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'피지컬'통합검색 결과 입니다. (137건)

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"제조 특화 피지컬AI 우선 집중…'로봇 데이터센터' 구축 필수"

"글로벌 인공지능(AI) 경쟁이 피지컬AI로 집중될 전망입니다. 한국은 제조업에 강한 만큼 제조 특화 피지컬AI 구축을 우선 과제로 삼아야 합니다. 중장기적으로는 로봇 행동 데이터를 수집·활용할 수 있는 '로봇 데이터센터'를 국가 차원에서 마련해야 합니다." LG AI연구원 김승환 상무는 최근 지디넷코리아 인터뷰에서 한국형 피지컬AI 글로벌 경쟁력 확보를 위한 전략을 이같이 제시했다. 김 상무는 지난 9월 출범한 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'에서 기술분과장을 맡고 있다. 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 제조·로봇·AI·데이터·클라우드 등 다양한 분야의 기업과 연구기관, 대학이 참여하는 협의체다. 피지컬 AI 기술의 정의와 방향성을 정리하고, 산업 현장에서 실제로 작동하는 기술과 정책 과제를 도출하는 것을 목표로 한다. 단순한 기술 논의에 그치지 않고, 중장기 국가 전략과 연계된 실행 과제 발굴을 지향한다는 점이 특징이다. 총 10개 분과로 이뤄진 이 얼라이언스는 기술을 비롯한 솔루션, 거버넌스, 인재, 글로벌 협력 등 5개 생태계 분과와 AI정의차량(ADV), 완전자율로봇, 주력산업, 웰니스테크, AI컴퓨팅자원(ACR) 등 5개 도메인 분과로 구성됐다. 또 얼라이언스 공동의장은 과학기술정보통신부를 비롯한 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등 각 부처별 장관과 더불어민주당 정동영 의원, 국민의힘 최형두 의원, 한국인공지능소프트웨어산업협회장(KOSA), 한국자동차모빌리티산업협회장 7인이 맡았다. 韓 피지컬 AI, 이제 막 태동…"방향·정의 설정 우선" 김 상무는 글로벌 AI 경쟁이 생성형 AI에서 물리 세계로 확장하는 피지컬AI 주도권 싸움이 될 것이라고 내다봤다. 그는 "세계 각국이 이를 차세대 산업 핵심 전략으로 점찍고 속도전에 나서고 있다"고 설명했다. 김 상무는 한국도 국가 차원 대응에 나서고 있지만 당장은 피지컬AI 개발 인프라가 부족하다는 점을 한계로 짚었다. 그는 "미국 등 해외 기업들은 피지컬AI 연구개발(R&D)에 투입할 수 있는 자본 여력이 커 선제적으로 움직일 수 있었다"며 "특히 구글 딥마인드는 수년간 축적한 로보틱스 데이터와 AI 모델링 기술을 결합해 '제미나이 로보틱스' 연구를 선도하고 있다"고 말했다. 김 상무는 현재 국내 산업계가 피지컬AI 경쟁력 확보를 전적으로 맡는 것도 무리라고 진단했다. 그는 "한국은 피지컬AI 기술과 데이터, 산업 적용까지 전 주기에 걸쳐 공통된 합의와 방향 설정을 하는 것이 급선무"라며 "이 과정이 정리되지 않으면 개별 기술 논의는 쉽게 흩어질 수 있다"고 당부했다. 김 상무는 우선적인 과제로 피지컬AI 용어 정의도 정리해야 한다고 봤다. 피지컬AI가 단순히 로봇에 국한된 개념이 아니라는 이유에서다. 그는 "피지컬AI는 우주, 해양, 의료 등 물리 세계 전반을 아우르는 매우 넓은 개념"이라며 "얼라이언스 역시 특정 영역에 국한하지 않는 방향으로 논의를 막 시작했다"고 말했다. 김 상무는 지식과 실제 행동을 결합한 형태를 피지컬AI라고 정의했다. 그는 "피지컬AI는 반드시 데이터 기반이어야 하며, 판단에 그치지 않고 실제 행동까지 이어져야 한다"며 "과제 이해부터 계획, 인식, 의사결정, 실행까지 전 과정이 작동할 때 비로소 피지컬 AI"라고 설명했다. "제조 특화 피지컬AI 공략…로봇 행동 데이터 확보 관건" 김 상무는 한국이 글로벌 피지컬AI 경쟁력 확보를 위한 전략을 제시했다. 단기적으로는 제조 특화 피지컬AI 개발에 우선 집중하고, 장기적으론 피지컬AI 전 주기 개발을 위한 로봇 데이터센터를 건설하는 것이다. 또 그는 한국 제조 현장에서 실제 효과가 검증되는 피지컬AI 사례부터 신속히 마련해야 한다고 주장했다. 김 상무는 "국가 경쟁력 관점에서 제조 분야는 한국이 가장 강점을 가질 수 있는 영역"이라며 "피지컬AI로 효과 볼 수 있는 첫 산업이라 판단했다"고 밝혔다. 제조 특화 피지컬AI 구현에 대해선 얼라이언스 참여 기업들이 제조 현장에서 쌓아온 경험을 기반으로 해야 한다고 강조했다. 실제 LG그룹 내부에서도 이미 비전 검사 자동화, 공정 최적화, 화학 공정 스케줄링 최적화 등 제조형 AI 개발 경험을 축적했다. 그는 "제조 AI 에이전트를 유기적으로 연결해 엔드 투 엔드로 구현하는 것이 진정한 제조 특화 피지컬AI 확보 시작점"이라고 강조했다. 김 상무는 중장기적으로 국가 차원 로봇 데이터센터 구축이 필요하다고 주장했다. 해당 센터는 로봇이 직접 움직이며 학습용 데이터를 생산하는 물리적 인프라를 의미한다. 이를 통해 피지컬AI의 가장 고질적 문제인 데이터 부족을 해결할 수 있다는 이유에서다. 그는 "한국은 피지컬AI 행동 데이터를 거의 축적하지 못한 상태"라며 "이를 로봇 데이터센터를 통해 해결할 수 있다"고 강조했다. 이와 함께 김 상무는 중국 피지컬AI 육성 방안을 예시로 들었다. 현재 중국 기업은 정부 지원을 통해 대규모 로봇 데이터 취득 시설을 운영하고 있다. 여기서 텔레오퍼레이션 방식으로 로봇 행동 데이터를 수집하고 있다. 사람이 원격으로 로봇을 조작하면서 움직임 전체를 학습용 데이터로 기록하는 식이다. 김 상무는 한국도 국가 차원에서 로봇 데이터 생산 센터를 구축하는 것이 매우 중요하다고 강조했다. 이를 통해 도메인 특화 로봇 파운데이션 모델을 구축하고, 중·장기적으로는 범용 로봇 파운데이션 모델을 지향하는 투트랙 전략을 추진해야 한다는 설명이다. 그는 "로봇 데이터센터에서는 로봇의 이동부터 물체 조작, 접촉 과정에서 발생하는 힘, 실패 사례까지 모두 데이터로 수집된다"며 "이는 텍스트·이미지 중심의 생성형 AI와 달리 물리 세계에서 작동하는 피지컬AI에 필수적인 학습 자산"이라고 설명했다. 이어 "로봇 데이터센터는 국내 기업과 연구기관이 함께 활용할 수 있는 기반이 될 것"이라며 "피지컬 AI 경쟁력은 결국 누가 더 빨리, 더 많은 현실 데이터를 확보하느냐에 달려 있다"고 강조했다.

2025.12.26 09:00김미정

글로벌 피지컬AI 패권 경쟁 시동…韓 전략은 '산업 연합'

생성형 인공지능(AI)이 언어와 이미지 영역에서 급속히 확산된 이후 글로벌 기술 패권 경쟁의 무게중심이 '행동하는 AI'로 빠르게 이동하고 있다. 텍스트를 생성하던 AI가 물리 세계를 인식하고 판단해 실제로 움직이는 단계, 이른바 '피지컬AI'가 차세대 경쟁 무대로 부상하면서다. 이 변화는 개별 기업 차원의 기술 실험을 넘어 미국과 중국을 중심으로 국가 전략 차원에서 가속화되고 있다. 로봇·자율주행·산업 자동화 등 실물 산업 전반에서 피지컬AI를 둘러싼 투자와 정책 드라이브가 동시에 진행되는 양상이다. 이러한 글로벌 경쟁 구도 속에서 한국 역시 선택의 기로에 서 있다. 초거대 모델 중심 경쟁에서는 후발주자지만, 제조·모빌리티·로봇 등 실물 산업과 결합된 피지컬AI 영역에서는 다른 접근이 가능하다는 기대도 나온다. 올해 정부가 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'를 출범시키며 산업과 정책을 잇는 논의 구조를 만든 배경도 여기에 있다. 美·中, 피지컬AI를 국가 전략으로 끌어올리다 미국은 피지컬AI를 차세대 산업 경쟁력의 핵심 축으로 보고 있다. 오픈AI·구글·엔비디아·테슬라 등 빅테크를 중심으로 로봇 행동 모델, 시뮬레이션 기반 학습, 자율 시스템 연구가 빠르게 확산되고 있다. 특히 민간 기업이 주도하고 정부는 규제·표준·연구 환경을 뒷받침하는 구조가 특징이다. 미국의 강점은 소프트웨어(SW)와 플랫폼이다. 대규모 멀티모달 모델과 이를 실제 환경에 적용하기 위한 월드모델, 로봇 행동 API 등이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. AI를 움직이는 산업 생산성으로 전환하려는 시도가 본격화되고 있다는 평가다. 중국은 중앙집중식 접근 방식을 추진 중이다. 정부 주도의 로봇·AI 산업 육성 정책을 통해 피지컬AI를 빠르게 현장에 투입하는 전략이다. 대규모 제조 인프라를 기반으로 로봇과 자율 시스템을 대량 배치하며 데이터를 축적하면서 기술의 완성도보다 확산 속도와 현장 적용을 중시하는 상황이다. 이처럼 미국은 SW·플랫폼 중심, 중국은 제조·배포 중심 전략을 펼치며 피지컬AI를 국가 경쟁력 차원에서 끌어올리고 있다. 글로벌 빅테크, 피지컬AI 패권 경쟁 '시동' 기업 차원에서는 오픈AI·테슬라·구글·메타, 여기에 그래픽처리장치(GPU) 패권을 지닌 엔비디아까지 더해져 글로벌 피지컬AI 경쟁을 이끄는 핵심 축으로 꼽힌다. 오픈AI는 로봇 스타트업들과 협력해 범용 로봇 행동 모델(RFM) 개발에 주력하고 있다. 자연어 명령을 실제 행동으로 전환하는 범용 지능을 목표로 하며 특정 하드웨어(HW)에 종속되지 않는 두뇌 중심 전략을 택했다. 로봇을 위한 범용 AI 모델을 통해 피지컬AI 생태계 전반에 영향력을 확대하려는 구상이다. 테슬라는 수직 통합 전략을 고수한다. 옵티머스 휴머노이드 로봇과 완전자율주행(FSD)에서 축적한 데이터를 결합해 HW와 SW를 동시에 통제하는 방식이다. 실제 공장과 도로 환경에서 데이터를 축적하며 모델을 고도화하는 선순환 구조가 강점으로 꼽힌다. 구글은 장기 전략에 무게를 둔다. 딥마인드를 중심으로 로봇 공학 및 임베디드 AI 계열 모델인 RT-X, PaLM-E 등을 발전시키며 로봇의 추론·일반화 능력을 강화하고 있다. 소량의 데이터로도 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용성 확보가 목표다. 메타는 오픈 생태계를 강조한다. 로보틱스 연구 결과와 도구를 공개하며 개발자와 연구자 중심의 생태계 확장에 집중 중이다. 직접적인 상용화보다는 플랫폼과 연구 영향력을 통해 장기적인 기술 주도권을 확보하려는 행보다. 엔비디아는 피지컬AI 경쟁에서 플랫폼과 인프라를 모두 장악하려는 전략을 펼치고 있다. 자사 GPU와 AI 가속기를 기반으로 로봇 학습용 시뮬레이션 플랫폼과 월드모델을 결합해 피지컬AI 개발의 표준 환경을 구축하는 데 초점을 맞췄다. 개별 로봇이나 서비스보다는 다양한 기업과 연구기관이 엔비디아 생태계 위에서 피지컬AI를 개발하도록 유도하는 방식이다. SW·데이터가 승부처…한국형 피지컬AI 전략은 피지컬AI 경쟁의 핵심으로는 HW보다는 SW와 데이터가 꼽힌다. 로봇을 어떻게 인식·판단·행동하게 만들 것인지에 대한 행동 모델과 이를 외부에 제공하는 로봇 행동 API가 새로운 경쟁 영역으로 떠오르고 있다. 이 과정에서 폐쇄형 생태계와 개방형 생태계 간 전략 차이도 뚜렷하다. 모든 스택을 직접 통제하려는 테슬라식 접근과 플랫폼 및 표준을 통해 생태계를 키우려는 엔비디아·구글식 접근이 맞선다. 무엇보다 중요한 요소는 대규모 행동 데이터다. 실제 산업 현장에서 축적된 데이터 없이는 모델 고도화가 어렵기 때문이다. 이 지점에서 제조·모빌리티 산업 기반이 탄탄한 국가가 상대적 강점을 가질 수 있다는 분석이 나온다. 이 가운데 우리 정부와 기업이 글로벌 빅테크와 동일한 방식으로 경쟁하기는 쉽지 않다는 평가가 나온다. 초거대 모델과 대규모 컴퓨팅 인프라 중심의 경쟁은 현실적인 부담이 크다는 이유에서다. 대신 경쟁의 초점을 모델 성능이 아닌 도메인 데이터와 산업 결합으로 옮겨야 한다는 제언이 제기되고 있다. 한국이 강점을 지닌 제조·조선·자동차·로봇 산업 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 특화된 피지컬AI 모델과 솔루션을 만드는 전략이다. 이런 문제의식 속에서 등장한 것이 바로 정부 주도 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'다. 개별 기업이 단독으로 해결하기 어려운 데이터·실증·규제·표준 문제를 산업 전체 관점에서 논의하고 조율하는 협업 구조다. 산업·정책 잇는 조율의 장, 피지컬AI 글로벌 얼라이언스 피지컬AI 글로벌 얼라이언스는 피지컬AI 집중 투자와 글로벌 주도권 확보를 목표로 산·학·연·관 협업 생태계를 구축하기 위해 지난 9월 출범했다. 얼라이언스는 총 10개 분과로 구성되며 기술과 산업을 동시에 아우르는 구조가 특징이다 . 5개 생태계 분과는 ▲기술(모델·데이터) ▲솔루션(실증·사업화) ▲거버넌스(표준·안전·신뢰) ▲인재(인력양성) ▲글로벌 협력으로 구성된다. 기술 분과는 LG AI연구원, 솔루션 분과는 네이버클라우드, 거버넌스 분과는 한국정보통신기술협회(TTA), 인재 분과는 카이스트, 글로벌 협력 분과는 아마존웹서비스(AWS)가 각각 분과장을 맡는다. 여기에 5개 도메인 분과로 ▲자율주행(ADV) ▲완전자율로봇 ▲주력산업(조선·방산·제조) ▲웰리스테크 ▲AI 컴퓨팅 자원(ACR)이 참여한다. 현대자동차, 두산로보틱스, HD현대중공업, 카카오헬스케어, 퓨리오사AI·리벨리온 등이 각 분과를 이끈다. 얼라이언스는 산업 현장의 수요를 기반으로 기술·규제·사업화 과제를 정리하고 이를 향후 정부 연구개발(R&D)과 실증 과제로 연결하는 역할을 수행할 계획이다. 단기 성과보다는 중장기 전략 백서 도출과 정책 제언에 초점이 맞춰져 있다. 얼라이언스 출범 당시 임문영 국가AI전략위원회 부위원장은 "국가 AI 전략 컨트롤타워로서 피지컬AI를 주요 과제로 선정하고 대한민국이 세계 시장에서 선도적 위치를 확보하도록 정책 지원을 아끼지 않겠다"고 말했다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관도 "AI 3대 강국을 달성하기 위해 글로벌 피지컬AI 주도권 선점은 중요하다"며 "정부 역량을 결집해 기업·대학 등과 함께 피지컬AI 생태계를 구축하고 세계로 뻗어나갈 수 있도록 적극 지원할 것"이라고 밝혔다. 피지컬AI 글로벌 얼라이언스 출범을 계기로 업계에서는 한국형 피지컬AI 전략에 대한 기대감도 높아지고 있다. 제조·모빌리티·로봇 등 국내 산업 현장에 특화된 데이터와 SW를 결합해 미국·중국과 차별화된 경쟁력을 확보할 수 있는 구조가 마련됐다는 평가다. 데이터 축적, 실증, 규제·표준 논의를 정부와 산업계가 함께 하는 생태계가 활성화될 것이라는 전망이다. AI 업계 관계자는 "피지컬AI는 단순한 기술 경쟁이 아니라 산업 구조와 데이터 주도권 경쟁"이라며 "우리나라가 강점을 지닌 산업 현장을 중심으로 전략적으로 접근한다면 글로벌 시장에서 충분히 승부를 걸 수 있을 것"이라고 강조했다.

