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정부·LG·KT, '로봇 두뇌' 국산화 시동…피지컬 AI 주도권 잡는다 [경제일보] 정부와 LG전자, KT 등 산학연 연합군이 한국형 피지컬 인공지능(AI) 개발에 본격 착수했다. 챗GPT가 언어를 이해하고 답하는 AI의 대중화를 열었다면 이번 프로젝트는 로봇이 현실 세계를 이해하고 움직이도록 하는 ‘로봇의 두뇌’를 독자 기술로 만들겠다는 시도다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)은 9일 서울 강서구 LG사이언스파크에서 ‘피지컬 AI 선도기술개발 사업’ 착수보고회를 열었다. 이번 사업에는 올해부터 2년간 정부출연금 340억원이 투입된다. LG전자가 주관하고 KT, 마음AI, 로보티즈, 홀리데이로보틱스, 크라우드웍스, 알체라, KAIST, 서울대, 한국정보통신기술협회(TTA) 등 10개 산학연 기관이 참여한다. 피지컬 AI는 생성형 AI 경쟁의 다음 단계로 꼽힌다. 지금까지 AI가 주로 텍스트와 이미지 코드를 만들어내는 데 집중했다면 앞으로는 로봇과 공장 설비, 자율주행 장비가 실제 공간에서 판단하고 행동하는 능력이 중요해진다. 물체의 무게와 충돌, 이동 경로, 힘의 작용 같은 물리 법칙을 AI가 이해해야 제조·물류·서비스 현장에서 사람을 보조하거나 대체할 수 있다. 이번 사업의 핵심은 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이다. 월드모델은 AI가 가상 공간에서 현실의 물리 법칙과 상황 변화를 학습하는 기술이다. 로봇 파운데이션 모델은 이 학습 결과를 실제 로봇의 행동과 제어로 연결하는 기반 모델이다. 쉽게 말해 월드모델이 로봇이 세상을 이해하는 방식이라면 로봇 파운데이션 모델은 그 이해를 움직임으로 바꾸는 실행 체계다. 한국이 이 분야에서 승부를 걸 수 있는 배경은 제조 현장 데이터다. 반도체, 전자, 자동차, 배터리, 조선 등 한국 주력 산업은 복잡한 공정과 설비 운영 경험을 갖고 있다. 공장 안에서 축적된 작업 데이터와 장비 운용 노하우는 외부 빅테크가 쉽게 확보하기 어려운 자산이다. 정부와 기업은 이 데이터를 기반으로 연구실용 로봇이 아니라 산업 현장에서 작동하는 피지컬 AI를 만들겠다는 구상이다. LG전자는 자체 초거대 AI 모델 ‘엑사원(EXAONE)’과 제조 현장 데이터를 활용해 월드모델 개발을 주도한다. KT는 생성형 AI ‘믿:음’과 플랫폼 운영 경험을 바탕으로 월드모델을 로봇 행동모델로 연결하는 역할을 맡는다. 로보티즈는 로봇 하드웨어와 제어 기술을 담당하고 홀리데이로보틱스는 물리 법칙을 정밀하게 구현하는 국산 다중물리 시뮬레이터 엔진 개발을 맡는다. 이번 프로젝트가 주목받는 이유는 국산화에 있다. 글로벌 피지컬 AI 경쟁은 엔비디아, 구글 딥마인드 등 빅테크가 주도하고 있다. 로봇 학습에 필요한 시뮬레이터와 GPU 인프라, 월드모델 기술을 해외 플랫폼에 의존하면 한국 제조업의 데이터와 현장 경쟁력이 외부 생태계에 종속될 수 있다. 정부가 월드모델과 시뮬레이터, 로봇 행동모델의 독자 개발을 강조하는 이유다. 사업 목표도 비교적 분명하다. 정부는 월드모델 학습, 로봇 파운데이션 모델 연계, 실증과 성능평가, 사례 분석과 재학습으로 이어지는 실증 파이프라인을 구축한다. 핵심 성과지표는 월드모델을 적용하지 않았을 때보다 실제 로봇의 최종 동작 성공률을 20%포인트 이상 높이는 것이다. 연구 성과를 논문이나 시연에 그치지 않고 실제 제조·물류 현장 검증으로 연결하겠다는 의미다. 성과 확산을 위해 개발 결과물을 오픈소스로 공개하는 방안도 추진된다. 대규모 데이터와 인프라가 없는 중소기업도 소량의 현장 데이터만으로 자동화 혁신을 시도할 수 있도록 지원하겠다는 취지다. 피지컬 AI가 대기업 전용 기술에 머물지 않고 산업 생태계 전반으로 확산되려면 이런 개방형 접근이 필요하다. 앞으로의 관건은 인프라와 실증 속도다. 피지컬 AI는 텍스트 중심 대규모언어모델보다 훨씬 많은 영상, 3D, 센서, 시뮬레이션 데이터를 처리해야 한다. 초고속 스토리지와 GPU, 로봇 검증 공간이 결합된 국가 차원의 학습·검증 인프라가 뒷받침돼야 한다. 실제 공장과 물류 현장에서 반복 실험을 수행할 수 있는 테스트베드도 필요하다. 이번 사업은 한국이 피지컬 AI 경쟁에서 독자 생태계를 만들 수 있을지를 가르는 첫 시험대다. 한국의 강점은 거대한 모델 이름이 아니라 반도체와 제조 현장, 로봇을 실제로 움직일 수 있는 산업 기반에 있다. 월드모델과 로봇 파운데이션 모델이 연구실의 성과를 넘어 공장과 물류 현장의 생산성, 안전성, 효율로 증명될 때 비로소 한국형 피지컬 AI도 글로벌 경쟁의 한 축으로 설 수 있다. 기술의 승부는 선언에서 나지 않는다. 현장에서 움직이는 로봇 한 대, 실패를 줄이는 공정 하나, 사람이 더 안전하게 일하는 작업장 하나가 쌓일 때 국가 AI 전략의 무게도 비로소 증명될 것이다.
