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올해로 인공지능(AI)이 세상에 등장한 지 70년이 됐습니다. 디지털 세상에서 인류의 지식과 정보를 언어로 학습한 생성형 AI가 이제 물리 세상을 체험하기 위해 나올 채비를 마쳤습니다. 이름하여 피지컬(Physical) AI. 휴머노이드 로봇, 자율주행차, 다크팩토리, 헬스케어 등이 대표적입니다. 챗GPT에 이은 피지컬 AI는 첨단제조 강국인 한국 경제를 더 혁신적이고 지속 가능한 성장엔진으로 바꿔 놓을 무한한 잠재력까지 갖고 있습니다. 산업화를 넘어 미래 지능형 플랫폼 사회로 나아가는 관문도 피지컬 AI에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 예측불허의 AI 시대, 우리는 무엇을 준비해야 할까요. 창간 26주년을 맞은 지디넷코리아가 연중기획 '피지컬AI가 미래다'를 통해 당면 과제와 이슈를 고민합니다. 많은 관심과 조언 부탁드립니다. [편집자주]

장병탁 교수가 자신이 설립한 투모로로보틱스 기업 로고 앞에서 포즈를 취하고 있다. (사진=지디넷코리아 유회현 기자)

"인공지능(AI) 다음 물결은 피지컬 AI(Physical AI)다."

얼마 전 한국을 방문했던 세계 시총 1위(7422조원) 기업 엔비디아 젠슨 황 CEO는 제2의 AI 혁명으로 피지컬 AI를 지목했다. 피지컬 AI는 오랜동안 인류가 꿈꿔왔던 세상이다. 로봇이 사람을 대신해 공장에서 부품을 옮기고, 각종 모듈을 용접하고 조립한다. 또 집안 거실에서 식탁을 정리하고 빨래를 개는 등 가사일을 돕는다. 사족보행 로봇 개가 반려견 산책을 시키는 풍경도 낯설지 않다. 마라톤, 체조, 복싱, 축구 등 스포츠 경기에서 로봇이 인간의 한계를 뛰어 넘는 기록에 도전한다.

전세계가 '피지컬 AI'에 주목하고 있는 가운데 한국에서도 휴머노이드 기반의 지능 플랫폼을 개발해 로봇 공학의 챗GPT 시대를 열고자 하는 인물이 있다. 바로 지난 30여년 동안 AI의 진화를 지켜본 컴퓨터공학자이자 AI 전문가 장병탁 교수다. 장 교수는 현재 AI와 로봇 분야를 오가며 학계와 산업계를 동시에 이끌고 있다. 그는 대학 3학년때 우연히 접한 인간의 뇌를 닮은 인공 신경망(ANN) 논문 한편을 보고 사람처럼 생각하고 행동하는 로봇 개발에 푹 빠져버렸다.

AI 단어 조차 생소했던 1980~90년대. 장 교수에게 인간의 뇌 신경망에서 영감을 받아 데이터를 학습하고 패턴을 인식하는 기계 학습 모델을 만들수 있을까라는 주제는 무척이나 흥미로웠다. 그래서 독일로 갔다. 그는 빌헬름 본 대학교에서 인공지능 박사 학위를 받았다. 구글 자율주행차(Waymo)의 아버지이자 구글 X의 공동 설립자로 잘 알려진 인공지능 및 로봇공학 전문가인 스탠포드대 세바스찬 스런(Sebastian Thrun) 교수가 독일 유학 시절 같이 공부했던 동기생이다.

투모로로보틱스 연구진이 로봇에 물건 집기 작업을 학습시키고 있다. (사진=지디넷코리아)

당시 인공신경망 분야는 학계에서도 메인 스트림은 아니었다. 너무 먼 미래의 이야기였다. 그는 1997년부터 서울대 컴퓨터공학부 교수로 재직하면서 AI연구실을 처음 만들어 '몸을 가진 지능' 연구를 해 왔다. 현재는 서울대 헬스케어AI연구원장과 K-휴머노이드 연합 위원장, 로봇용 범용 AI 플랫폼을 개발하는 투모로우로보틱스 대표를 겸임하고 있다.

"지난 70년의 AI 역사를 살펴볼 때 과거 60년의 변화보다 최근 10년 동안 인류가 이룬 성과가 훨씬 큽니다. 한국이 단순 로봇 생산국이 아니라, 지능 플랫폼을 선도하는 국가로 나아가야 합니다. 지금은 하드웨어가 아니라 소프트웨어, 그 중에서도 '실시간 물리작업을 수행하는 AI 플랫폼'을 누가 장악하느냐의 싸움입니다."

장병탁 교수는 글로벌하게 도래한 피지컬 AI 시대 속에 한국은 새로운 도약의 기회를 맞고 있으며 조금 더 과감한 투자와 실행에 속도를 내야 한다고 조언한다.

장 교수는 "정부가 전체 로봇 생태계를 조성하면서 빠른 속도로 정책을 추진하는 건 잘 하고 있는 점"이라면서 "다만 피지컬 AI를 개발하는 데 막대한 자금이 들어가는 만큼 좀 더 적극적인 재정 지원이 필요합니다"라고 강조했다. 이어 "미국은 초거대 자본을 무기로 '플랫폼 독점'을 노리고 있고, 중국은 저가 물량 공세로 '공급망 장악'에 나선 모습"이라며 "이에 맞서 한국은 세계 최고의 제조업 인프라를 활용한 '제조·산업 특화 휴머노이드'를 개발하고 있습니다"라고 말했다. 그러면서 "이에 따라 정부는 산업 현장 데이터를 확보하는 '데이터 팩토리' 사업을 기획·추진하고 있습니다"라고 덧붙였다.

다만 한국이 글로벌 'AI 3강'으로 도약하기 위해선 먼저 보수적인 투자 문화와 전문 인재 부족이라는 생태적 약점을 극복해야 한다고 지적했다.

그는 "실리콘밸리식 대담한 자본 투자를 통해 핵심 인재를 확보하고, 국내의 우수한 반도체·배터리·디스플레이 산업을 하나로 긴밀히 엮어내야 합니다"라고 조언했다. 나아가 "스타트업만으론 로봇 제조에 어려움을 겪을 수 있습니다. 삼성전자와 현대차 같은 대기업이 '로봇 파운드리'를 담당할 필요도 있습니다"라고 강조했다.

장 교수는 한국 정부의 AI 정책에 A 마이너스(-) 점수를 줬다.

-지난 수십년 간 AI를 연구해 왔는데, 30년 전과 지금을 비교하면 AI는 어느 정도 성장했다고 보고 있나요.

"AI 역사는 정확히 70년입니다. '인공지능'이라는 말이 (미국 다트머스 회의에서)만들어진 게 1956년이고, 실제로는 1950년에 이미 앨런 튜링이 그런 아이디어를 냈죠. 그런데 70년 역사로 봐도 내가 보기엔 지난 10년의 발전이 과거 60년보다 훨씬 큽니다."

-퀀텀 점프에 가깝다는 말인가요.

"맞아요. 기술계에서는 대략 2012년 무렵, 알파고 전후에 일어났어요. 딥러닝이 모든 걸 완전히 바꿔 놓았죠. 예전에는 사람이 머리를 써서 코딩을 하고, 사람이 아는 지식을 규칙(룰 베이스)으로 만들어 기계에 넣었습니다. 지금은 그게 아니라 AI가 스스로 학습합니다. 데이터를 통째로 주고 '강아지는 1, 고양이는 0' 식으로 정답만 가르쳐 주면 나머지는 기계가 알아서 합니다. 그게 신경망이고, 발전한 형태가 트랜스포머에요. 어떻게 보면 AI가 옛날 방식에 머물던 AI 연구자들의 자리를 먼저 없앤 셈이 됐네요."