2025.12.25 09:00한정호

'피지컬 AI' 원년…휴머노이드, 새해엔 현장서 뛴다

2025년 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI·에너지·로봇·반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼·소프트웨어·모빌리티·유통·금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 16개 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년((丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다. [편집자주] 올해 국내 로봇 산업의 최대 화두는 '피지컬 AI'였다. 로봇이 단순 자동화 장비를 넘어 현장에서 데이터를 축적하며 스스로 숙련도를 높이는 '몸을 가진 AI'로 진화하는 흐름이 뚜렷해졌다. 특히 휴머노이드는 기술 경쟁을 넘어 '어디서 어떤 일을 할 수 있나'를 검증하는 단계로 진입했다. 산업통상부 '휴머노이드 M.AX 얼라이언스'가 이 변화의 구심점으로 떠올랐다. 지난 4월 'K-휴머노이드 연합'으로 출범해 수개월 만에 참여 기관이 대폭 늘어나며 규모를 키웠고, 최근엔 산업 현장과 연구 현장에 동시에 '실증 파이프라인'을 열어 젖히며 본격적인 실험이 시작되는 분위기다. 제조 현장으로 녹아드는 휴머노이드 가장 상징적인 변화는 휴머노이드가 실제 공장 라인에 투입돼 업무 단위로 검증을 시작했다는 점이다. 자동차 부품 기업 HL만도 원주공장에는 에이로봇의 바퀴형 세미 휴머노이드 '앨리스 M1'이 투입됐다. 이 로봇은 작업자 기피도와 피로도가 높은 단순·반복 공정을 우선 대상으로 배치될 전망이다. 아모레퍼시픽도 최근 화장품 공장에 에이로봇 휴머노이드를 도입했다. 한양대학교와 협업해 자동화 공정에 '앨리스 M1'을 투입하는 방안을 추진 중이다. 현장 실증이 확대되면서 공정 노하우와 작업 패턴, 품질 관리 방식 등 제조 현장에서 생성되는 데이터가 휴머노이드 학습의 핵심 자산으로 축적될 것으로 보인다. 업계에서는 피지컬 AI 경쟁의 승부처가 데이터의 양과 질, 현장에 얼마나 빠르게 적응하느냐에 달려 있다는 분석이 나온다. 가장 어렵지만 휴머노이드 절실한 조선소에 도전 조선업은 휴머노이드가 도전하는 현장 중에서도 난도가 가장 높다. 고열·스패터·협소 공간·비정형 작업 등 변수가 많아, 단기간에 고난도 공정을 대체하기 어렵다. 그럼에도 조선소는 인력난이 구조화된 영역이라 자동화 수요가 강하게 분출하는 곳이다. HD현대중공업이 조선소 자동화의 다음 단계로 휴머노이드를 검토하며 실증 논의에 들어간 점이 주목된다. 에이로봇은 울산 현장을 찾아 휴머노이드 기능을 시연하며, 제조업 인공지능 전환 프로그램(M.AX) 흐름 속에서 실증이 가시화되는 모양새다. 접근 방식은 '한 번에 용접'이 아니라 현장 수용성과 안전성을 우선하는 단계적 도입이다. 화재감시 같은 안전 기반 업무부터 시작해 난이도를 점차 높이는 로드맵이 제시되며, 조선소 특화 기능 개발도 병행될 전망이다. 조선소는 이미 협동로봇을 대규모로 운영하며 자동화 기반을 넓히고 있다. 단기적으로 협동로봇이 생산성 유지 수단이라면, 휴머노이드는 장기적으로 고난이도·고위험 공정의 '자율형 인력' 가능성을 시험하는 단계로 읽힌다. 가장 빠른 검증 무대 '물류' 휴머노이드가 가장 빠르게 성과를 낼 영역으로는 유통·물류 분야가 자주 거론된다. 이미 자동화 수준이 높은 창고 환경에서, 인간이 맡아온 수작업 공정(피킹·이송·상하차 보조 등)을 얼마나 효율적으로 대체·보완할 수 있는지가 핵심이다. 로보티즈는 CJ대한통운과 협력해 물류센터 수작업 공정 자동화를 추진하고, 현장 데이터 기반으로 기능을 고도화하는 실증을 진행 중이다. 단기적으로는 양팔형 휴머노이드 및 로봇 핸드 기술을 활용해 작업 부담을 줄이고, 중장기적으로는 물류 환경에 최적화된 '피지컬 AI 기반 작업형 휴머노이드 플랫폼' 공동 개발을 목표로 내걸었다. 물류는 공정이 비교적 표준화돼 있고 반복성이 높다. 피지컬 AI 효율성(작업 속도·오류율·안전·가동률)을 수치로 증명하기 유리하다는 점에서 새해에도 실증이 가장 활발한 전장이 될 가능성이 크다. 대학 연구실로 들어간 '국산 휴머노이드' 산업 현장뿐 아니라 대학 연구실로 국산 휴머노이드 플랫폼이 들어가기 시작했다. 로브로스 휴머노이드 '이그리스-C'는 서강대·광운대·경희대 등 주요 대학 연구실에 순차 인도되며, 물류·조선 등 산업 적용 가능성을 중심으로 성능 평가와 실증 연구가 진행될 예정이다. 대학 도입의 의미는 단순 장비 지원을 넘어, 휴머노이드 연구의 핵심 자산인 '실환경 데이터'를 다양한 조건에서 축적할 수 있다는 데 있다. 서로 다른 연구실과 과제를 통해 쌓이는 데이터는 플랫폼 고도화에 기여할 수 있고, 동시에 학생·연구자가 실제 로봇을 만지며 실험할 수 있어 인재 양성과 연구 확산 효과도 기대된다. 새해는 '검증의 해'…표준화·안전·양산이 성패 올해가 피지컬 AI 준비 작업과 실증 라인 구축에 방점이 찍힌 해였다면, 2026년 새해는 휴머노이드가 현장에서 효율성을 입증하는 '검증의 해'가 될 가능성이 크다. 관전 포인트는 크게 네 가지다. 첫째, 데이터 축적의 속도와 품질이다. 기업·현장별로 수집 방식이 제각각이면 데이터 공유·재사용이 어렵고, 고도화가 느려진다. 내년에는 '어떤 방식으로 데이터를 모으고, 어떤 포맷으로 표준화해 학습에 쓰는가'가 본격적인 경쟁 영역이 될 전망이다. 둘째, 안전 기준과 평가 체계다. 휴머노이드는 이동과 작업이 결합돼 작업 반경이 넓어지고, 사람과의 상호작용도 늘어난다. 산업 현장 확산을 위해서는 기술뿐 아니라 안전·보안·신뢰를 담보하는 기준이 선행돼야 한다는 목소리가 커지고 있다. 셋째, 양산 가능한 하드웨어다. 현장 투입이 늘수록 '몇 대를 만들 수 있느냐'가 현실의 문제로 부상한다. 연구·시연 단계에서 한 발 더 나아가, 내구성·품질·정비성을 갖춘 양산형 모델 경쟁이 본격화될 수 있다. 넷째, 수요 기업이 요구하는 고중량 작업 등 '현장 니즈'의 구체화다. 지금은 단순·반복 공정부터 시작하는 흐름이 강하지만, 실증이 누적될수록 로봇이 맡아야 할 역할은 더 뚜렷해질 것이다. "AI·실증·수요연계가 핵심…새해엔 효율 보여줘야" 휴머노이드 M.AX 얼라이언스를 총괄하는 박일우 한국산업기술기획평가원(KEIT) 로봇PD는 연합 확대 배경에 대해 "로봇 기업들은 하드웨어 역량을 쌓아왔지만, 휴머노이드가 활성화되려면 로봇 AI와 실증·수요 연계가 필요하다는 의견이 있었다"고 설명했다. 그는 "생태계 조성의 계기가 있어야 기업들의 관심과 호응을 모을 수 있다. "휴머노이드는 현장에서 검증돼야 하는 기술"이라며, 단순 성능 경쟁이 아니라 양산형 모델과 안전, 데이터가 함께 맞물려야 산업 현장에 안착할 수 있다고 강조했다. 박 PD는 내년 과제로 데이터의 표준화·공유 가능성과 부품 내재화, 안전 기술 등을 꼽았다. 그는 "안전 기준이 아직 미비한 만큼 이를 담보할 수 있는 표준과 평가 방법이 필요하다"며 "고중량 작업이 가능한 휴머노이드에 대한 요구도 있다"고 말했다. 결국 휴머노이드 M.AX 얼라이언스의 의미는 기술 구호가 아니라, 실증의 장을 열어 '답을 현장에서 찾는 구조'를 만들고 있다는 데 있다. 공장과 물류센터, 조선소와 대학 연구실까지 실증 무대가 넓어지면서 새해에는 로봇이 '가능성'을 넘어 '성과'로 평가받는 장면이 더 자주 등장할 전망이다. 피지컬 AI의 진가를 가르는 무대는 이제 연구실이 아니라 사람이 일하는 현장이 되어야 한다.

2025.12.24 10:08신영빈

AI에 진심인 韓, '피지컬 AI'로 글로벌 주도권 잡을까

인공지능(AI) 시대에 접어들며 로봇, 자율주행과 결합해 실제 물리적 환경을 인지하고 제어하는 '피지컬 AI'가 글로벌 빅테크뿐 아니라 각 나라별 격전지로 떠오르고 있다. 제조 분야에서 글로벌 역량을 갖춘 우리나라가 피지컬 AI 시장의 퍼스트 무버가 될 수 있다는 기대 속에 최근 정부와 기업이 하나가 돼 경쟁력을 높이기 위해 분주히 움직이는 모습이다.특히 정부는 '피지컬 AI 1등 국가'를 목표로 공공과 제조, 방산을 중심으로 한 AI 대전환 전략을 제시했다. 이의 일환으로 과학기술정보통신부는 '피지컬 AI 글로벌 얼라이언스'를 출범, 삼성·현대차 등 120개 기업과 함께 산·학·연 역량을 총결집하며 대한민국을 피지컬 AI의 글로벌 허브로 도약시키기 위한 청사진을 공개했다. 소프트웨어를 넘어 '행동하는 AI'로...피지컬 AI의 부상 챗GPT로 대표되는 생성형 AI가 텍스트와 이미지 등 가상 세계의 혁신을 이끌었다면 이제는 피지컬 AI를 중심으로 실제 현실 업무의 혁신을 주도할 전망이다. 딜로이트 등에 따르면 피지컬 AI는 AI 시스템이 물리적 환경을 스스로 인지하고 상황을 이해하며 최적의 판단을 추론해 직접 행동하는 기술 전반을 일컫는다. 이는 갑자기 등장한 유행이 아니라 로봇공학, 센서 기술, 고도화된 AI 모델이 오랜 기간 축적돼 비로소 융합 단계에 이른 '복합 기술 트렌드'의 산물이다. 이러한 흐름에 방점을 찍은 것은 엔비디아다. 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 2025년 CES에서 "AI의 다음 프론티어는 피지컬 AI"라고 단언하며 로봇 훈련을 위한 시뮬레이션 플랫폼 '코스모스(Cosmos)'를 공개해 업계의 이목을 집중시켰다. 코스모스는 로봇과 자율주행 시스템을 위한 '월드 파운데이션 모델(WFM)' 기반 플랫폼으로 텍스트, 이미지, 영상 입력을 바탕으로 가상 환경을 만들고, 다양한 미래 시나리오를 예측하며 합성 데이터로 학습을 확장하는 방식이다. 현실 데이터를 무한히 모으기 어려운 로보틱스의 병목을 '시뮬레이션, 합성 데이터, 월드 모델'로 해결하고 피지컬 AI를 본격화한다는 전략이다. 삼정KPMG 역시 2026년 CES의 핵심 키워드로 주저 없이 피지컬 AI를 꼽으며, 이 흐름이 일시적 현상이 아님을 시사했다. 피지컬 AI에 대한 시장 전망은 이미 '우상향'을 가리키고 있다. 글로벌 주요 연구 기관들의 분석에 따르면, 피지컬 AI의 핵심 적용 분야인 AI 로보틱스 시장 규모는 2020년 약 50억 달러 수준에서 2025년 225억 달러로 5년 만에 350% 이상 급성장했다. 성장세는 앞으로 더 가파를 전망이다. 업계는 2030년 관련 시장이 약 643억 달러(한화 약 90조 원)에 이를 것으로 내다보고 있다. 이는 향후 5년간 연평균 성장률(CAGR) 23.3%에 달하는 수치다. 빅테크 기업들이 소프트웨어 경쟁력을 넘어 하드웨어와의 결합에 사활을 거는 이유가 여기에 있다. 로봇 밀도 세계 1위 한국, '테스트베드' 넘어 리더로 주목 전문가들은 피지컬 AI 시대야말로 한국이 글로벌 리더십을 발휘할 '골든타임'이라고 입을 모은다. 피지컬 AI는 똑똑한 소프트웨어(SW)만으로는 구현될 수 없으며 이를 담아낼 고도화된 제조 기반과 하드웨어 인프라가 필수적이기 때문이다. 한국은 이 분야에서 준비된 리더로서 독보적인 경쟁력을 갖췄다. 이미 세계 최고 수준인 반도체, 자동차, 조선 등 제조 역량을 보유하는 등 개발된 피지컬 AI 기술을 즉각 실제 환경에 적용하고 검증하여 완성도를 높일 수 있는 최적의 조건을 갖추고 있다. 특히 피지컬 AI가 공장과 물류, 설비 현장에서 대규모로 상용화되며 성장하는 구조라는 점은 한국에 큰 기회다. 제조 현장이 촘촘하게 구축된 한국은 초기 시장에서 빠르게 성공 레퍼런스를 확보하고 이를 바탕으로 글로벌 산업 확산을 주도할 가능성이 매우 높다는 분석이다. 실제로 국제로봇연맹(IFR)의 '2023년 로봇 밀도' 통계에 따르면 한국은 노동자 1만 명당 로봇 대수가 1천12대에 달해 압도적인 세계 1위를 기록했다. 이는 2위 싱가포르(730대)나 전통의 제조 강국 독일(415대)을 크게 앞서는 압도적인 수치다. 높은 로봇 밀도는 단순한 설치 대수 이상의 의미를 갖는다. AI 학습과 운영에 필요한 '현장 데이터가 축적될 비옥한 토양'이 이미 다져져 있다는 뜻이기 때문이다. 로봇을 배치할 공정, 이를 운용할 운영기술(OT) 조직, 유지보수와 안전 프로세스까지 이미 존재하는 만큼 피지컬 AI 확산의 핵심 열쇠인 '현장 적용 능력'에서 한국은 출발선 자체가 다르다는 평가를 받고 있다. 과기정통부·120개 기업 '원팀' 가동...'피지컬 AI 밸리' 조성 박차 이러한 산업적 기회를 현실로 만들기 위해 정부와 민간이 손을 잡았다. 과학기술정보통신부 주도로 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA), 정보통신산업진흥원(NIPA)와 함께 지난 9월 공식 출범한 '피지컬 AI 글로벌 얼라이언스'는 대한민국 피지컬 AI 생태계의 구심점이 될 전망이다. 이 얼라이언스에는 삼성전자, 현대자동차, LG전자 등 하드웨어 제조 강자뿐만 아니라 네이버, 카카오 등 AI 플랫폼 기업, 혁신적인 로보틱스 스타트업 등 120개 이상의 기업이 참여했다. 이들은 기술 표준 수립부터 공동 R&D, 글로벌 시장 진출 전략까지 폭넓은 협력을 추진한다. 정부의 지원 전략도 구체적이다. 과기정통부는 지역 거점을 지정해 피지컬 AI 핵심기술 실증 시범사업을 추진하고, 주요 기업 연구소와 대학 연구실을 집적시킨 산·학·연 협업 클러스터인 '피지컬 AI 밸리'를 육성할 계획이다. 단순한 연구개발 지원을 넘어, 실제 산업 현장에 적용하고 글로벌 표준을 선도할 수 있는 거점을 만들겠다는 의지다. 피지컬 AI 글로벌 얼라이언스 공동의장 조준희 KOSA회장은 "SW 중심의 AI 경쟁에서는 미국과 중국을 따라잡기 버거웠지만 제조와 로봇이 결합된 피지컬 AI는 한국이 가장 잘할 수 있는 영역"이라며 "피지컬 AI 얼라이언스를 통해 결합된 'K-피지컬 AI' 모델은 세계 시장에서도 충분히 통할 강력한 무기가 될 것"이라고 자신감을 비쳤다.

