정부가 '피지컬 AI 세계 1강' 전략의 첫 단추로 전국 중소기업 제조 데이터 확보에 나선다. 피지컬 AI 파운데이션 모델은 실제 제조 현장의 방대한 데이터 없이는 개발이 어려운 만큼, 중소기업 생산 데이터와 숙련공 노하우를 국가 차원에서 수집·축적하는 인프라 구축을 추진한다.

이를 통해 제조 현장의 실데이터를 대규모로 축적, 피지컬 AI와 제조 AI의 핵심 학습 자원으로 활용하겠다는 구상이다.

6일 정부와 산업계에 따르면 과학기술정보통신부는 최근 발표한 '메가 프로젝트'의 피지컬AI 1강 전략 핵심 과제로 중소기업 제조 데이터를 국가 차원에서 수집·관리하는 '제조AX 데이터 라이브러리' 구축을 추진하고 있다. 과기정통부는 관련 사업을 단계적으로 추진하기 위해 중소벤처기업부 등 관계 부처와 협업 방안을 마련 중이다.

과기정통부는 AI 제조 경쟁력의 핵심이 실제 산업 현장에서 생성되는 데이터에 있다고 판단하고 있다. 대기업보다 전국 중소 제조기업에 생산 데이터가 광범위하게 축적돼 있는 만큼, 이 데이터를 체계적으로 확보하는 것이 피지컬 AI 경쟁력의 출발점이라는 판단이다.

숙련공 노하우까지 디지털화…"AI 학습 원천"
로드맵은 크게 기초-고도화-확산-생태계 조성 등 4단계로 구성된다.

우선 기초 단계에서는 중소기업 제조 데이터를 대량으로 수집할 수 있는 기반을 마련한다. 특히 숙련 노동자의 제조 노하우를 디지털 데이터로 변환해 축적하는 사업을 추진한다.

수집된 데이터는 국가 차원의 제조AX 데이터 라이브러리에 저장된다. 정부는 이를 특정 공정용 경량 AI 모델뿐 아니라 제조 전반에 활용할 수 있는 범용 피지컬 AI 파운데이션 모델의 핵심 학습 데이터로 활용할 계획이다.

이 데이터들이 해외로 유출되지 않으면서 기업 간 데이터 공유·이전 시 특정 기업의 자산(데이터) 가치가 훼손되지 않도록 국가 주도로 활용·관리하는 제조데이터 도서관도 세울 방침이다.

데이터 기반이 마련되면 제조 AI 고도화 단계에 들어간다.

공장 설계부터 생산, 물류 등 제조업 전반을 제어하는 AI 에이전트를 개발하고 제조 특화 휴머노이드 상용화를 추진하는 한편, 물리법칙을 연계한 AI 모델 등 제조 피지컬 AI 원천 기술도 이 단계에서 확보한다.

이후 '제조AI 확산' 단계에서는 지역 산단별로 'M.AX 클러스터'를 조성해 엣지컴퓨팅센터 등 공용 인프라를 구축하고, 대기업의 협력을 바탕으로 중소기업에 제조 AX 방법론을 전파하는 상생형 AI 스마트공장 사업을 전개한다.

마지막 '생태계 조성' 단계에서는 150조 원 규모 국민성장펀드 투자와 연계해 민간 투자를 촉진하고, '제조AX 인증' 제도 도입 및 석·박사 과정 등 전문 인력을 양성해 유관기관 간 협업의 법적 기반을 완성한다는 방침이다.


"중소기업 제조 현장 데이터, 피지컬AI 기초자산 된다"
앞서 배경훈 부총리 겸 과기정통부 장관은 3대 메가프로젝트 발표 현장에서 테니스공과 탁구공을 양손에 들고 나와 '피지컬 AI 1강 전략'을 발표했다.

그는 공 2개를 가지고 나온 이유에 대해 자신의 SNS에서 '피지컬 AI 개발이 얼마나 어려운지'를 설명하기 위해서라고 밝혔다.

배 부총리는 "사람은 공을 집는 일이 너무 자연스럽지만 AI는 다르다. 공의 크기와 무게, 탄성, 마찰, 손의 움직임, 주변 환경까지 모두 배워야 한다"며 "현실 세계에서 움직이는 AI를 만들려면 그만큼 좋은 현장 데이터가 필요하고, 가상환경에서 만들어내는 합성데이터도 함께 필요하다"고 설명했다.

공마다 특성이 다르고, 이를 피지컬 AI 로봇이 다루기 위해 각 공의 동작과 물리 법칙을 고려한 데이터 수집이 필요하듯 실제 제조 현장의 데이터 확보가 어렵다는 점을 비유를 들어 설명한 것이다.

이어 배 부총리는 "대한민국에는 강한 제조 현장이 있고, AI 역량이 있고, 세계적인 반도체 기업도 있다"며 "이 강점들을 잘 연결하면 피지컬 AI에서도 우리가 앞서갈 수 있다"고 강조했다.

이번 중소기업 제조 실데이터 확보 전략은 이를 실행하기 위한 첫번째 '액션플랜'인 셈이다.

다만 중소기업 현장의 디지털 전환 수준이 아직 높지 않은 점은 해결 과제로 꼽힌다.부처 간 장벽을 허무는 유기적인 데이터 수집 체계가 필수라는 요구가 나오는 이유다.

송창종 과기정통부 AX혁신팀장은 "현재 중소기업 디지털화가 충분하지 않지만 현장 장비와 센서에서 생산되는 데이터를 모으는 작업을 진행하고 있다"며 "중소벤처기업부와 협업하는 방안도 구상 중"이라고 말했다.

이어"전체 공정 중 범위를 특정하고 생산성을 확실히 높일 수 있는 부분을 정확히 식별해 낸다면, 중소기업 데이터를 활용한 피지컬 AI 접근 방식은 충분히 실현 가능하다"고 강조했다.

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