장병탁 교수는 투모로로보틱스를 설립해 핵심 로봇파운데이션모델(RFM) '하빌리스 콘솔'과 '하빌리스 브레인'를 개발하고 있다. 올해 상용 버전이 나올 예정이다. (사진=지디넷코리아)

-신경망 기반 학습이 왜 하필 이 시점에 폭발한 건가요?

"세 가지가 맞물렸다고 봅니다. 인터넷이 생기면서 데이터가 많아졌고, 컴퓨팅 파워가 좋아졌고, 딥러닝이라는 알고리즘이 나왔어요. 신경망은 뇌처럼 병렬 처리를 해야 하는데 그걸 GPU(그래픽처리장치)가 해줍니다. 고전적 AI가 CPU(중앙처리장치) 기반의 로직·룰 베이스였다면, 신경망은 한꺼번에 병렬로 처리하죠. CPU로는 100만번 반복할 일을 GPU는 한 번에 하는 것과 같아요."

-요즘 온세상이 '피지컬 AI'로 핫합니다, 피지컬 AI가 무엇인가요.

"지금까지 생성형 AI는 인터넷에 이미 디지털화된 데이터(주로 언어 텍스트, 기껏해야 정지 이미지)로 학습했습니다. 피지컬 AI는 그것이 물리적 세계로 넘어온 것으로 이해하면 됩니다. (사람처럼) 몸을 갖고, 센서와 액추에이터를 통해 현실을 인식합니다. 대표적 예가 로봇이고, 자율주행차도 포함됩니다. 제조·전통 산업 현장에서 온도·습도·카메라 영상 같은 것을 센싱하는 것도 피지컬 데이터에요. 인간으로 치면 오감인데, 아직 그 감각들이 충분히 데이터화되지 않았습니다. 지금 AI는 텍스트와 약간의 사진만 보고 나머지 감각 정보는 다 무시하고 있는 셈입니다."

美·中 패권 전쟁 사이 낀 韓, 제조 특화 로봇으로 극복해야

장병탁 교수 (사진=지디넷코리아)

-미국·중국·일본이 피지컬 AI를 핵심 산업으로 키우고 있어요. 각 나라별 접근 방식의 차이가 보이는데, 어떻게 구분해서 봐야 하나요.

"미국은 엄청난 자본이 강점이자 경쟁력입니다. 실례로 스탠퍼드에서 학생들 한 13명 데리고 창업했는데 초기 투자로 6000억원을 받은 적이 있어요. 회사 가치가 벌써 유니콘 기업인 거죠. 피지컬 AI를 실현시키기 위해선 모든 데이터를 다 모아서 학습시켜야 하고 이는 엄청난 자본이 필요합니다. 미국은 이게 가능한 게 무기에요. 그래서 미국은 거대 자본을 바탕으로 피지컬AI 산업에서도 '플랫폼'을 추구하고 있어요. 초거대 AI 모델 다음으로 피지컬 파운데이션 모델, 말하자면 '피지컬 GPT'를 노리는 거죠. 엔비디아는 물론이고 테슬라조차 휴머노이드를 하나의 'AI 플랫폼'으로 봅니다. 중국은 명확히 양산·속도전에 강합니다. 온갖 로봇을 만들어 많이 뿌리고 가격을 낮춰 공급망을 장악하는 방식이죠. 그러나 춤추고 쇼하는 건 잘하지만 무거운 걸 들거나 실제 작업을 시키긴 아직 어려운 것도 사실이에요."

-그럼 한국은 어떤 방향에서 접근해야 하나요.

"미국처럼 거대 자본을 무조건 따라갈 수도 없고, 중국처럼 국가가 양으로 밀어붙이기도 어렵습니다. 대신 우리나라는 비교적 명확한 측면이 있어요. 바로 제조 인프라가 강합니다. 제조업 현장에서 데이터를 학습해 산업 특화 휴머노이드(기타 제조 로봇)를 만들어야 합니다. 현장에 휴머노이드를 설치해 사람이 하는 일을 가르쳐야 하고, '가르친다'는 건 곧 데이터를 모은다는 뜻입니다. 내가 팔을 움직이면 로봇 팔이 그대로 따라 하는 식으로 코딩이 아니라 내 행동을 그대로 데이터로 만들어 학습시키는 겁니다. 글 한 페이지를 그대로 다시 생성하도록 학습시키는 것과 기술적으로 비슷합니다. 시뮬레이션, 디지털 트윈, 웨어러블 같은 방법을 보완적으로 같이 사용해 데이터를 모아야 합니다. 제조업 기반이 튼튼하니 거기서 먼저 데이터를 확보해 '제조 특화 로봇(휴머노이드)'를 만들고, 이를 범용으로 키워 글로벌 수출 시장까지 가야 한다고 생각합니다."

-우리나라가 'AI 3강'이 될 수 있을까요.

"아직 (피지컬AI 산업은)초기여서 가능성이 열려 있습니다. 잘 적응하면 AI든, 로봇이든 진짜 3강을 노릴 수 있어요. 경쟁력·기술력·산업 현장, 무엇보다 변화에 대한 적응력과 사회적 수용성을 어느정도 갖추고 있습니다. 다만 크게 투자해 끌고 가야 하는데...진짜 국가적 전환기라고 생각합니다."

-우리나라 투자·생태계의 약점은 무엇이라고 보는지요.

"적극적 투자가 아직은 부족합니다. 성공 경험이 없으니 보수적일 수밖에 없겠죠. 제조업 문화로만 성장해 와서 '왜 저렇게 크게 투자하나'라고 생각하는데, 실리콘밸리는 큰 투자로 좋은 인재를 뽑고, 그 인재가 엔지니어링으로 현실화하는 선순환이 자리 잡고 있어요. 유럽의 작은 회사도 처음부터 글로벌 시장을 봅니다. 미국은 학생들이 회사 인턴으로 와서 큰 시스템을 경험하고 산업화도 빠릅니다. 우리는 이런 생태계가 아직 부족해요."

-그렇다면 현재 우리나라 피지컬 AI 산업이 경쟁력을 갖고 확장하는데 가장 필요한 정책이 무엇인가요.

"우선 자금이 더 크게 투자돼야 좋은 인재를 끌어들일 수 있습니다. AI 인력도 모자란데 로봇까지 더한 피지컬 AI는 기계공학과 컴퓨터공학을 동시에 아는 인재가 필요해 더 부족한 측면이 있어요. 다행히 요즘 대학원생들이 로봇을 중요한 새 분야로 인식해 지원이 늘고 있어요. 이들을 빨리 교육해야 합니다. 또 휴머노이드에 들어가는 엣지용 NPU(신경망처리장치), 디스플레이, 배터리, 센서 등을 하나의 생태계로 엮어서 성장시켜야 합니다. 다행히 산업통상부가 이런 식으로 방향을 잡고 추진하고 있습니다."

-정부의 AI 산업 정책을 점수로 매긴다면 몇 점을 줄 있을까요.

"못하지는 않아요(웃음). 큰 틀과 방향을 잡고 빨리 시작해 'A-' 정도는 줄 수 있어요. 수요 기업·하드웨어 회사·AI 회사를 한데 묶는 기획은 우리나라에 맞게 참 잘하고 있어요. 다만 좀 더 통 크게, 확확 밀어붙이는 추진력이 필요해요. 특히 삼성·현대차 같은 대기업이 더 나서줘야 합니다. 예컨대 '로봇 파운드리'가 필요할 수 있어요. 스타트업이 혼자 로봇을 만들기엔 경쟁력이 부족할 수 있어요. 현대차 같은 곳이 새만금 등에 만드는 걸 산업부와 논의 중인 것으로 알고 있어요."

