머지않은 미래 제조업 현장로봇이 공장인력 대체할 것韓이 AI로봇 시장 선점해야

    공장에 사람이 안 보인다. XYZ축을 자유자재로 움직이는 로봇팔, 네 바퀴 달린 차량형 로봇, 사족보행 로봇, 휴머노이드 로봇들이 서로 소통을 하면서 24시간 공장이 돌아간다. 머지않은 미래의 공장 모습이다. 디지털 화면 속에서만 일하던 인공지능(AI)이 이제 물리 세계와 통합되고 있다. 로봇과 감독 에이전트 AI의 말과 신호를 이해해 물건을 들어 옮기고, 공장을 돌아다니며 알아서 해야 할 일들을 하고, 설비를 스스로 점검하는 지능형 기계가 빠르게 늘고 있다. 이른바 피지컬 AI는 지각, 추론, 행동을 통합해 실제 문제를 해결하는 기술이며, AI의 지능을 손과 발로 구현하게 해 준다. 이를 가능하게 하는 세 가지를 들자면 다음과 같다. 첫째, 비전·언어·행동 모델과 로봇용 파운데이션 모델의 등장으로 한 가지 작업을 넘어서 여러 가지의 과업을 일반화해 배울 수 있게 됐다. 둘째 대규모 실제 로봇 시연 데이터와 고충실도 시뮬레이터가 결합해 학습 속도를 높여 실패를 줄여준다. 셋째 고성능 에지 AI 하드웨어가 로봇 몸체 안에서 빠른 추론을 가능하게 해준다. 피지컬 AI는 이미 우리 주변에 들어와 있다. 물류 현장에서 물건들을 분류·이동시키는 로봇이 활약 중이고, 병원에선 약품·물품 운반 로봇이 간호사의 비임상 업무를 덜어준다. 휴머노이드 로봇은 여러 측면에서 빠르게 사람의 능력을 따라가며 주목받고 있지만 아직은 대규모로 상용화되기는 힘들고 검증 단계라고 할 수 있다. 결국 반복 가능하고 핵심성과지표가 명확한 응용 분야에서 먼저 쓰이고 점차 범용화될 것으로 예상된다.    우리나라는 제조업 강국답게 지능형 로봇 기본계획과 규제 샌드박스 등 제도 틀을 갖추고 있다. 대기업에서는 제조현장에서의 적용 사례들을 늘려가고 있을 뿐 아니라, 더욱 강화될 피지컬 AI시대를 선점하기 위해 로봇 중견·중소기업들을 인수·합병하며 세를 키우고 있다. 우리가 피지컬 AI 강국이 되기 위해선 한국어와 도메인 지식으로 훈련된 로봇 파운데이션 모델을 만들어야 한다. 또 스마트팩토리, 물류센터, 조선소, 병원 등 각 분야에서 발생하는 실제 데이터를 안전하게 축적해야 한다. 사람의 오감처럼 정확하고 예민한 센서의 개발과 이를 힘이나 다른 물리적 특성으로 반영하는 기술개발도 필요하다. 이를 기반으로 암묵지를 익힌 로봇들이 숙련자의 실력을 갖게 될 것이다. 열과 전기 등에 안전한 패키징과 로봇 구동을 위한 다양한 구동계 등 피지컬 AI 관련 소재 부품 기술도 확보해야 한다. 또한 대규모 로봇집단의 협업 운영을 위한 오케스트레이션 소프트웨어도 개발돼야 한다. 물론 이 모든 과정에서의 표준화는 두말할 나위 없이 중요하다. 이를 이루기 위한 정책적 뒷받침이 시급하다. 정책은 속도와 스케일이 관건이다. 규제특례, 데이터와 통신 관련 가이드라인, 공공조달, 세액공제 및 인센티브 등 정책적으로 쓸 수 있는 무기들을 잘 활용해야 한다. 피지컬 AI가 일자리를 없앨 것이라는 우려가 있는 것도 사실이다. 하지만 바람직한 미래는 위험하고 반복적인 일을 기계에 맡기고, 사람은 문제를 정의하고, 제반 공정의 고차원 감독 등 더 중요한 일에 집중하게 되는 것으로 그려볼 수 있다. 제조강국 대한민국은 그와 더불어 물류와 도시 인프라도 매우 잘돼 있어 피지컬 AI를 현장에서 곧바로 학습하고 곧바로 구현할 수 있는 좋은 조건을 갖추고 있다. 지금 필요한 것은 과감한 실증, 데이터의 확보 및 안전한 활용, 규제 혁신을 통한 실천이다. 인공지능이 손과 발을 갖는 시대, 누가 먼저 실체적 물리력에 지능을 이식하느냐가 승부를 가를 것이다(매일경제, 2025. 9. 9).