검색 - IT세상을 바꾸는 힘 지디넷코리아

ZDNet 검색 페이지

'피지컬 AI 얼라이언스'통합검색 결과 입니다. (16건)

태그
기간
- 3개월
- 1년
- 1년 이전

재검색

피지컬 AI 표준 경쟁 본격화…중국은 로드맵, 한국은 기반 마련

중국이 피지컬 인공지능(AI) 표준체계를 제시하며 기술 주도권 확보에 나서고 있지만, 한국은 국제표준 작업반 마련과 연구사업 계획 외 별도 로드맵을 마련하지 못한 것으로 나타났다. 22일 IT 업계에 따르면 중국 공업정보화부 산하 휴머노이드 로봇·체화지능 표준화기술위원회는 지난 2월 28일 베이징에서 열린 연차회의에서 '휴머노이드 로봇 및 체화지능 표준체계 2026판'을 공개했다. 이를 세부 국가·산업 표준으로 확장해 글로벌 표준에서 주도권을 확보하려는 전략이다. 이 표준체계는 휴머노이드 로봇과 피지컬 AI 공급망, 생애주기를 포괄하는 국가 차원 AI 표준 설계다. 표준체계 수립에 연구기관과 로봇 기업, 부품업체, 산업 수요기관 등 120여개 기관이 참여했다. 기초·공통, 두뇌형 AI와 지능형 컴퓨팅, 신체·핵심 부품, 완제품·시스템, 산업 응용, 안전·윤리 등 6개 영역으로 구성됐다. 두뇌형 AI 분야에서는 데이터 수집·가공·학습·활용과 모델 학습·추론·배포 기준을 다룬다. 신체와 부품 분야에서는 몸통과 팔, 다리, 로봇 손, 구동·감지·통신 모듈의 기술 기준을 마련해 부품 간 호환성을 높이는 데 초점을 맞췄다. 산업 응용 분야에서는 제조와 물류, 의료, 전력, 생활 서비스 현장에서 피지컬 AI를 개발하고 운영하는 기준을 제시한다. 안전·윤리 분야에는 기계·기능 안전과 데이터 보호, 알고리즘 신뢰성, 윤리 기준 등이 포함됐다. 피지컬 AI 표준체계는 로봇과 AI 모델, 센서, 부품, 데이터가 같은 기준으로 연결되도록 기술 규격을 정리한 틀이다. 데이터 형식과 통신 방식, 성능 평가, 안전 기준을 통일해 서로 다른 기업 제품과 시스템이 연동되도록 지원한다. 이를 통해 중복 개발을 줄이고 산업 현장 적용과 시험·인증, 국제표준 확산을 쉽게 만드는 것이 목적이다. AI 업계는 중국이 글로벌 생태계에서 기술 용어와 평가 기준, 부품 규격에 영향력을 행사할 기반을 마련했다고 보고 있다. 현재 표준화 방향은 제안 단계로, 글로벌 시장에 확산하려면 넘어야 할 산이 많다는 지적도 있다. 한국정보통신기술협회(TTA) 관계자는 "중국 표준이 국제 규격으로 채택되려면 각국 정부·기업 동의를 얻어야 한다"고 말했다. 이어 "표준 자체가 강제성이 없어 중국 체계가 기준이 된다 하더라도 글로벌 시장으로 확산할지 미지수"라고 덧붙였다. 韓 피지컬 AI 표준 체계, 올해 시동…"네트워크·연구기반 확대" 한국 정부도 피지컬 AI 기술 표준 선점을 위한 기반 구축에 나섰다. 다만 민간 협력망과 국제표준 활동 기반을 다지는 단계에 머문 상태다. 과학기술정보통신부는 지난 7월 피지컬 AI 얼라이언스 2기를 출범했다. 기업과 대학, 연구기관이 기술개발과 실증, 데이터 활용, 안전·신뢰성, 시험·인증, 표준화 분야에서 협력하는 생태계를 조성하는 역할을 맡았다. 정부는 민간 중심의 피지컬 AI 표준화 포럼도 운영하고 있다. 기업·연구기관이 표준 후보와 산업계 요구사항을 논의하고, 한국정보통신기술협회(TTA)와 한국전자통신연구원(ETRI) 등이 이를 국제표준화기구 의제로 발전시키는 방식이다. 특히 TTA는 국제전기전자기술자협회(IEEE)에 제조 피지컬 AI 표준 개발 작업반을 신설하고 국내 전문가가 의장을 맡도록 했다. 작업반은 공통 용어와 개념, 안전성·신뢰성, 정밀성, 자율 공정 최적화 등 제조 현장에 필요한 상위 수준의 기준을 논의한다. 정부는 ETRI 중심으로 피지컬 AI 표준전문연구실 사업도 시작했다. 약 8년에 걸쳐 연구개발과 국제표준화 활동을 병행하며, 기술 개념 검증과 산업 현장 실증 결과를 국제표준 기고서와 신규 표준안으로 연결할 방침이다. 국내 업계에선 한국 피지컬 AI에 구체적인 기술·데이터 표준 항목이 확정되지 않았고, 어떤 규격을 국제표준으로 우선 제안할지에 대한 세부 로드맵도 뚜렷하지 않다는 지적이 나왔다. 표준화 과제 성과가 나오기까지 오랜 시간이 걸린다는 점도 걸림돌이다. 피지컬 AI 표준전문연구실 사업이 약 8년짜리 장기 과제로 추진되는 만큼 빠르게 변하는 기술 흐름에 맞춰 표준안을 적시에 제시할 수 있을지가 관건이다. 과기정통부 관계자는 "피지컬 AI가 본격적으로 주목받기 시작한 시점이 2025년이라 관련 예산과 과제를 마련하기에 현실적인 어려움이 있었다"고 말했다. 이어 "현재 민간 기업과 협력해 표준 생태계를 조성하는 단계에 있다"며 "이들이 국제표준화기구에서 활동할 수 있도록 네트워크와 연구 기반을 지원하는 것부터 시작하고 있다"고 덧붙였다.