'데이터 팩토리' 승부수

장병탁 교수 (사진=지디넷코리아)

-정부 차원에서 좀 더 역점을 두고 있는 피지컬 AI 정책이 있나요.

"산업부가 피지컬 AI에 필요한 현실 세계 데이터를 생산하고 모으는 '데이터 팩토리' 사업을 기획하고 있습니다. 로봇 제조사(레인보우로보틱스·로보티즈·두산 등 하드웨어), 수요 기업(예: 물류회사), AI 기업을 한데 묶어 수요·공급을 패키지로 만드는 생태계 방식이에요. 이미 K-휴머노이드 연합에서 R&D(연구개발) 과제로 진행 중입니다. 이게 우리나라다운, 나름의 엣지가 있는 한국형 피지컬 AI 모델이라고 생각해요. LLM(거대언어모델)은 30년간 인터넷에 쌓인 데이터로 학습했지만, 피지컬 AI는 아직 그런 데이터가 없어 이제 막 모으기 시작하는 단계라 데이터 팩토리가 꼭 필요합니다."

-그럼 데이터 팩토리 사업의 구체적인 방향은 정해졌나요. 정부 주도로 센터를 만들어 데이터를 뿌리는 건지, 흩어진 기업 데이터를 연합·취합하는 건가요.

"아직 확정적으로 정해진 건 없어요. 다만 정부가 직접 하기보다 마중물 역할을 하고 민간에 맡기는 방향으로 갈 것 같아요. 이미 한 대기업은 데이터 팩토리 사업을 하려는 의지가 있기도 해요. 대기업이 큰 걸 만들고 정부가 지원해 중소기업도 함께 같이 키우고 공유하게 만드는 식입니다. 정부가 데이터를 다 모아 공유한다는 건 비현실적이에요. 다들 자기 데이터를 안 주려고 하니까 그래요. 이 때문에 데이터 자체는 생성 기업이 보유하고 학습된 모델(웨이트)만 공유하는 '페더레이티드 러닝(연합 학습)' 같은 방식도 거론되기도 합니다."

-작년 미국의 '제네시스 미션' 같은 시도도 진행 중인가.

"네 우리도 공공 R&D 데이터를 다 모아보려는 시도를, 법제화까지 염두에 두고 국가과학기술위원회 등에서 논의 중입니다. 생명과학·의학뿐 아니라 산업용 데이터를 모으는 프로젝트 얘기가 나오고 있어요. 다만 데이터를 제공하는 회사도 혜택(베네핏)이 있어야 해서 모델을 찾고 있어요."

휴머노이드 상용화 기대보다 빠를 수 있어

장병탁 교수 (사진=지디넷코리아)

-현대차는 내후년 2028년 미국 공장에 휴머노이드를 투입하겠다고 하는데, 가능성을 어떻게 보는지요.

"AI는 이미 언어 세계에 있는 모든 지식을 학습했어요. 그런데 비디오(영상) 데이터는 아직 갈 길이 멀어요. 그러나 특정 물류 창고에서 일을 하는 휴머노이드는 거기(물류 창고)에서 발생한 데이터를 학습시키면 이건 못할 이유가 없어요. 그래서 휴머노이드 세상이 빨리 올 수 있다 생각하고, 대신 그 영역은 제한적일 것 같아요. 또 지금은 가격이 비싸지만 양산하면 가격이 많이 떨어질 거에요. 테슬라가 100만 대 규모로 대량 생산한다면 자동차 만들 듯이 부품 가격이 떨어져 2만5000~3만 달러 수준도 가능하다고 봐요. 테슬라나 현대차 정도면 마음만 먹으면 할 수 있고, 새로운 시장·사업이니 의지도 있다고 봐요."

-국내 제조현장에서 한국형 휴머노이드의 여러 실증 사례들이 많이 있을 거 같은데요.

"며칠 전에도 아모레퍼시픽 물류 현장에서 데모 시연을 진행했어요. 보통 15명이 포장 라인에서 하는 작업을, 휴머노이드 한 대가 사람 한 명 몫을 대체하는 걸 PoC(개념검증)로 확인했어요. 바로 '서너 명 분으로 늘려보자'는 얘기가 나오더라구요. 한 대가 사람 한 명을 대체하니 라인 전체로 확장하면 10대 규모가 될 수 있고, 적어도 한 대로도 ROI(투자자본수익률)가 나오게 만들 여지가 보였습니다."

피지컬 AI, 공간 상식 필요…로봇파운데이션모델·월드모델 개발해야

장병탁 교수 (사진=지디넷코리아)

-피지컬 AI가 디지털 AI보다 본질적으로 어려운 이유는 무엇인가요.

"문제는 불확실성입니다. AI는 결국 불확실성을 다루는 일인데, 디지털은 '닫힌 세계'이고 물리 세계는 '열린 세계'에 비유할 수 있어요. 바둑·게임은 딥마인드가 다 풀었는데, 그건 복잡해도 닫힌 세계인 거죠. 현실은 길을 가다 다리가 무너질 수도 있는, 예측 불가능한 세계에요. 게다가 내가 물건을 잡아 옮기면 배경도, 문제 자체도 실시간으로 달라집니다(동역학). 그래서 향후 휴머노이드는 직관적으로 미래를 예측하며 스스로 빠르게 판단해야 합니다."

-그래서 '월드모델'이 필요하다는 건가요.

"그렇죠. 사람은 처음 온 공간도 한 번 오면 그 공간에 대한 일종의 지도가 생겨요. 엘리베이터가 어디 있고 화장실이 어디 있는지 순간적으로 알아차립니다. 사람은 공간에 대한 상식이 있는데 AI에겐 아직 그런게 없어요. 그게 '공간 지능'이고 '월드모델'입니다. 휴머노이드가 청소만 하려 해도 '쓰레기통은 보통 책상 밑에 있다' 같은 상식이 필요해요. 그러려면 실세계의 가능한 공간을 다 경험해 봐야 하죠."

투모로로보틱스, 선도기술 확보해 외산 피지컬 AI 의존도 낮출 것

장병탁 교수

-이제 조금 개인적인 질문으로 넘어가겠습니다. 직접 설립한 투모로로보틱스의 목표와 비전은 무엇인가요.

"K-휴머노이드 등에서 우리가 만든 파운데이션 모델을 국내 하드웨어 기업에 제공하고, 현장 데이터를 수집·학습·운영하는 소프트웨어를 개발하는 것이 목표에요. 핵심 플랫폼은 '하빌리스 콘솔'과 '하빌리스 브레인'인데, 브레인이 핵심 파운데이션 모델입니다. 데이터를 수집하고, 학습시키는 일을 옛날에는 SI(시스템 통합) 회사들이 사람을 사서 손으로 했는데 우리는 이걸 AI가 해야 한다고 생각합니다. AI가 이 모든 일을 자동적으로 수행하는 소프트웨어를 개발하고 있습니다."

-올해 가시적인 성과가 나오나요.

"초기 파운데이션 모델인 '하빌리스 알파(α)'와 '하빌리스 베타(β)'를 논문과 함께 공개했고, 제대로 된 상용화 버전 '하빌리스 제로'가 올해 안에 나올 예정이에요. 이를 다른 회사들도 활용하게 해서 글로벌한 플랫폼, 엔비디아 같은 데 종속되지 않도록 하는 게 목적이기도 해요."

