(서울=뉴스1) 신민경 기자 = 산업 현장에서 피지컬 인공지능(AI)을 도입하려는 기업이 늘고 있지만 실제 기술을 시험하고 검증할 수 있는 현장이 부족하다는 지적이 나왔다. 개발사와 수요 기업, 연구기관 등이 함께 기술을 검증할 수 있는 실증 기반을 확대해야 한다는 제언이다.
15일 서울 강남구 그랜드 인터컨티넨탈 서울 파르나스에서 열린 'KT클라우드 서밋 2026'의 '피지컬 AI로 진화하는 AIDC 운영' 세션에서는 박재우 KT클라우드 DC사업담당 상무, 박봉구 현대오토에버 사업개발센터 상무, 김종철 카이스트 국가AI연구거점랩 겸임교수, 조규종 한국산업지능화협회 회장 등이 국내 피지컬 AI 도입 현황과 과제를 논의했다.
조규종 한국산업지능화협회 회장은 "회원사를 대상으로 설문조사를 실시한 결과 70%가 3년 이내 피지컬 AI 기술을 도입할 계획이라고 답했고, 이미 기술을 개발하고 검증했다는 기업들도 있었다"며 "휴머노이드와 피지컬 AI를 함께 도입하기 위한 개념검증(PoC)도 진행되고 있다"고 말했다.
다만 실제 산업 현장에 적용하기 위해서는 실증 환경 확보가 과제로 꼽힌다. 기업은 검증된 제품을 원하는 반면 개발사는 기술을 시험하고 데이터를 확보할 현장이 부족하다는 것이다.
조 회장은 "실제 보급을 확산하려면 많은 실증이 필요하다"며 "기업이 생산라인 등 현장을 실증 장소로 제공할 수 있도록 인센티브를 마련하거나 생산라인을 가상화해 검증할 수 있도록 하는 정책이 필요하다"고 말했다.
또 로봇·AI 기업과 실증 기업, 연구기관, 대학 등이 함께 기술을 검증할 수 있는 플랫폼과 데이터 소유·활용권, 안전·책임 등에 대한 제도적 기준도 필요하다고 제언했다.
산업 현장에서는 로봇을 활용한 설비 점검과 데이터 수집 등이 이미 이뤄지고 있다.
박봉구 현대오토에버 사업개발센터 상무는 4족보행 로봇에 열화상 카메라 등 센서를 탑재해 온도 변화와 진동, 누수 등 설비 정보를 자동으로 수집하는 사례를 소개했다.
박 상무는 "사람이 인위적으로 정보를 수집했을 때와 비교하면 보다 다양한 데이터를 높은 빈도로 광범위하게 수집할 수 있다는 장점이 있다"고 설명했다.
현재 산업용 로봇은 사전에 학습한 특정 작업을 수행하는 수준으로 자율성에는 한계가 있다는 진단이다.
박 상무는 "현재 로봇은 특정 태스크를 중심으로 훈련돼 해당 작업 범위 안에서 활용되고 있어 자율성이 떨어지는 상황"이라며 "월드모델을 적용하고 파운데이션 모델을 개발하고 있지만 범용적으로 상황을 인식하고 대응하는 수준은 아직 부족하다"고 말했다.
KT클라우드는 피지컬 AI를 AIDC 운영에 적용해 궁극적으로 '자율운영 AIDC'를 구현한다는 목표다. 로봇을 통한 현장 데이터 수집과 기존 데이터의 연계, 데이터센터 특화 학습모델 및 에이전틱 AI 개발 등을 추진하고 있다.
박재우 KT클라우드 DC사업담당 상무는 "데이터센터 서버실에서 로봇이 가동되면 기존 데이터센터 센서로 수집하던 것과는 양과 질이 다른 데이터를 확보할 수 있을 것"이라며 "KT클라우드 AI 데이터센터의 궁극적인 목표는 자율적으로 운영되는 AI 데이터센터"라고 말했다.
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