2026.07.22 11:10김미정 기자

기술자립·데이터·제조실증 3대 축 가동…'피지컬 AI 강국' 도약 선포

국내 인공지능(AI)과 로봇 산업의 미래를 이끌 '피지컬 AI 얼라이언스 2기'가 공식 출범했다. 이와 함께 정부와 유관 기관은 국산 피지컬 AI 핵심 기술 확보와 데이터 인프라 구축, 제조 현장 실증을 축으로 한 대규모 프로젝트를 본격 추진한다. 연구실 수준에 머물던 피지컬 AI를 실제 산업 현장에 적용해 글로벌 경쟁력을 확보하겠다는 구상이다. 19일 정보통신산업진흥원(NIPA)과 정보통신기획평가원(IITP)은 서울 중구 더플라자 호텔에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'에서 피지컬 AI 산업 육성 전략과 주요 사업 추진 계획을 공개했다. 기술 자주성 확보와 '풀스택' 국산화 조준 정수진 정보통신산업진흥원(NIPA) 지역 AX 본부장은 2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기의 핵심 과제로 ▲기술 자립 ▲데이터 확보 ▲규제 개선 등 3대 중점 프로젝트를 제시하며 산업 경쟁력 강화를 위한 민관 협력 필요성을 강조했다. 정 본부장은 얼라이언스 1기 운영 과정에서 200여 개 기업의 의견을 수렴한 결과, 글로벌 피지컬 AI 경쟁력 확보를 위해 기술 종속 문제와 데이터 부족, 규제 장벽이 가장 시급한 과제로 도출됐다고 설명했다. 첫 번째 과제는 국산 기술 기반의 피지컬 AI 풀스택(Full Stack) 구축이다. 그는 현재 국내 산업이 해외 AI 플랫폼과 컴퓨팅 생태계에 크게 의존하고 있다며 국방, 보안, 국가 전략기술 분야에서는 기술 주권 확보와 핵심 기술 내재화가 필수적이라고 강조했다. 이를 위해 과학기술정보통신부와 함께 피지컬 AI 핵심 기술 확보 사업을 추진하고 있으며, 제조 분야 특화 피지컬 AI 모델도 고도화하고 있다고 밝혔다. 또한 연구개발을 넘어 기업 간 협력과 사업화, 글로벌 시장 진출까지 이어질 수 있는 생태계 구축이 필요하다고 덧붙였다. 두 번째 과제는 피지컬 AI용 행동 데이터 생산 체계 구축이다. 정 본부장은 피지컬 AI는 단순히 기존 데이터를 활용하는 방식만으로는 한계가 있다고 설명했다. 실제 산업 현장에서 요구되는 데이터를 생성하고 검증할 수 있는 전용 인프라가 필요하다는 것이다. 이를 위해 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진하고 있으며, 이곳에서 데이터 생성과 시뮬레이션, 합성 데이터 생산이 가능한 통합 환경을 조성할 계획이라고 밝혔다. 해당 사업은 과기정통부 신규 사업으로 기획 단계에 있으며 얼라이언스 참여 기업들과 함께 구체적인 운영 방안을 마련할 예정이다. 세 번째 과제는 법·제도 개선이다. 정 본부장은 피지컬 AI가 실제 산업과 비즈니스로 확산되기 위해서는 규제 개선이 필수적이라고 말했다. 기업이 기술 개발과 사업화 과정에서 겪는 제도적 애로사항을 지속적으로 수렴해 정책과 법제도 개선에 반영하겠다는 계획도 밝혔다. 정 본부장은 "피지컬 AI 세계 1등 국가가 되기 위해서는 기술과 데이터, 제도뿐 아니라 더 많은 과제가 필요하다"며 "산업계와 협단체, 정부가 함께 논의하며 부족한 부분을 채워나가겠다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI 얼라이언스가 국내 기업의 성장과 글로벌 진출을 적극 지원해 한국이 세계적으로 주목받는 피지컬 AI 강국으로 도약할 수 있도록 노력하겠다"고 강조했다. 피지컬 AI 경쟁력 핵심은 데이터...트레이닝 센터 구축 추진 피지컬 AI 경쟁력의 핵심으로 꼽히는 데이터 인프라 구축도 추진된다. 피지컬 AI는 로봇이 실제 환경을 인식하고 판단·행동해야 하는 만큼 생성형 AI보다 훨씬 방대한 데이터가 필요하다. 업계에서는 피지컬 AI 학습에 필요한 데이터 규모가 거대언어모델(LLM)의 수백~수천배에 이를 것으로 전망하고 있다. 이에 따라 NIPA는 실제 산업 현장 데이터와 시뮬레이션 기반의 합성데이터(Synthetic Data)를 동시에 생산·검증할 수 있는 '피지컬 AI 트레이닝 센터' 구축을 추진한다. 센터에서는 데이터 생성부터 디지털 트윈, 가상 시뮬레이션, 합성데이터 제작 환경을 풀스택(Full Stack)으로 통합 구축하여 국내 기업이 고품질 학습 데이터를 안정적으로 확보할 수 있도록 지원할 계획이다. 김욱 IITP 피지컬AI PM은 "피지컬 AI는 기존 LLM 대비 100배에서 1000배 이상 데이터 양이 필요하다"며 "단순한 데이터 개방을 넘어 실데이터와 가상 데이터를 유기적으로 통합 정제하는 대규모 데이터 파이프라인 구축이 기술 성패를 가를 핵심 과제"라고 강조했다. 이어 "이렇게 확보된 데이터는 로봇이 미래를 예측해 자율 제어하도록 돕는 '월드 모델(World Model)' 학습에 투입된다"며 "나아가 로봇의 실시간 제어를 뒷받침할 '초저지연·저전력 온디바이스 AI 반도체'와의 공동 디자인(Co-design)을 통해 하드웨어와 소프트웨어가 완전 융합된 생태계를 완성하겠다"고 덧붙였다. 전북·경남서 미래형 AI 공장 실증...5년 프로젝트 시동 제조 현장 실증은 지역 거점을 중심으로 본격화된다. 이준우 NIPA 전북·경남 AX 사업 PM은 전북과 경남을 두 축으로 하는 대형 실증 프로젝트 추진 계획을 공개했다. 이 PM은 "피지컬 AI의 핵심은 물리 세계에서 자율적으로 상호작용하는 것"이라며 기술 개발뿐 아니라 현장 적용과 검증의 중요성을 피력했다. 전북 지역에서는 AI 기반 미래형 제조공장 구축을 목표로, 휴머노이드와 다양한 지능형 장비가 유기적으로 협력하는 '무인·자율 공장 모델'을 개발한다. 실제 제조 현장에서 작동 가능한 테스트베드와 데이터 플랫폼을 구축해 미래형 공장의 표준 모델을 제시하겠다는 구상이다. 경남 지역에서는 제조업 현장의 '물리지능(Physical Intelligence) 고도화'에 초점을 맞춘다. 제조 장비와 공정에서 발생하는 데이터를 기반으로 물리 법칙을 스스로 학습하는 AI 모델을 개발하고 인간과 AI가 협업하는 차세대 제조 환경을 구현하는 것이 목표다. 특히 숙련 작업자의 경험과 노하우를 AI에 이식해 생산성을 극대화하고 작업자 안전을 강화하는 데 집중할 계획이다. 이준우 PM은 "궁극적으로는 AI가 공장 운영 전반을 자율적으로 지원하는 미래형 제조 레퍼런스를 구축하는 것이 목표"라며 "지역 제조 산업의 체질을 개선하는 동시에, 향후 글로벌 시장에 공장 자체를 패키지 형태로 수출할 수 있는 새로운 산업 모델까지 창출해 나가겠다"고 포부를 밝혔다.