-엔비디아가 미래 AI 시대를 주도적으로 설계하고 있는데, 종속 우려를 없나요.

"엔비디아는 기본적으로 자사 칩을 계속 쓰게 만들어 수요를 창출하고 있어요. CUDA(쿠다) 같은 소프트웨어로 사람들이 GPU를 쓸 수밖에 없게 만드는 걸 정말 잘하는 거 같아요. 옛날 인텔도 그랬죠. 그래서 우리가 적어도 피지컬 AI 플랫폼의 대안을 가지고 있어야 한다고 생각해요. 대안이 없으면 나중에 가격까지 마음대로 책정당하며 종속될 수 밖에 없어요. 지금 피지컬 AI는 LLM으로 치면 2017년쯤의 초기 단계라, 처음부터 종속되면 헤어나오기 어려워요. 이런 의미에서 K-휴머노이드 연합이나 우리 생태계는 일종의 '소버린' 시도와도 같아요."

장병탁 교수

1963년생

경북 문경 출생

1982 홍대부고 졸업

1986 서울대 공대 컴퓨터공학과 졸업

1988 서울대학교 대학원 컴퓨터공학 석사

1992 독일 Bonn대학교대학원 컴퓨터공학 박사

1995 독일국립정보기술연구소 연구원

1997 건국대학교 컴퓨터공학 조교수

1997 ~ 2006 서울대 공대 컴퓨터공학부 조교수, 부교수

2006 ~ 현 서울대 공대 컴퓨터공학부 교수

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2022 ~ 현 투모로로보틱스 대표

2026 ~ 현 K-휴머노이드 연합 위원장

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“대한민국 로봇 산업은 세계 최고 수준의 제조업 경쟁력과 세계가 부러워하는 초고속 5G 네트워크 인프라를 이미 확보하고 있습니다. 핵심 기술이 단순한 연구실 연구에 머무르지 않고 실제 가혹한 생산 공정에 빠르게 접목되면서 축적되는 필드 데이터야말로, 글로벌 시장에서 우리만이 가질 수 있는 독보적인 강점이자 차별화 포인트입니다.”

지난해 10월 취임한 이후 지난 7개월 동안 전국의 거점 연구소와 제조 현장을 쉼 없이 누벼온 강기원 한국로봇융합연구원(KIRO) 원장은 K-로봇의 강력한 잠재력을 강조하면서 동시에 지속 가능한 성장이어야한다는 진단을 내놨다.

감속기와 액추에이터 등 핵심 구동 부품의 고질적인 해외 의존도와 정보통신(IT) 소프트웨어 중심에만 머물러 있는 인공지능(AI) 구조를 시급히 극복해야 한다는 지적이다. 강 원장은 “이제는 원천 기술 개발 자체에 만족할 것이 아니라, 실제 사업화와 글로벌 시장 확산으로 직결되는 전주기 생태계 고도화가 핵심”이라며 “KIRO가 연구와 산업의 단단한 가교이자 국가 로봇 R&D의 진정한 컨트롤타워로서 그 구조적 틀을 단단히 짜겠다”고 강조했다.

강 원장은 논문이나 시제품 연구에 그치지 않고 시장에서 가치를 증명하는 '철저한 실용주의'을 바탕으로 경북지역 맞춤형 로봇 벨트 전략을 제시했다. 포항의 철강 및 제조 AX(AI 전환), 안동의 밭농업 중심 농업 로봇, 영덕 등 동해안 중심의 수중·해양 로봇, 그리고 구미의 반도체 및 물류 자동화가 굳건한 사대 축이다.

특히 최근 구미에 개소한 'AI+로봇 플래그쉽 거점'은 반도체 이송 공정과 물류 자동화를 실제 제조 환경과 똑같이 구현해 실증하는 국내 대표 모델로 손꼽힌다. 포스코와 손잡고 추진 중인 제조 AX 프로젝트 역시 작업 효율성을 획기적으로 높이며 가시적인 성과를 도출해 내고 있다.

강 원장은 “단순한 연구 인프라 집적단지를 넘어 부품, SW, AI, 실증, 사업화가 톱니바퀴처럼 맞물려 돌아가는 'K-로봇 메가클러스터'를 완성하겠다”며 “이를 통해 지역 전통 기업들이 체질을 개선하고 글로벌 무대에서 당당히 경쟁력을 갖추도록 전방위 지원을 아끼지 않겠다”는 포부를 밝혔다.

글로벌 로봇 시장 패권 경쟁이 치열한 시점에서 강 원장은 “KIRO만의 강력한 필살기는 다름 아닌 '현장 중심형 로봇 기술'과 '피지컬 AI(Physical AI)'의 융합”이라고 했다. 가상 세계나 텍스트에 갇힌 AI가 아니라, 가혹하고 비정형화된 실제 물리적 환경에서 로봇이 스스로 정밀하게 인지하고, 판단하며, 안전하게 행동하도록 만드는 피지컬 AI 기술이야말로 고위험·고강도 현장에서 인간을 완벽하게 보완하는 핵심 인프라가 될 것이라는 확신했다.

현재 KIRO는 포스코 고위험 제조 공정의 자율 로봇 적용을 시작으로, 재난 현장에 투입될 소방용 4족 보행 로봇 기반 화재진압 솔루션 개발, 현대로템과 긴밀히 협력하는 국방 분야 모듈형 무인 로봇 연구, 그리고 농업필드로봇연구센터의 AI 기반 수실류 자동 인식 및 수확 로봇 개발 등 전방위 R&D에 역량을 집중하고 있다. 여기에 최근 문을 연 'AI특화공동훈련센터'를 중심으로 현장 실무 감각과 AI 역량을 동시에 겸비한 차세대 융합 인재 양성에도 속도를 내고 있다.

올해 하반기, 연구원의 도약과 새로운 성장을 선언할 비전선포식을 앞둔 강 원장의 시선은 이미 로봇이 일상화될 미래 사회의 표준을 향해 있다. 그는 “KIRO가 먼 미래의 거창한 담론만 얘기하는 연구기관에 그치지 않고, 국민의 삶과 안전을 지켜내며 우리 산업 전체의 생산성을 본질적으로 끌어올리는 '체감형 기술 기관'으로 뚜렷하게 기억되길 바란다”고 강조했다.

강 원장은 끝으로 “로봇 기술의 본질은 인간의 일자리를 빼앗고 사람을 대체하는 것에 있지 않다. 사람이 기피하는 위험하고 힘든 노동은 로봇이 안전하게 대신 수행하고, 사람은 보다 창의적이고 가치 있는 일에 집중할 수 있는 인간 중심의 사회를 만드는 것”이라며 “기술로 사람을 이롭게 하고 산업을 일으키는 것이 바로 KIRO가 묵묵히 걸어갈 최종 목적지이자 존재 이유”라고 덧붙였다.

포항=정재훈 기자 jhoon@etnews.com

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이미지 확대 소버린 AI (PG) [김선영 제작] 일러스트

(서울=연합뉴스) 권하영 기자 = 국내 인공지능(AI) 기업들이 개발한 K-AI 모델이 금융부터 로봇, 농업, 사법행정까지 산업 현장 곳곳에 접목되고 있다.

과학기술정보통신부는 15일 K-AI 모델 활용 사례 6건을 공개했다.

LG AI연구원과 키움증권[039490]은 투자 판단 근거까지 설명하는 금융 AI에이전트 구축에 나선다.