2025.12.24 08:57남혁우

[AI 리더스] 제조AI, '완벽' 기다리면 늦는다…'도입'해 완성한다

"한국은 명실상부한 제조 강국입니다. 하지만 제조 현장의 디지털 전환(DX)은 생각보다 더딥니다. 기술이 없어서가 아닙니다. '안전'과 '책임'의 무게 때문입니다." 인공지능(AI) 붐과 함께 제조업계에도 혁신에 대한 관심이 폭발적으로 늘고 있다. 하지만 현장에서는 여전히 기술검증(PoC) 단계를 넘어서지 못하는 사례가 적지 않다. 23일 서울 마포구 지디넷코리아 사옥에서 만난 PTC코리아 김도균 대표는 "도입이 늦는 건 기술 부족이 아니라 현장에서 검증해야 할 변수가 많기 때문"이라며 이를 극복하기 위한 해법으로 '제품수명주기관리(PLM)'를 중심축으로 AI 전환 속도를 끌어올리는 전략을 제시했다. "제조 강국 한국, AI 도입 늦는 이유는 '안전'과 '데이터' 때문" 김도균 대표는 클라우드, IT, 애플리케이션 분야에서 20년 이상 경력을 쌓은 업계 베테랑이다. 딥러닝의 대부로 불리는 제프리 힌튼 교수가 재직 중인 캐나다 토론토대학교에서 컴퓨터공학을 전공하고 이후 SAP, 델, 오토데스크, 아카마이 등 글로벌 기업에서 기술과 비즈니스를 아우르는 리더십을 쌓았다. PTC 합류 직전에는 클라우드플레어 초대 한국지사장으로 조직 설립과 성장을 이끌었다. 그는 제조 전문 소프트웨어(SW) 기업인 PTC에 합류한 배경으로 제조 분야의 AI 전환을 가속화하기 위함이라고 밝혔다. 김 대표는 "명실공히 제조강국인 한국에서 AI 도입이 늦어지고 있어 핵심 분야에서 함께 일하고 싶은 마음이 컸다"며 "시대 흐름에 필요한 일이고 잘할 수 있는 일이라고 생각해 오게 됐다"고 설명했다. 부임 후 8개월간 제조 업계를 분석한 김 대표는 관심에 비해 AI 도입 등이 상대적으로 늦어지는 원인을 제조업의 본질적 특성에서 찾았다. 사람의 안전과 직결되는 환경에서는 신기술 도입 자체가 신중할 수밖에 없다는 설명이다. 그는 "제조업의 핵심 영역은 기술적으로 구현 가능한지 여부와 더불어 윤리, 경영 정책 등을 검증해야 한다"며 "이 검증 과정은 1년 이상 소요되기도 하는 만큼 다른 소비재 산업보다 속도가 느리게 느껴질 수밖에 없다"고 말했다. 또 다른 장애물은 수십 년간 누적된 레거시 데이터다. 데이터 양은 방대하지만 정제되지 않고 파편화되어 있어 AI 학습이나 분석을 위해 데이터를 통합하고 재정리하는 데 많은 비용과 인력이 요구되기 때문이다. 특히 IT 역량이 부족한 중소, 중견 제조기업의 경우 이 과정에서 진입 장벽에 부딪히는 경우가 상당수다. 김 대표는 "보유 데이터를 AI 도입 등을 위해 새로운 시스템으로 옮기는 마이그레이션 작업은 기업 입장에서 엄청난 부담"이라며 "특히 공장을 멈추지 않으면서 비즈니스 연속성을 확보해야 하는 제조업의 특성상 이를 해결하기 위한 방법이 필수적"이라고 지적했다. AI전환 가속 해법은 '전사적 PLM'…표준 기능 도입으로 속도전 PTC가 제시한 해법은 PLM을 전사 데이터의 핵심 플랫폼으로 재정의하고 모든 데이터를 실시간으로 통합하는 것이다. 여기에 사람이 수작업으로 하던 데이터 분류와 통합 작업에 AI를 도입해 속도를 높이고 업무 연속성을 유지할 수 있도록 지원한다. 김 대표는 "현재 많은 분야에서 PLM이 설계 데이터 저장(PDM) 수준에 머무르며 데이터가 고립(Silo)되는 경우가 많다"며 "이제는 전사적자원관리(ERP) 등 기업 내 모든 서비스와 연결해 데이터를 아우를 수 있는 '진정한 PLM'으로 끌어올려야 한다"고 강조했다. 이를 위해 PTC가 내세운 전략은 '표준 기능(OOTB) 즉시 적용'이다. 기업마다 제각각인 프로세스를 맞춤 제작하던 관행에서 벗어나 이미 검증된 표준 기능을 활용하자는 제안이다. 이와 함께 클라우드 네이티브 컴퓨터 지원 설계(CAD)인 '온쉐이프'를 앞세워 중견기업도 비용 부담을 줄이며 DX에 합류하도록 돕겠다는 구상도 내놨다. PTC는 김 대표가 강조한 전략을 실현하기 위해 주력 솔루션에 실용적인 AI 기능을 대거 탑재했다. 우선 제품수명주기관리(PLM) 솔루션 '윈드칠'에는 설계 자산을 기반으로 한 AI 기능이 추가됐다. '파트 리유즈 앤 클래시피케이션' 기능은 3D 형상을 AI가 비교 분석해 유사 부품을 찾아줌으로써 불필요한 재설계를 막고 부품 재사용률을 높인다. 또한 '도큐먼트 인사이트 액세스'와 '서머라이즈 도큐먼트'는 설계자가 질문을 던지면 AI가 방대한 사내 문서 중 핵심 내용을 요약하고 근거 문서까지 연결해 신속한 의사결정을 지원하는 AI 챗봇 역할을 수행한다. 소프트웨어 개발 비중이 높아지는 제조 환경(SDV 등)에 대응하기 위해 애플리케이션 수명주기관리(ALM) 솔루션 '코드비머'도 AI 기능을 강화했다. 코드비머는 요구사항, 테스트 케이스 등 개발 산출물의 '추적성'을 관리하는 도구로 자동차 등 안전 규제가 엄격한 산업군을 위해 규제 인증용 표준 템플릿을 제공한다. 특히 새롭게 선보인 '요구사항 어시스턴트'는 인코스 표준을 기반으로 AI가 요구사항의 품질을 분석하고 재작성해 주며, '테스트 케이스 어시스턴트'는 요구사항만 선택하면 AI가 자동으로 테스트 케이스를 생성해 인간의 실수를 줄이고 검증 속도를 높여준다. 김 대표는 "이러한 기능들은 제조 현장에서 가장 시간이 많이 걸리는 데이터 검색, 규제 대응, 중복 설계 방지 등의 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 것"이라며 "고객들이 바로 도입해 실질적인 효율을 체감할 수 있는 실용적 AI 전략의 일환"이라고 설명했다. 람보르기니도 택한 기술력… "AI는 조언자, 결정은 인간이" 실제 성공 사례로는 슈퍼카 브랜드 람보르기니를 꼽았다. 김 대표에 따르면 람보르기니는 현재 PTC의 전 제품군을 도입해 활용하고 있다. 단순한 솔루션 도입을 넘어, 럭셔리 자동차 제조의 복잡한 공정과 고성능 요구사항을 PTC의 디지털 기술로 해결하고 있다는 설명이다. 김 대표는 "람보르기니와 같은 글로벌 선도 기업이 PTC의 솔루션을 전면적으로 채택했다는 것은 우리 기술력이 하이엔드 제조 현장에서도 통한다는 방증"이라며 "내년 초 열리는 CES 등 주요 행사에서 구체적인 협업 성과를 공개할 예정"이라고 귀띔했다. 마지막으로 김 대표는 AI 시대의 미래 비전에 대해 '인간 중심의 결정권'을 강조했다. AI 기술이 고도화되어 여러 에이전트가 서로 소통하며 업무를 처리하는 시대가 오더라도 최종 결정의 권한과 책임은 인간에게 있어야 한다는 철학이다. 그는 "AI가 아무리 발전해도 공장의 안전이나 윤리적 딜레마와 같은 문제에서 최종 결정을 내릴 수는 없다"며 "AI는 최적의 경로를 제안하는 조언자 역할을 수행하고 인간은 그 제안을 바탕으로 결정 버튼을 누르는 결정권자로 남아야 한다"고 역설했다. 이어 "PTC는 40년간 제조 현장에서 축적된 방대한 노하우와 데이터 문맥을 이해하는 기술력을 갖췄다"며 "이를 바탕으로 인간의 결정을 돕고 제조 현장의 혁신을 앞당기는 가장 신뢰할 수 있는 파트너가 되겠다"고 포부를 밝혔다.

2025.12.23 12:26남혁우

"디지털 혁신 넘어 자율 운영으로"…에머슨, 두바이서 '에머슨 익스체인지' 개최

에머슨이 내년 5월 아랍에미리트 두바이에서 열고 지능형 자동화, 안전, 지속가능성, 생산 최적화 등 산업 자동화의 차세대 방향을 제시한다. 에머슨은 '에머슨 익스체인지 2026' 사전 등록을 시작했다고 22일 밝혔다. 이번 행사는 내년 5월 19~21일 두바이 월드 트레이드 센터에서 열린다. 중동 지역에서 개최하는 것은 이번이 처음이다. 에머슨 익스체인지는 산업 자동화 커뮤니티의 사용자 중심 기술 컨퍼런스다. 1990년대 북미에서 시작해 2012년부터 유럽, 중동, 아프리카(EMEA)로 확장하며 글로벌 행사로 자리 잡았다는 설명이다. 올해 주제는 '미래를 상상하다(Imagine the Next)'다. 에머슨은 더 스마트하고 연결된 산업 환경을 위한 차세대 자동화 기술과 운영 전략에 초점을 맞춘다고 밝혔다. 중동 기업들이 자동화 투자로 효율, 안전, 신뢰성, 지속가능성 혁신을 가속화하는 흐름 속에서 두바이가 전략적 거점으로 선정됐다고 설명했다. 행사에는 지능형 자동화, 안전 우수성, 생산 최적화, 자산 성능과 신뢰성, 지속가능성과 에너지 전환, 현대화 프로젝트 등을 주제로 300개 이상 기술 세션이 예정돼 있다. 5천㎡ 규모의 인터랙티브 엑스포도 운영한다. 에머슨은 AMS, 아스코(ASCO), 델타브이(DeltaV), 피셔(Fisher), 로즈마운트(Rosemount) 등 주요 브랜드와 파트너 솔루션을 현장에서 소개한다고 밝혔다. 리암 헐리 에머슨 중동, 아프리카 지역 사장은 "이번 컨퍼런스는 오늘날의 디지털 혁신을 넘어 내일의 운영을 정의할 혁신적 방향을 탐색하는 계기가 될 것"이라며 "에머슨은 고객들이 더 빠르고 현명한 의사결정을 내리고 자율 운영으로 나아가도록 필요한 영감과 통찰을 제공하겠다"고 말했다. 사전 등록은 에머슨 공식 홈페이지에서 진행한다. 얼리버드 혜택은 2026년 3월 19일까지 제공된다.

