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![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.2026-07-06 17:10:58
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배경훈 "AI 데이터센터에 1000조"…정부, 피지컬AI 3년 승부수 던졌다 [경제일보] 정부가 인공지능 데이터센터(AIDC)와 피지컬AI를 국가 성장전략의 핵심 축으로 세운다. AI 연산 인프라를 대규모로 확충하고 제조·로봇·안전·돌봄 현장에 적용되는 피지컬AI를 전략 산업으로 키워 글로벌 경쟁 구도에 올라서겠다는 구상이다. 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관은 29일 청와대에서 열린 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 2035년까지 총 18.4기가와트(GW) 규모의 AIDC 투자를 추진하겠다고 밝혔다. 배 부총리는 “2029년까지 8.4GW에 해당하는 550조원 규모의 AI 데이터센터 투자가 예정됐다”며 “이후 2035년까지 10GW를 추가해 총 18.4GW, 1000조원이 넘는 투자를 대한민국에서 추진하도록 하겠다”고 말했다. 이번 계획은 AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 전력과 데이터센터, 반도체, 네트워크를 묶는 인프라 경쟁으로 바뀌고 있다는 판단에 따른 것이다. 글로벌 시장에서도 데이터센터 전력 수요는 빠르게 늘고 있다. AI 확산으로 데이터센터 전력 소비가 2030년까지 크게 증가할 것으로 전망된다. AI 데이터센터는 더 이상 서버 시설이 아니라 국가 전력망과 산업 입지를 함께 바꾸는 전략 자산이 됐다. 정부는 수도권 집중을 완화하고 지역별 AIDC 구축을 통해 지역 산업 기반도 키우겠다는 방침이다. 문제는 전력과 용수, 송전망, 냉각 설비다. 18.4GW는 단순 건물 투자만으로 달성할 수 있는 규모가 아니다. 전력 공급 계획과 재생에너지 조달, 계통 보강, 지방자치단체 인허가, 지역 주민 수용성이 함께 맞물려야 한다. 피지컬AI도 정부가 전면에 내세운 승부처다. 배 부총리는 “피지컬AI 1강이 되기 위해 앞으로의 3년이 골든타임”이라며 “정부는 피지컬AI를 국가 전략산업으로 지정해 이끌어가겠다”고 밝혔다. 피지컬AI는 로봇이 정해진 명령만 수행하는 기존 자동화와 다르다. 센서와 데이터로 상황을 인식하고 다음 행동을 예측하며 실제 물리 환경에서 스스로 움직이는 AI 기술이다. 정부가 한국의 가능성을 보는 이유는 제조 기반이다. 반도체와 자동차, 조선, 배터리, 로봇 부품 생태계가 있는 국가는 많지 않다. AI 모델과 제조 현장 데이터를 결합하면 생산성 향상과 산업 안전, 고령화 대응까지 연결할 수 있다는 계산이다. 배 부총리는 피지컬AI로 주력 산업 생산성을 20% 높이고 가정 내 로봇과 안전돌봄, 지역경제 활성화, 산재사망 제로까지 추진하겠다고 밝혔다. 가장 큰 병목은 데이터다. 생성형 AI는 인터넷과 문서, 코드 등 방대한 디지털 데이터를 학습했지만 피지컬AI는 로봇이 현실에서 움직이고 실패하고 다시 시도한 데이터가 필요하다. 배 부총리는 생성형 AI가 10만년 규모의 데이터를 확보한 데 비해 피지컬AI 데이터는 1만시간 수준에 그친다고 지적했다. 실제 현장 데이터와 가상 시뮬레이션 기반 합성 데이터를 함께 구축해야 한다는 의미다. 글로벌 빅테크도 같은 방향으로 움직이고 있다. 