中 피지컬 AI 공세에도 '빈틈'···韓 "표준·교육 콘텐츠 선점해야" 작성일 08-28 29 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">중국, 휴머노이드 양산 넘어 산업 데이터·학습 인프라까지 생태계 확장 <br>국제표준·피지컬 AI 교육시장 아직 초기···韓 선점 기회로 <br>정부, 국제표준 개발·전문인력 양성·데이터팩토리 구축 추진</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="QSBP8WQ9JV"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5de338d2f9cb10bbd54277580aaa8e1474c6d392e3178e6badeb4dd4b9e642b8" data-idxno="239054" data-type="photo" dmcf-pid="xvbQ6Yx2n2" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="로봇의 성능·안전 기준을 정하는 표준과 교육·연구용 로봇을 기반으로 한 실습 콘텐츠가 한국이 피지컬 인공지능(AI) 분야에서 선점할 수 있는 새로운 기회라는 의견이 나온다. 중국이 하드웨어와 소프트웨어 경쟁력을 빠르게 끌어올리고 있지만 국제표준이 완전히 정립되지 않은 데다 로봇 기체와 개발도구, 실습과정을 결합한 피지컬 AI 교육시장도 아직 초기 단계라는 분석이다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/28/552777-a6ToU27/20260828153103103seyz.png" data-org-width="960" dmcf-mid="PNOYyJGhMf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/28/552777-a6ToU27/20260828153103103seyz.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 로봇의 성능·안전 기준을 정하는 표준과 교육·연구용 로봇을 기반으로 한 실습 콘텐츠가 한국이 피지컬 인공지능(AI) 분야에서 선점할 수 있는 새로운 기회라는 의견이 나온다. 중국이 하드웨어와 소프트웨어 경쟁력을 빠르게 끌어올리고 있지만 국제표준이 완전히 정립되지 않은 데다 로봇 기체와 개발도구, 실습과정을 결합한 피지컬 AI 교육시장도 아직 초기 단계라는 분석이다. / 사진=생성형AI(챗GPT) 이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="73db1303d9532ee0f587b7afeace383aafa58dcb11166b5bee400fea1a4a42f9" dmcf-pid="yPrTSRyOn9" dmcf-ptype="general">[시사저널e=김도영 기자] 로봇의 성능·안전 기준을 정하는 표준과 교육·연구용 로봇을 기반으로 한 실습 콘텐츠가 한국이 피지컬 인공지능(AI) 분야에서 선점할 수 있는 새로운 기회라는 의견이 나온다. 중국이 하드웨어와 소프트웨어 경쟁력을 빠르게 끌어올리고 있지만 국제표준이 완전히 정립되지 않은 데다 로봇 기체와 개발도구, 실습과정을 결합한 피지컬 AI 교육시장도 아직 초기 단계라는 분석이다.</p> <p contents-hash="2d6e56b0398a50a697672c2cf442d19fe51711bb5012c14e6c516e995dbd2e17" dmcf-pid="WQmyveWIiK" dmcf-ptype="general">28일 관련 업계에 따르면 중국은 유니트리(Unitree), 에지봇(AgiBot) 등 휴머노이드 기업을 중심으로 제품 개발과 양산, 현장 적용을 확대하고 있다. 유니트리와 에지봇은 휴머노이드 출하량을 늘리는 동시에 로봇 부품 공급망과 데이터 수집·학습 인프라를 구축하고 있다. 완제품 생산을 넘어 로봇이 실제 환경에서 작업을 익히는 데 필요한 데이터와 실증 기반까지 생태계 전반을 넓히는 모습이다. 한 AI 기업 임원은 "중국은 현재 로봇을 구성하는 부품을 개별 단위로 판매할 만큼 공급망이 촘촘하고 교육용 로봇 제품군도 다양하게 갖춰져 있다"며 "하드웨어뿐 아니라 소프트웨어도 상당한 수준까지 올라왔다"고 평가했다. </p> <p contents-hash="048542ec4fcb0cd2580e6a03c94acd7d4c9dacbf5255ee2ffee974078f2bcb05" dmcf-pid="YxsWTdYCJb" dmcf-ptype="general">중국은 피지컬 AI의 핵심 자산으로 꼽히는 산업 데이터 확보에도 속도를 내고 있다. 