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[IT뉴스]“피지컬AI는 ‘공장 자체’가 노른자”…‘과기·산업부’ 정책 공조 시험대

온카뱅크관리자

2026-08-06 17:17:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> “R&amp;D→실증→수요→수출 연결이 경쟁력 좌우” 
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 [디지털데일리 오병훈기자] 피지컬AI 경쟁 무게중심도 개별 기술에서 ‘생태계’로 옮겨가고 있다는 분석이 나왔다. 로봇 한대 성능만 높이는 것으로는 글로벌 경쟁력을 확보하기 어렵고 제조 공장을 중심으로 AI 모델부터 데이터·반도체·부품·시뮬레이션·실증환경·수요기업까지 하나의 사슬로 연결해야 한다는 분석이다.
 정부에서도 피지컬AI를 둘러싼 지원 정책이 본격적인 시험대에 올랐다. 과학기술정보통신부가 AI 모델과 데이터, 컴퓨팅 등 원천기술 확보에 무게를 싣는다면 산업통상부는 로봇 부품과 제조현장 확산, 초기 수요 창출을 전면에 내세우고 있다.
 다만 피지컬AI가 소프트웨어와 하드웨어 경계를 허무는 기술인 만큼 두 부처 정책 영역도 겹치기 시작했다. 어느 부처가 더 많은 사업을 확보하느냐보다 연구개발(R&amp;D)부터 실증·조달·수출로 이어지는 생태계를 얼마나 유기적으로 구축하느냐가 정책 성패를 가를 전망이다.
 6일 국회의원회관 제 3세미나실에서 열린 ‘대한민국 글로벌 로봇 파운드리 도약과 K-피지컬AI 강국 실현을 위한 포럼’에서 참석자들은 피지컬AI 경쟁력의 핵심으로 ‘산업 생태계’를 꼽았다.
 로봇 산업이 새로운 성장 구간에 진입한 상황에서 한국이 중국 하드웨어 공급망이나 미국 AI 모델 전략을 그대로 따라가기보다는 한국 자체 제조 경쟁력을 활용한 독자적인 생태계를 구축해야 한다는 제언이다.
 ◆과기정통부는 ‘AI 스택’, 산업부는 ‘수요’…피지컬AI 정책도 시험대
 이날 토론에서 이주식 과기정통부 정보통신산업정책과장은 피지컬AI를 단순한 로봇 산업이 아닌 하나의 ‘기술 스택’으로 바라봤다. 컴퓨팅·AI반도체를 기반으로 시뮬레이션 플랫폼과 AI 파운데이션 모델이 올라가고 최종적으로 로봇·자율주행·드론 등 실제 장치와 연결되는 구조라는 설명이다.
 과기정통부는 이 가운데 월드모델과 합성데이터, AI반도체, 범용 로봇 파운데이션 모델 등 핵심 기술 내재화에 연구개발(R&amp;D) 역량을 집중한다는 방침이다.
 이에 과기정통부는 최근 전북·경남에서 5년간 총 1조4000억원 규모의 피지컬AI 사업을 추진 중이다. 관련 기술이 확보되면 산업부의 제조현장 확산, 중기부의 중소 제조기업 보급 사업과 연결할 수 있다는 구상이다.
 이 과장은 “피지컬AI에는 AI 모델, 데이터, 보안, 통신이 종합적으로 들어가 있다”며 “로봇 자체는 지능형로봇법으로 다룰 수 있지만 피지컬AI는 AI기본법과 피지컬AI 특별법 등을 함께 적용해야 생태계를 만들 수 있다”고 말했다.
 산업부는 ‘시장 조성’에 방점을 찍었다. 기술 연구개발 만큼이나 중요한 것이 실질적인 신기술 수요라는 시각이다. 초기 수요 창출을 지원하기 위해 기존의 ‘로봇 구매 지원 사업’을 넘어 국방·연구용 로봇 등 정부가 직접 수요자가 되는 사업도 확대하겠다는 것이 산업부 계획이다. 로봇 핵심부품 R&amp;D와 함께 피지컬AI 학습에 필요한 데이터 팩토리도 전국 약 10곳에 구축하는 방안을 추진한다.
 이동철 산업통상부 인공지능기계로봇과장은 “초기 수요 창출이 굉장히 중요하다”며 “민간의 로봇 구매 지원뿐 아니라 국방이나 연구용 로봇 등 정부가 직접 수요를 만드는 사업으로 확대해 나가고 있다”고 말했다.
