AI 도시 구현을 위한 도시 정책 혁신 방안
: 에이전틱 AI와 피지컬 AI를 중심으로

【 핵심 요약 】

01. AI의 확산과 도시 정책 전환의 필요성

■ AI 확산과 도시 정책 환경의 변화

에이전틱 AI와 피지컬 AI의 확산은 도시 운영체계와 공간구조의 재편을 요구하고 있으며, 이에 대응하는 도시 정책의 전환이 필요한 시점임.

• AI는 추론 비용 하락과 모델 접근성 확대를 통해 도시 계획·행정·서비스 전반에서 실제로 구현되는 단계에 진입하였으며, 데이터센터와 전력 수요 증가 등 새로운 도시 인프라 문제를 동반함
• 특히 자율주행차, 드론, 휴머노이드 로봇, 확장현실(XR) 기반 인터페이스 등은 도시 공간에서 직접 이동·작동하는 물리적 행위 주체로 등장
• AI 확산은 단순한 기술 고도화가 아니라 도로·보행·물류·시설관리 등 도시 공간의 이용 방식과 안전 기준, 책임 구조, 거버넌스 설계 전반의 재검토를 요구함
• AI 도시의 도시 정책 과제는 기술 도입 여부를 넘어 인간과 AI의 공존을 전제로 제도·공간·인프라를 어떻게 재설계할 것인가에 초점을 둘 필요가 있음

■ 국내외 AI 동향과 정책

해외 주요국은 AI 확산에 대응하여 규제와 실증, 활용 촉진을 병행하는 방향으로 정책을 전환함.

국내에서도 AI 관련 법률·전략·국정과제가 빠르게 구체화되며 AI 도시 구현 기반이 형성되는 중임.

• 국가인공지능전략위원회 운영과 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법」 제정을 통해 범정부 AI 정책의 총괄·조정 기반이 마련됨
• 국정과제로 지정된 K-AI 시티는 거주·생활 공간에서 AI를 실증·확산하는 AI 특화 도시 모델의 조성·확산을 목표로 하며, 대한민국 인공지능 행동계획에서는 지역 AX 전략의 핵심 과제로 5극 3특 K-AI 특화 시범도시 조성 및 대표 AI 융합도시 육성을 제시함
• 기존 스마트도시 정책인 국가시범도시는 자율주행 등 선도적 기술 실증을 포함한 국가 차원의 전략 사업이었으나, 도시 전체 운영체계 전환보다는 서비스 패키지 구성에 초점이 맞춰져 피지컬 AI 확산에 대응한 도시 공간전략으로 발전하는 데 한계가 존재함

■ 스마트도시와 AI 도시의 개념적 차별성

■ AI 도시가 보여주는 새로운 정책 과제: 자동화에서 실체화로

도시 인공지능은 정보 인지를 넘어 생성, 에이전틱 AI 기반의 자율적 운영, 피지컬 AI 기반의 물리적 실행 단계로 고도화됨.

• AI는 도시의 상황을 인지·분석하는 수준을 넘어 행정·계획을 생성하고 운영을 자동화하며, 자율주행·로봇·드론 등을 통해 물리적으로 실행하는 단계로 확장됨
• 이는 AI가 도시를 보조하는 도구가 아니라 도시 운영과 공간에서 직접 작동하는 주체로 전환되고 있음을 의미함

이러한 변화는 도시 운영·도시 공간·도시 정책 차원의 새로운 과제를 발생시킴.

02. AI 기반 도시 혁신과 쟁점: 에이전틱 AI와 피지컬 AI

■ 도시 인공지능의 발전 단계: 인지형-생성형-에이전틱-피지컬 AI

도시 인공지능은 인지형 AI에서 생성형 AI, 에이전틱 AI, 피지컬 AI로 단계적으로 고도화되고 있으며, 특히 에이전틱 AI와 피지컬 AI 단계가 도시 운영과 공간구조에 본질적 변화를 가져올 것으로 전망됨.

