피지컬AI 국가 실증 본격화… 생태계 구축 시험대
수정 2026-07-10 15:39:14
입력 2026-07-10 15:39:26
배소현 기자 | kei_05219@mediapen.com
생성형 AI 넘어 제조 현장으로… 경남, 국가 실증 거점 역할
수출형 AI 공장 모델 목표… 데이터·로봇·플랫폼 연결 본격화
수출형 AI 공장 모델 목표… 데이터·로봇·플랫폼 연결 본격화
[미디어펜=배소현 기자] 공장 데이터를 AI 경쟁력으로 바꾸기 위한 국가 프로젝트가 본격 가동됐다. 제조 현장에서 축적되는 데이터를 기반으로 AI가 실제 설비와 로봇을 이해하고 제어하는 피지컬AI 기술 개발이 속도를 내는 가운데 정부도 경남과 전북을 거점으로 총 1조4000억 원 규모의 국가 실증사업에 착수했다. 업계에서는 제조 데이터 확보와 반복적인 현장 실증 역량이 향후 국내 피지컬AI 원천기술과 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 보고 있다.
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| ▲ 사진=AI 이미지 | ||
10일 업계에 따르면 과학기술정보통신부는 최근 '2026년 경남·전북 AX 연구개발사업' 공모를 시작했다. 총사업비는 약 1조4000억 원 규모로 경남에는 6763억 원, 전북에는 7368억 원이 투입된다. 정부는 경남을 제조 데이터 확보와 원천기술 개발 거점으로, 전북을 공장 운영 플랫폼과 실증·확산 거점으로 육성해 국산 피지컬AI 기반을 구축한다는 구상이다.
피지컬AI는 로봇이 물리 환경을 인식하고 스스로 판단해 작업을 수행하도록 만드는 기술이다. 제조 공정에서 발생하는 영상과 센서 정보뿐 아니라 작업 순서와 힘의 강도, 공정별 변수 등 숙련자의 경험이 담긴 현장 데이터까지 AI 학습 자원으로 활용한다. 제조 데이터 확보와 표준화, 실제 공장에서 반복적으로 검증하는 과정이 기술 경쟁력의 핵심 요소로 꼽힌다.
정부가 경남을 핵심 거점으로 선정한 것도 이러한 배경과 맞닿아 있다. 경남은 기계와 조선, 우주항공 등 제조 기반 산업이 밀집한 지역으로 다양한 제조 데이터를 확보하기에 유리한 환경을 갖췄다. 정부는 이곳에서 확보한 데이터를 기반으로 물리지능행동모델, 물리정보신경망 등 제조 특화 AI 원천기술을 개발할 계획이다. 배경훈 과학기술정보통신부 장관은 최근 "AI에서 핵심은 데이터"라며 "현장의 데이터를 최대한 확보해야 한다"고 거듭 강조한 바 있다.
◆ 제조 데이터와 민간 기술 연결… 수출형 AI 공장 모델 육성
전북은 공장 전체를 하나의 지능형 운영체계로 연결하는 역할을 맡는다. 자율 공장 운영체제와 소프트웨어 정의 공장(SDF), 테스트베드, 연구클러스터 등을 구축해 경남에서 확보한 제조 데이터를 실제 산업 현장에 적용하고 검증하는 기반을 마련하는 것이 핵심이다. 경남이 제조 공정 단위의 데이터를 확보하고 AI 원천기술을 개발하는 역할이라면, 전북은 이를 공장 운영 체계로 구현하고 확산하는 역할을 담당한다.
이 가운데 국내 기업들도 제조 현장 중심의 AI 사업 확대에 속도를 내고 있다. SK AX는 제조RX(Robot Transformation)를 앞세워 자율 공장 구축 사업을 확대하고 있으며, LG CNS와 삼성SDS도 스마트팩토리와 디지털트윈, 기업용 AI 플랫폼을 고도화하며 제조 AX 사업을 강화하고 있다. 정부는 이번 국가 실증사업을 통해 민간 기업이 축적한 기술과 제조 데이터를 연계하는 기반도 마련한다는 계획이다.
정부는 제조 데이터와 AI 모델, 소프트웨어, 로봇 제어 기술을 결합한 지능형 AI 공장 패키지를 구축해 글로벌 제조시장에 적용 가능한 수출 모델로 육성할 계획이다. 외산 제조 소프트웨어 의존도를 낮추고 제조업 자율 운영 역량을 확보하는 것도 이번 사업의 주요 추진 방향으로 제시됐다.
업계에서는 사업의 성패가 실제 산업 현장에서 활용 가능한 데이터를 얼마나 안정적으로 축적하고 검증하느냐에 달려 있다는 분석도 나온다. 제조기업과 AI 기업, 로봇기업, 시스템통합(SI) 기업이 동일한 환경에서 데이터를 공유하고 기술을 반복 검증할 수 있는 구조가 함께 마련돼야 한다는 것이다. 과거 스마트공장과 제조 디지털전환(DX) 정책에서도 시스템 간 연계 부족과 데이터 표준화가 한계로 지적된 만큼, 이번 사업 역시 기술 개발을 넘어 산업 현장에 안착할 수 있는 실행 체계 구축이 핵심 과제가 될 것으로 전망된다.
업계 내 한 관계자는 "피지컬AI는 인터넷 데이터만으로 성능을 높일 수 있는 생성형 AI와 달리 실제 제조 현장에서 축적되는 데이터를 얼마나 표준화하고 반복 학습을 통해 재현 가능한 기술로 만드는지가 경쟁력을 좌우한다"며 "이번 국가 실증사업은 확보한 기술을 산업 현장과 글로벌 시장으로 얼마나 빠르게 확산시키느냐가 향후 경쟁력을 결정할 것"이라고 말했다.
[미디어펜=배소현 기자] ▶다른기사보기 