2026-06-09 17:34:27
GPU만으로 AI 강국은 안 된다…데이터센터·클라우드가 진짜 전장 [경제일보] 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)의 방한이 던진 두 번째 질문은 인프라다. 한국이 엔비디아 GPU를 얼마나 많이 확보하느냐보다 중요한 것은 그 GPU를 어디에 꽂고, 어떤 전력과 냉각 체계로 돌리며, 어떤 클라우드 서비스와 산업 현장에 연결하느냐다. AI 시대의 경쟁력은 더 이상 모델 성능만으로 결정되지 않는다. 대규모 AI 모델을 학습하고 추론하려면 GPU, HBM, 서버, 전력, 냉각, 네트워크, 보안, 클라우드 운영 체계가 동시에 필요하다. 그래서 최근 글로벌 빅테크가 말하는 것은 데이터센터가 아니라 ‘AI 팩토리’다. 데이터를 원료로 넣고 지능을 생산하는 공장이라는 뜻이다. 한국 정부와 주요 기업이 엔비디아 GPU 26만개 이상을 도입하기로 한 계획은 이런 흐름의 출발점이다. 삼성, SK, 현대차, 네이버클라우드 등이 대규모 GPU 인프라를 활용해 제조, 자율주행, 클라우드, 산업용 AI 모델을 구축하겠다는 구상이다. 하지만 GPU 수량만으로 AI 강국이 되는 것은 아니다. 핵심은 운영 능력이다. 네이버는 이 구도에서 가장 중요한 클라우드 축이다. 네이버는 자체 초거대 AI와 클라우드, 데이터센터, 검색·커머스·콘텐츠 데이터를 갖춘 국내 대표 플랫폼 기업이다. 엔비디아 입장에서는 한국형 AI 서비스와 공공·민간 클라우드 수요를 연결할 파트너이고, 네이버 입장에서는 안정적인 GPU 확보와 AI 생태계 확장이 필요하다. 소버린 AI도 네이버 협력의 핵심이다. 소버린 AI는 단순히 국산 AI 모델을 만든다는 뜻이 아니다. 국내 데이터가 국내 법과 보안 기준에 맞는 클라우드 환경에서 학습·운영될 수 있어야 한다. 공공, 금융, 의료, 교육 분야에서 AI를 쓰려면 데이터 주권과 보안 통제가 필수다. 네이버클라우드가 엔비디아 GPU 인프라와 결합하면 한국형 AI 서비스의 기반을 넓힐 수 있다. LG그룹은 데이터센터의 물리적 인프라에서 존재감이 커지고 있다. AI 데이터센터는 전력과 냉각이 생명이다. AI 추론 수요가 늘어날수록 전력 사용량은 커지고, GPU 밀도가 높아질수록 발열도 증가한다. LG유플러스가 파주 AI 데이터센터를 통해 대규모 전력 기반 추론형 인프라를 추진하고, LG전자와 냉각 기술을 결합하려는 것도 이 때문이다. LG CNS는 스마트팩토리와 클라우드 운영 역량을 갖고 있다. AI가 실제 공장과 물류센터, 로봇 운영으로 내려오면 클라우드와 현장 시스템을 연결하는 역량이 중요해진다. 엔비디아의 옴니버스, 디지털 트윈, 로보틱스 플랫폼은 이런 현장형 AI 인프라와 맞물릴 가능성이 크다. LG가 가전과 제조 현장, 데이터센터와 냉각 기술을 묶을 수 있다면 피지컬 AI 시대의 실험장이 될 수 있다. SK 역시 인프라 기업으로 변신하고 있다. SK하이닉스가 HBM을 공급한다면 SK텔레콤은 AI 데이터센터, 통신망, 에너지·보안 인프라를 통해 엔비디아 생태계와 연결될 수 있다. AI 서비스가 대중화될수록 추론 수요는 통신망과 클라우드 가까이 내려온다. 엣지 AI와 AI 에이전트, 산업용 AI 서비스가 확대되면 통신사의 역할은 단순 회선 제공을 넘어 AI 인프라 운영자로 바뀐다. 문제는 병목이다. GPU는 돈을 주고 살 수 있지만 데이터센터는 하루아침에 지을 수 없다. 전력 인입, 냉각 설계, 부지 확보, 인허가, 보안, 운영 인력이 모두 필요하다. AI 데이터센터 구축에는 수년이 걸린다. 반면 AI 서비스 사용량과 추론 수요는 분기 단위로 급증한다. 이 간극을 줄이지 못하면 GPU 확보 계획은 숫자에 머물 수 있다. 전력 문제도 피할 수 없다. AI 데이터센터는 막대한 전기를 쓴다. 수도권 입지 수요는 높지만 전력망은 제한적이다. 지방 분산형 데이터센터를 추진하려면 전력, 냉각, 네트워크 지연시간, 고객 접근성을 함께 고려해야 한다. 정부의 전력·입지 규제 완화와 민간 투자 계획이 맞물리지 않으면 AI 인프라 경쟁에서 뒤처질 수 있다. 이번 젠슨 황 방한이 중요한 이유는 한국 AI 인프라의 방향을 묻고 있기 때문이다. 한국은 HBM을 공급하는 나라에서 GPU를 대규모로 운영하는 나라로 이동하고 있다. 더 나아가 AI 데이터센터와 클라우드를 통해 산업 현장의 AI 전환을 지원하는 국가가 될 수 있다. 그러나 승부는 선언이 아니라 실행에 있다. 네이버는 소버린 AI 클라우드의 고객과 서비스를 확보해야 한다. LG는 전력·냉각·스마트팩토리 인프라를 실제 수주로 연결해야 한다. SK는 HBM과 통신·데이터센터를 묶어 AI 인프라 사업자로 자리 잡아야 한다. 정부는 전력, 입지, 인재, 보안 규제를 정교하게 풀어야 한다. 엔비디아의 GPU가 한국에 들어오는 것은 출발점이다. 그 GPU 위에서 한국 기업이 어떤 AI 서비스를 만들고, 어떤 산업 데이터를 연결하며, 얼마나 안정적인 클라우드와 데이터센터를 운영하느냐가 진짜 경쟁이다. AI 강국의 조건은 칩을 사는 능력이 아니라 지능을 생산하는 공장을 운영하는 능력이다.