이 임원은 "피지컬 AI 데이터를 만드는 시설이 여러 동 규모로 조성돼 있고 실제 반도체 장비까지 들여와 데이터를 만들고 있다"며 "산업 현장에서 로봇 학습에 필요한 데이터를 지속적으로 축적하고 있어 한국도 상당한 위기감을 가져야 하는 상황"이라고 진단했다.</p> <p contents-hash="ce2bac00817cee7705039324845a0599c5d87e9a8f4babc3662968861e61ead7" dmcf-pid="GMOYyJGhRB" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 산업은 중국의 빠른 성장에도 아직 상용화 초기 단계에 머물러 있다. 휴머노이드 로봇은 동작 시연과 제한된 작업에서는 성과를 내고 있지만 복잡하고 변화가 많은 산업 현장에서 장시간 자율적으로 일하는 능력은 충분히 검증되지 않았다. 기업마다 로봇 구조와 데이터 형식, 성능평가 방식도 달라 제품 간 성능과 안전성을 같은 기준으로 비교하기 어렵다.</p> <p contents-hash="5bbaf915605eef59edf1c85d5fe735476d2264dbcd13f373e2d4f238beff1243" dmcf-pid="HRIGWiHliq" dmcf-ptype="general">교육 분야에서도 기체 공급과 콘텐츠 구축 사이에 간극이 남아 있다. 교육·연구용 로봇 제품은 빠르게 늘고 있지만 이를 실제 수업과 인재 양성에 활용할 교재와 단계별 실습과정, 프로젝트·평가 체계는 이제 만들어지는 단계라는 평가다.</p> <p contents-hash="45e57c51e22090a6c3d18423d8b16ad9da72ce8cc7f5cf7b94cf4857ef7c898d" dmcf-pid="XeCHYnXSdz" dmcf-ptype="general">업계에서는 이같은 초기 시장의 공백을 한국이 공략할 기회로 보고 있다. 업계 관계자는 "중국은 하드웨어가 강하지만 교육 콘텐츠는 아직 부족하다"며 "피지컬 AI는 표준이 완전히 정해지지 않은 만큼 한국이 표준과 교육 콘텐츠를 먼저 확보하는 전략이 중요하다"고 말했다.</p> <p contents-hash="4b935d37eaaa97a3c68b0f54bfc905386f5fbe81b6b35c1ce0aefe8830f51764" dmcf-pid="ZdhXGLZvn7" dmcf-ptype="general">교육 콘텐츠는 교육·연구용 로봇을 활용해 피지컬 AI의 인지와 판단, 이동·제어 기술을 직접 구현할 수 있도록 만든 실습과정과 개발환경을 뜻한다. 로봇 기체와 센서·구동부, 프로그래밍 도구에 단계별 교재와 프로젝트, 평가 기준을 결합한 교육 패키지인 셈이다. 카메라로 장애물을 인식하고 이동 경로를 판단한 뒤 로봇이 실제로 장애물을 피하도록 구현하는 과정이 하나의 실습 콘텐츠가 될 수 있다. 학생과 개발자는 AI 모델 연동과 센서 데이터 처리, 알고리즘 설계, 로봇 제어로 이어지는 피지컬 AI의 전체 작동 구조를 익히게 된다.</p> <p contents-hash="f07bb3e4079ddcdbbd611c2768aa8ab30093ec34ea35b9f4b2b6f06d712871b8" dmcf-pid="5JlZHo5TRu" dmcf-ptype="general">중국 업체들이 교육·연구용 로봇을 별도 제품군으로 내놓는 것도 이러한 시장 가능성을 보여준다. 에지봇은 최근 교육과 경진대회, 과학 연구용으로 개발한 소형 휴머노이드 'X2 EDU'를 공개했다. X2 EDU는 기체를 모듈 단위로 분해·재구성할 수 있고 모션 제어와 하드웨어 인터페이스를 개방해 센서와 연산 모듈 등을 추가하는 2차 개발을 지원한다. 교육용 기체를 판매하는 데서 나아가 이를 활용할 교재와 개발도구, 실습 프로젝트를 하나의 과정으로 묶는 역량이 교육시장의 경쟁력을 좌우할 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="5cfa1177cc54169ece6ea3860532a38ad5442a97914ca28629fb7d4ba9832789" dmcf-pid="1m09bC2uRU" dmcf-ptype="general">교육 콘텐츠 확보는 피지컬 AI 인재 기반을 넓히는 수단이기도 하다. 