2026.06.19 14:08남혁우 기자

여야 과방위 의원 '피지컬 AI 2기 얼라이언스' 초당적 지원 약속

여야 정치권이 대한민국을 글로벌 피지컬 AI 강국으로 도약시키기 위해 한뜻으로 초당적 협력과 지원을 약속했다. 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'에는 더불어민주당 정동영 통일부 장관과 황정아 의원, 국민의힘 최형두 의원이 참석해 산업 육성 의지를 밝혔다. 이날 참석한 여야 의원은 제조업과 반도체 경쟁력을 기반으로 대한민국이 글로벌 피지컬 AI 경쟁을 선도해야 한다는 데 공감대를 형성했다. 정치권 역시 관련 산업 육성을 위한 정책과 제도 지원을 지속적으로 뒷받침하겠다고 약속했다. 정동영 장관은 축사를 통해 AI 강국 도약을 위한 정부의 강력한 추진 의지를 강조했다. 그는 최근 엔비디아가 한국을 전략적 파트너로 선택한 배경에는 제조 역량과 메모리 경쟁력뿐 아니라 국가 차원의 AI 비전과 리더십이 있다고 평가했다. 이어 "세계적인 AI 경쟁에서 이기는 길은 동맹(Alliance)"이라며 "정부와 기업, 연구기관이 함께 힘을 모아 대한민국이 글로벌 피지컬 AI 선도국가로 도약해야 한다"고 말했다. 정 장관은 국회와 정부, 산업계가 함께 운영해 온 피지컬 AI 전략포럼을 언급하며 "현장의 목소리를 정책에 반영해 온 결과 AI 산업 육성을 위한 공감대가 형성됐다"며 지속적인 지원 의지를 밝혔다. 최형두 의원은 피지컬 AI 전략이 여야 협력을 통해 추진된 대표적인 사례라고 평가했다. 그는 2016년 알파고와 이세돌 대국이 AI 시대 전환점이었지만 당시 한국 사회가 이를 충분히 활용하지 못했다고 진단했다. 그는 "이번에는 기회를 놓쳐서는 안 된다"며 "국회와 정부, 산업계가 함께 AI G3 도약을 목표로 정책과 예산을 추진해 왔다"고 설명했다. 특히 올해 CES 현장에서 확인한 한국의 경쟁력으로 제조 데이터를 꼽았다. 최 의원은 "대한민국 곳곳에 축적된 제조 데이터는 다른 나라가 쉽게 확보할 수 없는 자산"이라며 "이를 기반으로 피지컬 AI용 파운데이션 모델과 월드모델을 구축해야 한다"고 강조했다. 황정아 의원은 피지컬 AI 얼라이언스 1기가 기반을 마련하는 단계였다면 2기는 실질적인 성과를 창출해야 하는 시기라고 강조했다. 그는 "대한민국은 제조 강국이자 반도체·메모리 강국"이라며 "우리가 가장 잘할 수 있는 분야에 집중해 AI 3대 강국으로 도약해야 한다"고 말했다. 황 의원은 피지컬 AI 지원 특별법과 국가연구데이터법, AI 데이터센터 구축 관련 법안 등을 소개하며 입법 지원 의지도 밝혔다. 그는 "기업들이 기술 개발과 사업화에 집중할 수 있도록 국회가 입법과 예산, 정책 측면에서 적극 지원하겠다"며 "국방과 의료 분야를 중심으로 피지컬 AI 활용을 확대해 나가겠다"고 말했다.

2026.06.19 11:39남혁우 기자

조준희 "AI는 승자독식 시장…정부·기업·산업계 힘 모아야"

"인공지능(AI) 시대는 승자독식 시장입니다. 글로벌 시장에서 생존하기 위해선 정부와 기업, 산업계가 연대해 한국형 피지컬 AI 생태계를 구축해 경쟁력을 갖춰야 합니다. 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회장(KOSA)은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 피지컬 AI 얼라이언스 공동 의장으로 선임된 조 회장은 피지컬 AI 얼라이언스의 존재 이유로 '연대'를 꼽았다. 그는 "정부 역할이 있고 기업 역할이 있지만 AI 시대에는 각자 움직여서는 안 된다"며 "정부와 기업, 협회가 하나의 완성형 산업 생태계를 만들어야 한다"고 말했다. 특히 AI 산업이 소수 기업 중심으로 재편되는 점을 언급하며 핵심 기술 확보의 중요성을 강조했다. 그는 "한국형 월드모델(World Model)과 로보틱스 파운데이션 모델이 없다면 국내 기업들은 결국 해외 빅테크 플랫폼에 종속될 수밖에 없다"고 지적했다. 조준희 회장은 한국이 보유한 경쟁력으로 고대역폭메모리(HBM)과 제조 데이터를 제시했다. 그는 "엔비디아도 한국의 HBM 공급 없이는 경쟁력을 유지하기 어렵고, 미국도 한국 수준의 제조 데이터를 확보하지 못하고 있다"며 "이 같은 강점을 바탕으로 월드모델, 버티컬 파운데이션 모델, NPU 등 AI 핵심 기술을 함께 육성해야 한다"고 말했다. 이어 "피지컬 AI는 대한민국이 AI 3강 국가로 도약할 수 있는 중요한 기회"라며 "산업계와 정부가 힘을 모아 AI 강국 실현에 나서야 한다"고 강조했다.

2026.06.19 11:14남혁우 기자

배경훈 부총리 "피지컬 AI '글로벌 1강' 목표…민관 협력 필수"

"피지컬 인공지능(AI)은 공장 로봇만 의미하지 않습니다. 컴퓨터 안에서 작동하던 AI가 현실로 나와 제조, 공장, 의료계, 공공 영역 등 모든 현장에 적용되는 개념으로 진화했씁니다. 대한민국이 피지컬 AI 선도국으로 성장할 수 있도록 지원을 아끼지 않겠습니다." 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 19일 서울 더플라자 호텔에서 열린 '2026년 피지컬 AI 얼라이언스 2기 개편 방향 및 확대 운영 방안' 축사에서 이같이 밝혔다. 배 부총리는 "이번 2기 출범은 1기에서의 탐색을 넘어 본격적인 실행 단계로 들어가겠다는 의미를 갖는다"며 "우리는 피지컬 AI 분야에서 우선권을 가져야 하며 기존 AI 경쟁을 넘어 피지컬 AI에서는 선도국으로 성장해야 한다"고 강조했다. 배 부총리는 2기 핵심 과제로 데이터 확보 체계를 꼽았다. 현장 데이터와 사업 데이터가 부족한 만큼 산업 현장에서 데이터를 모으고 이를 AI 학습과 활용으로 연결하는 기반을 갖춰야 한다는 의미다. 배 부총리는 가상 시뮬레이션 환경 구축도 중요하다고 봤다. 실제 피지컬 AI 환경을 가상공간에 구현하고 후성 데이터를 만들어내는 작업을 통해 데이터 부족 문제를 보완하겠다는 구상이다. 배 부총리는 "AI 3대 강국 도약을 위해 AI 인프라를 비롯해 모델, 플랫폼, 소프트웨어 생태계, 서비스, 데이터 체계를 함께 보완해야 한다"며 "피지컬 AI 역시 선제적 연구 기반과 데이터 확보 체계가 마련돼야 다음 단계로 나아갈 수 있다"고 말했다. 이어 "우리가 피지컬 AI 글로벌 1강으로 가기 위한 도전을 하겠다"며 "피지컬 AI 얼라이언스에 참여하는 모두가 한 뜻으로 함께해 주길 바란다"고 덧붙였다.