2026-06-07 16:33:41
젠슨 황이 다시 띄운 SKT…피지컬 AI 협력사로 존재감 확대 [경제일보] SK텔레콤(대표이사 CEO 정재헌)이 엔비디아의 피지컬 AI 전략에서 제조 분야 주요 협력사로 다시 이름을 올렸다. SK하이닉스 반도체 공장에 엔비디아 옴니버스 기반 디지털 트윈 기술을 적용한 사례가 공개되면서 SKT의 AI 사업이 통신을 넘어 제조·산업 현장으로 확장되고 있다. SKT는 1일(현지시각) 대만에서 열린 ‘GTC 타이베이’ 기조연설에서 제조 피지컬 AI 분야 엔비디아 주요 협력 파트너로 소개됐다고 밝혔다. GTC는 엔비디아가 주최하는 AI·GPU 콘퍼런스다. 이번 GTC 타이베이는 글로벌 IT 전시회 컴퓨텍스와 연계해 열렸다. 기조연설 영상에는 SKT가 엔비디아 옴니버스를 활용해 SK하이닉스 반도체 팹에 디지털 트윈을 적용한 사례가 담겼다. 옴니버스는 디지털 트윈과 3D 시뮬레이션을 위한 엔비디아의 협업 플랫폼이다. 실제 공장과 설비를 가상 공간에 구현하고, 공정 변경이나 설비 배치 영향을 사전에 검증하는 데 활용된다. ◆ 반도체 팹, 피지컬 AI 실증 무대로 부상 이번 사례가 주목받는 이유는 반도체 팹이 제조 현장 중에서도 가장 복잡한 공간으로 꼽히기 때문이다. 대규모 3D 데이터와 복잡한 설비 구조, 미세한 공정 조건이 맞물려 있어 단순 시각화 수준의 디지털 트윈으로는 운영 효율을 높이기 어렵다. AI가 공장의 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화해야 실질적인 효과를 낼 수 있다. SK하이닉스는 ‘자율형 공장 2030’ 구축을 목표로 지난해 SKT와 반도체 팹 대상 디지털 트윈 기술 검증을 완료했다. 향후 단계적으로 상용화를 추진할 계획이다. 자율형 팹은 오퍼레이션 AI, 피지컬 AI, 디지털 트윈을 세 축으로 삼아 공장이 스스로 학습하고 의사결정하는 제조 환경을 구현하는 것이 핵심이다. SKT는 엔비디아의 에이전트 툴킷을 활용해 제조 현장의 설비와 공간 구조 데이터를 디지털 트윈 환경에 맞게 자동화·지능화해 처리하는 ‘에이전틱 디지털 트윈 모델링’ 기술을 개발했다. 이를 통해 데이터 변환, 장면 최적화, 성능 개선 등 디지털 트윈 구축·운영 과정의 효율을 높일 수 있다는 설명이다. ◆ AI 풀스택 사업자로 제조 영역 확장 SKT가 젠슨 황 CEO의 기조연설에 등장한 것은 지난 3월 미국 산호세 GTC 2026에 이어 두 번째다. 당시 SKT는 테크맨 로봇, 보스턴 다이내믹스 등 글로벌 로봇·AI 기업들과 함께 전략적 파트너로 소개됐다. 이번 GTC 타이베이 재등장은 SKT가 피지컬 AI 분야에서 일회성 협력사가 아니라 지속적인 제조 AI 파트너로 자리 잡고 있음을 보여준다. SKT는 현재 엔비디아 옴니버스 라이브러리를 통합해 대규모 3D 장면의 로딩 속도와 실행 성능, GPU·메모리 사용 효율을 개선하는 방향으로 플랫폼을 고도화하고 있다. 이를 기반으로 AI 인프라, 모델, 서비스까지 아우르는 풀스택 AI 사업자로 공공·기업 시장 공략을 확대한다는 방침이다. 남은 과제는 기술 검증을 실제 제조 현장 성과로 연결하는 일이다. 디지털 트윈은 공정 시행착오를 줄이고 설비 운영 효율을 높일 수 있지만 현장 데이터 품질과 시스템 연동성, 보안, 운영 안정성이 함께 뒷받침돼야 한다. SKT가 반도체 팹에서 검증한 기술을 다른 제조 산업으로 확장할 수 있을지가 향후 사업화의 핵심 변수가 될 전망이다. 마이크 가이어 엔비디아 인더스트리얼 디지털 트윈 총괄은 “반도체 팹은 대규모 3D 데이터, 복잡한 설비 구조, 고도의 최적화 요구가 결합된 가장 까다로운 제조 환경 중 하나”라며 “SKT는 이러한 환경에서 엔비디아 옴니버스 에이전트 툴킷을 실제 산업 현장에 적용하고 검증할 수 있는 높은 수준의 기술 역량을 보여줬다”고 밝혔다. 조익환 SKT 피지컬 AI 담당은 “SKT는 엔비디아와의 협력을 통해 제조 디지털 트윈이 단순한 3D 시각화를 넘어, AI가 제조 현장의 대규모 3D 데이터를 이해하고 최적화하는 피지컬 AI 플랫폼으로 진화할 수 있음을 확인했다”며 “앞으로도 반도체를 비롯한 다양한 제조 산업에서 엔비디아와 함께 피지컬 AI 기술 파트너로서 역할을 확대해 나가겠다”고 말했다.
2026-06-01 14:51:46
삼성전자, 챗GPT·제미나이·클로드 품는다…DX부문 'AI 업무혁신' 본격화 [경제일보] 삼성전자가 외부 생성형 AI 서비스를 DX(디바이스경험)부문 업무 환경에 공식 도입하며 전사 차원의 AI 전환(AX) 속도를 끌어올린다. 자체 생성형 AI 모델 '삼성 가우스(Samsung Gauss)'에 더해 글로벌 빅테크 AI까지 함께 활용하며 제품 개발과 마케팅, 제조 현장 전반의 생산성과 의사결정 체계를 AI 중심으로 재편하는 모습이다. 삼성전자는 오는 6월부터 DX부문 임직원을 대상으로 외부 생성형 AI 서비스를 공식 도입한다고 26일 밝혔다. 회사는 이번 조치가 글로벌 시장 변화 대응 속도를 높이고 궁극적으로 고객에게 더 나은 제품과 서비스를 제공하기 위한 전략적 결정이라고 설명했다. 삼성전자는 글로벌 빅테크의 최신 생성형 AI를 임직원 업무 환경에 결합해 △제품 기획 및 개발 △글로벌 마케팅 △고객 데이터 분석 △해외 비즈니스 대응 등 전 영역의 업무 효율성과 의사결정 속도를 끌어올린다는 계획이다. 회사는 그동안 자체 개발 생성형 AI 모델인 '삼성 가우스'를 중심으로 AI 업무 환경을 운영해왔다. 여기에 외부 생성형 AI를 추가 도입하며 사내·외부 AI를 결합한 하이브리드 AI 업무 체계를 구축하게 됐다. 업계에서는 삼성전자가 글로벌 빅테크 AI 활용 경쟁이 본격화되는 흐름 속에서 외부 AI의 강점을 빠르게 흡수해 제품·서비스 경쟁력 강화로 연결하려는 전략이라는 분석도 나온다. 최근 글로벌 IT 기업들이 생성형 AI를 단순 업무 보조 도구를 넘어 연구개발과 마케팅, 고객 대응 체계 전반에 적용하며 'AI 기반 업무 혁신' 경쟁에 나서고 있기 때문이다. 삼성전자는 외부 생성형 AI 도입을 위해 지난 4~5월 DX부문 임직원 2500명을 대상으로 현장 검증(PoC)을 진행했다. 검증 대상에는 글로벌 대표 생성형 AI 서비스인 구글 제미나이(Gemini)와 오픈AI 챗GPT(ChatGPT), 앤트로픽 클로드(Claude) 등이 포함됐다. 회사는 실제 업무 활용성과 현장 체감 효과를 검증한 뒤 선호도 조사를 거쳐 서비스 운영 방향을 수립했다. 또 외부 AI 사용에 앞서 보안 교육을 이수한 임직원에게만 사용 권한을 부여하는 방식으로 보안 리스크 관리 체계도 함께 구축했다. 삼성전자는 이번 AI 전환을 단순 사무 업무 혁신에 그치지 않고 제조 현장까지 확대하고 있다. 회사는 앞서 지난 3월 오는 2030년까지 국내외 생산 공장을 'AI 자율공장(AI Driven Factory)'으로 전환하겠다는 계획을 발표한 바 있다. AI 자율공장은 자재 입고부터 생산·출하까지 제조 전 공정에 AI와 디지털 트윈 기반 시뮬레이션을 적용하는 구조다. 품질·생산·물류 영역별 AI 에이전트를 통해 데이터 기반 분석과 사전 검증 체계를 강화하고 휴머노이드형 제조 로봇 도입도 단계적으로 추진한다는 계획이다. 업계에서는 최근 제조업 경쟁이 단순 생산 자동화를 넘어 AI 기반 의사결정 체계 구축 경쟁으로 빠르게 이동하고 있다는 분석도 나온다. 생성형 AI가 제품 개발과 공급망, 제조 운영 효율화까지 영향을 미치기 시작하면서 글로벌 제조기업들의 AI 전환 투자 역시 확대되는 분위기다. 삼성전자는 이번 외부 생성형 AI 도입이 노태문 DX부문장이 올해 신년사에서 강조한 AX 전략의 실행 단계라고 설명했다. 노 사장은 올해 초 "AX는 단순한 도구 도입이 아니라 업무 프로세스와 사고 체계를 근본적으로 바꾸는 과정"이라며 "DX부문 모든 디바이스와 서비스 생태계에 AI를 유기적으로 통합해 고객 경험 혁신으로 연결해야 한다"고 강조한 바 있다. 삼성전자 관계자는 "외부 생성형 AI 도입은 특정 AI별로 역할을 엄격히 구분하기보다 임직원들이 업무 특성과 선호도에 따라 가장 효율적인 서비스를 선택해 활용할 수 있도록 하는 방향에 가깝다"며 "기존 자체 생성형 AI인 삼성 가우스와 글로벌 빅테크 AI를 함께 활용하며 업무 생산성과 활용성을 높이는 데 초점을 맞추고 있다"고 말했다.