엔비디아는 피지컬AI가 실제 세계에서 작동하려면 로봇 자체의 디지털트윈과 세계를 이해하는 월드모델이 필요하다고 설명하며 ‘코스모스(Cosmos) 월드 파운데이션 모델(WFM)’을 공개했다. 메타와 구글, 로봇 AI 스타트업들도 월드모델과 범용 로봇 지능 개발에 속도를 내고 있다. 한국이 3년을 골든타임으로 보는 이유도 이 경쟁이 아직 완전히 고착되지 않았기 때문이다. 정부는 월드모델 기반 범용 피지컬AI 파운데이션 모델을 3년 안에 구축하고 이후 농업, 제조, 안전돌봄 등 분야별 특화 모델로 확장한다는 계획이다. 로봇, 범용 모델, 월드모델, 네트워크 보안 등 풀스택 국산화도 추진한다. 성공하면 피지컬AI 플랫폼 자체가 수출 산업이 될 수 있다. 한편 남은 과제는 선언보다 무겁다. AIDC는 전력망 없이 서지 못하고 피지컬AI는 현장 데이터 없이 움직일 수 없다. 정부가 숫자로 제시한 1000조원 투자와 3년 로드맵은 산업계의 방향을 보여주는 신호다. 이제 필요한 것은 부처별 계획을 넘어 전력, 반도체, 로봇, 제조 데이터를 한 체계로 묶는 실행력이다. AI의 다음 전장은 화면 안이 아니라 공장과 병원, 농장과 가정이다. 그 물리적 세계에서 성과를 증명할 때 한국의 AI 전략도 비로소 산업 전략이 된다.2026-06-29 16:06:27
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NC AI·포스코DX, 로봇 AI브레인 공동 개발 맞손 피지컬 AI 선도기업 NC AI가 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델 공동 개발 및 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 사진은 협약식에서 왼쪽부터 김민재 NC AI CTO, 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장.[사진=NC AI] [경제일보] NC AI가 포스코DX와 손잡고 다양한 로봇에 적용할 수 있는 인공지능(AI) 브레인 개발에 나선다. 로봇이 단순 반복 작업을 넘어 주변 상황을 인식하고 스스로 판단하는 ‘피지컬 AI’ 기술 개발을 본격화하겠다는 구상이다. NC AI는 지난 29일 포스코DX와 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model) 공동 개발과 기술 협력을 위한 전략적 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 협약식은 성남 판교 NC AI 본사에서 열렸으며 김민재 NC AI 최고기술책임자(CTO), 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장 등 양사 주요 관계자가 참석했다. ◆ 피지컬 AI 경쟁, 로봇의 ‘두뇌’로 이동 이번 협력은 글로벌 AI 경쟁의 무게중심이 화면 속 생성형 AI를 넘어 현실 세계에서 움직이는 피지컬 AI로 확장되는 흐름과 맞닿아 있다. 그동안 로봇은 정해진 공정에서 반복 작업을 수행하는 자동화 장비에 가까웠다. 하지만 제조·물류·국방·서비스 현장에서는 예측하기 어려운 상황을 스스로 인식하고 판단하는 로봇 수요가 커지고 있다. 글로벌 시장에서도 로봇 파운데이션 모델과 VLA 모델 연구가 빠르게 확산되고 있다. 로봇 파운데이션 모델은 로봇이 다양한 환경과 작업을 이해하도록 돕는 범용 AI 모델이다. VLA 모델은 시각, 언어, 행동 데이터를 함께 처리해 로봇이 “무엇을 보고, 어떤 지시를 이해하며, 어떻게 움직일지”를 연결하는 기술이다. 사람으로 치면 눈과 언어 이해, 행동 판단을 하나의 두뇌 체계로 묶는 방식이다. 