중국의 대형 인터넷 플랫폼들이 인공지능을 앱과 클라우드에만 머물게 하지 않고 물류와 이동의 현장으로 옮기고 있다. 자동화 창고에서 상품을 집품하고, 드론과 무인배송차로 주문을 나르고, 로보택시를 운영하며, 이를 구동할 AI 모델과 반도체까지 개발하는 흐름이다.

여기서 핵심은 로봇이나 자율주행차 한 대가 아니다. 수요 예측, 주문·배차 시스템, 지도와 운행 경로, 적재·충전 인프라, 원격 관제, 안전 절차, 상점·창고, 예외 상황을 처리하는 사람까지 연결해야 상업 서비스가 된다. 결국 고객이 구매하는 것도 기계 자체라기보다 배송 처리능력, 창고 처리량, 차량 가동률에 가까울 수 있다.

피지컬 AI의 승부처는 ‘현장 운영 체계’

대형 소비·커머스 플랫폼은 이미 빈번한 거래와 배송 네트워크를 운영한다. 따라서 자신이 통제하는 업무 흐름 안에 자동화를 넣을 수 있고, 실제 운행에서 생기는 지연·오류·경로 패턴·돌발 사례를 다음 개선 주기에 반영할 수 있다.

물류와 모빌리티가 초기 적용처로 주목받는 이유도 여기에 있다. 반복 횟수가 많고 성과를 비교적 명확히 측정할 수 있기 때문이다. 어떤 장소에서나 사람처럼 일하는 범용 휴머노이드를 곧바로 실현하는 것보다 훨씬 현실적인 출발점이다.

메이퇀: 근거리 상거래의 배송 구간을 자동화하다

배달 플랫폼 메이퇀의 출발점은 음식과 생활용품을 빠르게 보내는 근거리 주문이다. 이 회사의 드론 전략은 비행체만 내놓는 방식이 아니다. 드론, 물류 이송 허브, 운항·관제 시스템을 결합한다.

메이퇀은 2026년 5월 이 드론 인프라가 시험 단계를 넘어 상업 운용에 들어갔으며, 저고도 물류 솔루션을 승인된 파트너에게 개방하기 시작했다고 밝혔다. 인프라에는 장거리 윈치 하강형 드론, 스마트 이송 허브, 드론 운영 제어 시스템이 포함된다. 54

기체 성능만큼이나 중요한 것은 규제 통과다. 메이퇀은 2025년 4월 자체 개발한 4세대 드론이 중국민용항공국 심사를 통과해 전국 저고도 물류 운항 인증을 받았다고 발표했다. 61 같은 해 3월에는 홍콩에서 상업 드론 배송을 시작했는데, 메이퇀 측 설명에 따르면 54번째 상업 노선이었다. 62

다만 운영 방식은 선택적이다. 예측 가능한 배송 구간은 자율 시스템이 맡고, 인수인계나 복잡한 최종 구간은 사람이 담당하는 식이다. 베이징 순이구에서 메이퇀은 무인배송차가 물품을 이송 거점까지 운반하고, 배송기사가 마지막 수백 미터를 완료하는 혼합 모델을 적용했다. 55

도심의 높은 주문 밀도는 자동화의 경제성을 높일 수 있다. 그러나 건물 출입, 날씨, 보행자가 섞인 환경, 고객에게 전달하는 마지막 단계는 여전히 어려운 현실 세계의 문제다.

징둥닷컴: 공급망을 로봇 배치 네트워크로

징둥닷컴17은 물류 인프라에서 출발한다. 재고 배치, 창고 운영, 집품, 분류, 운송, 배송을 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점이 강점이다.

징둥물류는 2025년 12월 31일 기준 자체 개발한 랑주테크(LangzuTech) 상품-작업자 연계형(GTP) 자동화 창고가 중국 약 20개 도시에 20곳 이상 가동 중이라고 밝혔다. 이 시스템은 수백만 SKU(재고관리 단위)의 고밀도 보관과 신속한 집품을 지원하고, 대형 할인 행사 같은 성수기에도 안정적 운영을 뒷받침했다고 회사는 설명했다. 17

이는 단순한 내부 비용 절감 프로젝트를 넘어선다. 표준화된 창고 시스템은 여러 지역에 반복 배치할 수 있고, 풀필먼트 및 공급망 서비스와 함께 외부 고객에게 제공될 여지도 있다. 징둥은 스마트 물류와 무인 기술을 연구·개발·적용하는 전담 조직도 운영한다고 공개해 왔다. 25

유통업체와 브랜드에 주는 메시지는 분명하다. 창고 로봇은 바닥에 기계 한 대를 추가하는 것만으로 효과가 나기보다 재고 배치, 주문 관리, 출고 체계와 통합될 때 가치가 커진다.

