수억 원대 외산 공장 해결책, ‘국산 물리적 인공지능’ 으로 대체 본격화

과기정통부, 한국과학기술원에서 국산 기술 100% 통합 ‘물리적 인공지능 실증 연구소’ 공개

피지컬 AI 핵심경쟁력 확보 전략 주요 내용

[금요저널] 과학기술정보통신부는 3월 23일, 한국과학기술원에서 외산 해결책에 의존하던 제조공장을 국산 기술로 대체할 수 있는 ‘물리적 인공지능 통합 이음터를 공개하고, 이를 기반으로 대한민국을 세계 물리적 인공지능 선도국으로 도약시키기 위한 ｢물리적 인공지능 핵심 경쟁력 확보 전략｣을 제시하고 기업 간담회를 통해 현장의 목소리를 청취하는 자리를 가졌다.

그간 우리 제조 현장은 장비와 운영 소프트웨어를 수억 원에 달하는 외산 해결책에 의존해 왔다. 과기정통부와 정보통신산업진흥원은 이러한 의존도를 낮추기 위해 2025년 추경을 통해 전북대학교와 한국 과학기술원을 중심으로 ‘물리적 인공지능 사전 검증 사업’을 추진하며 기술적 기반을 마련하였다.

전북대 실증연구소는 다품종 소량·다공정 환경에 대응하는 유연 생산 인공지능을 검증하는 가늠터이며, 이번 한국 과학기술원 실증 연구소는 공장 운영체계를 국산 기술로 통합하고 공장 일정 및 물류 운영 최적화를 구현하는 통합 가늠터이다.

이번 한국 과학기술원 실증연구소는 감지기·제어·로봇·제조 소프트웨어 등 공장 운영 전주기 해결책을 국내 기술로 구현·통합하여, 물리적 인공지능 기반 첨단 인공지능 공장 이음터의 ‘기술 자립’의 가능성을 입증한 것이다.

특히 이번 실증은 단순 기술 검증을 넘어, 정부가 제시한 물리적 인공지능전략의 실현 가능성을 현장에서 입증한 첫 사례라는 점에서 의미가 크다.

감지기, 제어기, 로봇, 인공지능 데이터 기반 시설 등 국내 강소기업들의 기술을 결집하여 공장의 ‘뇌’부터 ‘근육’까지 100% 국산화하였다.

이 가운데 ‘인공지능 공장장’은 가상 모형 기반 모의시험을 통해 실제 공장의 물류와 일정을 실시간 최적화하여, 중소기업도 외산 해결책 없이 고도화된 공장 운영이 가능해지게 한다.

향후 두 실증 연구소는 개방형 시험 환경으로 운영되며, 전북 인공지능 전환 본사업과 연계하여 자율공장 운영체계를 구현하고 ‘K-제조 지능형 공장 꾸러미’ 수출모델 창출의 핵심 거점으로 활용될 예정이다.

이번 전략은 ‘기술 확보→실증→산업 확산→해외 진출’로 이어지는 전주기 체계를 구축하여, 물리적 인공지능을 산업 경쟁력으로 연결하는 데 초점을 맞췄다. 물리적 인공지능은 최근 정부가 인공지능을 통한 국가 혁신 가속화를 위해 착수한 범국가적 사업 ‘K-문샷’의 핵심 임무 중 하나로 선정되며, 산업·일상 전반의 사고체계를 바꿀 차세대 인공지능 기술로 주목받고 있다. 주요 내용은 다음과 같다.

디지털 세계에 머물던 인공지능이 현실 세계에서 능동적으로 행동하는 물리적 인공지능으로 진화하며, 기존 산업의 경쟁력과 우리의 일상을 새롭게 혁신할 핵심 동력으로 주목받고 있다. 주요국 역시 물리적 인공지능을 핵심 주권 기술로 인식하고 경쟁력 확보에 사활을 걸고 있다.

대한민국은 특히 독자적인 제조 역량과 인공지능 기술력을 동시에 보유하고 있어 물리적 인공지능 선도국으로 도약할 수 있는 국가로 평가받고 있다. 정부는 향후 3년을 물리적 인공지능 패권을 좌우할 적기로 보고, 세계 최고 수준의 물리적 인공지능 경쟁력 확보를 위해 총력 대응하겠다는 계획이다.

산업·공공·가정 등에서 사람만 해왔던 업무를 수행할 수 있는 물리적 인공지능 구현을 위해 세계 최고 수준의 3대 공통 기반 기술 확보에 착수한다.