 제도 개편도 나선다. 지난 20년간 변화가 없었던 지능형로봇 관련 법제를 전면 손질하는 방안이다. 관련 연구를 거쳐 정기국회 발의를 추진하겠다는 입장이다.
 이 과장은 “지능형로봇법이 2008년 제정된 이후 약 20년간 큰 변동이 없었다”며 “전면 개정을 추진해 관련 연구를 거친 뒤 이번 정기국회에 발의하도록 하겠다”고 말했다.
 두 부처 간의 협업도 정책 성패를 가르는 핵심 요소다. 과기정통부는 ‘AI 두뇌’를, 산업부는 ‘로봇과 시장’을 중심으로 정책을 설계하고 있지만 실제 현장에서는 둘을 명확히 나누기 어렵다. 데이터 팩토리와 실증 플랫폼, 로봇 파운데이션 모델, 제조 AI 등 주요 사업이 서로 연결돼 있기 때문이다.
 부처 간 정책 경쟁이 투자를 촉진하는 효과를 낼 수도 있지만 비슷한 인프라와 실증사업이 파편화될 경우 오히려 기업 부담을 키울 수 있다는 업계 분석도 나온다. 양 부처 협업으로 기술 개발 성과를 실증·조달·보급사업으로 얼마나 빠르게 발전시킬 수 있을지가 관건이 될 것으로 풀이된다.
 ◆“로봇 한 대 아닌 공장 전체가 상품”
 산업계가 집중하고 있는 피지컬AI 산업 핵심은 ‘개별 로봇’보다 ‘생태계’에 가깝다. 이날 행사에서 송호득 현대차그룹 상무는 ‘AIDR(AI Defined Robot)’ 개발을 중심으로 혁신 제조와 수요 창출, 국내외 공급망 및 협업 파트너십을 함께 구축하는 전략을 제시했다.
 로봇의 하드웨어를 생산하는 데서 그치는 것이 아니라 AI를 학습시키고 실제 제조현장에 투입해 다시 데이터를 축적하는 선순환 구조가 필요하다는 것이다.
 로봇 조립·대량생산뿐 아니라 로봇 훈련센터, 부품 클러스터, AI 관련 인프라 등이 함께 갖춰져야 실질적인 로봇 파운드리로 발전할 수 있다는 것이다.
 송 상무는 “피지컬AI 사업은 특정 기업만의 노력으로 절대 만들 수 없고 정부 정책 및 협력이 무엇보다 중요하다”며 “국가 차원에서도 입체적으로 산업을 바라보면서 컨트롤타워 역할을 할 수 있는 통합 전략이 필요하다”고 말했다.
 황일희 다임리서치 최고기술책임자(CTO)는 한발 더 나가 한국 피지컬AI 전략을 ‘공장 전체의 상품화’로 규정했다. 중국이 휴머노이드 하드웨어 공급망, 미국이 로봇 파운데이션 모델을 중심으로 경쟁하고 있다면 한국은 세계적인 제조업 경쟁력을 활용해 여러 로봇과 설비가 협업하는 다크팩토리 자체를 수출해야 한다는 주장이다.
 물류로봇과 협동로봇, 휴머노이드, 자동화 창고 등 이기종 로봇·설비를 하나의 운영체계에서 제어하는 기술이다. 여기서 AI는 공장 전체 상황을 판단해 작업을 배분한다.
 황 CTO는 중소·중견기업이 피지컬AI를 도입하기 위해서는 정부가 ‘표준적인 다크팩토리 모델’을 제시하고 실제 효과를 사전에 검증할 수 있는 테스트베드를 확대해야 한다고 제언했다. 동시에 경쟁력 있는 국내 로봇·센서·제어·소프트웨어 기업을 하나의 연합군으로 묶어 공장 전체를 턴키 방식으로 해외에 공급하는 새로운 수출산업으로 키워야 한다고 강조했다.
 황 CTO는 “중국과 미국의 전략을 그대로 모방하기보다는 대한민국이 가진 제조업 강국이라는 장점을 살려야 한다”며 “공장 전체를 하나의 유기적인 시스템으로 보고 로봇들을 모두 모아 다크팩토리 자체를 완성하고 그 자체를 수출할 수 있는 전략으로 가야 한다”고 말했다.
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