• 인지형과 생성형 AI가 도시 상황 파악과 정보 생성에 초점을 둔다면, 에이전틱 AI는 도시 운영에 대한 자율적 판단·실행으로, 피지컬 AI는 도시 공간에서의 물리적 행동으로 확장되는 질적 전환에 해당함
• 도시 정책의 새로운 대응을 요구하는 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 AI 도시 구현의 핵심 축으로 부상하고 있음

■ 에이전틱 AI와 도시 운영의 자동화

■ 피지컬 AI 확산과 공간·인프라 재편

피지컬 AI의 확산은 도시 서비스 고도화를 넘어 공간구조 재편을 촉진함.

• 피지컬 AI는 자율주행차, 로봇, 드론 등이 도시 공간에서 직접 이동·작동하는 단계로, 도시 운영의 디지털 고도화를 넘어 물리적 공간 변화를 수반하는 전환점에 해당함
• 자율주행차, 로봇, 드론 등은 도로·보행·물류·공공시설의 설계와 운영 원리를 변화시킬 가능성이 크며, 나아가 통근·소비·물류 행태의 변화를 통해 생활권 구조와 상업·업무 공간 수요에도 영향을 미칠 수 있음
• 이에 따라 중심업무지구의 기능 복합화, 도심 외곽 상업·업무 시설의 용도 전환, 수요·시간대 기반의 탄력적 공간 운영 전략 검토 필요

피지컬 AI의 확산은 산업입지와 배후공간의 재조정을 수반할 가능성이 있음.

• 다크 팩토리와 같은 무인·자동화 생산 확대는 산업지구의 입지 논리, 고용 유발구조, 배후 편의시설 수요를 변화시킬 수 있음
• AI와 기계가 작동하는 운영 공간이 확대될 경우, 도심 산업단지와 배후 산업단지 간 역할 재편, 도시 구조 재조정이 촉진될 가능성 존재
• 디지털트윈은 에이전틱 AI의 대안 시뮬레이션과 피지컬 AI의 사전 학습·안전성 검증을 동시에 지원하는 핵심 인프라로, AI 도시 구현의 양축을 뒷받침하는 공통 기반으로서 역할이 확대되고 있음
• AI 도시 논의는 디지털 서비스 고도화에 머물지 않고, 모빌리티·산업·생활공간을 함께 보는 공간 혁신 전략으로 확장될 필요

■ 지역 불균형, 인프라 갈등, 인간-AI 공존 문제

03. AI 도시 구현을 위한 정책 방향

■ AI 도시 구현을 위한 기본 방향

■ AI 도시 실증을 위한 규제 완화와 신뢰 기반 마련

04. AI 도시 구현 및 확산을 위한 실행 방안

■ 기존 스마트도시와 연계한 선택적 전환 전략

결국 AI 도시는 스마트도시의 연장선 위에서, 기존 정책을 일반 영역과 AI 특화 영역으로 재구성하는 전략적 전환 트랙으로 운영할 필요가 있음.

■ 거점도시 선도와 강소도시 확산 방안

• AI 도시 구축은 데이터 인프라와 실증 여건, 기업·인재 집적, 복합적 도시 환경이 요구되는 만큼 일부 거점도시에 역량과 자원을 집중하는 방식이 효율적임
• 거점도시는 AI 도시의 선도 모델을 조기 구축하고 검증하는 공간으로 기능
• 강소도시는 거점도시와 동일한 수준의 인프라를 갖추기보다, 검증된 서비스와 운영모델을 지역 여건에 맞게 선택적으로 도입하는 방식이 적절
• AI 도시는 국가 차원의 거점 전략과 지역 특화 전략을 결합한 방식으로 추진할 필요

■ 국가 주도의 데이터 및 범부처 거버넌스 구축

■ AI 시티 챌린지 사업과 성과관리 방안

【 발간 정보 】