[피지컬 AI, 한국 제조의 다음 10년] 5부 ? 남은 숙제와 체크포인트

피지컬 AI는 거스를 수 없는 흐름이지만 한국이 골든타임을 살리려면 넘어야 할 산이 적지 않다.

과학기술정보통신부는 3월 발표서 향후 3년이 한국의 피지컬 AI 경쟁력을 높일 골든타임이라며 세계적 수준의 풀스택 기술 확보를 천명했다. 제조와 농업을 비롯한 주요 산업에 로봇 기반 AI를 적용하고 정밀 작업이 가능한 로봇 기초 모델과 휴머노이드 안전 기술을 집중 지원하겠다는 계획을 내놨다.

정부 구상이 현장 혁신으로 이어지려면 인력과 규제 및 수익성과 중소기업 부담이라는 4가지 난제를 동시에 풀어야 한다.


전문 인력 확보와 기초 교육 인프라 확충
첫 번째 숙제는 전문 인력 부족이다.

최근 국내 컨설팅사 조사서 중소 제조 기업들은 AI 도입의 가장 큰 걸림돌로 비용 부담과 전문 인력 부족을 1순위로 꼽았다. 데이터 엔지니어와 로봇 SI 및 안전·보안 전문가를 아우르는 인력을 단기간에 확보하기는 쉽지 않다. 경기도가 성남 피지컬 AI 랩과 시흥 확산센터에 교육 및 컨설팅 기능을 넣은 배경도 공공 거점서 기초 교육과 실습 기회를 제공해 현장 인력 학습 비용을 낮추려는 취지다.

자율성 확대에 따른 안전 기준 및 규제 정립
두 번째는 규제와 안전 및 신뢰 문제다.

국제로봇연맹(IFR)은 최근 보고서서 AI 로봇 확산 관건으로 사이버 보안과 데이터 보호 및 책임 소재와 물리 안전을 꼽았다. 명확한 규제와 거버넌스 없이 로봇 자율성을 높이면 확산이 늦어질 수 있다고 경고했다. 휴머노이드와 협동 로봇이 사람과 같은 공간서 일하는 환경은 기존 산업용 로봇보다 훨씬 복잡한 안전 기준과 인증 체계를 요구한다. 시흥 확산센터를 포함한 실증 거점이 표준 안전 절차와 데이터 거버넌스를 함께 실험하는 공간이 되어야 하는 배경이다.

투자 대비 수익(ROI) 성과 지표 가시화
세 번째 과제는 투자 대비 수익(ROI)에 대한 의구심 해소다. 대한상공회의소 조사에 따르면 국내 제조업체 73%가 AI 전환의 가장 큰 부담으로 투자 비용을 꼽았고 60%이상은 도입 효과가 크지 않을 것 같다고 답했다. 레퍼런스가 부족한 상태서 수억원대 설비를 선제 투자하기 어렵다는 현실적 고민이다. 정부가 3년 골든타임을 강조하는 배경도 생산성과 불량률 및 안전 개선 효과를 증명하는 모델 공장을 구축하지 못하면 피지컬 AI가 유행어에 그칠 수 있다는 위기감에서 비롯됐다. 시흥 확산센터가 수치로 성과를 증명하는 데모 사이트로 자리 잡아야 할 시점이다.


중소기업 진입 장벽 완화와 플랫폼 진화
마지막으로 중소기업 부담과 접근성 해결이 남았다.

피지컬 AI는 하드웨어와 소프트웨어 및 데이터를 동시에 요구해 대기업보다 중소기업에 높은 장벽으로 작용한다. 정부와 경기도가 공공 인프라를 활용해 초기 설비 투자 없이 실증 기회를 주는 목적은 진입 장벽을 낮추려는 시도다.

실증 이후 실제 공장에 설비를 도입하는 단계선 여전히 금융과 세제 및 보조금 설계가 뒷받침되어야 한다. 향후 3년이 피지컬 AI 골든타임이 되려면 시흥 확산센터 같은 거점이 기술 시연을 넘어 금융과 규제 및 인력 정책까지 엮어내는 종합 플랫폼으로 진화할 수 있는지가 최종 체크포인트다.