LG AI연구원의 '엑사원 BI(EXAONE Business Intelligence)'를 기반으로, 런던증권거래소그룹(LSEG)의 금융 데이터를 결합해 종목 투자 점수 예측은 물론 판단 근거와 이유까지 제시하는 '설명가능한 AI투자' 서비스를 구현할 계획이다.

업스테이지와 피지컬 AI 스타트업 리얼월드는 K-AI를 로봇 지능화에 활용한다.

리얼월드는 로봇이 실세계를 보고 사람처럼 손을 움직일 수 있도록 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM) 'RLDX-1'을 공개한 상태다.

업스테이지는 정부 지원을 받아 개발할 독자 AI 모델 '솔라 오픈 VLM'을 리얼월드의 RFM과 연계해 로봇이 실제 상황을 이해하고 자유도가 높은 동작을 실행할 수 있도록 성능 검증에 나설 계획이다.

SK텔레콤[017670]과 AI 검색 플랫폼 라이너는 AI 기반 검색 서비스의 신뢰도를 높이는 작업을 함께 진행하고 있다.

SK텔레콤의 독자 AI 모델 'A.X K1'에 라이너의 고정밀 검색증강생성(RAG) 기술을 결합해 AI 환각 현상을 최소화하는 것이 목표다.

모티프테크놀로지스는 딥서치의 금융 데이터와 구조화된 지식을 결합해 금융사 내부망에 최적화된 금융 특화 대규모언어모델(LLM)을 공동 개발한다.

기업 분석과 가치평가, 자산운용 포트폴리오 구성, 인수합병(M&A) 관련 피인수기업 분석 등 전문 업무를 AI가 직접 보조하는 에이전틱 AI로 발전시킬 계획이다. 딥서치와 연계된 50여 개 금융사를 통해 온프레미스 환경에서 이 모델을 구현할 예정이다.

네이버클라우드와 대동에이아이랩은 우리나라의 토양·기후·작물 등 고유 데이터를 학습한 '농업 특화 AI에이전트' 개발에 나선다.

고령의 농민도 음성으로 손쉽게 활용할 수 있도록 네이버클라우드의 AI 음성·언어 기술을 접목하고, 영농일지 작성, 농장 맞춤형 재배 관리, 농업 컨설팅 등 서비스를 제공할 계획이다.

KT는 대법원과 함께 생성형 AI 기반 재판지원 AI 시스템 구축 사업을 진행하고 있다.

법령, 판례, 결정례, 주석서 등 방대한 법률 정보를 기반으로 답변을 제공하고, 사용자가 답변의 근거가 되는 법령과 판례를 함께 확인할 수 있도록 구현했다.

KT는 자체 AI 모델 '믿음 2.0'을 이 시스템에 적용해 법률 분야 AI 서비스 성능을 고도화할 계획이다.

kwonhy@yna.co.kr

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▲엔젤로보틱스 CI (사진=엔젤로보틱스)

엔젤로보틱스가 뇌 신호, 인공지능(AI), 로봇을 실시간 연동하는 차세대 로봇 시스템 개발에 나선다. 사지마비 장애인의 보행 및 조작 기능 복원을 위한 체내이식형 뇌-AI-로봇 실시간 연동 시스템 개발이 핵심이다.

회사는 산업통상부가 주관하는 범부처 첨단의료기기 연구개발 사업의 국책과제 주관기관으로 선정됐다고 지난 12일 공시했다.

과제명은 ‘운동-감각 동기화가 가능한 브레인-투-로봇(Brain-to-Robot) 풀스택 시스템 개발 및 상용화’다. 과제 수행 기간은 2026년 4월 1일부터 2032년 12월 31일까지 약 6년 9개월이다.

이번 과제에는 엔젤로보틱스를 비롯해 한국과학기술원(KAIST), 서울대학교 산학협력단, 한국산업기술시험원(KTL) 등 총 10개 기관이 참여한다. 전담기관은 범부처의료기기연구개발사업단이다.

총 사업비는 235억4700만원 규모로, 이 가운데 정부출연금은 202억5000만원, 민간부담금은 33억2000만원이다. 엔젤로보틱스가 배정받는 정부지원 연구개발비는 69억9000만원, 민간부담금은 23억3000만원이다. 엔젤로보틱스 몫의 정부지원 연구개발비는 자기자본 대비 21.4% 수준이다.

회사는 이번 과제를 통해 고해상도 피질내 전극 기반의 양방향 뇌신경 인터페이스와 인간의 운동 제어 계층을 모사한 로봇 제어 기술을 통합해, 감각 인코딩과 의도 디코딩을 동시에 수행하며 로봇을 제어하는 세계 최초의 양방향 브레인-투-로봇(Brain-to-Robot) 기술 개발을 추진한다는 계획이다.

이번 과제 수행을 통해 엔젤로보틱스는 ▲브레인-투-로봇 융합을 통한 신산업 생태계 조성 및 명확한 기술 방향성 제시 ▲뇌-로봇 통합 제어 원천기술 확보 ▲체내이식형 의료기기 분야 규제 가이드라인 선제 구축 ▲이식형 의료기기의 기술적 한계 극복을 위한 고신뢰성 하드웨어 기술 내재화 등을 기대효과로 꼽았다.

최지호 기자 jhochoi51@irobotnews.com

AI 자율제조 핵심 구동기술과 로봇 부품 전문기업 TPC로보틱스 TPC로보틱스 close 증권정보 048770 KOSDAQ 현재가 4,250 전일대비 40 등락률 -0.93% 거래량 134,020 전일가 4,290 2026.06.15 09:24 기준 관련기사 TPC로보틱스, 中휴머노이드 로봇 기업과 전략적 협력…기술이전·공동개발 추진 TPC, 지난해 4분기 흑자 전환…소액주주 대상 차등배당 결정 TPC, 중국 HCFA와 휴머노이드 로봇 시대 대비 전략적 파트너십 체결 전 종목 시세 보기 가 AI 로봇 전문연구소를 설립하며 로보틱스 사업 전환에 속도를 낸다. 기존 연구 조직 내 로봇개발팀을 분리하고 전문 인력을 보강해 AI 기반 로봇 기술 개발 역량 강화에 나선다는 계획이다.

TPC로보틱스는 지난 4월 중국 휴머노이드 로봇 기술 기업 Zhejiang Hechuan Humanoid Robot Co., Ltd.(HCBOT)와 체결한 '공동개발 및 생산에 관한 전략적 협력 계약'의 개발 로드맵에 따라 AI 로봇 연구소 설립을 완료하고 로봇 사업 라인업 확대를 위한 실무 작업을 진행 중이라고 15일 밝혔다.

회사는 기존 공압·모션 기술 개발을 위한 자체 연구소를 운영하고 있었지만, 로보틱스 사업 확대에 필요한 로봇 구동 및 제어 기술 역량을 강화하기 위해 별도의 AI 로봇 전문 조직을 구축했다고 설명했다. 전문 인력 확보와 함께 HCBOT과의 협력 범위 확대 논의도 마무리한 상태다.

TPC로보틱스 관계자는 "로봇 사업 경쟁력을 높이기 위해 AI 로봇 연구소를 새롭게 설립하고 관련 개발 역량 확보에 집중하고 있다"며 "오는 8월 자사 브랜드의 로봇 액추에이터를 출시해 산업용 로봇 및 휴머노이드 로봇 개발 기업을 대상으로 본격적인 영업을 추진할 계획"이라고 말했다.

