“위기의 제조업, 피지컬 AI로 극복…민관 ‘제조 AI 얼라이언스’ 구축해야”

국회미래연구원이 29일 오전 서울 여의도 국회의원회관에서 주최한 ‘피지컬AI 시대 제조경쟁력 강화를 위한 토론회’에서 참석자들이 기념촬영하고 있다. 김현일 기자

[헤럴드경제=김현일 기자] “대한민국의 제조 경쟁력을 한 단계 끌어올리기 위한 민관의 강력한 파트너십, ‘제조 AI 얼라이언스’가 필요합니다” (민정국 현대자동차 상무)

“제조업에서 운영체제(OS) 싸움이 시작됐습니다. 물건을 만드는 제조가 아닌 소프트웨어 공장을 구축하는 모델을 새로운 수출 산업으로 고민할 때 입니다” (장영재 KAIST 교수)

국회미래연구원은 29일 오전 서울 여의도 국회의원회관에서 국회미래산업포럼의 세 번째 순서로 ‘피지컬AI 시대 제조경쟁력 강화를 위한 토론회’를 개최했다.

이날 참석한 기업인들과 학계 전문가들은 중국의 추격과 설비 노후화 등으로 위기에 직면한 국내 제조업의 혁신을 위해 피지컬AI를 적극 도입해야 한다고 입을 모았다.

피지컬AI는 휴머노이드 로봇이나 자율주행 차량 같은 하드웨어에 탑재되는 AI를 가리킨다. 챗GPT 같은 거대언어모델(LLM)이 인간의 언어를 학습해 정보를 처리한다면 피지컬AI는 한 발 더 나아가 로봇이나 자동화 기계와 결합해 물리적인 활동을 수행한다는 점에서 차이가 있다.

이날 장영재 KAIST 산업 및 시스템공학과 교수는 ‘제조 피지컬AI 기반 대한민국 신산업 전략’을 주제로 첫 번째 발표를 진행했다.

장 교수는 4명의 제자들과 AI 기반 자율제조기술 스타트업 다임리서치를 창업해 운영하고 있는 최고경영자(CEO)이기도 하다.

장 교수는 “제조 패러다임이 이제 로봇 중심으로 바뀌고 있다. 수많은 로봇이 협력해서 공장 전체를 최적화하는 개념이 도입되기 시작했다”며 “이것이 바로 공장 안에 사람이 없으니 불을 꺼도 된다는 ‘다크 팩토리(dark factory)’의 핵심”이라고 설명했다.

그러면서 “대한민국이 제조 강국이라면 (공장 설계 소프트웨어 시장을 선점한) 독일 지멘스 같은 기업이 서너 개는 나왔어야 한다”며 “LLM에서는 우리가 뒤처졌지만 피지컬AI는 아직 우리에게 기회가 있다”고 강조했다.

장 교수는 “저희가 국내 한 중소기업에서 피지컬AI 기술로 설계했다”며 “3~4주 걸리는 설계 작업을 단 3시간 만에 했다. 이 기술은 내년 중소벤처기업부와 함께 내년에 무료로 클라우드로 배포할 계획”이라고 말했다.

장 교수는 AI의 부상이 일자리 감소로 이어질 것이라는 우려에 대해 “피지컬AI는 성격이 다르다. 모터와 센서, 액츄에이터 등 수많은 전자부품 기업들과의 생태계를 구축해야 하기 때문”이라며 “그 주도권을 대한민국이 가져가면 일자리 창출과 글로벌 리더십 확보의 기회가 있을 것”이라고 강조했다.

뒤이어 민정국 현대차 상무는 ‘피지컬AI로 여는 자동차 제조 혁신 : 전략과 적용 사례’를 주제로 두 번째 발표에 나섰다.

민 상무는 “피지컬AI를 자동차 제조의 핵심 영역(조립·검사·물류·운영 등)에 적용해 자율화를 진행하고 있다”며 현대차의 사례를 소개하고 이어 과제를 수행하는 데 있어 한계도 설명했다.

민 상무는 “기업의 데이터 자산 유출, 개인 정보 침해, 데이터 호환성 등 다양한 외부 데이터 활용 이슈로 제조 부분에 필요한 대규모 AI 데이터를 외부에서 확보하기 어렵다”며 “피지컬AI는 기술 융합이 핵심이지만 국내는 공동 데이터 및 시뮬레이션 등 협업 인프라가 부재해 추진이 어렵다”고 설명했다.

아울러 “모터, 센서 등의 부품은 가격 경쟁력이 있는 중국에 의존하고 있고 소프트웨어도 선진 기업들의 것을 이용하다보니 비싼 라이선스 비용을 치러야 하는 허들이 있다”고 밝혔다.

그러면서 이러한 한계를 극복하기 위해 민관 파트너십에 기반한 ‘제조 AI 얼라이언스’ 구축이 필요하다고 강조했다.

이날 토론자로 나선 김민우 삼성글로벌리서치 리서치펠로우는 “공공과 민간이 피지컬AI에 최적화된 한국형 범용 파운데이션 모델을 구축해야 한다”며 “국내 기업이 이를 기반으로 응용처별 특화 AI 모델을 개발할 수 있도록 공공 인프라 형태로 제공해야 한다”고 제안했다.