바이트댄스: 로봇의 ‘두뇌’가 될 피지컬 AI 레이어

바이트댄스의 접근은 상대적으로 모델 중심이다. 바이트댄스 시드(Seed) 연구팀은 일반화 능력과 긴 작업 단계를 겨냥한 범용 시각-언어-행동(VLA) 로봇 모델 GR-3를 공개했다. 물체 조작 작업을 위한 양팔형 이동 로봇 플랫폼 바이트미니(ByteMini)도 선보였다. 3

피지컬 AI에는 단순한 인식 능력만으로는 부족하다. 로봇은 보고 이해한 것을 안전하고 안정적인 물리 행동으로 연결해야 한다. 바이트댄스의 행보는 로봇 정책 모델, 조작 연구, 모델 학습, 개발자 지향 AI 인프라 등 로봇 산업의 기반 계층을 겨냥한 것으로 볼 수 있다.

인재 채용도 확대되고 있다. 2025년 보도에 따르면 바이트댄스는 휴머노이드 로봇 개발을 포함해 체화지능 분야의 고급 전문 인력을 채용하기 시작했다. 6

바이트댄스가 모든 종류의 로봇 제조사가 될 필요는 없다. 산업용·협동형·서비스 로봇 업체에 로봇의 ‘두뇌’에 해당하는 모델과 인프라 일부를 공급하는 것만으로도 의미 있는 위치를 차지할 수 있다.

바이두: 로보택시·자율주행 소프트웨어·AI 연산의 결합

바이두의 피지컬 AI 전략은 자율주행에서 가장 뚜렷하게 나타난다. 아폴로(Apollo)는 무인차에 필요한 소프트웨어와 데이터 시스템을 묶고, 쿤룬(Kunlun) AI 칩은 AI 작업을 지원하는 연산 계층을 제공한다.

바이두는 아폴로 데이에서 2세대 쿤룬 AI 칩이 자율주행을 위한 엔드투엔드 성능 적응을 마쳤다고 밝혔다. 자율주행 인지용 AI 대형 모델, 고정밀 지도, 폐쇄형 주행 데이터 시스템도 함께 제시했다. 44

AI 하드웨어 로드맵도 이어지고 있다. 쿤룬 M100은 2026년 대규모 추론용으로, M300은 2027년 초대형 멀티모달 모델의 학습과 추론용으로 출시 예정이라고 바이두는 밝혔다. 40

전략적 의미는 수직적 결합에 있다. AI 모델과 연산 자원을 자율주행 소프트웨어, 차량 운영과 연결하는 것이다. 다만 로보택시는 가장 까다로운 시험대이기도 하다. 상업 확대는 뛰어난 모델이나 칩만으로 이뤄지지 않는다. 안전 성과, 완성차 파트너, 지역별 인허가, 지속 가능한 운영 경제성이 모두 필요하다.

알리바바·텐센트는 어디에 있나

알리바바와 텐센트도 클라우드 인프라, 기업용 소프트웨어, 커머스 네트워크, 시뮬레이션, 투자와 파트너십 등 피지컬 AI 스택의 여러 층에서 역할을 할 수 있다. 다만 여기서 제시된 자료는 알리바바·텐센트의 구체적인 최신 배치 사례보다 메이퇀, 징둥, 바이트댄스, 바이두의 실행 사례에 훨씬 더 집중돼 있다.