양사는 이번 협약을 통해 로봇 파운데이션 모델 공동 연구, 시각·언어·행동 통합 VLA 모델 최적화, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경 구축, 로봇 지능화 기술 검증, 운영 안정화와 기술 지원 등을 함께 추진한다. 핵심은 특정 로봇 한 종류가 아니라 다양한 로봇에 적용할 수 있는 범용 로봇 AI 모델을 개발하는 데 있다. ◆ 산업 현장 실증이 성패 가른다 기존 로봇은 사전에 입력된 작업을 빠르고 정확하게 반복하는 데 강점이 있지만, 작업 환경이 바뀌거나 돌발 상황이 발생하면 대응력이 떨어진다. 산업 현장에서 로봇 활용 범위가 넓어질수록 단순 제어 기술보다 현장을 이해하는 AI 판단 기술이 중요해지는 이유다. NC AI는 차세대 로봇 파운데이션 모델의 핵심 기술인 VLA 모델 최적화와 디지털 트윈 환경 구축에 역량을 집중한다. 디지털 트윈은 현실 산업 현장을 가상공간에 정밀하게 구현해 로봇 AI를 미리 훈련하고 검증하는 기술이다. 실제 현장에 투입하기 전 수많은 상황을 가상환경에서 반복 실험할 수 있어 안전성과 효율성을 높이는 데 유리하다. 포스코DX는 자동화와 로보틱스 엔지니어링 역량을 바탕으로 디지털 트윈 기반 테스트 환경 구성과 기술 실증을 지원한다. 특히 제조·제철 등 복잡하고 위험도가 높은 산업 현장에서 축적한 자동화 운영 경험은 로봇 AI의 실사용 가능성을 검증하는 데 중요한 기반이 될 수 있다. NC AI는 앞서 포스코DX 등이 참여하는 독자 AI 파운데이션 모델 컨소시엄을 구성한 데 이어, 현대로템과 국방 피지컬 AI 관련 국책 연구개발 과제에도 참여하고 있다. 이번 포스코DX와의 협력은 제조·산업 현장으로 피지컬 AI 적용 범위를 넓히는 흐름으로 읽힌다. 다만 범용 로봇 AI가 실제 산업 현장에 안착하기 위해서는 기술 검증과 안전성 확보가 필수다. 로봇이 낯선 환경에서 자율적으로 움직이기 위해서는 데이터 품질, 시뮬레이션 정확도, 현장 장비와의 연동성, 장애 상황 대응 체계가 함께 갖춰져야 한다. 양사의 협력이 단순 연구를 넘어 실제 현장 실증과 상용 모델 확보로 이어지는지가 앞으로의 핵심 변수가 될 전망이다. 김민재 NC AI CTO는 “범용 로봇 기술은 다양한 산업 환경에서 활용 가능한 차세대 AI 기술로 빠르게 발전하고 있다”며 “포스코DX와의 협력을 통해 로봇 AI 기술 경쟁력을 강화하고 글로벌 시장을 목표로 범용 피지컬 AI 생태계를 함께 선도해 나갈 것”이라고 말했다. 윤석준 포스코DX 로봇자동화센터장은 “전문기술 보유 기업과의 지속적인 협력을 통해 로봇제어·운영 플랫폼 등 핵심 솔루션을 내재화하고 고위험·고강도 현장의 자동화 기술 수준을 높여가고 있다”며 “이번 협력을 통해 범용 로봇의 산업현장에서의 활용 가능성을 확인할 수 있을 것으로 기대한다”고 밝혔다.2026-05-31 13:01:00
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![[기아 인베스터데이] 2029년 도심 자율주행·2028년 로봇 투입…모빌리티·제조 동시 확장](https://image.ajunews.com//content/image/2026/04/09/20260409171715844458.jpg)