2025.12.22 16:21남혁우

AI, 추론 모델→행동도구로…'월드모델' 경쟁 불붙는다

2025년은 한국 ICT 산업에 '성장 둔화'와 '기술 대격변'이 공존한 해였다. 시장 침체 속에서도 AI·에너지·로봇·반도체 등 미래 산업은 위기 속 새 기회를 만들었고, 플랫폼·소프트웨어·모빌리티·유통·금융 등은 비즈니스 모델의 전환을 꾀했다. 16개 분야별 올해 성과와 과제를 정리하고, AI 대전환으로 병오년(丙午年) 더 힘차게 도약할 우리 ICT 산업의 미래를 전망한다. [편집자주] 올해 글로벌 인공지능(AI) 생태계는 대규모 투자와 치열한 모델 경쟁 속에서 빠르게 변화했다. 각국이 AI 거버넌스 정비와 인재·교육 체계 구축에 시동을 건 한 해이기도 했다. 이런 흐름 속에 새해에는 기술 개발 경쟁과 산업 주도권 다툼이 한층 치열해질 전망이다. 규제와 거버넌스, 교육을 둘러싼 정책 환경도 시험대에 오를 것으로 예상된다. 올해 글로벌 빅테크의 AI 투자는 '초거대 경쟁'이란 표현이 과장이 아닐 만큼 치열했다. 마이크로소프트는 2025 회계연도 AI 데이터센터와 클라우드 인프라에 800억 달러(약 11조4천600억원)를 투입하겠다고 선언했다. 구글도 연간 설비투자를 900억 달러(약 133조2천700억원) 이상으로 확대하며 AI 인프라와 텐서처리장치(TPU) 확장에 집중했다. 아마존웹서비스(AWS)도 ▲AI 인프라 투자 ▲오픈AI와의 대규모 클라우드 계약 등으로 수백억 달러 규모 AI 관련 자본 지출이 발생한 것으로 집계됐다. 오픈AI는 정확한 설비투자 수치를 공개하지 않았지만, 모델 개발과 연산 자원 확보에 연간 100억 달러 안팎의 자금이 투입되는 것으로 추정된다. 이에 따라 2025년은 AI 경쟁이 모델 성능을 넘어, 자본과 인프라를 장기간 감당할 수 있는 역량을 가르는 해로 평가되고 있다. 이런 빅테크의 공격적 행보가 계속되면서 'AI 투자 거품' 논쟁도 뜨겁게 벌어졌다. 그동안 AI 모델 경쟁을 주도한 것은 오픈AI였다. 하지만 최근 들어 이런 경쟁 구도가 변하고 있다. 구글이 차세대 모델 '제미나이3'를 앞세워 모델 경쟁력 우위를 확보했다는 평가가 나오면서다. 제미나이3는 주요 추론 벤치마크에서도 GPT-5.1이나 앤트로픽 최신 모델과 견줄 만한 성능을 보였다. 중국 기업들의 추격도 빨라졌다. 딥시크는 제미나이3급 성능을 목표로 한 차세대 모델을 오픈소스로 공개하며 비용 경쟁력을 앞세웠다. 알리바바클라우드와 텐센트클라우드도 오픈소스 기반 대형 언어 모델을 잇달아 공개하며 경쟁에 가세했다. 올해 AI 경쟁은 모델을 넘어 검색·업무·소비자 접점 서비스로 확산했다. 구글은 제미나이3를 검색에 통합해 맥락 이해와 추론 중심의 AI 검색을 강화했고, 오픈AI는 챗GPT 중심으로 웹 탐색과 요약·비교 기능을 합쳐 '답변형 검색' 영역을 확장하고 있다. 앤트로픽은 클로드로 업무·리서치·코딩 환경에서 정보 탐색과 고급 추론을 결합했다. 각국의 AI 정책과 거버넌스 추진 방향도 각양각색이다. 한국은 'AI 기본법'을 토대로 하위 법령과 가이드라인 정비에 착수해 내년 1월 시행을 앞뒀다. 미국에선 주정부 AI 규제를 둘러싼 연방·주 간 충돌이 격화됐고, 유럽연합(EU)은 AI 법을 단계적으로 시행하며 속도 조절에 나섰다. 정부의 AI 인재 양성과 교육 정책도 확대됐다. 외국인 AI 인재 유치와 비자 제도 개선이 추진됐고, 초·중·고부터 대학과 평생교육까지 AI 교육을 전 생애 주기로 확장하는 방안이 나왔다. 새해 'AI 에이전트' 확산…명확한 보안·책임 소재 필수 올해가 에이전틱 AI의 가능성을 확인하는 해였다면, 새해는 이를 산업 현장 직접 투입해 효과를 보는 원년이 될 전망이다. 개념검증(PoC)과 파일럿 단계를 거친 AI 에이전트가 실제 업무 흐름에 투입돼 사람과 AI가 협업하는 구조가 가시화될 것이란 예측이다. 글로벌 빅테크도 에이전틱 AI 사업 준비를 마친 상태다. 세일즈포스는 영업·마케팅·고객지원 전반에 AI 에이전트를 배치하는 '에이전틱 엔터프라이즈' 전략을 제시했고, 슬랙 등 협업 도구에서도 업무 맥락을 이해하고 후속 작업을 실행하는 에이전트 기능을 강화했다. 마이크로소프트와 AWS 등도 플랫폼에 에이전틱 AI 기능을 추가해 에이전틱 AI 사업 구상을 끝냈다. 최근 불붙은 에이전트 기반 'AI 브라우저' 경쟁도 가속화 할 전망이다. 오픈AI와 퍼플렉시티는 AI가 웹을 직접 조작해 반복적인 작업을 대신 수행하는 자동화형 에이전트를 선보였다. 구글은 여러 정보를 조합해 새로운 결과물과 인터페이스를 생성하는 방식으로 차별화를 시도했다. 에이전트가 기존 업무를 대신하는 자동화를 넘어 업무 방식 자체를 재구성하는 단계로 도약할 것으로 예측되고 있다. 개발 분야에서도 에이전틱 AI 활용은 빠르게 확산할 것으로 나타났다. 깃허브 코파일럿은 코드 생성뿐 아니라 테스트 작성과 오류 탐지, 코드 리뷰 지원까지 범위를 넓히며 SW 개발 생산성 향상 가능성을 보여주고 있다. 카일 데이글 깃허브 최고운영책임자(COO)는 "모든 에이전트를 단일 환경에서 관리·조정할 수 있는 기능이 확산할 것"이라고 밝혔다. 업계에선 데이터 정합성과 보안·책임 체계가 갖춰지지 않으면 에이전틱 AI가 PoC 수준에 머물 수 있다는 지적도 나왔다. 데이터브릭스 크레이그 와일리 AI 제품 총괄은 "AI 에이전트 성능과 데이터 품질을 지속적으로 평가·개선할 수 있는 체계가 향후 에이전트 도입 성패를 좌우할 것"이라고 내다봤다. 피지컬AI·월드모델 경쟁 '치열'…'행동하는 AI' 뜬다 2026년에는 피지컬 AI와 월드모델 개발 경쟁이 확산할 전망이다. 전문가들은 AI 경쟁 중심이 언어·이미지를 넘어, 물리적 세계를 이해하고 행동하는 단계로 이동할 것으로 내다봤다. 네이버클라우드 성낙호 전무는 "실제 상황을 시뮬레이션할 수 있도록 현실 데이터를 추가 학습한 월드모델이 AI 문제 해결의 새로운 성장 동력으로 부상할 것"이라고 최근 국회 포럼에서 주장하기도 했다. 구글 딥마인드는 자율 시스템이 물리 환경을 이해하고 스스로 판단·행동할 수 있는 월드모델 연구에 힘을 실을 것이라고 발표했다. 엔비디아도 '옴니버스'와 '아이작' 플랫폼을 앞세워 공장과 물류 현장을 가상 공간에서 학습하고 검증하는 시뮬레이션 생태계를 확대하고 있다. 페이페이 리 교수가 설립한 스타트업 월드랩스도 최근 3차원 공간을 생성·편집할 수 있는 월드모델 기반 상용 제품을 공개했다. 이에 업계에선 월드모델이 연구·실험 단계를 넘어, 콘텐츠·시뮬레이션 등 산업 현장으로 확장할 것이란 분위기가 나오고 있다. 내년 피지컬 AI 상용화 가능성이 내년 더 높아질 것으로 나타났다. 피규어AI와 보스턴다이내믹스는 AI 기반 인지·행동 모델을 적용해 로봇의 작업 수행 능력을 끌어올렸으며, 제조와 물류 현장에서의 활용 범위를 넓히고 있다. 반면 국내는 피지컬 AI 연구 기반이 아직 충분하지 않다는 평가가 이어지고 있다. 대규모 물리 데이터 축적과 장기 실증 경험이 부족하다는 이유에서다. 이에 국가AI전략위는 2030년 피지컬AI 1위 달성을 목표로 핵심기술과 데이터를 확보하겠다고 밝혔다. 카이스트 신진우 김재철AI대학원 석좌교수는 "앞으로 5년의 선택이 미래 50년간 피지컬 AI 경쟁력의 주요 잣대가 될 것"이라고 내다봤다. 국가별 AI법 속도·방향 갈려…AI 교육 투자 확대 절실 글로벌 AI 법·규제 환경은 국가별 정책 속도와 방향이 갈리면서, AI 규제 대응 전략도 지역별로 달라질 전망이다. 한국은 AI 법을 비교적 이르게 시행하는 국가에 속한 만큼, 신뢰 확보라는 규제 취지를 유지하면서도 산업 현장의 부담을 완화할 보완책 마련이 관건으로 꼽힌다. 특히 국내 업계에선 중소기업과 스타트업 대상으로 표준 가이드 제공과 교육·컨설팅 지원, 단계적 계도기간 운영이 함께 이뤄져야 한다는 목소리가 나온다. 실제 스타트업얼라이언스가 국내 AI 스타트업 101곳을 대상으로 실시한 조사에 따르면 응답 기업의 98%가 AI 기본법에 대비한 실질적 대응 체계를 갖추지 못한 것으로 나타났다. 스타트업을 위한 표준 가이드 마련이 병행되지 않을 경우 규제 충격이 불가피하다는 지적이 나오는 이유다. 내년 AI 인재·교육 정책 투자 확대 필요성도 내년 주요 과제로 거론되고 있다. AI 교육 확산 속도에 비해 대학과 연구기관, 스타트업이 활용할 수 있는 GPU 등 연산 인프라는 여전히 제한적인 상황으로, 교육 확대에 맞춘 인프라 공급 체계 구축이 필요하다는 전망이다. 대학 현장에서는 이미 부담이 가시화되고 있다. 한 사립대 관계자는 "대학원생 사이에서 GPU 사용을 둘러싼 경쟁이 여전히 치열하다"며 "AI 박사급 인재를 안정적으로 배출하기 위한 투자가 더 필요하다"고 털어놨다. 또 다른 관계자는 "GPU를 확보하더라도 매달 수십억원에 이르는 전기료를 감당하기 어렵다"며 "정부가 지원 사각지대를 면밀히 점검해야 한다"고 지적했다. 국내외 AI 인재 확보를 위한 제도적 기반 강화도 주요 과제로 꼽힌다. 카이스트 최재식 김재철AI대학원 교수는 지난달 국회 과학기술정보방송통신위원회 공청회에서 "해외로 나간 AI 인재가 다시 국내로 돌아올 수 있도록 하는 '순환형 인재 육성 모델'이 절실하다"고 강조했다. 한순구 연세대 경제학과 교수도 "미국과 중국에 인재를 보내 기술을 습득하게 한 뒤 다시 한국으로 복귀하도록 하는 구조를 고민할 필요가 있다"고 말했다. AI 전략위 교육 태스크포스(TF) 리더인 고려대 김현철 컴퓨터학과 교수는 간담회에서 "공공·사립 학교 간 AI 활용 역량 격차를 줄이는 것도 중요하다"며 "공통 AI 교육 플랫폼 제공이 점차 확대돼야 할 것"이라고 밝혔다.

2025.12.22 13:50김미정

한국피지컬AI협회 "내년엔 생태계 로드맵 마련...표준화 추진도"

한국피지컬AI협회가 12일 오후 MBC 스마트센터 6층 마스터룸에서 '2025 송년회 및 2026년도 주요사업 발표' 행사를 개최했다. 이날 행사는 한 해 동안 협회가 추진해온 피지컬AI(Physical AI) 분야의 기술·산업·표준화 활동을 공유하고, 2026년을 향한 주요 `사업 방향과 실행 전략을 공식적으로 발표하는 자리로 마련됐다. 행사에는 협회 임원진과 회원사를 비롯해 산·학·연 관계자들이 참석해 Physical AI 생태계 확산을 위한 협력 방안을 폭넓게 논의했다. 행사에서는 2026년도 협회 주요사업으로 ▲Physical AI 생태계 로드맵 ▲표준화 추진 방향 ▲Physical AI 챌린지 ▲인재 양성 ▲데이터팩토리 구축 전략 등이 논의됐다. 유태준 한국피지컬AI협회장은 Physical AI 생태계 로드맵을 통해 기술·데이터·표준·인재를 유기적으로 연결하는 실행형 생태계 전략을 제시했으며, 고준호 수석연구원(한국정보통신기술협회)은 Physical AI 표준협의회 및 ICT 포럼 추진 방향을 소개했다. 이어 손병희 소장(마음AI)은 PAI-CHALLENGE(Physical AI Challenge) 사업을 통해 실증 기반 기술 경쟁력 강화 방안을 설명했고, 주해종 교수(강남대학교)는 Physical AI 인재 양성 사업(AI 인재개발원)을 중심으로 중장기 인재 공급 전략을 공유했다. 이준호 대표(크라우드웍스)는 데이터팩토리 구축 전략을 통해 Physical AI 성능 고도화를 위한 데이터 기반 생태계의 중요성을 강조했다. 특히 이날 행사에서는 2026년 예고된 대규모 정부 R&D 및 실증 과제에 선제적으로 대응하기 위한 '회원사 간 초협력 전략'이 집중적으로 논의됐다. 협회는 회원사들이 각자의 보유 기술을 결합해 최적의 컨소시엄을 구성하고, 대형 과제 수주 경쟁력을 극대화할 수 있도록 분과별 협업 활동을 대폭 확대할 방침이다. 협회 측은 “Physical AI 기술 도입이나 사업 확장을 고민하는 기업들이 협회라는 플랫폼 안에서 적합한 파트너를 찾고, 함께 대형 과제에 도전해 실질적인 비즈니스 성과를 창출할 수 있도록 적극 지원하겠다”며 신규 회원사의 참여와 협력 확대를 강조했다. 협회 정회원사 가입은 공식 웹사이트를 통해 상시 가능하다. 한편, 이날 행사에서는 '2025년도 올해의 공로상' 시상식도 함께 진행됐다. 수상자는 ▲크라우드웍스 김우승 대표(데이터 분과) ▲성균관대학교 김형태 교수 ▲성우HS 김덕우 대표(IT INFRA 분과) ▲아이비다 강현숙 대표(공공민간협업 분과) ▲공백 고연우 대표(디자인 분과)로, Physical AI 생태계 조성과 협회 활동에 대한 공로를 인정받았다. 유태준 한국피지컬AI협회 협회장은 “Physical AI 기술은 이제 연구 단계를 넘어 산업과 사회에서 실제로 작동하는 단계로 접어들고 있다”며 “협회는 산업 확산, 표준 정립, 데이터 기반 실증, 전문 인재 양성을 핵심축으로 산·학·연 협력을 지속적으로 강화해 나갈 것”이라고 밝혔다. 이어 “2026년을 기점으로 회원사 간 협업을 더욱 고도화하고, 실질적인 사업 성과와 산업 경쟁력으로 이어질 수 있는 실행형 생태계를 만들어가겠다”고 덧붙였다.