이어 "올해 안에 AI 로봇 연구소를 통해 차별화된 로봇 자동화 셀 솔루션을 선보이고, AI 기반 스마트 액추에이터 개발 및 출시, 액추에이터와 제어 기술을 결합한 통합 솔루션 확보를 목표로 사업을 확대해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

TPC로보틱스는 지난 3월 기존 사명인 TPC메카트로닉스에서 현재 사명으로 변경하며 로보틱스 기업으로의 사업 구조 전환을 추진해왔다. 이번 AI 로봇 연구소 설립은 로봇 관련 제품군 확대뿐 아니라 기존 하드웨어 중심 사업에 소프트웨어 역량을 더하는 전략적 변화라는 점에서 의미가 있다는 설명이다.

회사는 AI 로봇 연구소 설립과 함께 바이오·메카트로닉스 분야 관계사 및 협력 기업과의 공동 개발을 통해 AI와 로봇 기술 융합 사업도 확대할 방침이다.

우선 보행재활로봇 전문기업 휴카시스템과 차세대 AI 재활로봇 공동 개발에 나선다. 휴카시스템은 자체 개발한 임베디드 PCB와 로드셀(Load Cell), 엔코더 기반 로봇 제어 알고리즘을 적용한 보행재활로봇을 개발·공급하고 있으며, 한국과 미국 식품의약국(FDA), 베트남, 아랍에미리트 등에 의료기기로 등록돼 기술력을 인정받고 있다.

특히 휴카시스템의 '로봇보조 정형용 운동장치'는 의료수가가 적용되는 식품의약품안전처 의료기기 3등급 제품으로 등록돼 있다. 지난해 베트남 병원 수출에 이어 이달에는 인도 정부재활의학연구소(RRTI)와 AIIMS 등 주요 병원에 수출 및 납품이 예정돼 있다.

TPC로보틱스는 휴카시스템의 재활로봇 기술에 AI 기능을 접목해 뇌졸중 등 중추신경계 질환 환자별 맞춤형 데이터를 제공하고, 환자 상태에 최적화된 재활 서비스를 구현한다는 계획이다.

또한 분자진단기기 전문기업 티원바이오와 협력해 AI 기능을 강화한 의료·보건용 올인원 진단기기 개발에도 착수한다.

티원바이오는 산업통상자원부가 주관하는 '2026년 AI 응용제품 신속상용화 지원사업'에 '에이전트 AI 기반 식품안전 신속검사 시스템' 과제로 선정돼 1년간 연구개발을 진행할 예정이다. 식품기업 아워홈이 공동개발 파트너이자 수요기업으로 참여한다.

해당 제품은 식중독균 검출을 위한 PCR 기반 전처리 공정을 완전 자동화하고, AI를 활용해 검사 결과를 빠르게 도출해 현장에 제공하는 시스템이다. TPC로보틱스는 AI 개발과 향후 양산 과정에 직접 참여해 의료·바이오 분야에서도 사업 경쟁력을 강화한다는 방침이다.

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TPC로보틱스는 AI 로봇 연구소를 중심으로 로봇 구동·제어 기술과 AI 소프트웨어 역량을 결합하고, 산업용 로봇부터 재활로봇·진단기기까지 사업 영역을 확장하며 종합 로보틱스 기업으로의 전환을 가속화할 계획이다.

장효원 기자 specialjhw@asiae.co.kr

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5년차 이상 숙련공이 하던 '용접' 로봇이 대체

대량 사용되는 '러그'도 자율제조 시스템 도입

현장 발생 데이터, 디지털 트윈 시스템과 연계

"조선업 자동화 어렵지만…경쟁력 강화에 필수"

[울산=뉴시스] 지난 12일 찾은 HD현대중공업 선각2공장에서 용접 협동로봇이 작업하고 있는 모습. 2026.06.14. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[울산=뉴시스] 지난 12일 찾은 HD현대중공업 선각5공장에서 러그 자율제조 시스템이 작동되고 있는 모습. 2026.06.14. [email protected] *재판매 및 DB 금지

박윤성 대동 플랫폼사업본부장. 사진=대동 제공

[데일리한국 안세진 기자] 대한민국 농촌이 인공지능(AI)과 로봇을 결합한 '피지컬 AI' 시대로 진입을 서두르고 있다. 농촌 고령화와 노동력 부족, 기후변화에 따른 생산성 저하가 심화되면서 농업 역시 더 이상 경험과 감(感)에만 의존할 수 없는 시대를 맞았다.

80년 역사의 농기계 전문기업 대동은 이러한 변화의 한복판에서 데이터 기반 농업 인공지능 대전환(AX)을 추진하고 있다. 단순히 트랙터를 판매하는 제조업체를 넘어 AI 플랫폼과 자율주행 농기계, 농업 로봇을 연결한 '정밀농업 생태계' 구축에 나선 것이다.

데일리한국은 최근 대동의 플랫폼 사업과 정밀농업 솔루션을 총괄하는 박윤성 플랫폼사업본부장을 만나 기후위기와 식량안보 시대의 해법으로 주목받는 정밀농업의 가치와 대동이 그리는 미래 농업의 청사진을 들어봤다.

◇기계 관리 앱에서 'AI 농업 운영 플랫폼'으로

대동의 농업 플랫폼 앱 ‘대동 커넥트’는 지난달 기준 가입자 5만명을 돌파했다. 농업이라는 특정 전문 분야의 앱으로서는 이례적인 성장세다.

현재 대한민국 농촌은 만 65세 이상 인구 비중이 절반에 육박할 정도로 초고령화가 진행되고 있다. 이에 따라 대동 커넥트 앱 가입자 역시 60대(32%)와 50대(31%)가 중심을 이루고 있다.

초기에는 트랙터 등 장비의 고장 알림이나 원격 진단 같은 기계 관리 중심이었으나, 2024년 4월 거대언어모델(LLM) 기반의 생성형 AI 서비스인 ‘AI 대동’을 탑재하면서 이용자가 가파르게 늘었다.

박윤성 본부장은 “대동 커넥트앱은 단순한 정보 제공이나 광고·커머스 앱이 아니라, 농민이 농기계와 농작업을 데이터로 관리하기 시작했다는 의미를 지닌다”고 말했다.

이어 “지금은 GPS 기반 작업 경로, AI 영농일지, 맞춤형 기상·시세·정책 정보를 결합해 농사 의사결정을 돕는 플랫폼으로 진화했다. 대동은 이 앱을 AI 농업 운영 플랫폼의 현장 접점으로 키워가고 있다”고 설명했다.

현장에서 농민들의 호응이 가장 높았던 기능은 'GPS 기반 작업 기록 자동 저장'과 'AI 영농일지'다.

그는 “바쁜 농번기에는 별도로 기록을 남기기 어렵기 때문에 앱이 작업 위치와 경로, 작업 이력을 자동으로 축적해 주는 것만으로도 편의성이 극대화된다”고 말했다.

이어 “여기에 차량 상태 모니터링, 소모품 교체 알림, AI 영농 상담 기능이 결합되면서 당일의 농작업을 어떻게 할지 관리하는는 필수 앱으로 자리 잡았다”고 덧붙였다.

박윤성 대동 플랫폼사업본부장. 사진=대동 제공

◇510만장 데이터가 만든 '클로즈드 루프'의 힘

현장 농업인 5만 명의 스마트폰과 농기계에서 생성되는 데이터는 대동이 지향하는 순환 구조인 ‘클로즈드 루프(Closed Loop)’의 출발점이 된다.

대동의 클로즈드 루프는 '데이터 수집→ AI 분석·의사결정→장비·로봇의 수행→결과 검증→데이터 재축적'으로 이어지는 구조다. 대동은 2020년부터 데이터를 모아 이미 510만장 안팎의 피지컬 AI 이미지 데이터를 축적했다.