2026.06.19 11:02김미정 기자

정부, '피지컬 AI 얼라이언스' 2기 출범…"기술 현장 확산"

정부가 국산 피지컬 인공지능(AI) 생태계 구축 속도를 높이기 위해 민관 협력체를 확대했다. 과학기술정보통신부는 19일 서울 더플라자 호텔에서 피지컬 AI 분야 산·학·연과 관련 협·단체 관계자를 초청해 '피지컬 AI 얼라이언스 2기 출범식'을 열었다. 이번 출범식에는 배경환 부총리 겸 과기정통부 장관을 비롯해 정동영·최형두·황정아 국회의원과 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장 등이 참석했다. 정보통신산업진흥원, 정보통신기획평가원, 한국지능정보사회진흥원 원장과 산업부·중기부 관계자 등 200여 명도 자리했다. 피지컬 AI는 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 작동하는 기술이다. 제조, 자율주행, 조선, 의료, 국방 등 주요 산업에서 생산성과 효율성을 높이는 핵심 기술로 떠오르고 있다. 과기정통부는 지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스 1기를 출범했다. 1기는 산업 현장 수요와 애로사항을 발굴하고 정책 방향을 논의하는 역할을 맡았다. 2기 얼라이언스는 논의 중심 활동에서 벗어나 기술개발, 산업 적용, 표준화, 보안·안전으로 이어지는 실행형 협력체계로 운영된다. 과기정통부는 이를 피지컬 AI 기술개발부터 현장 적용과 구축·운영까지 지원하는 '피지컬 AI 토탈 솔루션 플랫폼'으로 고도화한다는 방침이다. 개편 방향은 세 가지로 구성됐다. 우선 국산 AI 반도체, AI 모델, 소프트웨어, 로봇·센서, 컴퓨팅 인프라를 연결해 'K-피지컬 AI 풀스택' 확보에 나선다. 2기 얼라이언스는 전주기 협력 플랫폼도 구축할 방침이다. 기존 모델·솔루션 기술개발 중심 협력을 넘어 통신망, 시스템 통합, 데이터센터, 보안, 표준·인증, 운영까지 포괄하는 구조로 확대한다. 이를 통해 얼라이언스는 피지컬 AI를 전 산업에 확산한다. 피지컬 AI를 제조뿐 아니라 물류, 농업, 의료, 국방, 행정, 재난안전 등 다양한 분야에 적용할 수 있는 범용 기술로 보고 수요와 공급 역량을 연결한다. 얼라이언스 운영 체계도 바뀐다. 의장 체계는 과기정통부와 KOSA 공동의장 체계로 운영된다. 정부의 정책 지원과 민간 실행 역량을 더 긴밀하게 연결하기 위한 조치다. 기존 10대 분과는 3대 핵심 대분과로 개편된다. 새 체계는 'K 피지컬 AI 풀스택 분과', '버티컬 산업 브릿지 분과' '기반 거버넌스'로 구성된다. 각 분과 아래에는 액션 그룹을 둬 실제 과제 발굴과 프로젝트 구체화를 추진한다. 참여 협·단체도 12곳으로 확대됐다. KOSA를 비롯한 한국피지컬인공지능협회, 한국인공지능·로봇산업협회, 제조혁신피지컬인공지능협회, 한국팹리스산업협회, 한국IT서비스산업협회, 한국데이터센터연합회, 한국정보통신진흥협회, 한국정보보호산업협회, 한국정보통신기술협회, 육지포럼, AI 네트워크 얼라이언스가 참여한다. 피지컬 AI 얼라이언스는 관계 부처와 관련 얼라이언스와도 협력한다. 특히 제조 분야에서는 M.AX 얼라이언스와 연계해 기술개발 성과를 현장 수요와 연결하고 실증과 확산으로 이어지도록 할 계획이다. 이날 행사에 앞서 국내 피지컬 AI 기업들의 기술 시연도 진행됐다. 리얼월드는 두 대의 로봇이 협동해 마우스를 포장하고 지정된 위치에 배치하는 시연을 선보였다. 마음AI는 월드모델 기반 AI 학습부터 온디바이스 실행과 완제품 로봇 적용으로 이어지는 기술 성과를 소개했다. 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 "지난해 9월 피지컬 AI 얼라이언스를 처음 출범할 당시만 해도 피지컬 AI는 아직 많은 이들에게 생소한 개념이었지만, 불과 1년도 되지 않아 글로벌 AI 경쟁의 핵심 패러다임으로 떠올랐다"며 "피지컬 AI 경쟁에서 앞서가기 위해서는 독자적인 기술역량과 산업 확산 기반을 함께 갖춰야 한다"고 밝혔다.