교육용 로봇을 통해 센서와 구동부 제어, AI 모델 개발을 익힌 인력이 향후 제조·물류·서비스 로봇 개발에 투입될 수 있어서다. 한국이 로봇 기체의 양산 규모에서는 중국에 뒤처지더라도 대학과 연구기관, 직업훈련 현장에서 활용할 교육 패키지를 먼저 체계화하면 별도의 시장을 확보할 수 있다는 분석이다.</p> <p contents-hash="212ca50d4ddca1fce1749155ac197c5f962716d3296f937faa94dba50687b7a3" dmcf-pid="tsp2KhV7Lp" dmcf-ptype="general">표준화 분야도 초기 시장에서 영향력을 확보할 기회로 꼽힌다. 표준은 제조사가 다른 로봇도 일정한 방식으로 데이터를 활용하고 성능과 안전성을 검증할 수 있도록 만드는 공통 기준이다. 현재 피지컬 AI 분야는 로봇 운영체제와 산업용 통신 규격, 데이터 형식, 안전 인증, 성능 벤치마크 등이 국가와 기관별로 분산돼 있다. 국제표준 논의에 초기부터 참여해야 국내 기업의 기술과 교육 체계가 글로벌 시장에서 통용될 가능성을 높일 수 있다는 설명이다.</p> <p contents-hash="97e006ad59cffc60116583e6a06ce113760dc86a8b158cad99ee2a844b956dbc" dmcf-pid="FOUV9lfzJ0" dmcf-ptype="general">정부도 AI 표준 경쟁력 확보에 나서고 있다. 관계부처가 올해 확정한 '제6차 국가표준기본계획(2026~2030)'은 미래 핵심산업과 AI 기반·융합 표준 선도를 주요 전략으로 제시했다. 미래차와 로봇 등 18대 미래 핵심산업의 국제표준과 사실상표준 개발을 확대하고 올해 안에 국가 AI 표준화 거버넌스 체계와 전략 로드맵을 마련할 계획이다. AI 전반에서는 한국전자통신연구원(ETRI)이 최근 리눅스재단 산하 에이전틱AI재단(AAIF)에 합류해 모델컨텍스트프로토콜(MCP) 등 개방형 기술 규격 개발과 국제 협력에 참여하고 있다.</p> <p contents-hash="f9a686590233696b29426bc0ab8cbf9a57d92ff68776c9b10ba7df92499ba06a" dmcf-pid="3Iuf2S4qd3" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 인재와 학습 기반을 확대하려는 정책도 추진되고 있다. 정부는 최근 발표한 'AI 로봇 글로벌 3강 도약을 위한 3M 전략'에서 로봇 특성화대학원 선정 등을 통해 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하겠다는 목표를 제시했다. 10대 업종별 '데이터팩토리'를 구축해 AI 로봇 학습에 필요한 산업 데이터를 확보하고 로봇 파운데이션 모델의 해외 의존도를 낮춘다는 계획도 담았다. 업계에서는 인력과 데이터 인프라 확충에 맞춰 교육·연구용 로봇을 실제 수업에 활용할 개발환경과 단계별 실습 콘텐츠도 함께 마련해야 한다고 보고 있다.</p> <p contents-hash="3014ef91b6b551cb1377d20865696ced6f2b73a6a5ce2c03d40f60989cc4818d" dmcf-pid="0C74Vv8BMF" dmcf-ptype="general">업계 관계자는 "로봇 핵심 부품은 일본이 강하고 검증과 표준에서는 미국이 앞서 있다"며 "한국도 하드웨어 경쟁력을 키워야 하지만 모든 영역을 단독으로 확보하려 하기보다 표준과 교육 콘텐츠를 중심으로 생태계를 구축하는 것이 현실적인 전략"이라고 말했다. 이어 "기업과 연구기관, 정부가 원팀으로 표준과 교육 생태계를 만들어야 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있다"고 강조했다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 시사저널e 무단전재 및 재배포 금지</p> 관련자료 이전 하이퍼에 이어 호라이즌…SKT가 DC 사업 쪼개는 이유 08-28 다음 中 민간우주기업, 태국에 첫 '턴키 방식' 위성 시스템 수출 08-28 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