박 본부장은 “농민에게 농기계는 생업을 위한 작업 장비로, 차량 관리 기능은 기본”이라며 “5만명의 농업인으로부터 축적되는 실제 영농 데이터와 대동이 보유한 510만 장의 피지컬 AI 데이터가 결합되면 기계가 현장을 인식하고 판단하는 정확도가 비약적으로 올라간다"고 말했다.

일례로 대동은 관행적인 정량 살포에서 벗어나 드론 분광 카메라로 필지의 식생지수를 측정해 생육 부진 지역에만 비료를 더 주는 ‘변량 시비(VRT)’ 기술을 선보였다.

실제 이 솔루션을 도입한 농가에서 콩 수확량은 평당 10%, 벼 수확량은 19% 늘어나는 성과를 거뒀다. 투입재 비용은 줄고 품질 등급은 올라가니 농가 소득이 직접적으로 늘어나는 구조다.

그는 “시설원예는 풀 컨트롤이 가능하지만 노지는 기후 환경을 통제하는 게 불가능하다”며 “결국 토양·생육·수확량 데이터를 분석해 AI가 만든 처방맵을 기반으로 드론, 센서, 스마트작업기가 변량시비·방제·파종을 수행하고, 결과를 검증하는 클로즈드 루프가 노지 스마트 농업의 핵심"이라고 강조했다.

대동은 향후 앱 안에서 처방 확인부터 작업 지시, 결과 리포트까지 한 번에 관리하는 방향으로 고도화할 계획이다.

◇8~12조원 OPEX 시장 정조준…국가 플랫폼 주도

대동은 2~3조원 규모의 국내 농기계 제조 시장을 넘어 8~12조원 규모의 추산되는 농업 운영(OPEX) 시장 공략에 나서고 있다. 노동력, 농자재, 시설 운영 등이 모두 포함되는 영역이다.

그는 "보수적인 국내 농가들이 기존 관행을 버리게 할 유인책은 결국 눈에 보이는 경제적 이득“이라며 "데이터를 쌓는 목적은 사용자를 묶어두기 위한 것이 아니라 비용 절감과 생산성 향상으로 고스란히 돌려주기 위함"이라고 밝혔다.

대동은 데이터 기반의 성과가 검증될수록 정밀농업을 비롯해 정비, 농작업 대행 등 다양한 서비스 사업으로 자연스럽게 확장될 수 있을 것으로 보고 있다.

국내 농업 구조의 한계를 극복하기 위한 정부 주도 대형 프로젝트에도 대동이 핵심 사업자로 참여 중이다.

현재 한국 농업은 소규모·비탈진 밭이 많고 밭작물은 여전히 수확 단계에서 극심한 인력난을 겪고 있다.

대동은 이를 극복하기 위해 과기부와 농림부가 추진하는 ‘국가 농업 AX 플랫폼’ 및 거대언어모델(LLM)을 농업용으로 학습시키는 ‘넥스트 팜 프로젝트’에 대표 기업으로 참여하고 있다.

전남 무안 AI 온실과 노지 농작업 서비스, AI-데이터 플랫폼을 결합해 국가 단위의 운영 모델을 검증한다는 구상이다.

박 본부장은 “우리나라 밭농사는 규모가 작아 기계가 들어가 수지타산을 맞추기 어렵다”며 “이 한계를 넘어설 최적의 장소가 새만금 같은 간척지”라고 설명했다.

이어 “민관 합작 SPC를 통해 밭농사의 무인화를 달성하는 것이 핵심 과제”라고 덧붙였다.

그는 “이 시스템에서 AI-데이터 플랫폼이 두뇌'라면, 커넥트는 농민이 그 두뇌와 소통하는 '화면'이고, AI 트랙터·드론·로봇은 현장에서 실제 작업을 수행하는 '손발'이 된다”고 말했다.

올해 목표로 제시한 'AI 트랙터 300대 판매' 역시 정밀농업 보급의 마중물이 될 것으로 기대하고 있다.

대동은 자율작업 알고리즘 고도화에 맞춰 올해 국내에서 비전 카메라 6대를 탑재한 AI 트랙터(TG320)를 최대 300대까지 판매할 계획이다.

여기에 오는 7월 발사 예정인 정부의 차세대중형위성4호(농림위성)의 초정밀 위성 지도 데이터까지 결합하면 플랫폼의 경쟁력은 한층 강화될 것으로 전망된다.

박윤성 대동 플랫폼사업본부장. 사진=대동 제공

◇제조업에서 RaaS 중심 구독형 모델로의 체질 개선

대동은 트랙터와 농기계를 제조·판매하는 전통적인 사업 구조에서 벗어나 RaaS(Robot as a Service) 기반의 구독형 모델로 전환을 추진하고 있다. 단순 장비 판매를 넘어 데이터와 서비스를 결합한 AI 농업 솔루션 기업으로 진화하겠다는 구상이다.

대동그룹은 최근 2030년 연결 매출 3조5900억원을 달성하고, 신규 사업 매출 비중을 25.9%까지 끌어올리겠다는 중장기 로드맵을 발표했다.

이를 위해 대동로보틱스 조직을 프로덕트 개발본부와 로봇 플랫폼 개발본부로 재편해 농용 휴머노이드 등 미래 기술 개발을 전담시켰다.

장기적으로는 기계 판매를 넘어 농사를 풀(Full) 위탁받아 수익을 극대화한 뒤 성과를 공유하는 '서비스형 로봇(RaaS)' 모델을 완성한다는 목표다.

해외 시장에서는 북미와 유럽을 중심으로 90~140마력급 AI 트랙터를 앞세운 '합리적 가격의 AI(Affordable AI)' 전략과 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 결합해 글로벌 탑티어 기업들과 어깨를 나란히 하겠다는 구상이다.

과거 우크라이나 주재원으로 근무했던 경험이 있는 박 본부장은 최근의 우크라이나 전쟁을 지켜보며 에너지 안보만큼이나 식량 안보가 국가 생존에 미치는 영향이 크다는 점을 다시 한번 실감했다고 말했다.

그는 이러한 문제의식이 AI 기반 농업 플랫폼 구축에 더욱 집중하게 된 배경이라고 설명했다. 궁극적으로는 한국형 AI 농업 운영 모델을 완성해 글로벌 시장으로 확산시키는 것이 목표다.

박 본부장은 "과거 식당 서빙 로봇 사업을 할 때 인건비 대비 투자효율(ROI)이 일정 수준을 넘어서자 수천 대가 순식간에 시장에 보급되는 모습을 봤다"고 말했다.

이어 "현재 국내 농촌을 지탱하는 외국인 노동자 임금도 빠르게 오르고 있다"며 "기술과 경제성이 맞물리는 임계점을 넘으면 국내 농업 역시 유럽처럼 자동화·무인화가 빠르게 확산될 것"이라고 전망했다.

그러면서 "농민이 앱에서 장비와 농지를 관리하고, AI가 분석과 처방을 수행하며, 장비와 로봇이 이를 실행하고, 그 결과가 다시 데이터로 축적되는 클로즈드 루프를 반드시 완성하겠다"고 강조했다.

AI로 의인화돼 쉽게 결속 강해져

로봇의 가스라이팅 등 방어 어려워

해킹 등 보안 취약…미행 가능성도

사진 확대 ‘패밀리어 머신앤매직’의 반려로봇 ‘더 패밀리어’. [패밀리어 머신앤매직]

로봇 기술이 발전하며 ‘반려형 홈 로봇’ 시장이 확대되고 있다고 미국 일간지 월스트리트저널(WSJ)이 11일(현지시간) 보도했다.