2025.12.16 18:19방은주

AMD·텐스토렌트 손잡은 모레, 전북에 피지컬 AI '심장' 심는다

AMD, 텐스토렌트 등 글로벌 AI 인프라 기업들과 협업 중인 모레가 전북 전주에 '피지컬 인공지능(AI)' 핵심 기지 구축에 나선다. 모레는 16일 전북특별자치도와 투자 협약을 체결하고 '전북 피지컬 AI 데이터센터 사업'에 참여키로 했다. 이번 협약을 통해 모레는 내년부터 향후 3년간 206억원을 투자해 전주에 위치한 전북테크비즈센터에 피지컬 AI 실증 위한 AI 데이터센터와 연구 거점을 구축한다. 또 AI 연구·개발과 데이터센터 운영을 담당할 전문 인력 20여 명을 직접 채용할 계획이다. '전북 피지컬 AI 데이터센터 사업'은 글로벌 수준의 차세대 피지컬 AI 데이터센터 구축을 통해 반도체 설계에서부터 농업·국방에 이르는 주요 산업 분야 적용에 이르기까지 지역 AI 생태계 성장을 견인할 핵심 연산 인프라 조성을 목표로 한다. 이를 위해 모레는 그래픽처리장치(GPU) 자원의 효율적 활용과 클러스터 최적화 기술을 통해 확장성과 비용 효율성이 우수한 차세대 데이터센터 아키텍처를 구현한다는 전략이다. 특히 고가의 엔비디아 독점 구조에서 벗어나 AMD, 텐스토렌트 등 다양한 AI 하드웨어와 모레의 차별화된 인프라 소프트웨어 기술을 결합해 저비용·고성능 AI 인프라 생태계를 구축할 계획이다. AI 데이터센터가 구축되면 전북도내 스타트업·중소기업·대학·연구기관은 고가의 장비를 직접 갖추지 않아도 고성능 AI 연산 자원을 활용할 수 있게 될 전망이다. 이를 통해 스마트팜·농생명, 이차전지·탄소·미래차, 방산·로봇·자율주행 등 다양한 산업 분야에서 AI 기술의 현장 적용이 가속화될 것으로 보인다. 전북도는 현재 추진 중인 피지컬 AI 실증사업과도 연계해 모레의 AI 인프라를 로봇·드론·스마트 제조·스마트시티 등 여러 프로젝트의 공통 기반으로 활용할 방침이다. 조강원 모레 대표는 "전북도가 미래 성장동력으로 추진 중인 피지컬 AI 생태계 구축에 함께하게 돼 기쁘다"며 "민간의 기술 혁신 역량과 공공의 인프라 및 정책 지원이 결합해 시너지를 창출하는 성공적인 공공-민간 파트너십 모델로 발전될 수 있도록 노력하겠다"고 밝혔다.

2025.12.16 18:09장유미

원티드랩, '휴머노이드 로봇 전문가 과정' 개설

원티드랩은 로봇 전문 기업 엑스와이지, 광운대학교 스마트융합대학원과 함께 피지컬 AI 분야 실무 인재 양성을 위한 '휴머노이드 로봇 재직자 대상 전문가 과정'을 개설했다고 10일 밝혔다. 피지컬 AI는 AI가 물리적 환경을 인식·판단하고 이를 기반으로 물리적 행동을 제어하는 기술 분야다. 이와 관련해 정부는 휴머노이드 로봇을 국가첨단전략기술로 지정하고 산업 생태계 조성과 전문 인력 양성에 적극 나서고 있다. 이번 과정은 단순한 이론 학습을 넘어 산업 현장에서 축적된 로봇 개발·운용 경험을 기반으로 실전 역량 강화에 초점을 맞췄다. 커리큘럼은 엑스와이지가 서비스 로봇 개발 과정에서 검증해 온 지능·제어 기술을 중심으로 구성됐으며, 6주 동안 ▲강화학습 및 이삭 랩(Isaac Lab) 환경 구축 ▲휴머노이드 로코모션(Humanoid Locomotion) ▲모방 학습 기반 텔레-오퍼레이션(Tele-Operation) ▲엔비디아 그루트(NVIDIA GROOT)를 활용한 로봇 파운데이션 모델(RFM) 실습 등을 단계적으로 진행한다. 실습은 로봇 실증 환경에서 동일 기술이 적용된 장비로 운영되며, 수강생에게는 엑스와이지의 지능형 양팔 로봇 DEUX, Unitree G1, Galaxea R1 Lite 등 약 2억 원 상당의 휴머노이드 플랫폼이 제공된다. 이를 통해 수강생은 휴머노이드 개발 전반의 현장 로직(현장 운영 방식)과 문제 해결 과정을 직접 체득할 수 있다. 원티드랩은 이번 과정을 ▲로봇 ▲AI ▲시뮬레이션 ▲제어 등 핵심 기술을 통합한 융합 실무 프로그램으로 운영한다. 수강생은 현업 실무자 및 리더급 인재와 함께 ▲시뮬레이션 ▲비전 ▲제어 ▲LLM ▲에이전트 기술을 직접 결합하며 산업 간 협업 구조까지 이해하게 된다. 또한 ▲시연 영상 ▲기술 리포트 ▲깃허브 아카이브로 구성된 실전형 포트폴리오를 제공한다. 윤명훈 원티드랩 사업총괄은 “이번 과정은 산학 협력을 기반으로 현장에서 바로 활용 가능한 교육 콘텐츠를 제공한다는 점에서 의미가 크다”며 “수강생들은 AI와 로봇을 연결하는 피지컬 AI 전문가로 성장할 수 있을 것”이라고 말했다. 이어 “앞으로 피지컬 AI뿐 아니라 다양한 영역의 AI 인재 양성 프로그램을 확대해 AI 기반 인재 생태계 구축과 국가 경쟁력 강화에 기여하고자 한다”라고 부연했다.

2025.12.10 10:24박서린

"로봇이 딸기도 따네"...농촌 풍경 바뀐다

"아침에 농장에 나와보면 한쪽에 딸기 트레이가 차곡차곡 쌓여 있는 거죠. 밤새 로봇이 혼자 돌아다니면서 따놓은 딸기들입니다." 변성호 비욘드로보틱스 대표가 그리는 농장의 풍경이다. 이 회사가 만든 딸기 수확 로봇은 밤새 혼자서 농장을 돌며 딸기를 따고, 트레이를 갈아 끼우고, 일이 끝나면 충전 도킹 스테이션으로 돌아간다. 농부는 새벽 노동 대신, 아침에 나와 포장과 출하에만 집중하면 된다. 비욘드로보틱스는 지난 9월 전북 김제의 스마트팜 농가 '베리라이스'와 국내 최초로 상업용 딸기 수확 로봇 임대 계약을 체결했다. 연구·시연 수준을 넘어서, 농가가 실제로 돈을 지불하고 로봇을 쓰기 시작했다는 의미다. 이 달에는 충남 논산 지역 스마트팜(잠뱅이 딸기농장)에 들어갈 판매 계약도 확정했다. 농업용 수확 로봇이 한국 농업의 현실로 들어오기 시작한 것이다. 기자는 서울 마포 서울창업허브에 입주해 있는 딥테크 스타트업 비욘드로보틱스를 찾아 변성호 대표에게 '피지컬 AI' 농업 혁신의 현재와 다음 단계를 물었다. "로봇으로 뭘 할까 고민하다, 가장 어려운 문제로" 비욘드로보틱스의 시작은 제조·물류 자동화 엔지니어의 오래된 고민에서 출발했다. "로봇으로 뭘 해야 할지 몇 년을 고민했습니다. 예전 회사에서 계속 물류·정밀생산 자동화를 하다 보니, 로봇이 쓰이는 현장은 너무 익숙했거든요. 그런데 우연히 전시회에서 딸기 수확 로봇을 보고 생각이 완전히 바뀌었어요. '저 정도면 우리도 할 수 있겠다'는 개발자 마인드로 시작했다가, 지금은 농업 쪽이 진심이 됐습니다." 변성호 대표와 정영훈 COO는 모두 LG전자·씨메스 출신이다. 다만 처음부터 함께 창업한 건 아니다. 변 대표가 2023년 8월 먼저 법인을 설립해 1년 만에 시드 투자와 팁스를 따냈고, 이후 씨메스 IPO까지 마치고 나온 정영훈 COO가 앤틀러코리아 창업 프로그램을 거쳐 합류했다. "창업하고 보니 코파운더가 정말 절실했습니다. 저는 기술·제품 개발에 집중하고 있었고, 비즈니스·전략·마케팅을 맡아줄 사람이 필요했거든요. 마침 정 이사님이 창업 프로그램에 계셨고, 로봇과 B2B 비즈니스를 잘 아는 분이라 자연스럽게 합류하게 됐죠." 두 사람 모두 농업과는 접점이 없었다. 주변에 농사짓는 친척도 없었다. 그럼에도 농업으로 들어간 건, 현장에서 만난 농민들의 말이 마음을 움직였기 때문이다. "처음엔 저희도 고민했어요. '소규모 농가가 이런 로봇을 쓸까?' 그런데 직접 만나 보니 인력난이 상상 이상이었습니다. '이런 로봇만 있으면 농사를 계속 지을 수 있을 것 같다. 없으면 이제 힘들어서 못 하겠다'라는 얘기를 너무 많이 들었어요. 가장 어려운 문제일수록, 우리가 가진 전문성과 실행력으로 풀어낼 수 있다면 의미 있는 혁신이 되겠다는 생각이 들었습니다." 비욘드로보틱스가 말하는 '피지컬 AI'의 철학은 명확했다. "현장에서 실제로 사용되고, 스스로 돌아다니며 일하는 생산성 높은 무인 자동화 로봇 솔루션을 만드는 것. 사람이 없어도 실세계에서 스스로 일하고 운영되는 지능형 로봇 시스템을 만들자는 목표로 비욘드로보틱스를 시작했습니다." "제조·물류보다 훨씬 험한 곳" 로봇 엔지니어 출신에게 농업은 가장 난이도 높은 환경이다. 변 대표는 "왜 그동안 아무도 못 했는지 몸으로 알게 됐다"고 털어놨다. "제조나 물류는 로봇이 어디 있고, 집어야 할 물건이 어디 있는지 정보가 명확합니다. 주변 환경도 완전히 통제되죠. 농업은 정반대입니다. 바닥은 울퉁불퉁하고, 로봇이 돌아다니면 주변 환경이 계속 바뀌고, 딸기 모양·크기·색은 전부 다릅니다. 햇빛이 들었다 나갔다, 밤에는 또 완전히 다른 모습이고요. 딸기 한 포기에서 한 번에 10~20개씩 열매가 나오는데, 위치·깊이가 다 다르니까 로봇 입장에선 정말 까다로운 문제입니다." 딸기 수확은 특히 새벽 시간 작업이 많다. 신선도를 위해 이른 시간에 따서 바로 선별·포장 후 출하해야 하기 때문이다. 이 시간대에 일할 사람을 구하기는 더 어렵고, 인건비도 높다. "야간 수확을 제대로 하는 로봇은 전 세계적으로도 몇 개 안 됩니다. 해외에서 개발 중인 로봇들도 영상 보면 대부분 낮에 따고 있거나, 밤에는 형광등처럼 불을 환하게 켜놓고 작업합니다. 그런데 농민들은 '그렇게 밤에 환하게 켜놓으면 생장에 안 좋다, 그건 못 쓴다'고 하세요. 그래서 저희는 팔에 극소형 저조도 조명을 달고, 필요한 지점만 비추면서 3D 비전으로 인식하는 방식을 개발했습니다." "농가가 가장 힘든 한 가지에 올인" 비욘드로보틱스는 딸기 수확 한 가지에 집중하기로 했다. "여러 작업을 한다는 건 매력적인 콘셉트지만, 현실 농가에서 당장 가장 절실한 건 '수확'이었어요. 농사 지으시는 분들을 만나보니, 수확 하나만 잘해줘도 로봇을 쓰겠다는 공감대가 명확했습니다." 한 가지에만 집중하려면, 그만큼 성능과 경제성을 모두 끌어올려야 한다. 비욘드로보틱스가 선택한 키워드는 '가성비'다. 여기엔 꽤 현실적인 계산이 깔려 있다. "농민들이 항상 하시는 말씀이 있습니다. '아무리 좋아도 1억 넘으면 못 쓴다.' 그래서 아예 처음부터 투자대비수익률(ROI)을 기준으로 잡았습니다. 숙련 인력을 쓰는 비용을 연 3천500만원 정도로 보고, 로봇 가격을 1.5~2년 안에 회수되도록 맞추는 게 목표였습니다." 이를 위해 비욘드로보틱스는 고가의 하이엔드 로봇팔 대신, 저가·저사양 로봇암을 가져와 소프트웨어로 커버하는 전략을 택했다. "다른 회사들은 로봇암 한 대 가격이 1천500만~2천만원까지 올라가는 경우가 많습니다. 저희는 그 절반 이하 가격대의 하드웨어를 쓰면서, 대신 소프트웨어 최적화로 속도와 정밀도를 최대한 끌어올렸습니다. 올해 초만 해도 분당 3~4개 따던 속도가, 지금은 팔 하나 기준 분당 7~8개 수준까지 올라왔고요. 팔 두 개를 장착하면 분당 14~16개, 숙련 인력(분당 17~20개)과 거의 비슷한 수준입니다." 정확도도 중요하다. 변 대표는 "수치 뒤에 숨지 않겠다"며 실제 현장 기준을 솔직하게 설명했다. "정확도 95%라는 건 100개 중 5개를 망가뜨린다는 뜻이 아닙니다. 100개 중 95개를 '딴다'는 의미고, 나머지 5개는 잎 뒤에 숨어 있거나, 다른 과를 상하게 해서 딸 수 없는 위치라 아예 건드리지 않도록 한 겁니다. 실제로 떨어뜨리거나 손상시키는 과실, 그러니까 실질적인 손실률은 1% 미만입니다. 일반적인 농장 환경에서도 수확률이 85% 정도 나오는데, 농가에서는 '이 정도면 사람에 뒤지지 않는다. 이대로만 따줘도 쓰겠다'는 반응을 많이 주십니다." "사람 없는 새벽을 설계한다" 비욘드로보틱스가 강조하는 또 하나의 키워드는 '무인 순환'이다. 그냥 딸기만 잘 따는 로봇으로는 농가 입장에서 인건비 절감 효과가 제한적이다. "2년 동안 농가를 다니며 가장 크게 깨달은 건, '수확만 잘 하는 로봇으로는 절대 구매까지 안 간다'는 점이었습니다. 딸기를 로봇이 열심히 따도, 사람이 옆에서 계속 트레이를 갈아주고, 충전하러 옮겨줘야 한다면 인력 대체가 안 됩니다." 그래서 비욘드로보틱스는 제조·물류 자동화에서 쌓은 경험을 살려 전체 프로세스를 통합하는 데 초점을 맞췄다. 로봇이 농장을 자율주행하며 딸기를 수확하고, 트레이가 가득 차면, 트레이 교환용 별도 로봇 시스템 위치로 이동시킨다. 가득 찬 트레이는 한쪽에 쌓고, 빈 트레이로 자동 교환한다. 작업이 끝나면 도킹 스테이션으로 복귀해 자동 충전한다. "수확-이송-트레이 교환-작업 순환-충전까지 이어지는 완전 무인 루프를 설계했습니다. 아직 개선해야 할 부분이 많지만, 지금 프로토타입만으로도 '이 정도면 지금 당장 쓰고 싶다, 구매하겠다'는 반응이 나옵니다. 저희가 만드는 건 단순한 과채 수확 로봇이 아니라, 사람 없는 농장 운영을 가능하게 하는 피지컬 AI 자동화 솔루션입니다." 이 무인 순환 구조의 진짜 가치는 밤에 드러난다. "딸기는 원래 밤에 따야 맛있습니다. 많을 때는 농장주들이 전날 밤부터 안 자고 새벽까지 수확을 하세요. 저희 목표는, 밤 사이에 로봇이 70~80%만 수확해줘도 나머지 20%는 다음 날 사람이 한 번 훑으면서 마무리하는 구조를 만드는 겁니다. 아침에 농장에 나왔을 때 수확된 딸기 트레이가 쌓여 있는 경험을 한 번 해보신 농장주분들은, 삶이 바뀌었다고 느끼실 거라고 생각합니다." "농민이 돈 내고 쓰는 로봇" 비욘드로보틱스의 딸기 로봇은 이미 두 건의 상업 계약을 따냈다. 2천평 규모 딸기 스마트팜 전북 김제 베리라이스와 겨울 수확기 동안 최대 6개월 임대 계약을 맺었다. 충남 논산 잠뱅이 딸기농장에는 논산시 및 지역 대학과 연계해 약 7천만원 규모 판매 계약을 체결하기로 했다. 김제 농가는 인스타그램이 인연이 됐다. 다른 농가 사장이 비욘드로보틱스 시연 영상을 올린 걸 보고 먼저 연락해 왔다. "올해 초부터 세 달 정도 그 농장에서 테스트를 했습니다. 처음엔 당연히 미숙했죠. 이상하게 딸 때도 있고, 속도도 느리고요. 그런데 세 달 동안 계속 현장에서 개발하다 보니, 밤에도 따고 낮에도 잘 따고, 속도도 거의 두 배 가까이 빨라지는 걸 사장님이 바로 옆에서 보신 거예요. 스타트업의 빠른 개선 속도를 현장에서 실시간으로 확인하셨고, 그 과정에서 신뢰가 쌓였습니다." 비욘드로보틱스는 이 계약을 연구가 아닌, 진짜 상업화의 출발점이라는 데 의미를 둔다. "한국에서 '딸기를 로봇이 딴다'는 말은 10년 넘게 연구로만 존재했습니다. 농진청을 포함해 굉장히 오래전부터 시도가 있었지만, 돈을 받고 실제 농가에 공급된 사례는 한 번도 없었습니다. 김제 농가와의 계약은 프로토타입 단계에서 '기술 데모를 넘어, 농가가 실제로 돈을 지불하고 싶을 만큼 신뢰받는 로봇'이 됐다는 걸 보여줬습니다." 충남 논산 스마트팜에 들어갈 판매 계약은 논산시·농업기술센터·지역 대학이 함께 참여하는 실증 프로젝트 성격을 띤다. 수확 로봇을 운영하면서 농업 데이터 취득과 교육·시연까지 동시에 진행한다. 여기에 더해 익산·양평·대구·천안·금산·산청·서산·홍성 등 전국 딸기 농가와는 대량 공급을 전제로 한 논의가 진행 중이다. 일부 영농단지에서는 수십 대 규모 물량도 협의하고 있다. "솔직히 아직은 저희 생산 캡파가 따라가지 못해서, 일부는 계약을 고사하는 상황입니다. 프리A 투자도 준비하고 있어서 무리하게 달리기보다는, 흑자 도산만 피하자는 마음으로 신중하게 보고 있습니다. 다만 이런 수요들이 제대로 터지기 시작하면, 내년에는 곧바로 수십억 매출로 이어질 수 있는 구조라고 보고 있습니다." "딸기에서 토마토·파프리카로, 데이터 기반 스마트팜으로" 비욘드로보틱스의 로드맵은 단기·중기·장기 단계로 나뉜다. 단기적으로는 국내 딸기 수확 시장 선점에 집중한다. 문의가 몰려오는 만큼, 생산 역량 확보와 제품 안정화가 시급하다. 중기적으로는 해외 진출과 작물 라인업 확장을 준비 중이다. "미국·유럽·호주처럼 시설원예 환경이 좋고 인건비가 높은 국가들은 농업 자동화 수요가 매우 큽니다. 딸기 수확·선별·이송까지 가능한 AI 로봇 솔루션을 수출하고, 이후 토마토·오이·파프리카·고추 같은 고부가가치 작물로 확장하는 게 중기 계획입니다." 장기적인 그림은 농업을 넘어 F&B·물류·제조·유통까지 확장하는 '피지컬 AI 플랫폼 기업'이다. 그 핵심에는 데이터가 있다. "지금 스마트팜이라고 하면 많은 분들이 AI가 다 알아서 환경 제어해주고, 사람은 신경 안 써도 되는 것으로 생각하시는데, 실제로 가보면 그렇지 않습니다. 자동화 설비는 있지만, 언제 온도·습도를 어떻게 조절할지에 대한 의사결정은 여전히 농장주가 작물 상태를 직접 보고 판단해야 합니다. AI가 제대로 쓰이지 못한 이유는, 결국 좋은 데이터가 부족해서입니다.” 비욘드로보틱스는 수확 로봇을 시작으로, 농장 곳곳을 돌아다니며 작물 상태·환경·시간·위치를 통합적으로 수집하는 데이터 수집 플랫폼을 만들겠다는 계획이다. "수확 로봇만으로도 농가에는 충분한 가치가 있지만, 저희 입장에서는 그 과정에서 나오는 데이터가 더 큰 자산입니다. 작물의 상태와 온도, 습도, 시간대별 이미지들을 방대한 양으로 축적해 나가면, 나중에는 정말로 스마트팜이 AI 기반으로 돌아갈 수 있는 기반을 만들 수 있다고 봅니다. 저희는 그 기반을 만드는 회사가 되고 싶습니다." "농촌이 지속 가능한 산업 되도록" 변 대표는 농업 자동화에 도전하며 느낀 가장 큰 의미나 목표를 이렇게 소개했다. "비욘드로보틱스가 만들어 가는 건 단순한 자동화 로봇이 아닙니다. 농촌이 다시 '지속 가능한 산업'이 되도록 만드는, 실제 사용 가능하고 안정적인 피지컬 AI입니다." 고령화와 인력난으로 무너지는 농업 현장에, 새벽에도 묵묵히 일하는 로봇이 들어오기 시작했다. 딸기 수확 로봇 한 대로 농업이 완전히 바뀌지는 않겠지만, 최소한 “사람이 아니면 농사를 지을 수 없다”는 오래된 전제는 조금씩 흔들리기 시작했다. 비욘드로보틱스가 설계하고 있는 것은 로봇 한 대가 아니라, '사람이 안 들어가는 온실'이라는 미래다. 그 미래가 한국 농업의 새로운 기본값이 될 수 있을지 관심이 모인다.