2026-05-26 13:13:50
포스코, 스마트공장 지원에 AI 트랙 신설…금융지원 1조 원 규모로 확대 [경제일보] 포스코가 중소기업 스마트공장 지원사업에 'AI 트랙'을 새롭게 도입하고, 철강 거래사 대상 금융지원 규모를 총 1조 원 이상으로 확대한다. 2019년부터 누적 120억 원의 기금을 출연해 632건의 스마트공장 구축을 지원해온 포스코가 올해는 AI 전환(AX) 흐름에 맞춰 참여기업 모집에 나선다. 19일 포스코는 오는 20일부터 국내 중소기업의 제조 경쟁력 강화를 위해 '대·중소상생형 스마트공장 구축 지원사업' 참여기업 모집에 나선다고 밝혔다. 중소벤처기업부와 함께 추진하는 이 사업은 중소·중견기업 제조 현장 자동화와 디지털 전환(DX)을 돕는 프로그램으로, 포스코는 지난 2019년부터 누적 120억 원의 상생협력기금을 출연해 현재까지 총 632건의 스마트공장 구축을 지원했다. AX 바람이 제조업 전반으로 확산하는 가운데 포스코가 단순 자금 지원을 넘어 AI 기술 접목까지 아우르는 맞춤형 지원 체계를 갖춘다는 점에서 주목된다. 올해 새롭게 신설되는 'AI 트랙'은 기존 스마트공장 구축 단계를 넘어 AI 기술을 현장에 직접 접목하는 고도화 프로그램이다. 이 사업의 핵심은 포스코 사내 전문부서 '동반성장지원단'이 주도하는 현장 밀착형 컨설팅이다. 25년 이상의 경력을 갖춘 동반성장지원단이 스마트공장 도입 계획 수립부터 시스템 구축, 현장 문화 정착까지 전 과정을 지원해 참여 기업의 시행착오를 최소화한다. 참여 기업의 성과도 뚜렷하다. 지난해 사업에 참여한 비철금속 설비업체 세일정기는 ERP·MES 시스템 고도화를 통해 제조 리드타임을 5일 단축하고 완제품 불량률을 기존 대비 0.69%p 낮췄다. 이병주 세일정기 대표는 "스마트공장 도입으로 생산 효율성과 품질 안정성을 동시에 확보해 기업 경쟁력을 한 단계 높이는 계기가 됐다"고 평가했다. 선박부품 제조업체 대천은 ICT 연계형 창고관리 자동화 시스템을 도입해 제품 출하시간을 23% 줄이고 물류 비용을 크게 절감했다. 박성호 대천 상무는 "포스코의 세심한 컨설팅 덕분에 수작업 위주의 생산·물류 프로세스를 전면 자동화하는데 성공했다"며 "확보된 노하우를 기반으로 전 세계 10개국 이상에 수출하는 글로벌 제조기업으로 도약하겠다"는 포부를 밝혔다. 금융 지원도 전방위로 확대된다. 포스코는 기존의 저리대출펀드·철강ESG 상생펀드에 더해 올해 1월부터 한국무역보험공사·기업은행과 협력해 4,000억 원 규모의 '철강 공급망 안정화 기금'을 추가 운영, 중소·중견 철강 거래사 대상 금융지원 생태계를 총 1조 원 이상으로 키웠다. 포스코 관계자는 "중소 제조기업의 스마트공장 구축 지원과 철강 거래사 대상의 금융 지원 등 다양한 동반성장 활동을 통해 국내 중소기업의 실질적인 성장을 돕고 있다"며 "앞으로도 대·중소기업 간 상생 협력을 강화해 국내 산업 전반의 경쟁력을 높이는데 기여할 것"이라고 밝혔다. 참여 신청은 중소기업중앙회와 대한상공회의소 홈페이지를 통해 할 수 있으며, 포스코는 서류 및 현장심사를 거쳐 9월경 최종 선발할 예정이다.