전통 산업이 준비해야 할 변화

• 유통·물류 기업: 자동화는 배차, 재고, 하역장, 건물 출입 통제, 충전, 사람이 처리할 예외 업무와 연결돼야 한다.
• 제조업체: 부품, 신뢰성, 시스템 통합, 현장 유지보수는 여전히 핵심 경쟁력이다. 다만 플랫폼 기업은 AI 소프트웨어와 운영 표준의 중요한 공급자로 부상할 수 있다.
• 자동차 기업: 기존 차량 엔지니어링 역량에 더해 자율주행, 지도, 연산, 차량군 관리 파트너가 필요해지고 있다.
• 로봇 업체: 더 좋은 하드웨어만큼 실제 배치 환경과 운영 데이터에 접근하는 능력이 중요해질 수 있다.

중국의 강점과 반드시 짚어야 할 한계

중국의 잠재적 강점은 어느 한 기업이 최고의 AI 모델을 갖는 데만 있지 않다. 대규모 커머스·배송망, 제조 역량, 실제 운영 환경에서의 빠른 학습을 같은 시장 안에서 결합할 수 있다는 데 있다.

규제된 드론 노선을 운영하는 메이퇀, 반복 배치 가능한 자동창고를 늘리는 징둥, 피지컬 AI 연구를 하는 바이트댄스, 자율주행과 연산 스택을 잇는 바이두는 각각 이 피드백 순환을 만드는 다른 방식이다. 이들 사례는 AI 개발을 실제 성능을 시험하고 개선할 수 있는 현장과 연결한다. 5417344

그렇다고 피지컬 AI가 디지털 소프트웨어처럼 빠르게 확산된다고 단정할 수는 없다. 배송 실패, 차량 오류, 창고 운영 차질은 안전·책임·서비스 품질 문제로 직결된다. 대규모 실증이 곧 지속 가능한 수익성, 폭넓은 자율성, 전면적인 인력 대체를 뜻하지는 않는다.

가장 현실적인 단기 시나리오는 통제된 환경의 표적 자동화다. 자동화 창고, 정해진 배송 회랑, 명확히 규정된 산업 작업, 관리형 차량군이 그 대상이다. 장기 경쟁은 AI 모델, 반도체, 기계, 운영 역량, 그리고 신뢰할 수 있는 현실 세계의 배치 기회를 누가 가장 잘 결합하느냐에 달려 있다.

중국의 대형 인터넷 플랫폼들이 인공지능을 앱과 클라우드에만 머물게 하지 않고 물류와 이동의 현장으로 옮기고 있다. 자동화 창고에서 상품을 집품하고, 드론과 무인배송차로 주문을 나르고, 로보택시를 운영하며, 이를 구동할 AI 모델과 반도체까지 개발하는 흐름이다.

여기서 핵심은 로봇이나 자율주행차 한 대가 아니다. 수요 예측, 주문·배차 시스템, 지도와 운행 경로, 적재·충전 인프라, 원격 관제, 안전 절차, 상점·창고, 예외 상황을 처리하는 사람까지 연결해야 상업 서비스가 된다. 결국 고객이 구매하는 것도 기계 자체라기보다 배송 처리능력, 창고 처리량, 차량 가동률에 가까울 수 있다.

피지컬 AI의 승부처는 ‘현장 운영 체계’

대형 소비·커머스 플랫폼은 이미 빈번한 거래와 배송 네트워크를 운영한다. 따라서 자신이 통제하는 업무 흐름 안에 자동화를 넣을 수 있고, 실제 운행에서 생기는 지연·오류·경로 패턴·돌발 사례를 다음 개선 주기에 반영할 수 있다.

물류와 모빌리티가 초기 적용처로 주목받는 이유도 여기에 있다. 반복 횟수가 많고 성과를 비교적 명확히 측정할 수 있기 때문이다. 어떤 장소에서나 사람처럼 일하는 범용 휴머노이드를 곧바로 실현하는 것보다 훨씬 현실적인 출발점이다.

메이퇀: 근거리 상거래의 배송 구간을 자동화하다

배달 플랫폼 메이퇀의 출발점은 음식과 생활용품을 빠르게 보내는 근거리 주문이다. 이 회사의 드론 전략은 비행체만 내놓는 방식이 아니다. 드론, 물류 이송 허브, 운항·관제 시스템을 결합한다.