2026.06.19 10:00김미정 기자

"중국산 통로 막아야"…피지컬AI 국산화 외친 기업들

국내 로봇·제조업계가 피지컬 AI 확산 과정에서 국산 공급망 구축과 데이터 공유 체계 마련이 필요하다고 입을 모았다. 정부 지원이 투입되는 국가 인프라와 제조 현장에 중국산 로봇과 외산 시스템 의존이 심화할 경우 산업 경쟁력과 안보 측면에서 취약성이 커질 수 있다는 지적이다. 25일 서울 여의도 국회 의원회관에서 열린 '피지컬AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼' 토론회에서는 휴머노이드와 항만 크레인, 제조 데이터 인프라, 산업 데이터 표준화 등과 관련한 현장의 문제의식이 제기됐다. 이날 토론회는 정동영 통일부 장관과 최형두 국민의힘 의원, 정진욱 더불어민주당 의원, 이철규 국민의힘 의원이 공동 주최했다. 국산 공급망 구축 필요성 제기 표윤석 로보티즈 최고기술책임자(CTO)는 과거 국내 서비스 로봇 시장이 중국산 제품에 잠식된 경험을 언급하며 국산 공급망 구축 필요성을 강조했다. 표 CTO는 “코로나19 시절 정부 지원금을 타고 값싼 중국산 서빙로봇이 밀고 들어오면서 국내 서비스 로봇 시장 점유율 85%를 중국산에 내준 뼈아픈 경험이 있다”며 “MAX 얼라이언스가 본격화되는 만큼 정부 지원금이 투입되는 국가 인프라에 중국산 로봇이 진입할 수 있는 통로를 열어줘서는 안 된다”고 말했다. 그는 이어 “휴머노이드는 단순한 산업용 로봇을 넘어 국가 기술 패권의 열쇠이자 안보를 좌우할 핵심 전략 기술”이라며 “우리 기술로 만든 로봇이 그 중심에 설 수 있도록 선제적인 제도적 방어 장치를 마련해 달라”고 요청했다. 엄윤설 에이로봇 대표는 국산 부품 사용 비중에 따른 인증 및 인센티브 제도 도입을 제안했다. 엄 대표는 “휴머노이드 도입 과정에서 구성 부품의 70% 이상을 국산으로 사용하면 국산 휴머노이드 인증을 부여하고, 인증을 받은 로봇을 제조공장에 도입한 수요처에 지원금을 지급하는 방안을 생각해볼 수 있다”며 “이 경우 수요처는 로봇을 더 낮은 비용으로 도입할 수 있고, 로봇 업체들도 국산 부품을 찾을 수밖에 없는 동력이 생겨 국산 생태계 조성에 도움이 될 것”이라고 말했다. 이준혁 HD현대삼호 전무는 항만 크레인 국산화 필요성을 언급했다. 이 전무는 “항만은 국가 수출을 책임지는 핵심 인프라인데 전 세계 항만 크레인의 70%를 중국 기업이 차지하고 있다”며 “피지컬 AI를 적용하려 해도 실제로 적용할 기반이 부족하다”고 말했다. 이어 “조선과 항만 크레인 사업은 미국·이란 전쟁 이후 일반 산업이 아닌 전략 산업이 됐다”며 “중국을 이길 수 있는 경쟁력을 확보할 수 있도록 정부도 관심을 기울여야 한다”고 덧붙였다. 데이터 없인 피지컬 AI도 없다…표준화·공유 체계 과제 이날 토론회에서는 데이터 공유와 표준화의 필요성에 대한 기업들의 의견도 잇따랐다. 이연수 NC AI 대표는 “MAX 얼라이언스를 추진하려면 데이터 교환과 공유에 대한 상호 신뢰 체계가 필요하다”며 “3D 파운데이션 모델을 MPU에 실증하기 위해 지난 5년간 수천억원을 들여 개발한 파운데이션 모델을 MPU 기업들과 교환·제공하고 있는데, 현장 데이터 역시 AI 기업들에 빠르게 전달될 수 있는 신뢰 체계가 마련되길 바란다”고 말했다. 박윤지 클라이온 대표는 산업 현장에서는 기업 간 데이터 공유가 여전히 쉽지 않다고 지적했다. 박 대표는 “3년 전 대형 건설사와 함께 AI 홈 프로젝트를 진행한 적이 있는데, 그 안에도 보안 시스템과 각종 전자기기 디바이스가 있었지만 국내 양대 가전업체들은 데이터를 제공하지 않았다”며 “대기업들은 데이터를 자산으로 인식하기 때문에 쉽게 공유하지 않는다”고 말했다. 이어 “앞으로 MAX 얼라이언스가 풀어야 할 핵심 과제는 이런 디바이스와 각종 기기의 데이터를 어떻게 표준화하고 확보할 것인지, 이를 규제로 풀지 촉진책으로 풀지 정하는 것”이라며 “실증랩에서는 '팀 코리아'가 작동하지만 실제 현장에서도 과연 같은 방식이 통할지는 의문”이라고 덧붙였다. 최낙선 한국항공우주(KAI) 전무는 국방 데이터 활용의 제약도 언급했다. 최 전무는 “현재 규정상 외부 데이터 서버를 활용할 수 없다”며 “이 문제가 해결되지 않으면 공공 부문 데이터 활용은 어렵다”고 말했다. 장영재 다임리서치 대표는 “제조업에서는 데이터가 매우 중요하지만 제어기는 미쓰비시, 공장 운영은 지멘스, 센서는 오므론 등 외산 시스템 비중이 높아 양질의 데이터를 확보하기 어렵다”며 “외국계 기업들이 우리를 위한 데이터 파이프라인을 제공하지 않기 때문에 한국의 제어기·센서·IT 시스템 플랫폼을 기반으로 전 체계에서 고품질 데이터를 수집할 수 있도록 테스트베드를 설계했다”고 설명했다. 정부 “자발적 데이터 공유에 인센티브 준비” 정부는 데이터 공유를 강제하기보다 인센티브를 통해 자발적 참여를 유도하겠다는 입장을 밝혔다. 김성열 산업통상자원부 실장은 “데이터를 자산으로 여기며 외부와 공유하지 않으려는 기업도 있고, 중견기업 가운데는 데이터를 보유하고 있지만 활용 방법을 몰라 협력이 필요한 곳도 많다”며 “정부가 데이터 공유를 강제할 수는 없는 만큼, 공유 의지가 있는 기업들에 더 많은 인센티브를 제공하는 방향으로 MAX 얼라이언스 지원법 개정을 추진하겠다”고 말했다. 산업부는 제조 데이터 라이브러리를 구축해 축적된 데이터를 산업 전략과 AI 기능에 활용할 수 있도록 한다는 계획이다. 분야별 기업은 특화 AI 모델을 개발하고, 하드웨어는 물론 소프트웨어와 운영체제(OS)까지 포함한 풀스택 AI 기술 확보를 추진할 방침이다. 이 밖에도 이날 토론회에서는 현대자동차의 피지컬 AI 운영 전문인력 필요성, SK텔레콤의 정부 주도 데이터 스페이스 구축, 위즈코어의 과거 데이터 전처리 및 현재 데이터와의 융합 필요성 등이 제기됐다

2026.03.25 14:51류은주 기자

[현장] 김정관 산업부 장관 "제조업 AI 전환, 협력이 곧 경쟁력"

김정관 산업통상부 장관이 중국의 무인공장 확산과 생산인구 감소로 국내 제조업의 경쟁력 위기가 가시화되는 가운데 "제조업 인공지능(AI) 전환(M.AX) 외엔 답이 없다"고 피력했다. 김 장관은 25일 서울 여의도 국회 의원회관에서 정동영 통일부 장관과 최형두 국민의힘 의원, 정진욱 더불어민주당 의원, 이철규 국민의힘 의원이 공동 주최한 '피지컬AI 프론티어 강국 신기술 조찬 포럼'에서 이같이 밝혔다. 김 장관이 M.AX를 강하게 밀어붙이는 배경엔 현장에서 직접 목격한 위기의식이 있다. 그는 두산에너빌리티 재직 시절 기름때와 노동자로 가득하던 중국 공장이 완전 자동화 다크팩토리로 탈바꿈한 것을 목격했다. 이후 AI 전환(AX) 팀장을 맡아 협력기업과 함께 디지털 트윈·암묵지 데이터화 등을 추진했다. 그는 "AI 기본 핵심은 데이터로, 이를 제대로 수집·관리·활용할 수 있는 체계를 갖춰야 M.AX가 가능하다"고 강조했다. 김 장관은 이날 M.AX의 성패를 가를 열쇠로 얼라이언스 필요성을 언급했다. 대기업 단독으로는 AX를 실현할 수 없으며 제조 및 AI 기업·학계·연구소가 동맹 수준으로 결합해야 한다는 논리다. 그는 "특정 기업 혼자 잘 나갈 수 없다"면서 "얼라이언스에서 협력의 수준이 어느 정도 되느냐에 따라 우리나라 미래 수준이 결정될 것"이라고 역설했다. 산업부가 지난해 9월 출범한 M.AX 얼라이언스는 이러한 문제의식을 실제 산업 현장에서 구현할 민간 중심 협업 플랫폼이다. 제조 기업과 AI·정보통신기술(ICT) 기업, 연구소, 대학이 데이터와 기술, AI 모델을 공유하는 구조로 설계됐다. 김 장관은 "M.AX라는 이름도 우리가 직접 지었다"며 "피지컬 AI가 미국산이라면 M.AX는 한국산"이라고 자신했다. 이날 현장에선 출범 6개월 차에 접어든 M.AX 얼라이언스의 성과와 향후 과제도 소개됐다. M.AX 얼라이언스는 AI 팩토리·AI 미래차·AI 로봇·자율운항선박 등 11개 분과에 1300개 이상의 기업·기관이 참여 중이다. 조직 출범 이후 분과별 업종 맞춤형 전략과 기술 개발 로드맵을 수립하고 있다. AI 모델 개발과 인력 양성에서도 산학 협력을 확대 중이다. M.AX 얼라이언스는 지난해 11월과 지난 2월 서울대학교·창원대학교와 양해각서(MOU)를 각각 체결했다. 김성열 산업부 산업성장실장은 "M.AX 얼라이언스 내에서 양질의 투자 프로젝트를 발굴해 국민성장펀드 투자로 이어지는 흐름도 만들어지고 있다"고 덧붙였다. 김 실장은 M.AX 얼라이언스의 중점 과제로 제조 현장의 데이터 확보를 최우선에 뒀다. 고령화와 인력 이탈로 명장의 손기술 같은 암묵지가 사라지고 있어 이를 디지털 데이터로 전환하지 못하면 제조 경쟁력 자체가 흔들릴 수 있다는 판단에서다. 산업부는 제조 데이터 라이브러리 구축을 추진하고 축적된 데이터를 청년 스타트업이 AI 모델과 로봇 개발에 활용할 수 있도록 지원하는 사업도 계획 중이다. 김 실장은 "암묵지를 포함한 제조 현장 데이터를 적극 확보·관리·활용하겠다"고 설명했다. 실행 목표도 구체적으로 제시됐다. 휴머노이드 현장 실증을 지난해 10개에서 올해 누적 30개 이상으로 확대하고, 다크팩토리를 수출 산업으로 육성한다는 계획이다. 자동차·가전·로봇·방산 등 주요 분야에 탑재 가능한 AI 반도체 개발도 병행 추진하며, 데이터 활용과 AI 기업 육성, 규제 혁신 등을 담은 M.AX 지원법 제정도 조속히 추진할 방침이다. 김 실장은 "M.AX는 이제 선택이 아닌 필수"라며 "공급망 위기를 극복하고 사람이 없어 공장 문을 닫는 상황을 피하기 위해서도 반드시 필요하다"고 말했다.