2025.12.09 09:29신영빈

"AI·로봇 잘 쓰려면 연구·산업·정책 역할 정비해야"

"산업 변화의 축이 디지털화, 자동화, 인공지능화로 '디·자·인' 되고 있습니다." 손웅희 한국생산기술연구원(KITECH) 수석고문은 5일 서울 JW메리어트호텔에서 열린 '월드푸드테크포럼 2025(WFT25)'에서 인공지능(AI), 협동로봇, 피지컬 AI, 자동화 산업의 현실을 짚는 토론 세션을 진행했다. 손 고문은 AI·반도체·로봇 산업이 서로 영향을 주고받으며 격변하는 시점을 맞았다고 진단하며 "AI 거품론이 산업에 어떤 영향을 미칠 것이라고 보느냐" 화두를 던졌다. 이어 협동로봇 시장의 실질적 어려움도 짚었다. 그는 협동로봇이 '사람과 함께 일하는 로봇'으로 산업 전반에 빠르게 확산됐지만, 실제 현장에서는 여전히 기술·자본·시장의 간극이 크다고 지적했다. 손 고문은 로봇 산업의 구조적 문제도 언급했다. “기술이 자본을 못 이기고, 자본은 시장을 못 이긴다”며 기술 중심 기업들이 시장 확장 과정에서 겪는 한계를 꼬집었다. 그는 기업·연구소·정부 간 역할이 제대로 분담되지 않은 상황에서 많은 스타트업이 연구·개발·사업화까지 전부 떠안고 있다고 비판했다. 특히 출연연·대학이 맡아야 할 장기 연구와 인프라 구축 부담이 기업에 과도하게 전가돼 있다며 제도적 보완의 필요성을 강조했다. 토론 말미에서 손 고문은 피지컬 AI가 협동로봇 한계를 극복할 수 있을지 의견을 물었다. 패널들은 공통적으로 가능성은 인정했지만, 기술 성숙도와 시장 현실은 크게 차이가 난다고 봤다. AI 덕분에 로봇이 더 똑똑해지고 있지만, 여전히 조작·선형 스킬·품질 안정성 확보에는 막대한 비용이 들고, 특히 외식·푸드 서비스 자동화는 경제성 장벽이 가장 크다는 지적이다. 손 고문은 토론을 마무리하며 "기술·정책·산업 생태계가 따로 움직여서는 새로운 시장이 열리지 않는다"며 "앞으로 푸드테크·로봇 산업의 발전을 위해 보다 정교한 협력이 필요하다"고 강조했다.

2025.12.07 09:20신영빈

"복잡성은 곧 경쟁력"…PTC 코리아, 제조 현장 AI 전략 제시

PTC 코리아가 인공지능(AI)을 활용해 제조 현장의 복잡성을 개선하고 경쟁력으로 전환할 수 있는 방안을 제시했다. 제조 현장에서 활용하는 다양한 관리 서비스를 하나로 통합해 의사결정 속도를 높이고 제품 설계 효율을 향상시켜 차별화를 만들어낼 수 있다는 설명이다. PTC 코리아(대표 김도균)는 4일 서울 강남구 조선팰리스에서 'PTC 이노베이션 익스체인지 2025'를 개최하고 제조 분야 AI 로드맵과 한국 시장 비즈니스 전략, 공략 방향을 제시했다. PTC 코리아는 이날 행사에서 "인텔리전트 제품 라이프사이클(Intelligent Product Lifecycle)" 비전을 중심으로 설계, 생산, 서비스에 이르는 전 제품 수명주기를 아우르는 AI 전략과 국내 디지털 전환 방향을 집중적으로 소개했다. 인텔리전트 제품 라이프사이클의 핵심은 설계, 생산, 운영, 서비스 단계에 흩어져 있는 데이터를 하나의 흐름으로 통합하는 것이다. PTC는 CAD와 제품 수명 주기 관리(PLM)를 비롯해 앱 개발 수명 주기(ALM)와 서비스 라이프사이클 관리(SLM)까지 아우르는 솔루션으로 제품 수명 전 과정에서 데이터를 수집하고 분석해 설계 최적화와 유지보수 효율화, 서비스 기반 신규 매출 기회 발굴까지 지원하겠다는 구상을 밝혔다. 김 대표는 인텔리전트 제품 라이프사이클을 통해 제조 현장의 복잡성을 경쟁력으로 전환할 수 있다는 점을 강조했다. 그는 "노트북만 해도 수많은 설계 데이터와 부품이 들어 있고 하나의 제품으로 완성되기까지 매우 복잡한 공정을 거친다는 점을 쉽게 짐작할 수 있다"며 "이런 복잡한 과정에서 AI로 더 효율적인 설계와 제조 방식을 제안한다면 제품 출시 시간을 앞당기고 고객사의 품질 요구를 더 빠르게 반영할 수 있다"고 말했다. 제조업에 특화된 AI 적용 방식과 사례도 소개됐다. PTC 코리아 이봉기 마스터는 국가마다 다른 규제 요구사항을 AI로 분석해 중복을 줄이고 개발 기간과 비용을 낮춘 완성차 사례, 수많은 제품 라인업을 가진 전자 기업에서 공통 부품을 식별해 표준화와 대량 구매를 돕는 사례를 제시했다. 더불어 프랑수아 라미 PTC 수석 부사장은 국내 주력 산업 분야인 제조업에서 AI 도입이 늦어 보이는 것은 안전, 윤리, 보안 등 복합 요소를 고려해야 하기 때문에 신중할 수밖에 없기 때문이라고 설명했다. 한국 시장 공략 방향도 구체적으로 제시됐다. PTC 코리아는 그동안 자동차, 전자, 하이테크, 산업용 기계 분야에 집중해 왔지만 앞으로는 의료기기, 메디컬 테크, 우주항공, 방위 산업 등 복잡성이 높은 산업군으로 사업을 넓힐 계획이다. 이를 위해 AI 전문 인력과 영업, 기술 지원 인력 채용을 확대하고, 국내 파트너사와의 협업 체계를 강화한다는 방침이다. PTC는 산업 도메인 전문성을 기반으로 AI 엔진은 마이크로소프트, 클라우드 인프라는 AWS와 협력해 구축하고 있다. 이를 통해 글로벌 클라우드·AI 기업의 기술과 자사 제조·엔지니어링 역량을 결합해 고객 맞춤형 AI 기반 솔루션을 제공하겠다는 전략이다. 이날 행사에서는 에티버스와의 업무협약(MOU)도 공식 발표됐다. 양사는 항공우주, 방위, 의료기기 등 고복잡도 산업을 중심으로 차별화된 엔지니어링 서비스를 공동으로 제공하고, 국내외 시장 공략과 고객 지원을 함께 강화할 계획이다. 프랑수아 라미 부사장은 글로벌 협력 전략과 관련해 "파트너사의 AI 역량과 PTC의 산업 도메인 지식을 결합해 고객에게 더 완성도 높은 AI 기반 솔루션을 제공하려 한다"고 말했다. 김 대표는 한국 시장의 전략적 중요성도 거듭 강조했다. 그는 "한국은 PTC가 가장 중요하게 생각하는 전략 시장 가운데 하나"라며 "국내 제조 기술과 PTC의 소프트웨어, AI 기술을 결합해 진정한 AI 제조 강국으로 나아가는 데 기여하겠다"고 말했다. 더불어 교육·인재 양성 계획도 언급했다. 김도균 대표는 국내 대학교와 교육기관과의 협력을 확대해 PTC 솔루션을 활용한 교육 과정을 만들고, 이를 통해 산업 현장이 필요로 하는 인재를 길러내겠다고 밝혔다. 또 "이번 PTC 이노베이션 익스체인지 2025는 인텔리전트 제품 라이프사이클 비전과 AI 로드맵을 한국 시장에 정식으로 알리는 자리이자, 국내 제조업과 함께 새로운 성장 단계를 준비하는 출발점"이라고 의미를 부여했다.