가장 먼저, 사람처럼 스스로 계획을 세워 장기 정밀 작업이 가능한 범용성 있는 ‘로봇 기초 모형’을 개발한다. 그리고 이렇게 개발된 모델이 현실에서 실수와 지연 없이 작동할 수 있도록 대량의 학습 데이터를 생성하고 가상 실험을 지원하는 ‘세계 모형’을 개발하고, 고성능·저전력·저지연 인공지능 반도체 기반의 ‘컴퓨팅 이음터’도 개발한다.

아울러, 원활한 현장 적용과 안전성 보장을 위한 인간형 로봇 핵심기술 및 연결망·보안 기술도 개발해 나갈 예정이다.

이렇게 개발된 기술이 조속히 실증·확산할 수 있도록 위해 물리적 인공지능 적용 수요가 높은 분야를 발굴하고, 신속하게 적용할 예정이다. 물류, 농업, 재난·안전, 돌봄·가정 등 국민 일상과 밀접한 주요 분야를 중심으로 연차별로 개발된 물리적 인공지능 기술을 즉시 도입·실증하여 1~2년 내 체감할 수 있는 단기 성과를 창출할 계획이다.

또한 대한민국 주력 산업인 제조업의 경쟁력을 확보하기 위한 제조공정 자동화 기술도 개발한다. 그 시작으로 다양한 현장 데이터를 확보할 수 있는 체계를 구축한다. 먼저 장비 인공지능 구현을 위해 감지기 기반의 데이터를 확보하고, 숙련공처럼 작업 가능한 로봇 구현을 위한 행동 데이터와 공장 전체를 운영하는 인공지능 구현을 위한 실데이터와 가상·합성데이터까지 종합적으로 확보한다.

이렇게 확보된 데이터를 바탕으로 제조 장비가 스스로 최적 제어하는 ‘자율 정밀 제조 기술’과 중단 없는 유연 생산을 위한 ‘공장 운영 최적화 기술’을 독자적으로 확보한다.

이러한 독자 물리적 인공지능 기술들을 체계적으로 결집하여 첨단 자율공장을 구현하고, 자동차, 정밀 제조, 조선 등 3대 핵심 산업에 적용한 후, 이를 국내를 넘어 전 세계로 확산해 나갈 계획이다.

이러한 물리적 인공지능의 체계적 확산을 뒷받침할 생태계 조성도 추진한다. 현장 규제 발굴·개선 및 투자유치·해외 진출 지원 등 기업 성장을 뒷받침하고, 석·박사급 고급 인재부터 현장 실무 인력까지 아우르는 전방위적 물리적 인공지능 인재 양성 체계를 마련할 계획이다.

또한, 국제 표준 선점을 위해 국제 표준화 기구 등과 협력을 지원하고, 객관적 성능평가를 위한 기준을 개발하는 한편, 물리적 인공지능

기술의 안전성 확보 및 규제개선을 위한 제도적 기반도 구축한다.

마지막으로, 범부처와 산·학·연의 역량을 결집하는 협력체계를 구축한다. 물리적 인공지능 유관 협회·협력체 간 협력체계를 구축하여 수요-공급 연계를 통한 물리적 인공지능의 확산을 촉진하고, 우리의 독자적인 물리적 인공지능 기술이 전 산업과 일상으로 뻗어나갈 수 있도록 부처 간 협업 역시 확대해 나갈 예정이다.

배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 “향후 3년은 대한민국이 물리적 인공지능 강국 도약을 위해 국가 역량을 총동원해야 할 적기”라며, “산학연의 역량을 결집하여 독자적인 물리적 인공지능의 기술 개발부터 현장 적용까지 이어지는 전주기 지원체계를 가동하면서 이제는 기술을 개발하는 단계를 넘어 산업을 바꾸고 수출하는 단계로 나아가야 한다”라고 강조했다.

이어 “실증 연구소에서 검증된 국산 공장 운영체계를 기반으로 ‘K-제조 지능형 공장 꾸러미’ 수출을 본격화하고, 산업 현장과 국민의 일상을 변화시키는 성공 사례를 창출하는 데 모든 정책적 지원을 아끼지 않겠다”라고 밝혔다.

한편, 과기정통부는 이번 기업 간담회에서 논의된 산업계의 의견을 전략에 적극 반영하고 향후 관계부처와의 긴밀한 협의를 거쳐 차기 과학기술 관계 장관회의에서 최종안을 확정·발표할 예정이다.