메이퇀은 2026년 5월 이 드론 인프라가 시험 단계를 넘어 상업 운용에 들어갔으며, 저고도 물류 솔루션을 승인된 파트너에게 개방하기 시작했다고 밝혔다. 인프라에는 장거리 윈치 하강형 드론, 스마트 이송 허브, 드론 운영 제어 시스템이 포함된다. 54

기체 성능만큼이나 중요한 것은 규제 통과다. 메이퇀은 2025년 4월 자체 개발한 4세대 드론이 중국민용항공국 심사를 통과해 전국 저고도 물류 운항 인증을 받았다고 발표했다. 61 같은 해 3월에는 홍콩에서 상업 드론 배송을 시작했는데, 메이퇀 측 설명에 따르면 54번째 상업 노선이었다. 62

다만 운영 방식은 선택적이다. 예측 가능한 배송 구간은 자율 시스템이 맡고, 인수인계나 복잡한 최종 구간은 사람이 담당하는 식이다. 베이징 순이구에서 메이퇀은 무인배송차가 물품을 이송 거점까지 운반하고, 배송기사가 마지막 수백 미터를 완료하는 혼합 모델을 적용했다. 55

도심의 높은 주문 밀도는 자동화의 경제성을 높일 수 있다. 그러나 건물 출입, 날씨, 보행자가 섞인 환경, 고객에게 전달하는 마지막 단계는 여전히 어려운 현실 세계의 문제다.

징둥닷컴: 공급망을 로봇 배치 네트워크로

징둥닷컴17은 물류 인프라에서 출발한다. 재고 배치, 창고 운영, 집품, 분류, 운송, 배송을 하나의 체계로 연결할 수 있다는 점이 강점이다.

징둥물류는 2025년 12월 31일 기준 자체 개발한 랑주테크(LangzuTech) 상품-작업자 연계형(GTP) 자동화 창고가 중국 약 20개 도시에 20곳 이상 가동 중이라고 밝혔다. 이 시스템은 수백만 SKU(재고관리 단위)의 고밀도 보관과 신속한 집품을 지원하고, 대형 할인 행사 같은 성수기에도 안정적 운영을 뒷받침했다고 회사는 설명했다. 17

이는 단순한 내부 비용 절감 프로젝트를 넘어선다. 표준화된 창고 시스템은 여러 지역에 반복 배치할 수 있고, 풀필먼트 및 공급망 서비스와 함께 외부 고객에게 제공될 여지도 있다. 징둥은 스마트 물류와 무인 기술을 연구·개발·적용하는 전담 조직도 운영한다고 공개해 왔다. 25

유통업체와 브랜드에 주는 메시지는 분명하다. 창고 로봇은 바닥에 기계 한 대를 추가하는 것만으로 효과가 나기보다 재고 배치, 주문 관리, 출고 체계와 통합될 때 가치가 커진다.

바이트댄스: 로봇의 ‘두뇌’가 될 피지컬 AI 레이어

바이트댄스의 접근은 상대적으로 모델 중심이다. 바이트댄스 시드(Seed) 연구팀은 일반화 능력과 긴 작업 단계를 겨냥한 범용 시각-언어-행동(VLA) 로봇 모델 GR-3를 공개했다. 물체 조작 작업을 위한 양팔형 이동 로봇 플랫폼 바이트미니(ByteMini)도 선보였다. 3

피지컬 AI에는 단순한 인식 능력만으로는 부족하다. 로봇은 보고 이해한 것을 안전하고 안정적인 물리 행동으로 연결해야 한다. 바이트댄스의 행보는 로봇 정책 모델, 조작 연구, 모델 학습, 개발자 지향 AI 인프라 등 로봇 산업의 기반 계층을 겨냥한 것으로 볼 수 있다.

인재 채용도 확대되고 있다. 2025년 보도에 따르면 바이트댄스는 휴머노이드 로봇 개발을 포함해 체화지능 분야의 고급 전문 인력을 채용하기 시작했다. 6

바이트댄스가 모든 종류의 로봇 제조사가 될 필요는 없다. 산업용·협동형·서비스 로봇 업체에 로봇의 ‘두뇌’에 해당하는 모델과 인프라 일부를 공급하는 것만으로도 의미 있는 위치를 차지할 수 있다.

