인공지능이 화면 속 텍스트와 이미지를 넘어 현실 세계의 물리적 법칙을 이해하고 자율적으로 동작하는 '피지컬 AI' 시대가 본격적으로 막을 올렸다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원은 지난 9일, 외산 기술 의존도가 높았던 로봇 지능의 핵심 기술을 국산화하기 위한 대규모 국책 사업의 시작을 알렸다. 이번 프로젝트는 단순한 로봇 개발을 넘어, 로봇이 복잡한 제조 및 물류 현장에서 예기치 못한 변수에 실시간으로 대응할 수 있는 '두뇌'를 독자적으로 구축하는 데 목적이 있다. 정부는 향후 2년간 총 340억 원의 예산을 투입해 글로벌 시장에서 기술 주도권을 확보하겠다는 강력한 의지를 표명했다.

 

이번 사업의 핵심 병기는 가상 세계에서 현실의 변화를 예측하고 로봇의 학습을 돕는 '월드모델'과 로봇 파운데이션 모델(RFM)의 융합이다. 피지컬 AI는 실제 현장에서 사고가 발생할 경우 인명 피해로 이어질 수 있는 만큼, 수만 번의 가상 시뮬레이션을 통해 물리적 상식을 습득하는 과정이 필수적이다. 연구진은 월드모델을 통해 대량의 합성 데이터를 생성하고 이를 로봇에 학습시켜, 기존 기술 대비 작업 성공률을 20%포인트 이상 끌어올리겠다는 도전적인 목표를 세웠다. 이는 현재 세계 최고 수준으로 평가받는 글로벌 연구소들의 기록을 뛰어넘는 수치로, 성공할 경우 대한민국은 단숨에 피지컬 AI 선도국 반열에 오르게 된다.

 

사업 주관기관인 LG전자를 포함해 마음AI, 로보티즈, KT, KAIST 등 국내 최고의 기술력을 보유한 10개 기관이 원팀으로 뭉쳤다. 이들은 2027년까지 실내 복합 환경에 특화된 지능형 모델을 개발하고 이를 실제 산업 현장에 적용하는 실증 파이프라인을 구축할 계획이다. 특히 제조 현장은 조명 변화나 사람의 개입 등 변수가 무궁무진하기 때문에, 현장에서 수집된 데이터를 다시 인공지능 학습에 반영하는 선순환 구조를 만드는 것이 이번 과제의 성패를 가를 핵심 요소로 꼽힌다. 이를 통해 모델부터 하드웨어까지 전 영역에 걸친 국산화 생태계를 조성한다는 구상이다.

 

산업 현장의 목소리는 기술 개발만큼이나 데이터 인프라와 제도적 지원의 중요성을 강조하고 있다. 대규모 동영상 데이터를 저장하고 학습시키기 위해서는 개별 기업이 감당하기 어려운 수준의 연산 자원과 스토리지가 필요하기 때문이다. 이에 따라 국가 차원의 공용 데이터 관리 체계와 컴퓨팅 인프라 지원이 병행되어야 한다는 제언이 쏟아지고 있다. 또한 제조 현장의 특화 데이터를 수집하는 과정에서 발생할 수 있는 개인정보 보호나 국가 핵심기술 보안 문제 등 법적 걸림돌을 해결하기 위한 규제 샌드박스 도입 등 정책적 뒷받침도 시급한 과제로 지목됐다.

 

글로벌 시장 환경은 국내 기업들에 위기와 기회를 동시에 제공하고 있다. 중국이 휴머노이드 로봇 완제품을 앞세워 시장 점유율을 빠르게 높여가고 있지만, 미국을 중심으로 보안 우려에 따른 중국산 로봇 규제 움직임이 확산되면서 한국산 로봇 하드웨어와 소프트웨어에 대한 수요가 급증할 것으로 예측된다. 전문가들은 이러한 지정학적 골든타임을 놓치지 않기 위해 연구개발의 속도를 높이고, 정부가 초기 수요를 창출해 주는 마중물 역할을 해야 한다고 입을 모았다. 완성도가 다소 부족하더라도 실제 현장에 적용해 보며 기술을 고도화할 수 있는 기회를 제공해야 한다는 설명이다.

 

정부는 이번 사업을 통해 대한민국이 AI 3대 강국을 넘어 세계 1등으로 도약할 수 있는 발판을 마련하겠다는 포부다. 류제명 과기정통부 제2차관은 한국이 보유한 세계적 수준의 AI 역량과 독보적인 제조 현장 노하우를 결합한다면 충분히 승산이 있다고 자신감을 내비쳤다. 2026년 상반기 본격화된 피지컬 AI 국산화 프로젝트는 기술 주권 확보를 넘어 중소 제조업체의 자동화 혁신을 이끄는 국가 전략 인프라로 발전할 전망이다. 민관이 합심해 물리적 세계를 정복하려는 이번 도전이 한국 로봇 산업의 새로운 전성기를 열 수 있을지 귀추가 주목된다.