피지컬 AI 대전환을 위한 최근 주요 이슈 및 인프라 R&D 활용 방안 세미나에서 나온 강의 내용 중 일부. (사진=이코노미사이언스DB)
| 이코노미사이언스 박성현 기자 |
피지컬 AI가 제조·물류·모빌리티 산업 전반의 핵심 화두로 부상하면서 국내 산업계에서도 관련 기술 경쟁과 인프라 구축 논의가 본격화되고 있다. 특히 생성형 AI와 로봇 기술을 결합해 현실 세계를 인지하고 스스로 판단·행동하는 형태의 AI가 산업 현장으로 확산되면서 데이터 확보와 온디바이스 AI, 디지털트윈 기반 시뮬레이션 기술이 주요 과제로 떠오르는 모습이다.
산업교육연구소는 22일 '피지컬 AI 대전환을 위한 최근 주요 이슈 및 인프라 R&D 활용 방안 세미나'를 온·오프라인으로 개최하고 관련 산업 동향과 기술 적용 사례를 공유했다.
이날 열린 세미나에서는 생성형 AI의 로봇 적용 전략을 비롯해 합성데이터와 온디바이스 기술, 디지털트윈, 로봇 행동 학습용 VLM·VLA 모델, 로봇핸드 기술, 피지컬 AI 기반 푸드테크, 차세대 모빌리티 적용 방안 등이 논의됐다.
세미나에서는 최근 글로벌 빅테크와 로봇 기업들이 단일 목적형 로봇보다 범용 플랫폼 구축 경쟁에 집중하고 있다는 분석도 나왔다. 구영준 박사는 발표 과정에서 엔비디아 최고경영자 젠슨 황이 지난해 컴퓨텍스 행사에서 피지컬 AI를 주요 키워드로 제시한 이후 관련 논의가 본격 확대됐다고 설명했다.
또한, 산업계가 기존의 특정 작업 중심 로봇에서 범용 피지컬 AI 체계로 이동하는 과도기에 진입하면서 데이터 확보 경쟁 역시 심화되고 있다는 진단도 제기됐다. 특히 실제 환경 데이터를 대량 확보하기 어려운 만큼 합성데이터와 시뮬레이션 기반 학습 중요성이 커지고 있다는 설명이다.
현장에서는 온디바이스 AI와 범용 모델 사이의 한계와 현실적 제약에 대한 논의도 이어졌다. 참석자들은 범용성을 높이기 위해 다양한 데이터를 학습한 뒤 이를 경량화해 온디바이스 형태로 적용할 경우 개인 맞춤형 성능이 일부 저하될 가능성을 제기했다.
이에 대해 구 박사는 완전한 개인 최적화 수준까지는 아니더라도 다양한 사용자 환경에서 활용 가능한 형태를 목표로 연구가 진행되고 있다고 설명했다. 또한 현재는 다수 실험자를 대상으로 추가 테스트를 진행하면서 실제 효과를 검증하는 단계라고 언급했다.
국내 로봇 산업의 구조적 한계에 대한 지적도 나왔다. 김영욱 수석연구원은 국내 제조 로봇 시장에서 핵심 부품 국산화율이 평균 40%대 수준에 머물고 있으며 감속기와 모터, 센서 부문 해외 의존도가 여전히 높다고 진단했다. 특히 국내 로봇 산업 생산 규모가 2024년 기준 약 5조9000억 원 수준으로 4년 전과 비교해 큰 변화가 없는 점도 언급됐다.
아울러 산업 현장에서는 이미 수직다관절 로봇 등이 광범위하게 활용되고 있지만 국내 기업 간 생태계 연계는 상대적으로 부족하다는 평가도 나왔다. 일본 기업들이 자사 제품뿐 아니라 협력사 생태계까지 함께 육성하는 방식과 비교해 국내 산업 구조는 아직 분산돼 있다는 분석이다.
일부 산업 현장에서는 중국산 로봇 사용 요구 사례까지 등장하고 있다는 언급도 이어졌다. 가격 경쟁력과 공급망 측면에서 중국 기업 영향력이 확대되면서 국내 로봇 산업 경쟁력 확보 전략이 필요하다는 목소리다.
산업교육연구소 관계자는 “피지컬 AI를 중심으로 산업화 전략과 최신 기술 동향을 공유하고 기업의 미래 경쟁력 확보 방안을 논의하기 위해 이번 세미나를 마련했다”고 말했다.
아주쉽다
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