2026-05-19 14:35:42
현대차 vs 두산, 로봇 상용화 '수익성 고개' 누가 먼저 넘나 [경제일보] 대한민국을 대표하는 두 제조 거인, 현대자동차그룹과 두산의 시선이 ‘로봇’이라는 같은 지점을 향하면서도 그 방법론에서는 극명한 대조를 보이고 있다. 현대차가 인간을 닮은 휴머노이드를 통해 산업 생태계 전체를 바꾸려는 ‘대담한 도약’을 선택했다면, 두산은 사람 곁에서 즉각적인 도움을 주는 협동로봇(Cobot)을 통해 ‘실용적 진화’에 집중하고 있다. “차를 넘어 기계로”…‘아틀라스’에 담은 현대차의 꿈 현대차그룹이 공개한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’ 개발형 모델은 로봇 공학의 정점을 보여줬다. 아틀라스는 단순한 보행을 넘어 물구나무를 서고 L자 균형 동작을 완벽하게 수행했다. 이 동작의 핵심은 ‘강화학습 기반 전신 제어 기술’에 있다. 이는 비정형 환경에서도 로봇이 스스로 균형을 잡고 복잡한 과업을 수행할 수 있음을 의미한다. 현대차의 전략은 명확하다. 로봇을 단순한 설비가 아닌, 자동차 바깥의 ‘모빌리티 운영체제’로 키우겠다는 것이다. 앞서 현대차그룹이 지난 2021년 소프트뱅크로부터 약 11억 달러에 보스턴다이내믹스를 인수한 것을 두고 ‘자동차 회사가 움직이는 기계 그 자체를 사들인 결정적 순간’이라는 평가가 나온 바 있다. 실제 현대차는 지난 CES2026에서 AI 로보틱스 비전을 구체화했다. 미국 조지아주 ‘현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)’에 아틀라스를 전격 투입한다는 계획이다. 현대차는 오는 2028년부터 반복적인 부품 배열 작업을 시작으로 2030년에는 고도의 숙련도가 필요한 조립 업무까지 로봇의 영역을 넓힐 계획이고, 연간 3만대 규모의 로봇 생산 체제 구축을 목표로 하고 있다. 엔비디아와 손잡은 두산…제조업 DX의 가장 현실적인 대안 현대차가 ‘미래’를 설계한다면 두산은 ‘현재’를 수선한다. 2015년 두산로보틱스 설립 이후 두산이 일관되게 밀고 온 카드는 협동로봇이다. 대규모 공정 교체 없이 기존 생산 라인에 즉시 투입 가능한 코봇은 중소·중견 기업의 실질적인 해법으로 떠올랐다. 두산의 경쟁력은 ‘현장 침투력’에서 나온다. 두산은 최근 제조업을 넘어 식음료(F&B), 의료, 물류 등으로 영역을 확장하고 있다. 특히 지난달 29일 두산로보틱스가 엔비디아(NVIDIA)와 ‘피지컬 AI’ 협력을 논의했다는 소식은 시장의 큰 관심을 끌었다. 양사는 두산의 로봇 운영체제와 엔비디아의 AI 인프라를 결합해 작업 환경을 실시간으로 인식하고 경로를 최적화하는 ‘지능형 협동로봇’ 개발에 박차를 가하고 있다. 실질적인 성과도 가시화되고 있다. 두산로보틱스는 광진그룹에 2027년까지 100대 이상의 제조용 로봇 솔루션을 공급하기로 했다. 기존 현장에서 제품 불량률을 ‘0’에 수렴하게 만든 실적이 대규모 수주로 이어진 것이다. 이는 고가의 자동화 설비 도입이 어려운 중소 제조업체들에게 코봇이 가장 현실적인 대안임을 증명하는 사례다. ‘멋진 영상’은 돈이 될까…상용화·노동 간극 숙제 두 기업 모두 장밋빛 미래만 있는 것은 아니다. 현대차의 아틀라스는 ‘멋진 영상물’을 넘어 ‘돈이 되는 제품’임을 증명해야 한다. 앞서 지난 2월 보스턴다이내믹스 경영진 교체를 두고도 현대차가 기술 과시형 연구에서 상용화와 수익 창출로 무게 중심을 옮기고 있다는 분석이 나오는 이유다. 또한 제조 현장 노동자와의 간극도 숙제다. 로봇 투입이 고용 충격으로 이어질 것이라는 우려를 어떻게 불식시키느냐가 기술 도입의 속도를 결정할 것으로 보인다. 두산은 ‘수익성 개선’이라는 현실적 과제에 직면해 있다. 올해 1분기 두산로보틱스의 매출은 전년 대비 약 190% 가까이 급증했지만, 여전히 121억원 규모의 영업손실을 기록했다. 시장은 커지고 있지만 글로벌 가격 경쟁이 치열해지고, 고객 맞춤형 솔루션 제공에 따르는 비용 부담이 크기 때문이다. 하드웨어 판매를 넘어 애플리케이션과 유지보수 등 서비스 영역에서 수익 모델을 확립하는 것이 시급하다. 로봇 밀도 1위 韓…‘양적 팽창’ 넘어 ‘질적 패권’ 쥐어야 국제로봇연맹(IFR)의 ‘World Robotics 2025’ 자료에 따르면, 한국은 직원 1만명당 로봇 1220대를 보유한 세계 1위의 로봇 밀도 국가다. 이미 로봇은 선택이 아닌 생존의 문제가 됐다. 정부 역시 ‘AI 로봇 M.AX 얼라이언스’를 통해 세계 3대 로봇 강국 도약을 목표로 핵심 부품 내재화와 규제 개선에 나서고 있다. 결국 현대차와 두산의 대결은 기술의 우열이 아닌 ‘산업 철학’의 대결이다. 현대차는 공장과 물류, 도시 전체를 잇는 거대 운영체제(OS)를 선점하려 하고, 두산은 사람의 팔이 닿지 않는 곳, 숙련공이 부족한 현장을 하나하나 고쳐나가고 있다. 다만 기술적 찬사가 걷힌 뒤에는 냉혹한 시장의 숫자가 이들을 기다리고 있다. 현대차에는 조지아 메타플랜트 투입 이후 아틀라스가 보여줄 ‘실제 공정 가동률’과 노동 유연성 확보 여부가, 두산에는 폭발적인 외형 성장을 실질적인 수익으로 치환할 ‘손익분기점(BEP) 달성 시점’이 향후 1~2년의 성패를 가를 결정적 지표(Critical Indicator)가 될 전망이다. 업계 관계자는 “30년 전 자동차와 중공업이 대한민국의 성장을 견인했듯 이제 로봇이 그 역할을 이어받아야 할 시점”이라며 “현대차의 아틀라스가 보여주는 압도적 기술력과 두산의 코봇이 보여주는 기민한 현장 대응력 중 누가 먼저 ‘돈이 되는 생태계’를 완성할 것인가에 주목된다”고 했다.