2029년 도심 자율주행·2028년 로봇 투입…모빌리티·제조 동시 확장 [경제일보] 기아가 자율주행 경쟁의 축이 기술 성능에서 데이터 확보와 활용 역량으로 이동하는 흐름에 맞춰 전략 전환에 나섰다. 2029년 도심 자율주행 적용과 로보틱스 생산 현장 투입을 통해 모빌리티와 제조를 연결하는 구조도 본격화한다. 9일 업계에 따르면 기아는 ‘2026 CEO 인베스터 데이’를 통해 자율주행과 SDV, 로보틱스를 중심으로 한 중장기 기술 전략을 공개했다. 기아는 센서 표준화를 기반으로 데이터 확보 전략을 추진한다. 엔비디아와 협력해 데이터 연합을 구축하고, 글로벌 판매 차량에서 수집되는 데이터를 학습과 성능 개선에 반복 활용하는 ‘데이터 플라이휠’ 구조를 구축한다는 계획이다. 자율주행 전략은 외부 협력과 자체 기술 고도화를 동시에 추진하는 방식으로 설계됐다. 글로벌 파트너와 협력해 센서와 시스템 표준화를 조기에 확보하고, 이를 기반으로 양산 차량 적용 시점을 앞당긴다. 시장 출시 속도를 높여 초기 고객 경험을 확보하는 데 초점이 맞춰졌다. 동시에 양산 차량에서 축적되는 주행 데이터를 활용해 엔드투엔드(E2E) 자율주행 모델을 고도화한다. 실제 주행 환경 데이터를 기반으로 안정성과 신뢰성을 높이고, 기술 내재화를 추진하는 구조다. 구체적인 적용 일정도 제시됐다. 기아는 오는 2027년 말까지 고속도로 환경에서 레벨2+ 자율주행 기술을 적용한 SDV 모델 개발을 완료하고, 2029년 초에는 도심 환경까지 확장된 레벨2++ 기술을 적용할 계획이다. 첫 번째 SDV 차량에는 현대차그룹의 차세대 전자·소프트웨어 구조가 적용된다. 도메인 기반 아키텍처 CODA(Computing & I/O Domain-based Architecture), 차세대 인포테인먼트 플랫폼 ‘플레오스 커넥트’, 차량용 에이전틱 AI ‘글레오(Gleo) AI’가 통합된다. 자율주행 기술은 기능 구현을 넘어 실제 주행 환경에서의 신뢰 확보에 초점이 맞춰졌다. 기술 시연이 아닌 일상 주행에서의 안정성과 사용자 경험 개선이 핵심이다. 로보틱스 사업도 병행 확대된다. 현대차그룹은 보스턴다이나믹스를 중심으로 로봇 기술 내재화와 사업화를 동시에 추진하고 있다. 보스턴다이나믹스는 향후 10년 내 범용 로봇 대중화를 목표로 이동·인지·조작 기능을 통합한 기술 확보에 나선 상태다. 이를 기반으로 산업 현장과 물류, 서비스 영역으로 적용 범위를 확대한다는 전략이다. 이를 위해 그룹 생산시설을 활용한 수요 확보와 데이터 축적, AI 인프라 및 인재 투자, 글로벌 기업과의 협력을 병행한다. 구글 딥마인드와 엔비디아 등과 협력해 피지컬 AI와 VLA(Vision-Language-Action) 기술 역량을 확보하고, 현대모비스와 협업해 핵심 부품 경쟁력도 강화한다. 제품 개발은 단계적으로 진행된다. 아틀라스 등 주요 로봇을 기반으로 초기에는 검증된 작업에 투입하고, 이후 AI 학습을 통해 점차 고난도 작업으로 확장하는 방식이다. 사업화는 물류와 제조 두 축으로 추진된다. 물류 분야에서는 PBV와 로봇을 결합한 풀스택 솔루션을 통해 라스트 마일 배송 시장 진입을 추진한다. PBV 차량에 스트레치와 스팟을 결합해 물류 자동화 구조를 구축하는 방식이다. 제조 분야에서는 로봇을 생산 현장에 투입해 효율 개선에 나선다. 아틀라스는 2028년 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 도입된 이후 2029년 기아 조지아 공장으로 확대 적용되며, 이후 글로벌 생산 거점으로 확장될 예정이다. 적용 대상은 16개 핵심 공정으로, 생산성 향상과 안전 개선, 품질 안정화를 동시에 추진한다.2026-04-09 17:23:54
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![[사설] 800조 수퍼 재정, 미래를 위한 투자인가 미래를 담보 잡는 도박인가](https://image.ajunews.com/content/image/2026/07/14/20260714122102289150_518_323.jpg)