2025.12.04 11:58남혁우

생성형 AI는 이미 범용 기술…다음 패러다임은 '피지컬 AI·에이전트·양자'

국내 소프트웨어(SW) 산업이 인공지능(AI) 대전환 시대로 진입하면서 기술 패러다임 변화에 대응하기 위한 논의가 본격화됐다. 전문가들은 예측·정책·산업 전략 방식의 대대적 전환이 필요하다고 진단하고 있다. 김형철 소프트웨어정책연구소(SPRi) 소장은 2일 서울 코엑스에서 개최한 '2026 SW 산업 전망 컨퍼런스'에서 "미국과 중국의 기술 패권 경쟁이 심화되는 상황에서 AI 기술은 산업 경쟁력의 핵심이며 각 산업에서 실제 가치로 실현하는 과정이 무엇보다 중요하다"고 말했다. 김 소장은 특히 AI 기술 확보만으로는 경쟁우위를 보장할 수 없다며 산업 내 적용 전략과 소프트웨어적 기반을 강화해야 한다고 강조했다. 그는 "AI와 SW가 연결될 때 더 큰 가치가 창출된다"며 "기술 변화의 본질을 정확히 읽고 미래 대응력을 높여야 한다"고 덧붙였다. 이날 SPRi는 '미래 디지털 기술 전망'과 자체 기술 전망 프로젝트 '다트(DaRT) 2026'의 분석 결과를 공개했다. SPRi는 올해 약 20년간의 90만 건 학술 데이터 분석을 통해 기술 클러스터링·추세 추적을 진행했다. 연구에 따르면 최근 신기술 확산 패턴은 기존 S-커브에서 '샥스핀' 형태로 급변 중이다. SPRi 김성균 선임연구원은 "'약한 신호' 기술이 갑작스럽게 범용 기술로 성장하는 사례가 반복되고 있다"며 "최근 기술은 등장 속도와 정점 도달 속도가 매우 빨라졌고 전환점을 조기에 포착하는 능력이 국가·기업 경쟁력을 좌우한다"고 말했다. 특히 김 연구원은 뇌·컴퓨터 인터페이스, 분산 AI 얼라인먼트, 양자 감지 기술 등을 초고속 성장형 약신호 기술로 제시했다. 이에 따른 성장성 평가도 소개됐다. 김 연구원은 "뇌·컴퓨터 인터페이스는 의료·스마트홈·게이밍 등 인간·기계 상호작용 시장에서 급속 확장이 예상된다"고 말했다. 또 올해 핵심 기술 중 생성형 AI가 제외된 점도 주목해야 한다고 밝혔다. 그는 "생성형 AI는 이미 범용 기술 단계에 진입해 더 이상 신규성에서 높은 점수를 받기 어렵다"며 "오히려 생성형 AI 기반의 개발 보조 기술이 중기 활성화 기술로 부상했다"고 설명했다. 가장 큰 변화는 메타버스 기술군이 급격히 후퇴하고 AI·양자·피지컬AI 분야가 대거 부상한 점이다. 김 연구원은 "양자 인터넷·양자 감지·피지컬 AI가 장기 기술로 자리 잡았고 AI 간 통신·보안·운영체제 기술이 중기 축을 형성했다"며 폭넓은 기술 지형 변화를 공유했다. 아울러 IDC 이경민 이사는 '2025 ICT 시장 전망'을 통해 글로벌 기업들의 AI 경영 전략과 최고정보책임자(CIO)의 역할 변화를 소개했다. 그는 "CIO는 더 이상 단순 IT 운영자가 아니라 조직 전체를 재설계하는 '디지털 오케스트레이터'가 돼야 한다"고 강조했다. IDC는 AI 시대에 CIO의 역할을 '일 재설계자·복원력 설계자·가치 설계자'라는 3대 축으로 정의했다. 이 이사는 "AI는 속도가 아니라 가치의 문제"라며 "기업은 스스로 창출하려는 가치를 명확히 정의하고 이를 측정할 체계를 갖춰야 한다"고 짚었다. 특히 그는 AI 투자 대비 수익률(ROI) 개념이 기존 비용 대비 효율의 한계를 넘어 성장·혁신·직원 경험 등 9개 가치 지표를 기반으로 재정의되고 있다고 설명했다. 앞으로 기업이 AI를 통해 어떤 매출과 효율, 고객 경험을 목표로 할 것인지 스스로 설계해야 하고 이러한 가치 중심의 AI 경영이 표준이 될 것이라는 전망이다. 또 IDC는 AI 확산의 핵심 기술로 '복합 AI'와 'AI 에이전트 오케스트레이션'을 제시했다. 이 이사는 "2027년까지 AI 애플리케이션의 절반이 기술검증(PoC)을 넘지 못하고 실패할 것"이라며 "이를 극복하기 위해 기업들은 전사 AI 조직을 확대할 것"이라고 예측했다. 마지막으로 그는 AI 시대 인력 구조 변화도 강조하며 "AI가 일자리를 없애는 것이 아니라 일 자체를 재설계하는 단계로 진입했다"고 소개했다. 데이터 기반 업무, 예외 관리자, AI 윤리·거버넌스 전문가 등이 새로운 핵심 역할로 떠오를 것이라는 분석이다. 과학기술정보통신부 이상민 과장은 "AI 확산이 제조·금융·의료·공공 전 분야에서 새로운 산업 기회를 만들고 있다"며 "정부는 이를 뒷받침할 SW 정책 기반을 지속적으로 강화하겠다"고 밝혔다.

2025.12.02 17:59한정호

LG CNS, 2026년 임원 인사…김태훈·최문근 부사장 승진

LG CNS가 2026년 정기 임원 인사를 단행하며 미래 클라우드·인공지능 전환(AX) 시장을 선도하기 위한 리더십 체계를 정비했다. LG CNS는 이사회를 열고 부사장·전무 승진, 상무 신규 선임, 계열사 전입 등을 포함한 2026년 정기 임원인사를 단행했다고 27일 밝혔다. LG CNS는 이번 임원 인사에서 AX 시장 선도 및 실행 가속화를 위한 역량을 결집하고 미래 사업과 기술 성장을 견인할 인재들을 중용했다. 특히 에이전틱 AI·클라우드 사업의 중추적 역할을 담당하는 AI클라우드사업부 김태훈 전무와 AX 전략 수립의 싱크탱크인 컨설팅 전문 조직 엔트루부문 최문근 전무를 부사장으로 승진시켰다. 이와 함께 차세대 성장 동력인 피지컬 AI, 로봇 분야의 성장을 이끌고 유통 물류 자동화 시장 1위 지위를 굳건히 한 스마트물류·시티사업부 이준호 상무를 전무로 승진시켰다. 또 국내외 AI데이터센터 설계·구축·운영 분야에서 우수한 성과를 거둔 30대 젊은 인재 클라우드데이터센터사업담당 조헌혁 담당을 상무로 신규 선임했다. LG CNS는 "핵심 경쟁력인 고객·산업 전문성과 IT기술·서비스 역량을 지속 강화해 고객 비즈니스 혁신을 선도하며 급변하는 AX 시장을 주도해 나갈 계획"이라고 밝혔다. 임원 인사 내용은 다음과 같다. ◇부사장 승진 ▲김태훈 AI클라우드사업부장 ▲최문근 엔트루부문장 ◇전무 승진 ▲이준호 스마트물류·시티사업부장 ◇상무 신규 선임 ▲김소연 디자인 AX사업담당 ▲오진섭 SF 코어사업담당 산하 수석전문위원 ▲이철호 통신·서비스사업담당 ▲조민관 SCM이노베이션사업담당 ▲조헌혁 클라우드데이터센터사업담당 ◇계열사 전입 ▲송광륜 CFO (現 HSAD CFO 상무)

2025.11.27 16:59한정호

TYM, 삼성물산과 '피지컬AI 잔디깎이' 만든다

글로벌 농기계 전문기업 TYM은 삼성물산 리조트부문과 골프장 자동 잔디깎이 로봇 '자율주행 모어' 개발 본계약을 체결했다고 27일 밝혔다. 체결식은 26일 오전 경기 안성의 안성베네스트GC에서 진행됐다. 장한기 TYM 중앙기술연구소 소장과 김성민 삼성물산 리조트부문 골프사업팀 팀장 등 양사 관계자 10명이 참석했다. 이번 협력은 골프장 운영 환경에 최적화된 자율주행 잔디 관리 기술을 개발하기 위해 추진됐다. 이에 양사는 지난해 8월부터 사업 타당성을 검토했으며, 올해 3월 업무협약(MOU)을 체결한 데 이어 이번 본계약을 맺었다. TYM은 완전 자율작업 수행이 가능한 피지컬AI 기반 잔디깎이 로봇 개발에 착수했다. 다중 센서 융합 기술을 활용해 지면 기울기·장애물·잔디 높이 등을 실시간 인식하고, AI 알고리즘이 최적의 주행 경로를 스스로 계산해 정밀 제어를 수행한다. 더불어 경량화와 저중심 설계를 통해 골프장의 다양한 코스 환경에서도 균일한 절단 품질과 안전성을 확보하고, 수입 제품 대비 가격 경쟁력까지 강화할 계획이다. 삼성물산 리조트부문은 운영 노하우 공유와 테스트 필드 제공, 품질 검증을 담당하며, 국내외 골프장 네트워크를 기반으로 신규시장 확장에 협력한다. TYM은 피지컬AI 잔디깎이 기술 개발과 제품 공급, 서비스 및 유통 전반을 총괄하며 상용화를 추진한다. 양사는 이번 협력을 통해 AI 자율작업 기술의 상용화를 앞당기고, 골프장 자동화 분야에서 기술 경쟁력과 브랜드 신뢰도를 강화할 계획이다. 장한기 TYM 중앙기술연구소 소장은 "AI 자율작업 기술을 상용화하고 골프장 관리 자동화뿐 아니라 스포츠필드·공공시설·레저단지 등 다양한 산업 영역으로 기술을 할 것"이라며 "글로벌 자율작업 솔루션 시장을 선도하겠다"고 말했다.

2025.11.27 12:06신영빈

[현장] AI G3 향한 대전환 '시동'…산·학계, 피지컬 AI·독자 모델 투트랙 비전 제시

우리나라의 인공지능 3대 강국(AI G3) 도약을 위한 핵심 전략으로 '피지컬 AI'와 '독자 AI 파운데이션 모델' 개발이 부상하고 있다. 로봇·AI 반도체·대규모언어모델(LLM)·제조업 현장이 한데 맞물린 산업 AI 대전환(AX) 방향성을 논의하기 위해 정부·국회·산업·학계가 머리를 맞댔다. 더불어민주당 정동영 의원과 국민의힘 최형두 의원은 26일 국회 의원회관에서 'AI G3 강국 신기술 전략 조찬 포럼'을 공동 개최했다. 이날 포럼에는 김윤·정진욱·유용원·민형배·이성윤·강경숙·이주희 의원 등 여야 상임위 국회의원들을 비롯해 과학기술정보통신부 김경만 인공지능정책실장과 정보통신산업진흥원(NIPA) 김득중 부원장이 참석했다. 또 네이버·SK하이닉스·LG·한화에어로스페이스 등 주요 ICT 기업과 서울대·카이스트·성균관대 등 학계 관계자들이 함께했다. 첫 발제를 맡은 김민표 두산로보틱스 대표는 글로벌 제조업 인력난, 저출생·고령화로 인한 생산가능인구 급감 등을 근거로 피지컬 AI가 인류 산업구조의 필연적 대전환임을 강조했다. 그는 "챗GPT 등장 이후 지능형 모델이 폭발적으로 발전했고 추론 비용이 급감했다"며 "이제는 AI가 실제 기계·로봇에 접목되는 시대가 시작됐다"고 말했다. 그러면서 "피지컬 AI는 기존 생성형 AI가 학습하는 인터넷 데이터로는 학습이 불가능하다"며 "힘·압력·접촉·관절 정보 등 센서 기반 비정형 데이터를 대량 수집해야 한다"고 강조했다. 이는 숙련공의 장기 노동 경험에서만 얻어지는 고난도 데이터다. 엔비디아를 비롯한 빅테크 기업에서 이를 시뮬레이션으로 대체하려는 시도도 있으나, 실제 적용 단계에서 발생하는 현실과 시뮬레이션의 격차 때문에 완전한 대체는 불가능하다는 설명이다. 이에 대해 김 대표는 "숙련 기술을 대신할 수 있는 AI 로봇을 만들려면 지금의 자율주행 산업보다 훨씬 큰 장기 투자가 필요하다"며 "용접·샌딩·고하중 반송 등 제조 현장 핵심 직무를 중심으로 피지컬 AI의 로드맵을 설계해야 한다"고 제안했다. 이어 그는 피지컬 AI 활성화를 위한 정책을 제언했다. 먼저 지능형 로봇 안전 인증제도 개편이다. 현재는 철창 안에서 반복동작만 수행하는 산업용 로봇을 기준으로 한 안전규격만 존재해 AI 기반 로봇의 능동적 판단을 전혀 반영하지 못한다는 지적이다. 또 국내 기업 중심의 로봇 보조금 제도 설계도 제시했다. 과거 보조금이 오히려 중국산 서빙 로봇만 확산시킨 사례를 언급하며 "국산 플레이어에 혜택이 돌아가는 구조를 만들어야 산업이 성장한다"고 설명했다. 다음으로 SKT 이영탁 부사장은 현재 참여 중인 정부 주도 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 전략을 소개했다. SKT는 2018년부터 자체 LLM을 개발한 경험과 대규모 AI 데이터센터 운영 역량을 기반으로 5천억 파라미터 규모의 초거대 모델을 구축한다는 목표다. SKT 컨소시엄에는 크래프톤·포티투닷·리벨리온·셀렉트스타·서울대·카이스트 등이 참여해 AI 서비스·모델·데이터·인프라 전 과정을 아우르는 풀스택 개발을 진행 중이다. 이 부사장은 "5천억 파라미터 모델은 고급 추론·전문 도메인 이해·복잡한 사고 능력을 갖춰 글로벌 모델과 경쟁할 수 있다"며 "'전문가 혼합(MoE)' 구조로 비용 효율을 극대화하겠다"고 설명했다. 특히 AI 접근성을 전화·문자 등 기본 통신서비스로 확장해 '모든 국민의 AI, 모든 국민의 에이닷'이라는 슬로건을 제시했다. 아울러 국내 제조업 전반의 AX도 주도하겠다는 비전을 밝혔다. 이날 포럼에서는 피지컬 AI와 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 병렬 추진 필요성이 제기됐다. 학계에서는 불확실성·센서 한계·반복정확도 확보 없이는 피지컬 AI가 실제 산업에 들어갈 수 없다고 지적하며 데이터·물리기반(PBF) 모델링, 전문인재 양성의 시급성을 강조했다. 성균관대 김광수 AI융합원장은 "AI 기술만 발전해선 안 되고 위험 작업을 맡길 수 있는 새로운 인증제도와 법·제도 기반이 동시 구축돼야 한다"고 짚었다. 산업계는 국산 AI 반도체인 신경망처리장치(NPU) 생태계 강화가 AI G3 도약의 핵심이라고 목소리를 냈다. 리벨리온·딥엑스·모빌린트·퓨리오사AI 등은 GPU 의존 구조를 벗어나려면 국가 차원의 학습용·온디바이스용 NPU 투자가 병행돼야 한다는 점을 지적했다. 또 NPU 상용화를 통해 비용효율성이 높아지면 피지컬 AI와 실제 산업 현장 적용이 확대될 것으로 전망했다. 이에 대해 정진욱 의원은 "피지컬 AI 산업에 적용될 움직이는 로봇을 전제로 한 완전히 새로운 인증 제도마련이 시급하다"며 "광주에서 추진하는 NPU 특화 데이터센터 등 국산 생태계 중심의 인프라 투자를 국회가 적극 뒷받침하겠다"고 밝혔다. 과기정통부 김경만 실장은 "독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트는 2027년까지 LLM 모델부터 거대행동모델(LAM)과 피지컬 AI 접목까지 단계적으로 확대할 것"이라며 "피지컬 AI 투자를 위한 예타는 물론 국산 AI 반도체 밸류체인 강화, 공공 데이터 생태계도 준비하겠다"고 설명했다. 최형두 의원은 "NPU를 활용하는 것이 '진짜 AI'라는 데 동의하며 피지컬 AI 예산 확보에 총력을 다하는 중"이라며 "국회가 산업·연구·스타트업이 함께 뛰는 AI 생태계를 만들기 위해 적극 지원하겠다"고 강조했다.