2026.03.25 10:41이나연 기자

[AI는 지금] 정부 '2030 피지컬 AI 1위' 정조준…NC AI, 삼성 등 대기업과 판 키운다

피지컬 인공지능(AI)이 차세대 산업 경쟁의 핵심으로 부상하는 가운데 정부의 '2030년 글로벌 1위' 전략 아래 NC AI를 중심으로 국내 대기업과 기술 기업들이 한데 뭉쳤다. 제조·물류·로봇·서비스 현장에 바로 적용 가능한 실전형 AI를 앞세워 한국형 소버린 AI 생태계 구축에 나선다는 구상이다. NC AI는 정보통신기획평가원이 주관하는 '피지컬 AI 모델 학습을 위한 월드 파운데이션 모델 기술개발' 과제에 참여해 피지컬 AI 구현을 위한 국가대표급 기업들을 모은 'K-피지컬 AI 얼라이언스' 컨소시엄을 11일 공개했다. 이번 컨소시엄에는 NC AI를 비롯해 로보틱스, 시뮬레이션, 데이터, AI 모델 분야의 핵심 기업과 대학, 정부출연연 등 15개 공동 연구기관이 참여한다. 여기에 삼성, 롯데, 포스코, 한화 등 대기업과 스타트업, 호남·대경·동남·전북 등 주요 4대 권역 지방자치단체를 포함한 38개 수요기관이 가세했다. 기술 개발부터 실증, 산업 현장 적용까지 전 주기를 아우르는 총 53개 기관 규모의 연합체다. 컨소시엄의 핵심 목표는 기존 생성형 AI의 한계로 지적돼 온 '물리적 환각' 문제를 극복하고, 로봇과 AI가 현실 세계의 물리 법칙을 이해해 스스로 행동할 수 있도록 하는 것이다. 이를 위해 '월드 파운데이션 모델(WFM)'과 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'을 개발하고 실제 산업 현장에서 검증까지 병행한다. 글로벌 시장에서도 피지컬 AI는 생성형 AI 이후를 잇는 차세대 패권 기술로 꼽힌다. 미국 투자은행 모건스탠리는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 연평균 63% 성장해 2035년 약 380억 달러(약 54조원) 규모에 이를 것으로 전망했다. 제조·물류를 넘어 서비스와 가정용 시장까지 확산될 가능성이 크다는 분석이다. 미국과 중국은 이미 피지컬 AI를 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자를 이어가고 있다. 다만 글로벌 빅테크조차 실제 고도화된 제조 현장에서 생성되는 현실 물리 데이터 확보에는 구조적 한계를 안고 있다는 평가가 나온다. 반면 한국은 반도체·배터리·조선·자동차 등 첨단 제조업 기반과 세계 최고 수준의 로봇 밀도를 동시에 갖춘 국가로 주목받고 있다. 정부가 피지컬 AI에 힘을 싣는 이유도 이 때문이다. 과학기술정보통신부와 IITP는 피지컬 AI와 월드 모델을 단순 생성 기술이 아닌 산업을 제어하는 차세대 AI 운영체제로 규정하고 있다. 해외 AI 플랫폼 의존을 낮추고 국내 산업 데이터를 기반으로 학습한 한국형 소버린 AI 확보가 목표다. 정부는 2030년을 목표로 피지컬 AI 글로벌 선도국 도약을 내걸고 대규모 연구개발과 함께 산업 현장 실증을 전제로 한 과제 구조를 설계했다. 연구 성과가 실제 산업 경쟁력으로 이어지도록 하겠다는 의도다. 이 과정에서 NC AI는 국내 피지컬 AI 전략의 민간 구심점 역할을 맡았다. 이곳은 게임 산업에서 축적한 대규모 시뮬레이션과 강화학습 경험, 3D 생성 기술을 바탕으로 가상 환경에서 학습한 지능을 현실로 이전하는 '심투리얼(Sim2Real)' 문제 해결에 강점을 갖고 있다. 컨소시엄에는 범용 로보틱스 파운데이션 모델을 개발하는 리얼월드와 실제 물류 현장에서 고난도 공정 자동화를 양산 단계까지 구현한 씨메스가 참여해 로봇 지능 개발을 맡는다. 펑션베이는 NASA와 글로벌 자동차 기업들이 사용하는 정밀 다물체 동역학 시뮬레이션 기술을 제공하고, ETRI와 한국자동차연구원은 산업용 로봇과 제조 환경에 최적화된 물리 모델과 검증 체계를 지원한다. 레인보우로보틱스는 데이터 수집에 최적화된 이동형 양팔 로봇 플랫폼을 제공한다. 또 컨피그인텔리전스의 휴먼 데이터 팩토리와 방송사 아카이브, 생성형 3D 에셋 기술, KETI의 데이터 아키텍처 설계·표준화 역량, KAIST·서울대·고려대 등 학계 연구진이 결합돼 AI 학습에 필요한 고품질 데이터를 공급한다. 이를 통해 컨소시엄은 데이터–모델–시뮬레이션–로봇–실증을 잇는 풀스택 밸류체인을 완성했다. 이번 컨소시엄에는 삼성SDS, 롯데이노베이트, 포스코DX, 한화오션 등 국내 주요 대기업 계열 IT·엔지니어링 기업들도 핵심 수요기관으로 참여한다. 이들은 단순 참관이 아닌 개발된 피지컬 AI 기술을 자사 제조·물류·중공업 현장에 실제로 도입하고 검증하는 역할을 맡는다. 삼성SDS는 반도체·전자 제조 현장의 물류 자동화와 스마트팩토리 운영 경험을 바탕으로 피지컬 AI를 복잡한 제조 공정과 물류 흐름을 스스로 판단·제어하는 지능형 시스템으로 발전시키는 데 주목하고 있다. 롯데이노베이트는 유통·물류·서비스 현장을 중심으로 비정형 작업이 많은 환경에서 피지컬 AI 기반 자동화 모델의 상용 가능성을 검증한다. 포스코DX는 철강·소재 공정과 같은 고위험·고정밀 산업 현장에서 피지컬 AI를 활용한 작업 안전성과 생산성 동시 향상을 목표로 하고 있다. 한화오션은 조선·해양 플랜트와 같이 작업 환경이 복잡하고 자동화 난도가 높은 영역에 차세대 로봇·피지컬 AI 적용 가능성을 시험한다. 이 기업들의 참여로 컨소시엄은 연구 성과를 실제 산업 현장에 곧바로 연결할 수 있는 강력한 실증 기반을 확보했다는 평가다. 개발된 기술은 삼성SDS의 제조 물류 현장, 이커머스 풀필먼트 센터, 도심형 서비스 로봇, 공항 운영·보안 등 실제 산업 현장에서 검증된다. 현장에서 발생하는 실패 데이터는 다시 학습에 반영돼 상용화 속도를 끌어올리는 구조다. 이연수 NC AI 대표는 "이번 컨소시엄은 기업 규모와 지역, 산업의 경계를 넘어 '피지컬 AI 글로벌 1위'라는 단일 목표를 위해 결집한 연합군"이라며 "참여 기관들의 기술력과 산업 현장의 요구를 결합해 가상과 현실을 잇는 AI 두뇌로 대한민국 산업 경쟁력의 새로운 축을 만들어가겠다"고 말했다.

