"라면 끓이면 길 보인다…피지컬 AI 시험대"
"지금까지 푸드 로보틱스는 자동화에 머물렀지만, 앞으로는 학습과 적응이 가능한 지능형 로봇으로 나아가야 합니다." 이동원 홍콩과기대학(HKUST) 교수가 13일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '월드푸드테크 2025 컨퍼런스'에서 푸드 로보틱스 산업의 자동화 현황과 과제, 피지컬 인공지능(AI)의 필요성을 짚었다. 이 교수는 푸드테크 인더스트리 투자가인 데이비드 프라이버그의 발언을 인용하며 "올해는 로봇과 자율 시스템이 농업과 식품 산업을 변혁시키는 원년이 될 것"이라고 전했다. 그는 "식품 산업 전 과정이 자동화·지능화로 재편될 것이며, 그 핵심은 데이터"라며 "데이터를 쌓으려면 로봇이 현장에 투입돼야 한다. 로봇이 움직이며 데이터를 축적하고, 그 데이터가 다시 AI를 진화시키는 구조"라고 설명했다. 이 교수는 식품 가치사슬 전 단계에서 자동화 기술이 빠르게 확산 중이라고 분석했다. 그는 "생산 단계에서는 무인 방제 드론·수확 로봇·자율주행 트랙터가, 유통 단계에서는 스마트 물류 로봇이 도입되고 있다"며 "조리·가공 단계에서는 튀김·조립 등 단순 작업 자동화가 진행됐지만, 라면 끓이기처럼 섬세한 조리는 여전히 어렵다"고 말했다. 또 "서빙·배달 단계에서는 베어로보틱스 같은 자율주행 서빙 로봇이, 소비 이후 단계에서는 음식물 쓰레기 분류나 설거지 자동화 기술이 등장하고 있다"며 "푸드 밸류체인 전체에 걸쳐 로봇이 확산되고 있다"고 짚었다. 그는 "식품 산업은 다른 제조업에 비해 로봇 밀도 가 현저히 낮다"며 그 이유로 낮은 수익 구조(ROI) 와 위생 규제, 비정형 작업 환경을 꼽았다. "식품 산업은 임금 수준이 낮고, 장비 투자비용이 높다. 로봇을 도입해도 투자 회수가 어렵다"고 꼬집었다. 이 교수는 "식품은 균질하지 않다. 같은 재료라도 누가 만들었는지에 따라 맛이 달라지는 등 품질 편차가 크다"며 "로봇이 이런 비정형 환경에서 일관된 품질을 내기 어렵다"고 말했다. 여기에 "식품 위생 규제, 교차 오염 방지 기준, 재질 인증 등도 도입 장벽으로 작용한다"며 "이 때문에 국내 식품 산업의 자동화 수준은 자동차나 반도체에 비해 매우 낮은 편"이라고 덧붙였다. 이 교수는 "지금까지의 로봇은 룰 기반 자동화에 머물렀다"며 "정해진 공간 안에서 프로그래밍된 동작만 수행하기 때문에 식재료 상태 변화나 환경 변수에 대응하지 못한다"고 지적했다. 그는 "피지컬 AI는 이런 한계를 넘기 위한 접근"이라며 "비정형 환경에서도 스스로 판단하고, 시각·촉각·후각 데이터를 학습해 대응할 수 있어야 한다"고 말했다. 일례로 "계란을 한 번 깨본 로봇은 그 경험을 바탕으로 메추리알이나 타조알도 적절히 깨뜨릴 수 있어야 한다"며 "이런 범용적 지능이 바로 피지컬 AI가 지향하는 목표"라고 설명했다. 이 교수는 "라면 끓이기는 피지컬 AI의 대표적 벤치마크 과제가 될 것"이라고 평가했다. 그는 "머신러닝 초기엔 '개와 고양이 구분하기'가 상징적 과제였듯, 로보틱스 분야에서는 '라면을 끓일 수 있는가'가 지능형 로봇의 시험대가 될 것"이라고 했다. 이어 "라면 끓이기를 완전히 자동화할 수 있다면, 그건 인간 수준의 감각과 적응 능력을 로봇이 갖췄다는 의미가 된다"며 "피지컬 AI는 바로 그런 학습 기반의 지능화를 목표로 한다"고 강조했다. 이 교수는 “피지컬 AI의 발전을 위해선 시각-언어-행동(VLA)을 통합하는 모델이 필요하다"고 말했다. "하나의 파운데이션 모델로 엮어야 로봇이 현실 상황을 보고 이해하고, 그에 맞는 행동을 선택할 수 있다"고 설명했다. 그는 "한 번도 본 적 없는 새로운 식재료나 메뉴에도 별도 프로그래밍 없이 적응해야 한다"며 "계절 변화나 재료의 차이를 인식해 실시간으로 대응하는 능력이 피지컬 AI의 핵심"이라고 덧붙였다. 이 교수는 발표를 마무리하며 "현실은 이상에 비해 갈 길이 멀다"고 했다. 그는 "현재 최고 수준 로봇 기술도 아직 물병을 인식하고 뚜껑을 여는 수준에 머물러 있다"며 "사람에게는 쉬운 일이지만 로봇에게는 여전히 가장 어려운 영역"이라고 전했다. 그러면서 "하지만 이런 과제들을 하나씩 해결하면서 피지컬 AI는 점차 현실로 다가오게 될 것"이라고 강조했다.