2025.11.26 10:56한정호

피지컬 AI는 왜 '물류'에서 시작되는가

"피지컬 인공지능(AI)의 이상적 형태는 결국 휴머노이드 로봇입니다. 응용 가능성이 무궁무진합니다. 물류는 이를 첫 번째로 도입할 수 있는 분야입니다." 장병탁 서울대 AI연구원장이 24일 국회의원회관에서 열린 '피지컬AI 시작은 물류AI부터' 세미나에서 피지컬AI의 첫 무대로 '물류' 영역에 주목했다. 장 원장은 "물류 현장은 피킹·분류·이동 같은 단순 반복과 적절히 구조화된 공간을 갖췄고 노동력 부족을 겪고 있다"며 "특히 물류 현장에서 상당히 유용한 경우가 많다"고 짚었다. AI가 언어와 사고를 넘어 행동을 수행하는 단계에 진입하면서, 물류는 기술적·산업적·경제적 지점에서 가장 먼저 변화가 시작될 곳으로 꼽혔다. 이날 세미나는 장영재 KAIST 제조 피지컬AI 연구소장, 장병탁 원장, 손동신 LG CNS 전문위원, 구성용 CJ대한통운 리더, 그리고 국토부·산업부·과기정통부 관계자들이 참여해 '왜 물류인가?'라는 질문에 대해 논의했다. 장영재 소장은 피지컬 AI를 "시간·공간·물리적 상호작용을 이해하는 인공지능"으로 정의했다. 기존 AI가 언어와 사고를 모사했다면, 피지컬 AI는 사람이 실제 공간에서 판단하고 움직이는 방식을 학습하고 재현하는 단계다. 문제는 현실 세계의 데이터가 계속 변한다는 점이다. 장 소장은 "제조는 제품도 설비도 계속 바뀐다. 실제 데이터를 기반으로 한 학습에는 한계가 있습니다"며 "공장은 계속 바뀌기 때문"이라고 지적했다. 그래서 그가 지난 8년간 집중해온 것은 가상공간에서 학습한 결과를 실물로 전이하는 일이었다. 이 전이학습 기반 기술은 이미 산업에 깊숙이 들어왔다. 장 소장의 설명은 구체적이다. SK온·삼성·LG 공장에서 100~2천대의 로봇이 혼잡 없이 움직이고 전문가 3명이 3주 걸리던 디지털 트윈을 AI가 3시간 만에 자동 생성하는 수준에 이르렀다. 2년 넘게 안정 운용된 사례까지 축적됐다. 장영재 소장은 "이제는 AI가 실제 로봇을 '통제'하는 단계로 들어섰다”고 단언했다. 피지컬 AI의 학습 재료인 비전·동작·상황 데이터가 어디에 존재하는지도 이날 큰 주제였다. 손동신 LG CNS 전문위원은 "피지컬 AI는 인터넷에 없고 현장에 있다"고 단언했다. 손 위원 제조 대기업은 데이터를 거의 공개하지 않기 때문에 "대규모 실제 데이터가 확보 가능한 곳은 물류 현장뿐"이라고 못 박았다. 그는 "파운데이션 모델이나 월드 모델을 만들려면 결국 현장 데이터와 연결돼야 하고, 물류는 대규모 데이터를 얻을 수 있는 사실상 유일한 곳"이라고 조명했다. 즉 물류는 피지컬 AI 데이터 광산이라는 얘기다. 구성용 CJ대한통운 리더도 같은 맥락에서 "들어오는 화물을 카메라로 찍어 만들어내는 데이터는 얼마든지 공유 가능한 데이터"라고 제언했다. 물류가 첫 실증 산업이 될 수밖에 없는 이유는 기술 때문만이 아니다. 물류는 경제적·구조적 필연성 때문에 피지컬 AI가 가장 절실한 산업이다. 구 리더는 "물류 산업은 굉장히 저마진 산업"이라며 "삼성·LG·현대차처럼 대규모 인프라 투자를 하기 어렵다"고 꼬집었다. 전국 물류센터 구조에 대해서는 "대부분 소규모이고 수작업이 많아 데이터 취득이 어렵고 표준화도 어렵다"고 짚었다. 도입은 가장 필요하지만 스스로 도입하기 어려운 산업이라는 구조적 역설이 존재한다. 휴머노이드 M.AX 얼라이언스를 총괄하는 박일우 한국산업기술기획평가원 PD는 물류·제조 현장에서 피지컬 AI가 빠르게 확산되기 위해서는 "기업 혼자서 해결할 수 없는 구조적 문제가 존재한다"고 강조했다. 그는 "휴머노이드 생태계는 하드웨어 제조기업, AI 모델을 만드는 기업, 이를 실제 적용할 수요기업, 시스템 통합(SI) 기업까지 모두 협업해야만 완성된다"며 이러한 이유로 얼라이언스가 260개 기업 규모로 확대됐다고 설명했다. 국토교통부 심지영 첨단물류과 과장도 현장 체감을 더했다. "물류 로봇이 정말 필요하지만, 투자할 여력이 없는 기업이 너무 많다"며 "90% 이상이 영세하고, 여전히 엑셀·수기로 운영되는 곳도 많다"고 분석했다. 권순목 산업부 제조AI확산TF 과장은 M.AX 얼라이언스를 소개하며 "기업들도 기초 데이터는 서로 공유할 자세가 되어 있고, 다른 분야 데이터가 교차 활용될 가능성도 크다"고 말했다. 좌장을 맡은 박민영 인하대 교수는 "물류는 모든 산업의 인프라이지만, 예산·법·제도 지원이 산업부·과기부 속도를 못 따라간다"며 "이제 부처가 함께 움직여야 한다"고 주문했다. 박 교수는 물류가 제조·유통·무역 등 모든 산업의 기반이면서도, 정책적으로는 늘 '을(乙)'의 위치였음을 지적했다. "전 산업 경쟁력에 직접적인 영향을 주지만 예산 논의에서는 늘 후순위였다"는 취지다. 전문가들은 피지컬 AI 도입이 단순히 물류센터 내 로봇 확대에 그치지 않는다고 설명했다. 물류는 제조-유통-무역-이커머스 공급망을 연결하는 기반 산업이므로 국가 공급망 운영 전반에 변화를 불러온다는 것이다. 또 물류 현장에서 발생하는 대규모 현장 데이터는 피지컬 AI가 작동하는 데 필수적인 학습 자원이기 때문에, 해당 데이터가 축적될 경우 국내 AI 모델의 경쟁력 향상에도 기여할 수 있다는 평가가 나왔다. 이날 발표자들은 공통적으로 "피지컬 AI의 물류 적용은 자동화를 넘어 산업 구조 고도화와 직결될 수 있다"고 전망했다.

2025.11.25 09:08신영빈

"물류 원가 지속 상승, 피지컬 AI로 풀어야"

"물류 산업은 제조부터 유통까지 모든 산업의 기간입니다. 물류비를 낮추는 것이 곧 우리나라 전체 산업 경쟁력을 높이는 일입니다." 구성용 CJ대한통운 자동화개발담당 리더는 24일 국회 세미나 '피지컬AI 시작은 물류AI부터'에서 물류 산업이 직면한 구조적 한계를 짚으며 이같이 말했다. 구성용 리더는 먼저 노동인구 감소, 인건비·유류비 상승, 글로벌 이커머스 확산 등으로 인해 물류 원가가 계속 높아지고 있는 현실을 설명했다. 그는 "우리는 택배비만 내는 것처럼 보이지만, 실제로는 원자재부터 완제품까지 이어지는 모든 물류 비용이 거기에 다 들어 있다"며 "결국 물류비를 낮추는 것이 전체 산업 경쟁력"이라고 말했다. 이어 그는 물류 기술 도입이 거쳐 온 세 단계를 '하드웨어 스카우터(기계 자동화)-애널리틱스 디벨로퍼(데이터 최적화)-AI 오케스트레이터(전 과정 AI 지휘)'로 설명했다. 구 리더는 물류가 지금 2단계에서 3단계로 넘어가는 전환기에 있다고 규정했다. 그리고 이 변화의 핵심 기술로 피지컬 AI를 지목했다. 그는 "물류에서는 물리적 상품 이동이 필수이기 때문에 AI가 실제로 물건을 '움직이는 명령'까지 내려야 한다"며 "그래서 피지컬 AI 기술이 필요하다"고 주장했다. 구 리더는 물류 산업이 피지컬 AI를 도입하기 어렵게 만드는 현실적 요인을 짚었다. 그는 피지컬 AI 도입에 필요한 기술을 ▲파운데이션 레이어(데이터·인프라) ▲어댑테이션 레이어(실시간 데이터·시뮬레이션·실시간 최적화) ▲솔루션 레이어(현장 적용 기술)로 구분하며, 이 세 요소 모두가 제대로 갖춰져야 한다고 강조했다. 그러나 물류 산업은 제조업과 구조적으로 전혀 다르다는 점을 문제로 꼽았다. 구 리더는 먼저 물류 산업의 구조적 제약을 짚었다. 그는 "물류 산업은 다른 제조 산업에 비교해 굉장히 저마진 산업"이라며 물류기업이 자체적으로 대형 AI·로봇 인프라를 깔기는 구조적으로 어렵다고 설명했다. 또한 전국 단위로 흩어진 수많은 물류센터의 특성도 문제로 지적했다. 전국에 있는 물류센터 대부분이 소규모이고, 수작업 공정이 많아 데이터 취득이 어렵다는 것이다. 물류 현장 분산성과 비정형성이 AI 도입 속도를 늦추는 핵심 요인임을 강조했다. 물류가 제조와 결정적으로 다른 지점도 설명했다. 제조보다 훨씬 빠르게 사이클이 돌아가기 때문에 외부 환경 변수에 영향이 많고, 이런 정보를 실시간으로 업데이트할 인프라가 필요하다고 꼬집었다. 전문 인력 부족 역시 중요한 장애물이다. 구 리더는 물류 산업이 기술 인재 유치 경쟁에서 밀리고 있으며 이는 곧 생태계 전반의 약화로 이어지고 있다고 지적했다. 구 리더는 피지컬 AI 도입이 '효율 폭발'을 가져올 수 있다는 확신도 덧붙였다. 그는 "가장 맞는 피지컬 AI 기술이 도입되면 당장 내년에라도 두 배, 그다음엔 또 두 배 효율화될 수 있는 부분이 많다"고 기대감을 전했다. 그러나 이런 가능성은 산업의 체질 개선과 생태계 구축 없이는 실현될 수 없다고 했다. 그는 발표 마지막에서 "물류 산업 구조적 한계를 고려한 정책 지원과 인프라 구축이 필요하다"며 정부 부처들을 향해 협력을 요청했다.

2025.11.25 08:51신영빈

HD현대 정기선 "中 굴기 위기감 커...소버린 AI 경쟁력이 관건"

"조선업은 수주 일감도 많고, 실적도 좋고, 마스가로 미국과의 사업 기회도 확대되니 걱정이 없지 않냐는 이야기를 많이 듣는다. 사실은 그렇지 않다. 중국을 생각하면 위기감이 들 때가 많다. 답은 명확하다. 인공지능(AI)을 중국보다 빠르고, 정밀하게 접목해야 우리나라 전통 산업이 경쟁력을 유지할 수 있다." 정기선 HD현대 회장은 20일 HD한국조선해양·HD현대중공업·HD현대로보틱스·UNIST·울산대학교 간 '조선·해양 산업 AI 기술 개발 협력을 위한 업무 협약' 축사에서 이같이 말했다. 그는 우리나라 산업이 그동안 강점을 보여 온 여러 제조업 분야에서 중국이 압도적인 원가 경쟁력을 무기로 글로벌 1위 입지를 빼앗아 갔고, 현재 우리 기업들이 글로벌 시장을 선도 중인 조선, 반도체, 전기·전자 등 영역에서도 이런 상황이 재연될 수 있다고 우려했다. 정 회장은 최근 한국경제인협회에서 발표한 10대 수출 주력 업종 기업 관련 '한·미·일·중 경쟁력 현황 및 전망 조사' 결과를 인용하기도 했다. 국내 주요 기업 200곳을 대상으로 한 조사에서 반도체와 전기·전자, 선박(조선), 석유화학·석유제품, 바이오헬스 등 5개 업종은 한국이 중국보다 경쟁력이 높다는 응답이 많았지만, 5년 뒤에는 이들 업종에서도 중국이 한국을 제칠 것이라는 전망이 나왔다는 것이다. 정 회장은 "현장 문제를 AI로 해결하는 데 앞서나가야 한다는 관점에서 최근 AI 전담 조직을 CEO 직속으로 재편했다"며 "시간이 걸리는 사안임을 인지하고 있고, 인내심을 갖고 지속적으로 추진할 계획"이라고 말했다. 특히 국가 주도로 독립적인 AI 생태계를 구축하는 '소버린 AI'의 경쟁력이 국가 산업 경쟁력과 직결될 것이라고 전망했다. 정 회장은 "부디 이번에 우리나라가 개발하는 소버린 AI가 중국, 미국 모델과 비교해서도 경량화나 가격 등 모든 측면에서 경쟁력 있게 만들어지기를 간절히 소망한다"고 강조했다. 이날 HD현대는 이번 MOU에 따라 추진될 조선·해양 산업 AI 방향성을 소개했다. HD현대 관계자는 "선박에 AI 요소를 결합한 피지컬AI를 구현하기 위해 수십 년간 축적한 조선 산업 노하우를 AI에 녹여 실질적 제품 경쟁력으로 전환할 것"이라고 밝혔다. 구체적으로는 ▲차세대 CAD로 설계와 생산을 통합하는 3D 모델 구축 및 디지털 트윈 구현 ▲설계 정보 관리와 제공을 위한 프로세스 혁신 및 설계·생산을 연결하는 데이터 허브 구축(선박생애주기관리·PLM) ▲디지털 제조 기반을 확립한 미래 조선소 구현을 목표로 하는 디지털 제조(DM) ▲약 50년에 걸친 조선 설계·생산 노하우를 반영한 조선 AI '명장 에이전트' 도입 등을 추진하고 있다. 경쟁력 있는 조선 산업 AI 구축을 위해, HD현대는 특히 대규모 영상 데이터를 적극 활용할 수 있는 AI 규제 샌드박스를 울산에 구축해 달라고 정부에 요청했다. 현재는 이 같은 산업 데이터에 대한 거버넌스 체계가 부재해 활용이 쉽지 않다는 설명이다. HD현대 관계자는 "현장 영상 데이터가 피지컬 AI에 있어 매우 중요한 자산인데, 이를 처리하려면 클라우드 및 클러스터 인프라, 규제 혁신, 보안 체계가 함께 갖춰져야 한다"고 말했다.

2025.11.20 16:00김윤희

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