스카이인텔리전스, ABB·엔비디아 산업용 피지컬 AI 백서 주요 기여자 참여

▲ABB 로보틱스와 엔비디아가 공동 발간하고 스카이인텔리전스가 주요 기여사로 참여한 ‘산업용 피지컬 AI 인재 양성’ 백서 표지와 기여자 소개 페이지.(스카이인텔리전스 제공)

피지컬 AI 기술 전문기업 스카이인텔리전스(SKAI Intelligence)가 글로벌 산업용 로봇기업 ABB 로보틱스와 엔비디아(NVIDIA)가 공동 발간한 산업용 피지컬 AI 백서에 주요 기여자로 참여했다. 아마존웹서비스(AWS), 아시아인포, 딜로이트 등 글로벌 기업들과 함께 산업 현장에 필요한 인재 역량과 학습·검증 체계 구축에 참여하며 글로벌 제조업계와의 기술 협력을 확대한다.

스카이인텔리전스는 ABB 로보틱스와 엔비디아가 공동 발간한 두 번째 산업용 피지컬 AI 백서 ‘산업용 피지컬 AI를 위한 인재 양성(Preparing Talent for Industrial Physical AI)’에 주요 기여자(Main Contributor)로 참여했다고 21일 밝혔다. 백서는 20일 공식 발간됐다.

이번 백서는 제조업을 중심으로 피지컬 AI의 현장 적용에 필요한 인재 역량과 학습·검증 방식을 체계화하고, 지역별 산업 및 교육 환경에 적용할 수 있는 글로벌 프레임워크를 제시했다.

백서는 산업용 피지컬 AI를 실제 물리적 환경을 인지하고 판단해 로봇과 자동화 장비 등을 통해 작업을 수행하는 AI 시스템으로 정의했다. 특히 기술 도입 속도와 실제 산업 현장의 활용 수준 사이에 격차가 있다는 점을 주요 과제로 짚었다.

백서가 인용한 딜로이트의 ‘2026년 에너지·자원·산업재 분야 AI 현황(State of AI in ER&I: The Untapped Edge 2026)’ 조사에 따르면 에너지·자원·산업재 분야 응답자 591명 중 72%가 피지컬 AI를 최소한 제한적인 수준으로 활용하고 있었다. 그러나 중간 이상 수준으로 활용한다는 응답은 19%에 그쳤다.

반면 향후 2년 안에 피지컬 AI를 최소한 제한적인 수준으로 활용할 것이라는 응답은 91%에 달했다. 해당 조사는 지난해 8~9월 세계 24개국 기업 고위 리더 3235명을 대상으로 진행됐다.

인재 육성과 실제 직무 적용 사이에도 격차가 나타났다. 에너지·자원·산업재 분야 응답자의 53%는 AI 활용 역량 강화를 위해 교육 대상을 확대하고 있었으며, 50%는 기존 인력의 역량 향상과 재교육 전략을 수립하거나 실행하고 있다고 답했다. 그러나 84%는 AI 역량에 맞춰 직무를 재설계하지 않은 것으로 조사됐다.

백서는 이러한 문제를 해결하기 위해 AI와 로봇, 제어시스템, 데이터 인프라, 제조공정 등을 종합적으로 이해하고 연결하는 역량이 필요하다고 강조했다. 서로 다른 기술 분야의 전문성과 제약조건, 검증 기준을 이해하고 연결하는 ‘번역적 역량(Translational Capability)’을 핵심 개념으로 제시했다.

스카이인텔리전스는 주요 기여자로 참여해 산업 환경과 시뮬레이션을 연결하는 피지컬 AI 학습·검증 체계에 관한 전문성을 공유했다.

백서 3부 ‘확장 가능한 학습 생태계 구축’에는 스카이인텔리전스 조시 류(Josh Liu) 최고기술책임자(CTO)의 발언도 인용됐다. 그는 산업용 피지컬 AI 교육이 실제 수행능력을 입증할 수 있는 역량 중심으로 구성돼야 한다고 강조했다.

특히 백서는 스카이인텔리전스가 기술 역량을 확보해 온 디지털트윈과 시뮬레이션, 합성데이터를 주요 학습·검증 수단으로 제시했다. 가상환경에서 생산공정과 장비를 검증하고 실제 현장에서 확보하기 어려운 데이터를 생성해 AI 학습과 운영 의사결정에 활용하는 방식이다.

학습 과정은 이해, 시뮬레이션, 물리적 검증, 업무 적용, 개선 등 5단계로 구성했다. 시뮬레이션을 우선 활용하되 실제 환경에서의 검증을 거쳐 현장 적용과 개선으로 연결해야 한다는 점을 강조했다.

교육 성과 역시 교육과정 이수나 시험 통과 여부보다 실제 산업 현장에서 수행할 수 있는 역량을 중심으로 평가해야 한다고 제안했다. 시스템 시연과 검증 계획, 시뮬레이션 및 물리적 테스트 등이 주요 평가 수단으로 제시됐다.

이재철 스카이인텔리전스 대표는 “산업용 피지컬 AI가 실제 현장으로 확산되기 위해서는 기술뿐 아니라 이를 이해하고 연결하며 검증·운영할 수 있는 인재 역량이 함께 갖춰져야 한다”며 “이번 백서의 주요 기여자 참여를 계기로 시뮬레이션과 디지털트윈 등 피지컬 AI 기술 역량을 기반으로 글로벌 산업계와의 기술 논의를 확대하고 실제 제조 현장에서 활용 가능한 피지컬 AI 생태계 구축에 기여하겠다”고 말했다.