2026-05-14 16:34:01
삼성전자, 미래로봇추진단 인력 확충…제조 로봇 상용화 속도 [경제일보] 삼성전자(대표 한종희)가 미래로봇추진단 인력 확충에 나섰다. 휴머노이드를 포함한 로봇 기술 개발과 제조 현장 적용을 앞당기기 위한 행보다. 전사적 AI 전환을 위한 인력 확보도 병행하며 ‘AI 드리븐 컴퍼니’로의 체질 개선에 속도를 내고 있다. 8일 업계에 따르면 삼성전자 디바이스경험(DX) 부문은 지난달 말 미래로봇추진단 사내 채용공고를 내고 이날까지 접수를 진행했다. 모집 분야는 로봇 하드웨어와 AI 등 로봇 핵심 기술 분야로 알려졌다. 삼성전자는 채용을 앞두고 직원 대상 설명회를 열어 미래로봇추진단의 역할과 주요 업무를 공유한 것으로 전해졌다. 지난해에도 미래로봇추진단 경력 채용과 사내 채용을 진행하는 등 조직 역량을 꾸준히 보강해왔다. 미래로봇추진단은 삼성전자가 로봇 사업을 본격화하기 위해 신설한 핵심 조직이다. 삼성전자는 2024년 말 로봇 플랫폼 기업 레인보우로보틱스의 최대 주주 지위를 확보한 뒤 미래 로봇 기술 개발을 전담할 조직을 꾸렸다. 단장은 휴머노이드 로봇 ‘휴보’ 개발자로 알려진 오준호 KAIST 명예교수가 맡고 있다. 이번 인력 확충은 삼성전자가 최근 제시한 로봇 사업 로드맵을 실행 단계로 옮기는 과정으로 풀이된다. 삼성전자는 우선 제조형 로봇을 개발하고 이를 통해 축적한 기술을 홈과 리테일 분야로 확대한다는 방향을 밝힌 바 있다. 제조 현장은 반복 작업과 정밀 제어 수요가 뚜렷해 로봇 기술을 검증하기에 적합한 시장으로 꼽힌다. 핵심은 부품 내재화와 자체 기술력 확보다. 삼성전자는 로봇 주요 부품을 직접 개발해 자사 로봇에 최적화된 맞춤형 부품 역량을 확보하겠다는 구상이다. 로봇 사업은 하드웨어 설계 모터 감속기 센서 제어 소프트웨어 AI 인식 기술이 결합돼야 경쟁력을 갖출 수 있다. 단순 완제품 조립보다 핵심 부품과 제어 기술을 얼마나 확보하느냐가 사업 속도를 가를 전망이다. 로봇 사업 확대와 함께 삼성전자는 전사적 AI 전환 인력도 확보하고 있다. 이번 사내 채용에는 AX전략 AX PM AX개발 등 AI 전환 관련 직무도 포함된 것으로 알려졌다. 제조 연구개발 마케팅 고객지원 등 전 사업 영역에 AI를 적용해 생산성과 의사결정 속도를 높이려는 흐름이다. 삼성전자는 지난해 말 조직개편에서 AX를 총괄하는 AI전략팀을 신설하고 각 사업부에 AX팀을 배치했다. 최근에는 임원 대상 AI 역량 강화 교육도 진행하며 전사 차원의 AI 활용 체계를 강화하고 있다. 로봇과 AX는 별개 사업처럼 보이지만 실제로는 제조 자동화 데이터 분석 AI 제어 기술을 공유한다는 점에서 맞물려 있다. 로봇 시장은 글로벌 빅테크와 제조 기업이 동시에 뛰어드는 경쟁 구도로 바뀌고 있다. 삼성전자가 반도체 스마트폰 가전 제조 현장에서 축적한 공정 데이터를 로봇 개발에 연결할 경우 제조형 로봇 상용화에서 강점을 가질 수 있다. 다만 휴머노이드 로봇은 안정성 비용 배터리 제어 소프트웨어 생태계 등 해결해야 할 과제가 많다. 삼성전자의 로봇 전략은 제조 현장에서 시작해 생활 공간으로 확장되는 방식이 될 가능성이 크다. 제조형 로봇에서 성능과 안정성을 검증한 뒤 홈 리테일 물류 서비스 영역으로 적용 범위를 넓히는 단계적 접근이다. 이번 인력 확충은 그 첫 단계를 구체화하는 신호로 읽힌다. 박순철 삼성전자 CFO 부사장은 최근 실적발표 콘퍼런스콜에서 “우선 제조형 로봇을 개발하고 이를 통해 축적된 기술을 홈·리테일 분야로 발전시킬 것”이라며 “기술 고도화와 실제 적용 가속화를 위해 자체 기술력 확보에 주력하고 국내 경쟁력 있는 업체와 협력하며 필요시 업체 투자나 인수도 추진할 것”이라고 밝혔다.
2026-05-08 07:16:36
제조 현장 '로봇 자동화' 확산…두산로보틱스, 스마트 공장 경쟁 가속 [경제일보] 협동로봇 전문기업 두산로보틱스가 자동차 부품 제조 현장 자동화 확대에 나섰다. 자동차 부품 기업 광진그룹에 100대 이상의 제조용 로봇 설루션을 공급하며 산업용 로봇 기반 스마트 제조 시장 공략을 강화한다는 전략이다. 9일 업계에 따르면 두산로보틱스는 자동차 부품 전문기업 광진그룹과 '자동차 부품 제조공정 혁신 및 로봇 자동화 설루션 사업 협력'을 위한 업무협약(MOU)을 체결했다. 협약에 따라 두산로보틱스는 오는 2027년까지 광진그룹의 국내외 생산 공장에 제조용 로봇 설루션 100대 이상을 순차적으로 공급할 예정이다. 이번 협력은 자동차 부품 생산 공정의 자동화와 품질 안정성을 높이기 위한 프로젝트다. 두산로보틱스의 제조용 로봇 설루션은 기존 공장 레이아웃을 크게 변경하지 않고도 도입이 가능한 것이 특징이다. 작업자의 숙련도에 따라 발생할 수 있는 품질 편차를 줄이고 생산 공정의 효율성을 높일 수 있다는 설명이다. 자동차 부품 산업은 최근 자동화 수요가 빠르게 증가하고 있는 분야로 꼽힌다. 전기차 전환과 글로벌 공급망 변화로 생산 품질과 납기 관리가 더욱 중요해지면서 제조 현장에 로봇과 자동화 설비를 도입하려는 기업이 늘고 있기 때문이다. 특히 협동로봇은 기존 산업용 로봇보다 설치가 비교적 간편하고 작업자와 함께 작업할 수 있어 중소·중견 제조업체에서도 활용도가 높다는 평가를 받고 있다. 자동차 부품 생산 라인에서도 조립, 검사, 이송 등 다양한 공정에서 협동로봇 활용이 확대되는 추세다. 두산로보틱스는 이번 협력을 계기로 자동차 부품 제조 공정에 특화된 로봇 자동화 솔루션 개발에도 나설 계획이다. 양사는 광진그룹의 생산 공정 특성에 맞춘 맞춤형 로봇 솔루션을 공동으로 개발하며 협력 범위를 확대한다는 구상이다. 업계에서는 이번 협력이 단순 장비 공급을 넘어 제조 자동화 솔루션 사업 확대 전략의 일환으로 보고 있다. 로봇 제조 기업들이 하드웨어 판매 중심에서 벗어나 공정 설계와 자동화 시스템 구축까지 포함한 통합 솔루션 사업으로 영역을 넓히고 있기 때문이다. 글로벌 제조업 전반에서도 자동화 투자는 꾸준히 증가하는 추세다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 산업용 로봇 도입은 전기차, 배터리, 반도체 등 첨단 제조 분야를 중심으로 확대되고 있다. 특히 자동차 산업은 차체 용접과 도장, 조립 공정 등에서 로봇 활용도가 높은 대표적인 산업으로 꼽힌다. 최근에는 전기차 생산 확대와 함께 배터리 셀·모듈 조립, 정밀 부품 가공 등 고정밀 공정에서도 로봇 활용이 늘고 있다. 인력 의존도가 높은 반복 작업을 자동화해 생산 효율을 높이고 품질 편차를 줄이려는 기업들의 수요가 증가하고 있기 때문이다. 업계에서는 제조업의 인력 부족 문제와 생산 품질 관리 요구가 동시에 커지면서 산업용 로봇과 협동로봇을 활용한 공정 자동화 투자가 앞으로도 확대될 것으로 보고 있다. 두산로보틱스는 협동로봇 분야에서 축적한 기술력을 기반으로 제조 자동화 시장에서 입지를 확대하고 있다. 특히 협동로봇을 활용한 공정 자동화 솔루션을 통해 스마트 공장 구축 수요에 대응한다는 전략이다. 박인원 두산로보틱스 사장은 "이번 협약은 두산로보틱스 제조용 로봇 설루션의 품질 경쟁력을 바탕으로 체결된 협력 사례"라며 "양사의 협력을 통해 글로벌 제조 자동화 시장에서 경쟁력을 더욱 강화해 나가겠다"고 말했다. 업계에서는 이번 협력이 자동차 부품 제조 공정 자동화 확산의 신호탄이 될 수 있을지 주목하고 있다. 제조 현장의 디지털 전환이 가속화되는 가운데 로봇 기반 자동화 솔루션이 생산 효율성과 품질 경쟁력을 동시에 좌우하는 핵심 요소로 부상하고 있기 때문이다.