2026.02.11 09:50장유미 기자

조준희 KOSA 회장, 라스베이거스서 광폭 행보…"韓 기업 글로벌 진출 앞장"

세계 최대 가전·IT 전시회 'CES 2026'이 열리고 있는 미국 라스베이거스에서 조준희 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 회장이 국내 인공지능(AI)·소프트웨어(SW) 기업 글로벌 영토 확장을 위한 광폭 행보를 보이고 있다. 조준희 회장은 9일(현지시간) CES 참관 일정을 마무리하며 협회 임원사들과 간담회를 가졌다고 페이스북을 통해 밝혔다. 조 회장은 이번 CES 2026 기간 동안 정부 관계자, 글로벌 빅테크 기업, 유관 기관장 등과 릴레이 회동을 갖고 K-소프트웨어의 위상을 알리는 데 주력하고 있다. 주요 활동으로는 미국 버지니아주 페어팩스경제개발청(FCEDA) 데이비드 켈리 부사장, 브라이언 한 글로벌사업실장과 만나 협력 방안을 논의했다. 앞서 KOSA가 추진한 뉴욕대(NYU) AI 프론티어랩 설립 및 뉴저지주와의 협력 성과가 미국 동부 현지에서 긍정적인 반향을 일으킨 결과다. FCEDA 측의 요청으로 성사된 이번 만남을 계기로 조 회장은 협회 회원사의 미국 동부 시장 진출을 더욱 가속화하겠다는 의지를 밝혔다. 미래 산업 핵심으로 떠오른 피지컬 AI 생태계 조성을 위한 행보도 돋보였다. 조 회장은 '휴머노이드 제조업 AX(M.AX) 얼라이언스' 공동관을 찾아 장병탁 위원장(서울대 AI연구원장)과 전시 참여 10개사 부스를 둘러봤다. 이 자리에서 그는 국가인공지능전략위원회 및 피지컬AI글로벌얼라이언스 간의 구체적인 협력 방안을 논의하며 국내 기업들이 글로벌 기술 경쟁력을 확보할 수 있도록 지원을 약속했다. 또 두산로보틱스 부스를 방문 자신이 의장으로 있는 피지컬AI글로벌얼라이언스의 완전자율로봇분과장인 김민표 대표와 심도 있는 대화를 나눴다. 조 회장은 CES 2026 인공지능 부문 최고 혁신상을 수상한 '스캔앤고(Scan & Go)'와 엔비디아 가속 컴퓨팅 기반 'AI 디팔레타이저(AI Depalletizer)' 등 최첨단 솔루션을 직접 체험하며 피지컬 AI 산업의 발전 가능성을 확인했다. 대기업 및 정부 관계자 스킨십도 이어졌다. 현대차그룹 부스에서는 김동욱 부사장과 신승규 전무의 환대 속에 보스턴다이나믹스와의 시너지를 확인했으며 류제명 과기정통부 제2차관, 박윤규 정보통신산업진흥원(NIPA) 원장, 홍진배 정보통신기획평가원(IITP) 원장 등과 함께 LG전자, 보쉬, 하이센스, TCL 등 주요 글로벌 기업 부스를 투어하며 기술 트렌드를 점검했다. 또한 삼성SDS 송해구 부사장과는 오찬을 함께하며 국내 SW 기업의 글로벌 진출 방향과 실질적인 수출 확대 전략을 논의했다. 조준희 회장은 "이번 CES를 통해 우리 기업의 혁신적인 기술력이 글로벌 무대에서 충분히 통할 수 있음을 확인했다"며 "CES 일정을 마치고 샌프란시스코로 이동해 한인창업자네트워크(UKF) 행사에 참석하는 등 남은 기간에도 수출을 통한 'AI 3대 강국(G3)' 도약을 위해 끝까지 정진하겠다"고 밝혔다.

2026.01.09 17:45남혁우 기자

"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 기자

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 기자

'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 기자

블랙록, 韓 AI에 수십조 투자…정부 "亞 AI 수도 만들 것"

글로벌 최대 자산운용사 블랙록이 한국 인공지능(AI) 산업에 수십조 원 규모의 투자를 단행한다. 정부는 이번 투자를 발판 삼아 데이터센터와 신재생에너지를 결합한 새로운 모델을 구축하고 한국을 '아시아 AI 수도'로 키운다는 청사진을 제시했다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 29일 서울 중구 앰배서더 풀만 호텔에서 열린 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스' 출범식에서 이 같은 사실을 공개했다. 특히 이번 투자는 최근 이재명 대통령의 미국 순방 당시 배 장관이 래리 핑크 블랙록 회장을 만나 체결한 양해각서(MOU)의 결과물이다. 이날 배 장관은 최근 국가정보자원관리원 화재로 인한 행정망 마비 사태에 대해 직접 입을 열었다. 그는 "비상 상황이라 마음이 무겁지만 피지컬 AI 얼라이언스는 대한민국 미래를 위해 매우 중요해 직접 참석했다"고 설명했다. 이번에 출범한 얼라이언스는 단순 협의체를 넘어 구체적인 수출 전략까지 구상하고 있다. 공동의장을 맡은 조준희 한국AI소프트웨어산업협회장은 AI 모델과 컴퓨팅, 보안을 통합한 '피지컬 AI 풀스택 패키지'를 수출하겠다는 목표를 제시했다. 얼라이언스를 이끌 분과장들의 구체적인 면면도 드러났다. 인재분과장은 이광형 KAIST 총장이 맡았으며 도메인 분과는 이동석 현대차 대표, 김민표 두산로보틱스 대표, 이상균 HD현대중공업 대표 등이 이끈다. 배 장관은 "피지컬 AI 분야 주도권 확보를 위해 선제적으로 내년도 관련 연구개발(R&D) 예산을 대폭 신설해 국회에 제출했다"며 "실질적인 정책 지원이 가능토록 모든 노력을 다할 것"이라고 약속했다.

