공장 자동화, 'AI 로봇'이 주도⋯"K-피지컬 AI 생태계 구축 시급"

산업硏 "기존 고정설비 중심 제조 AX 한계…휴머노이드 등 피지컬 AI 필수"
피지컬 AI 시장 2032년까지 53% 급성장...업종별 단계적 전환 로드맵 제시

(사진제공=산업연구원)

인공지능(AI)과 로봇 공학이 결합된 '피지컬 AI'가 인간과의 상호작용이 적은 제조 현장을 중심으로 빠르게 상용화될 것이란 전망이 나왔다.

우리나라의 성공적인 자율 제조를 위해서는 현재의 고정설비 중심 AI 전환(AX)을 넘어 독자적인 K-피지컬 AI 로봇 생태계 구축이 시급하다는 지적이다.

산업연구원은 16일 발표한 '제조 AX를 위한 피지컬 AI 생태계 발전 전략' 보고서를 통해 이같이 밝혔다.

보고서에 따르면 현재의 제조 AX는 공장 내 고정설비에 AI를 적용하는 수준에 머물러 있어 고도의 비정형 업무나 중소기업이 주로 쓰는 구형(레거시) 설비에는 적용하기 어려운 한계가 있다.

이에 대한 대안으로 인간 행동을 모방 학습해 기존 작업 환경을 유지하면서 업무를 대신할 수 있는 휴머노이드 등 피지컬 AI 기반 제조 AX가 필수적이란 분석이다.

특히 피지컬 AI는 고도의 상호작용이 필요한 가사·돌봄 서비스 영역보다는 학습과 도입이 상대적으로 쉬운 제조 현장에서 먼저 상용화될 것으로 내다봤다. 이 같은 흐름을 타고 산업 자동화 부문의 피지컬 AI 세계시장은 2025년 9500만달러에서 2032년 18억8870만달러로 연평균 53% 급성장할 것으로 전망됐다.

보고서는 피지컬 AI 생태계를 구성하는 6대 핵심 요소 중 광범위한 제조업 인프라를 지닌 우리나라가 '제조 특화 AI 행동 학습' 분야에서 뚜렷한 비교우위를 선점하고 있다고 평가했다.

하지만 로봇의 행동 학습 데이터는 기기(폼팩터)에 종속되기 때문에 자체적인 K-피지컬 AI 로봇 개발 없이 제조 인프라만 내어줄 경우 자칫 글로벌 기업의 '테스트베드'로 전락할 수 있다고 경고했다.

이를 막기 위한 K-피지컬 AI 생태계 확장 전략도 제안됐다. 단기적으로는 강점을 지닌 제조 특화 행동 학습을 무기로 글로벌 기업과 협력해 생태계 교두보를 확보하고, 중장기적으로는 핵심 부품 역량을 전략적으로 내재화해야 한다는 것이다.

보고서는 단기적으로 글로벌 기업과 협력해 생태계 교두보를 확보하되, 중장기적으로는 핵심 부품을 내재화하는 K-피지컬 AI 생태계 확장 전략을 제안했다.

구체적으로는 △적재량과 기술 성숙도에 따라 경량 작업용부터 고강도 작업용으로 넓혀가는 '업종·공정별 단계적 로봇 도입 로드맵' 수립 △중소기업 지원을 위한 '산업단지 단위의 AI 로봇 학습 인프라' 구축 △위험·고중량 로봇 개발의 초기 리스크를 줄이기 위한 '국방 연구개발(R&D) 연계 후 민간 확산' 등을 제시했다.

이준영 산업연구원 부연구위원은 "민간 주도의 미국과 달리 국가 주도 전략을 펴는 중국이 무서운 속도로 추격하고 있다"며 "우리나라도 정부 주도로 우수한 제조 인프라를 우리 로봇으로 학습시키는 선순환 고리를 서둘러 완성해야 한다"고 주문했다.