2026-03-09 13:44:24
포스코홀딩스, P&G 출신 사외이사 영입…'철강 DNA' 넘어 글로벌 포트폴리오 경영 강화 [이코노믹데일리] 글로벌 철강·소재 지주사 포스코홀딩스가 P&G 출신 글로벌 마케팅 전문가를 사외이사 후보로 추천하며 이사회 체질을 '제조 중심'에서 '포트폴리오 경영' 중심으로 전환하는 신호를 보냈다. 20일 업계에 따르면 포스코홀딩스는 지난 19일 서울 강남구 대치동에 위치한 포스코센터에서 정기 이사회를 열고 김주연 전 P&G 일본·한국지역 부회장을 신임 사외이사 후보로 추천하는 안건을 정기주주총회에 부의하기로 의결했다. 김 전 부회장은 P&G 한국 대표이사 사장과 글로벌 Grooming 사업 최고마케팅책임자(CMO)를 역임한 글로벌 경영·브랜드 전략 전문가다. 현재는 SK이노베이션 사외이사로 활동 중이다. 이번 인선은 단순한 여성·글로벌 인사 영입을 넘어선 전략적 포석으로 읽힌다. 철강을 기반으로 이차전지소재, 산업가스, 미래 신사업으로 포트폴리오를 확장 중인 포스코홀딩스가 지주사 차원의 투자 판단과 사업 재편 역량을 강화하려는 의지가 반영됐다는 분석이다. 제조 현장 중심의 의사결정 구조에 글로벌 시장 대응력과 브랜드·시장 전략 감각을 접목하겠다는 의미다. 이사회는 이와 함께 정석모 사업시너지본부장을 신임 사내이사 후보로 추천하고, 이희근 포스코 대표이사 사장을 기타비상무이사 후보로 올렸다. 이주태 미래전략본부장과 김기수 미래기술연구원장(그룹 CTO)은 사내이사로 재추천됐다. 지주사와 철강 사업회사 간 전략·실행 연결고리를 강화하면서도 핵심 경영진의 연속성을 유지한 셈이다. 자본정책 측면에서도 기존 기조를 재확인했다. 이사회는 자사주 2%(약 6351억원) 소각을 의결했다. 이는 2024년 7월 발표한 '3년간 총 6%, 매년 2%씩 자사주 소각' 계획의 일환이다. 포스코홀딩스는 이를 통해 약 1조7176억원 규모의 3개년 주주환원 정책을 완수한다는 방침이다. 글로벌 경기 둔화와 보호무역주의 강화 속에서도 주당 1만원의 기본배당을 유지하겠다는 방침도 재확인했다. 대규모 투자와 업황 변동성이 공존하는 환경에서 배당·소각을 병행하겠다는 메시지로 지주사 체제 3년차를 맞아 자본시장 신뢰를 관리하겠다는 의도로 해석된다. 추천된 사내외이사 후보들은 내달 24일 열리는 정기주주총회를 거쳐 공식 선임될 예정이다. 선임 이후 이사회는 사외이사 7명, 사내이사 4명, 기타비상무이사 1명 등 총 12명 체제로 재편된다.
2026-02-20 15:56:34
반도체 경쟁 축, '장비'에서 '공정 내부 물류'로…세미콘서 확인된 '자율주행 로봇' 전환 [이코노믹데일리] 반도체 경쟁의 무게중심이 장비 성능을 넘어 '공정 내부 물류' 자동화로 이동하고 있다. 서울 강남구 코엑스에서 열린 '세미콘 코리아 2026' 전시장에서는 노광·식각 등 핵심 장비뿐 아니라 자율주행 로봇(AMR) 기반 물류 자동화 솔루션에 대한 문의가 이어졌다. 부스를 찾은 관람객들은 제품 설명을 듣거나 협업 가능성을 타진하며 발길을 멈췄다. 12일 기자가 찾은 스마트팩토리·공정 자동화 솔루션 기업 인아텍 부스에서는 협동로봇과 자율주행 로봇을 결합한 복합 자동화 모델이 전시돼 있었다. 이동형 플랫폼 위에 로봇 팔을 탑재해 자재 이송과 작업을 동시에 수행하는 구조다. 단순 운반을 넘어 공정 간 작업 일부를 흡수하는 형태로 진화한 모습이다. 인아텍 관계자는 "기존에는 바닥에 마그네틱을 깔아 고정 경로로 움직이는 AGV(무인운반차) 방식이 많았지만 이제는 라이다와 3D 카메라로 현장을 인식하는 SLAM(동시 위치추정 및 지도작성) 기반 AMR로 대부분 전환되고 있다"며 "공정 변경이 잦은 반도체 라인에서는 유연성이 핵심"이라고 설명했다. 이어 "로봇 한 대를 납품하는 개념이 아니라 상부 모듈 구성, 회피 주행, MES(제조실행시스템) 연동까지 포함한 턴키 솔루션을 제공한다"며 "협동로봇과 결합하거나 고객사 맞춤형으로 구성하는 수요가 늘고 있다"고 말했다. 과거 생산라인 내 자재 이송은 고정형 인프라 중심이었다. 그러나 미세공정 고도화와 제품 다변화로 공정 재배치 주기가 짧아지면서 인프라를 고정하는 방식은 비용·유연성 측면에서 한계가 드러났다. 이에 따라 공정 구조 변화에 맞춰 동선을 재설정할 수 있는 AMR이 대안으로 부상하고 있다는 분석이다. 특히 AMR을 MES(제조실행시스템) 등 상위 소프트웨어와 연동해 실시간 생산 흐름에 맞춰 이동 경로와 작업을 조정하는 방식은 단순 '운송 자동화'를 넘어 데이터 기반 공정 관리 영역으로 확장되고 있다. 공정 장비 사이를 연결하는 '보이지 않는 인프라'가 생산성의 새로운 변수로 자리 잡는 셈이다. 업계에서는 반도체 경쟁 구도가 단위 장비 성능을 넘어 공정 전체를 얼마나 유기적으로 연결하느냐로 이동하고 있다는 진단이 나온다. 공정 병목이 장비가 아닌 이송 구간에서 발생하는 사례가 늘면서 내부 물류 최적화가 수율과 직결되는 구조가 됐기 때문이다. 인아텍 관계자는 "2017년 이후 스마트팩토리 수요가 본격화되면서 로봇을 활용한 자동화 영역을 지속적으로 확대해왔다"며 "이제는 로봇 한 대를 공급하는 수준이 아니라 협동로봇과 AMR을 결합하고 고객사 공정 환경에 맞춰 통합 설계하는 단계로 진화하고 있다"고 말했다. 이어 "반도체를 비롯해 생산라인을 운영하는 제조 현장 전반에서 유연성과 데이터 연계가 핵심이 된 만큼 공정 구조 변화에 대응하는 자동화 솔루션을 고도화해 나갈 계획"이라고 덧붙였다.