바이두: 로보택시·자율주행 소프트웨어·AI 연산의 결합

바이두의 피지컬 AI 전략은 자율주행에서 가장 뚜렷하게 나타난다. 아폴로(Apollo)는 무인차에 필요한 소프트웨어와 데이터 시스템을 묶고, 쿤룬(Kunlun) AI 칩은 AI 작업을 지원하는 연산 계층을 제공한다.

바이두는 아폴로 데이에서 2세대 쿤룬 AI 칩이 자율주행을 위한 엔드투엔드 성능 적응을 마쳤다고 밝혔다. 자율주행 인지용 AI 대형 모델, 고정밀 지도, 폐쇄형 주행 데이터 시스템도 함께 제시했다. 44

AI 하드웨어 로드맵도 이어지고 있다. 쿤룬 M100은 2026년 대규모 추론용으로, M300은 2027년 초대형 멀티모달 모델의 학습과 추론용으로 출시 예정이라고 바이두는 밝혔다. 40

전략적 의미는 수직적 결합에 있다. AI 모델과 연산 자원을 자율주행 소프트웨어, 차량 운영과 연결하는 것이다. 다만 로보택시는 가장 까다로운 시험대이기도 하다. 상업 확대는 뛰어난 모델이나 칩만으로 이뤄지지 않는다. 안전 성과, 완성차 파트너, 지역별 인허가, 지속 가능한 운영 경제성이 모두 필요하다.

알리바바·텐센트는 어디에 있나

알리바바와 텐센트도 클라우드 인프라, 기업용 소프트웨어, 커머스 네트워크, 시뮬레이션, 투자와 파트너십 등 피지컬 AI 스택의 여러 층에서 역할을 할 수 있다. 다만 여기서 제시된 자료는 알리바바·텐센트의 구체적인 최신 배치 사례보다 메이퇀, 징둥, 바이트댄스, 바이두의 실행 사례에 훨씬 더 집중돼 있다.

전통 산업이 준비해야 할 변화

• 유통·물류 기업: 자동화는 배차, 재고, 하역장, 건물 출입 통제, 충전, 사람이 처리할 예외 업무와 연결돼야 한다.
• 제조업체: 부품, 신뢰성, 시스템 통합, 현장 유지보수는 여전히 핵심 경쟁력이다. 다만 플랫폼 기업은 AI 소프트웨어와 운영 표준의 중요한 공급자로 부상할 수 있다.
• 자동차 기업: 기존 차량 엔지니어링 역량에 더해 자율주행, 지도, 연산, 차량군 관리 파트너가 필요해지고 있다.
• 로봇 업체: 더 좋은 하드웨어만큼 실제 배치 환경과 운영 데이터에 접근하는 능력이 중요해질 수 있다.

중국의 강점과 반드시 짚어야 할 한계

중국의 잠재적 강점은 어느 한 기업이 최고의 AI 모델을 갖는 데만 있지 않다. 대규모 커머스·배송망, 제조 역량, 실제 운영 환경에서의 빠른 학습을 같은 시장 안에서 결합할 수 있다는 데 있다.

규제된 드론 노선을 운영하는 메이퇀, 반복 배치 가능한 자동창고를 늘리는 징둥, 피지컬 AI 연구를 하는 바이트댄스, 자율주행과 연산 스택을 잇는 바이두는 각각 이 피드백 순환을 만드는 다른 방식이다. 이들 사례는 AI 개발을 실제 성능을 시험하고 개선할 수 있는 현장과 연결한다. 5417344

그렇다고 피지컬 AI가 디지털 소프트웨어처럼 빠르게 확산된다고 단정할 수는 없다. 배송 실패, 차량 오류, 창고 운영 차질은 안전·책임·서비스 품질 문제로 직결된다. 대규모 실증이 곧 지속 가능한 수익성, 폭넓은 자율성, 전면적인 인력 대체를 뜻하지는 않는다.

가장 현실적인 단기 시나리오는 통제된 환경의 표적 자동화다. 자동화 창고, 정해진 배송 회랑, 명확히 규정된 산업 작업, 관리형 차량군이 그 대상이다. 장기 경쟁은 AI 모델, 반도체, 기계, 운영 역량, 그리고 신뢰할 수 있는 현실 세계의 배치 기회를 누가 가장 잘 결합하느냐에 달려 있다.