2025.09.29 15:07조이환 기자

피지컬AI 얼라이언스 29일 출범

피지컬AI 글로벌 얼라이언스가 29일 공식 출범한다. 과학기술정보통신부, 산업통상자원부, 중소벤처기업부 등 3개 부처 장관과 국회 정동영 최형두 의원, 한국인공지능소프트웨어산업협회장, 한국자동차모빌리티산업협회장 7인이 얼라이언스 공동의장을 맡는다. 또 현대자동차, HD현대중공업, LG AI연구원 등 대표적인 피지컬AI 수요공급 기업과 대학, 연구소 등이 참여하며 산학연관 협업 플랫폼 역할이 주어진다. 출범식에는 김득중 정보통신산업진흥원 부원장이 피지컬AI가 나아갈 방향, 조준희 한국인공지능소프트웨어산업협회장이 얼라이언스 운영 방향을 발표하게 된다. 얼라이언스는 기술, 솔루션, 거버넌스, 인재, 글로벌 협력 등 5개 생태계 분과와 ADV(AI Defined Vehicle), 완전자율로봇, 주력산업, 웰리스테크, ACR(AI Computing Resource) 등 5개 도메인 분과 총 10개 분과로 구성된다. 정보통신산업진흥원이 얼라이언스 간사를 맡아 운영을 지원한다. 5개 생태계 분과는 임우형 LG AI연구원장(기술분과장), 김유원 네이버클라우드 대표(솔루션분과장), 민기식 SK쉴더스 대표(거버넌스분과장), 이광형 KAIST 총장(인재분과장), 윤정원 AWS 코리아 대표(글로벌협력분과장), 아울러 5개 도메인 분과는 이동석 현대자동차 대표(ADV분과장), 김민표 두산로보틱스 대표(완전자율로봇분과장), 이상균 HD현대중공업 대표(주력산업분과장), 황희 카카오헬스케어 대표(웰리스테크분과장), 퓨리오사AI 백준호 대표‧리벨리온 박성현 대표(ACR공동분과장)를 중심으로 운영될 예정이다.

2025.09.25 20:40박수형 기자

'피지컬AI'에 명운 건 韓…국회 주도 '글로벌 동맹'의 청사진과 과제는

'피지컬AI 글로벌 얼라이언스'가 공식 출범을 앞두고 기술 주권 확보와 제조업 위기 극복에 나선다. 미중 기술 패권 경쟁 속에서 미래 시장을 선점하고 국내 강점인 제조업 기반으로 인공지능(AI) 경쟁의 판도를 바꾸려는 국가적 승부수다. 30일 업계에 따르면 정동영 장관과 최형두 의원이 주도하는 '피지컬AI 글로벌 얼라이언스'는 다음 달 말 공식 출범을 목표로 준비 중이다. 정보통신산업진흥원(NIPA)이 사무국을 맡는 이 협의체는 피지컬 AI 기술 개발과 관련 인재 양성을 목표로 운영된다. 이례적으로 국회가 전면에 나선 배경에는 신속한 의사결정과 강력한 추진력 확보라는 절박함이 깔려있다. 지난 18일 열린 '피지컬 얼라이언스 콜로퀴엄'에 참석한 이광형 카이스트 총장은 "(피지컬 AI라는) 새로운 개념을 빨리 채택해 국가적 과제로 만들 수 있게된 것은 정동영 장관과 최형두의원이 2년 전부터 매달 조찬 미팅을 하면서 계속 공부를 했기 때문"이라며 "이들의 노력으로 직접 미래 기술 어젠다를 발굴하고 입법·예산의 기반이 마련됐다"고 말했다. 얼라이언스가 그리는 궁극적인 청사진은 '제조업 르네상스'를 통한 국가 위기 극복이다. 이 총장에 따르면 피지컬 AI와 제조 AI는 인구 감소, 제조업 경쟁력 하락, 실업자 증가라는 세 가지 위기를 극복할 길이다. 모든 산업에 제조 AI를 적용해 생산성을 올리면 국가 경쟁력이 올라가고 다시 제조업을 부활시킬 수 있다는 분석이다. 특히 한국 제조업의 핵심 기지인 전북과 경남의 시범사업을 성공시켜 전국적으로 확산하는 것이 핵심 전략으로 꼽힌다. 문제는 여러 부처에 흩어진 정책과 중복 투자 가능성이다. 실제로 타 유관 부서들에서 유사 정책이 추진되며 혼선이 있었다. 얼라이언스는 이런 문제를 해결할 '컨트롤타워' 역할을 자임한다. 이에 대한 구체적인 복안으로 얼라이언스는 4개 분과와 1개 자문단, 수요 산업별 워킹그룹 체계를 갖춘다. 정수진 NIPA 본부장은 ▲전문기술협력 ▲표준화·윤리·제도 ▲실증·테스트 ▲인재양성 분과를 통해 기술 개발부터 제도 개선, 인력 공급까지 총괄하는 구조를 제시했다. 피지컬AI 생태계 조성을 위해 현장에서 꼽는 가장 시급한 과제는 크게 세 가지다. 첫째는 개별 기업이 감당하기 힘든 '공동 활용 인프라 구축'이다. 유태준 마음AI 대표는 같은 행사에서 "현실 세계와 디지털 트윈 인프라 구축은 개별 기업에서 할 수 없다"며 "많은 기업이 사용할 수 있는 공통의 인프라를 만드는 것이 시급하다"고 지적했다. 또 다른 과제는 '제조 데이터의 표준화'다. 유남현 경남대 교수는 "피지컬 AI를 개발하고 싶다면 제일 먼저 제조 분야의 온톨로지(데이터 표준 체계)를 만드는 게 우선"이라며 "데이터 사일로 현상 해결이 매우 중요하다"고 강조했다. 마지막 과제는 '데이터 주권' 확립이다. 정송 카이스트 교수는 "제조 데이터는 대한민국의 전략자산"이라며 "기술 유출 측면에서 심각하게 고민하고 접근해야 한다"고 경고했다. 얼라이언스 내 기술 협력과 데이터 공유는 '플랫폼'을 중심으로 이뤄질 전망이다. 대학은 현장 중심의 인재 양성을 위해 기업과 손잡는다. 이광형 총장은 "전북대와 공동으로 피지컬 AI 대학원을 만들어 학생들이 학교가 아닌 회사 현장에 가서 문제를 푸는 방식으로 졸업하게 할 것"이라고 밝혔다. 얼라이언스 출범을 향한 이 같은 의지는 31일 열린 '국회 국가미래전략기술포럼'에서도 재확인됐다. 최형두·김한규 의원이 공동 주최하고 카이스트가 주관한 이날 포럼은 또다시 피지컬 AI를 주제로, 기술 주도권 확보를 위한 사회적 공감대 형성과 신속한 정책 추진을 다짐하는 자리였다. 특히 이날 포럼에서는 '규제 혁파'가 핵심 화두로 떠올랐다. 이광형 총장과 이영 교수 등 석학들은 한목소리로 민간의 속도를 따라가지 못하는 더딘 규제 환경과 정부의 의사결정 구조를 강하게 질타하며 근본적인 대전환이 시급하다고 진단했다. 이광형 총장은 "잘못된 규제 하나가 10조원 수준의 손실을 낳기도 한다"면서 "느린 규제를 유지하는 것은 모래주머니를 발에 달게 하고는 열심히 달리라고 응원하는 것과 비슷한 형국"이라고 비판했다. 이어 "학교와 연구기관은 규제가 비교적 덜 적용되니 이 강점을 최대한 이용해 새로운 기술을 먼저 테스트하고 검토하는 역할을 맡아야 한다"고 강조했다.

2025.07.31 14:19조이환 기자

Prev 1 Next