 전망합니다.

[디지털 트윈·Edge AI·온디바이스 AI까지 실무 중심 해설]
Physical AI 구현에 필요한 핵심 기술과 실제 적용 사례를 통해 관리자·기획자·실무자가 현업에서 활용할 수 있는 전략적 인사이트를 제공합니다.

강사소개

양석환

부경대학교 컴퓨터공학과 박사

AiDALab 대표
동국대학교 전문 연구원
전) 엑셈 시스템 설계/기술연구
전) 코맥스 시스템 설계/기술연구

커리큘럼

챕터 1
1강	Physical AI 패권 전쟁의 시작	19:49
2강	Physical AI 기본원리 : 뇌와 몸의 결합, 어떻게 작동하나?	17:13
3강	Physical AI의 기술 : On-Device AI와 Edge AI	15:32
4강	모빌리티의 진화: 자동차에서 로봇으로	16:30
5강	제조 혁신: 자율 제조와 스마트 팩토리	12:27
6강	일상의 변화: 휴머노이드와 서비스 로봇	18:11
7강	산업 지형의 변화와 미래 대응	13:27
8강	Physical AI 사고방식 훈련	22:52

듣는 DBR 브리핑

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