보도에 따르면 로봇 청소기 ‘룸바’의 아버지라 불리는 코린 앵글이 설립한 신생 스타트업 ‘패밀리어 머신앤매직’은 최근 인공지능(AI) 반려 로봇 ‘더 패밀리어’를 출시했다. 부드러운 털로 덮인 이 로봇은 고도의 AI 알고리즘을 활용해 가족 구성원과 정서적 밀착 관계를 형성하며 집안 곳곳을 누빈다.

다만 WSJ은 이 기계가 보안 문제와 관련해 취약성을 지니고 있다고 짚었다. 만약 로봇이 해킹당할 경우 소유주를 미행할 수도 있고, 집 밖으로 강제로 끌어낼 수도 있다는 것이다.

전문가들이 이보다 더 우려하는 점은 사람이 로봇에 지나치게 정서적으로 의존하게 될 경우 발생할 부작용이다.

케이트 달링 MIT 미디어랩 연구원은 자신의 저서 ‘인간, 로봇과 동거하다’에서 인간이 의인화된 기계와 정서적으로 강하게 결속되는 건 너무나 쉬운 일이라고 경고하기도 했다.

지난 1999년 소니가 출시했던 로봇견 ‘아이보’ 사태가 대표적인 사례다. 소니는 지난 2016년 전사적인 구조조정을 이유로 아이보 생산을 중단하고 이후 부품 수리 서비스까지 완전히 청산했다. 하지만 아이보를 진짜 가족이라고 믿었던 소유주들은 별도로 로봇 병원을 세우는가 하면, 일본의 100년 된 불교 사찰에서 로봇견들에 대한 합동 장례 행사를 거행하기도 했다.

전문가들은 이처럼 로봇에 대한 정서적 의존이 앞으로 로봇 시장에서 진짜 소비자들의 지갑을 여는 계기가 될 수 있다고 지적한다.

우드로 하트조그 노스이스턴대 법학·컴퓨터공학과 교수는 “반려 로봇은 사람들의 정서적 취약성을 인위적으로 조작할 수 있는 기계”라며 “그것이 알고리즘에 불과하다는걸 인지하더라도, 인간은 로봇이 행하는 가스라이팅과 상업적 조작으로부터 방어하기 어렵다”고 지적했다.

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IC 설계사에서 지능 플랫폼 기업으로…사업 모델 전환

2035년 연간 200만 대 시장…글로벌 공급망 재편 경쟁

파운드리 IC 설계 전문기업으로 출발한 대만 TM테크놀로지(TM Technology)가 인공지능(AI)과 바이오닉(생체모방) 구조를 결합한 첫 휴머노이드 로봇을 공개하며 피지컬 AI(Physical AI) 시장에 본격 진입했다.대만 기술 전문 매체 디지타임스(Digitimes)와 타이완뉴스(Taiwan News)는 지난 12일(현지시각) TM테크놀로지가 이 같은 내용을 공식 발표했다고 보도했다.TM테크놀로지는 이번 휴머노이드 로봇을 단순한 인간형 기계가 아니라 AI, 첨단 제조 기술, 생체모방 구조, 감지 기술을 통합한 지능 플랫폼으로 규정했다.로봇 내부 구조는 세 층위로 나뉜다. 의미 이해·자율 의사결정·작업 계획을 담당하는 '대뇌(Brain)', 보행 균형과 복잡 동작을 제어하는 '소뇌(Cerebellum)', 3D 비전·라이다(LiDAR)·힘 감지 센서와 고출력 밀도 구동기로 구성된 '지각·사지 시스템'이 이에 해당한다.회사 측은 다중 자유도 관절과 바이오닉 정교 손 구조를 갖춰 자재 이동, 검사, 조립, 정밀 작업을 수행할 수 있다고 설명했다. 로봇이 단순 명령 수행을 넘어 주변 환경을 이해하고, 필요에 반응하며, 스스로 학습하는 것이 개발 목표라고 덧붙였다.TM테크놀로지가 강조하는 핵심 경쟁력은 '적응성'이다. 공장·창고·사무실·가정은 원래 인간의 신체를 기준으로 설계됐기 때문에 휴머노이드 로봇은 기존 공간에서 대규모 시설 변경 없이 바로 투입할 수 있다는 설명이다.이는 기업의 자동화 전환 비용과 복잡성을 낮출 수 있다는 것이 회사 측 주장이다.TM테크놀로지는 본래 집적회로(IC) 팹리스 설계 전문기업으로 출발해 모그룹 잉린(Yinglin) 그룹의 지원 아래 최근 수년간 사업 전환을 추진해왔다.건설, 친환경 에너지, 스마트 제조 분야로 사업 영역을 확장한 가운데, 이번 휴머노이드 로봇 출시는 '체화 지능(Embodied Intelligence)' 시장에의 첫 발걸음이라고 회사 측은 밝혔다.TM테크놀로지는 이번 출시로 사업 모델 자체가 바뀐다고 강조했다. 하드웨어 제조 단일 판매 방식에서 하드웨어·소프트웨어 통합 지능 플랫폼 사업으로의 전환이 그것이다.회사는 이 로봇을 미래 공장, 물류 시스템, 서비스 환경 진출의 거점으로 삼겠다는 계획을 밝혔다. 상용화는 산업·물류 현장부터 시작해 장기적으로는 의료·돌봄·가사 서비스로 확장해나갈 것이라고 회사 측은 설명했다.대만의 휴머노이드 로봇 경쟁은 TM테크놀로지만의 이야기가 아니다. 테크맨 로봇(Techman Robot)은 올해 3월 18일 미국 새너제이에서 열린 엔비디아 GTC 2026에서 퀀타 클라우드 테크놀로지(QCT), 엔비디아와 공동 개발한 차세대 휴머노이드 로봇 'TM 익스플로어 I(TM Xplore I)'을 공개했다.엔비디아 젯슨 토르(Jetson Thor) 플랫폼을 탑재해 재프로그래밍 없이 신규 작업에 빠르게 적응하는 것이 특징이다. 반도체 가공, 전자 부품 조립, 자동차 생산 등 스마트 제조 분야 진출을 목표로 올해 안에 상용화 및 특허 출원을 추진 중이라고 밝혔다.뱅크오브아메리카(BofA)는 글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 2035년 연간 200만 대 규모로 폭발적으로 성장할 것으로 내다보고 있다.한국기계연구원은 지난 4월 8일 발간한 보고서에서 올해를 휴머노이드 로봇 상용화 원년으로 규정하고, 테슬라 '옵티머스', 유니트리 'G1' 등 양산형 모델이 공장과 가정에 즉시 투입 가능한 수준에 도달했다고 진단했다.대만은 이 경쟁에서 공급망 측면의 선점 이점을 보유하고 있다는 분석이 나온다.대만 제조기업들은 하모닉 드라이브, 구동기, 관절 모듈, 모션 시스템 등 휴머노이드 로봇 핵심 부품 생산을 지배하고 있다. 이미 애플, 엔비디아, 테슬라, 구글, 메타 하드웨어를 생산하며 복잡한 제조 공정의 품질 관리 역량을 축적한 상태다.현대자동차는 보스턴다이내믹스를 중심으로 2028년까지 연 3만 대 규모 로봇 전용 공장 건설을 추진 중이며, 삼성전자는 레인보우로보틱스 투자를 통해 양산 역량 확보에 나서고 있다.TM테크놀로지의 이번 시장 진입은 대만발 공급망 경쟁이 한층 치열해지는 신호탄으로 해석된다.진형근 글로벌이코노믹 기자 jinwook@g-enews.com