2026-02-12 17:25:41
국산 AI 반도체, 데이터센터 넘어…'온디바이스'로 제조 현장 노린다 [이코노믹데일리] AI(인공지능) 경쟁 해법으로 대규모 데이터센터 확장보다 '온디바이스 AI'를 제조 현장과 제품에 적용하는 전략이 한국의 현실적 강점으로 제시됐다. 13일 여의도 국회의원회관 제2세미나실에서 열린 '국회 인공지능 포럼'에서는 AI 확산의 무게 중심이 변화하고 있다는 데 공감대가 형성됐다. 초거대 모델이나 서버 인프라 경쟁을 넘어 제조업 전반에 AI를 적용해 제품 가치와 생산성을 동시에 끌어올리는 방향으로 전략 전환이 필요하다는 인식이다. 김용석 가천대학교 반도체교육원장은 "아날로그에서 디지털로 전환하던 시기 한국은 제조 현장에 기술을 빠르게 적용하며 경쟁력을 확보했다"며 "지금의 AI 전환 역시 제조업에 어떻게 적용하느냐가 승부처"라고 말했다. 김 원장은 AI 적용 방식으로 두 가지 축을 제시했다. 그는 "첫째는 제품 자체에 AI 칩을 탑재해 차별화 가치를 높이는 것이고 둘째는 제조 공정에 AI를 적용해 생산성을 끌어올리는 것"이라며 "이 두 가지를 동시에 잡을 수 있는 핵심 기술이 온디바이스 AI"라고 강조했다. 이어 "온디바이스 AI는 네트워크를 거치지 않고 기기 내부에서 연산을 수행하기 때문에 저전력·보안·지연 시간 측면에서 제조 현장과 물리적 환경에 적합하다"고 설명했다. 온디바이스 AI는 최근 로봇·자율주행차 등 이른바 '피지컬 AI' 확산과도 맞물린다는 평가다. 김 원장은 "행동하는 AI 시대에는 로봇이나 자동차에서 연산을 담당하는 머리가 중요해진다"며 "그 역할을 하는 것이 바로 온디바이스 AI 반도체"라고 말했다. 그는 "제조업 강국인 한국은 이를 실제 제품과 공정에 적용해 반복적으로 검증할 수 있는 환경을 갖고 있다는 점이 강점"이라고 덧붙였다. 다만 국산 AI 반도체가 기술 개발에만 머물 경우 시제품 단계에서 정체될 수 있다는 우려도 제기됐다. 김 원장은 "칩을 만들어도 써주지 않으면 프로토타입으로 끝난다"며 "세트 기업과 제조 기업이 국산 칩을 일정 부분이라도 꾸준히 채택해야 다음 세대 기술로 이어질 수 있다"고 지적했다. 기술 경쟁력 이전에 '적용 경험'이 축적돼야 산업으로 성장할 수 있다는 취지다. 업계에서는 이번 포럼을 계기로 한국 AI 전략의 무게 중심이 데이터센터 투자 경쟁에서 제조업 기반 온디바이스 AI 확산으로 이동할 수 있을지 주목하고 있다. 온디바이스 AI를 단순한 반도체 기술이 아닌 제조 경쟁력 강화 수단으로 연결할 수 있을지가 향후 AI·반도체 정책의 관건이 될 것이란 평가다.
2026-01-13 15:43:49
자동차 넘어 기술 기업으로…현대차그룹 '자율주행·로봇 실증' 본격화 [이코노믹데일리] 현대자동차그룹이 올해를 기점으로 자동차 제조 중심의 사업 구조에서 기술 기반 산업군으로 영역을 확장한다. 완전자율주행이나 로봇 양산을 조기에 전면에 내세우기보다, 실제 차량과 제조 현장에서 기술을 검증하고 데이터를 축적하는 데 역량을 집중하는 전략이다. 자율주행 SDV 페이스카와 휴머노이드 로봇 실증은 현대차그룹이 그리고 있는 차세대 성장 곡선의 방향을 가늠할 분기점이 될 전망이다. ◆ SDV 페이스카로 방향 튼 자율주행 전략 현대차그룹은 자율주행 경쟁의 초점을 단순한 기술 시연에서 대규모 적용을 위한 '기반 구축'으로 옮기고 있다. 올해 하반기 투입을 예고한 SDV(소프트웨어 정의 차량) 페이스카는 판매를 전제로 한 신차가 아니라, 자율주행과 차량 소프트웨어 체계를 실제 도로 환경에서 검증하기 위한 실증 플랫폼에 가깝다. 외형이나 차급의 변화보다 차량이 구동하는 방식 자체를 혁신하는 데 초점이 맞췄다. SDV 페이스카는 고성능 차량용 컴퓨팅 시스템과 통합 전자·전기 아키텍처를 기반으로 설계된다. 기존처럼 기능별 제어기가 분산돼 작동하는 구조가 아니라, 차량 전반을 소프트웨어로 통합 관리하는 방식이다. 이 플랫폼 위에서 차로 유지와 고속도로 주행 보조, 차로 변경 보조 등 레벨 2+ 수준의 자율주행 기능이 구현된다. 비록 운전자의 개입을 전제로 한 주행 보조 단계지만 핵심은 기능 그 자체보다 이를 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있는 '유연한 구조'를 갖추는 데 있다. 현대차그룹이 SDV 페이스카를 통해 확보하려는 것은 완성된 자율주행 결과물이 아니라 '대규모 실차 데이터'다. 다양한 도로 환경과 교통 상황에서 축적되는 주행 데이터는 자율주행 알고리즘 고도화와 차량 운영체계(OS) 안정성 검증의 핵심 자산이 된다. 이 같은 접근은 자율주행 경쟁의 패러다임이 변화하고 있다는 점과 맞닿아 있다. 과거에는 레벨 상향이나 특정 기능의 구현이 기술 경쟁의 핵심이었다면 최근에는 실제 주행 환경에서 얼마나 방대한 데이터를 안정적으로 축적하고 이를 반복 학습(Deep Learning)할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠올랐기 때문이다. 그룹은 SDV 페이스카를 통한 실증을 거쳐 오는 2027년 말 이후 양산차를 중심으로 레벨 2+ 자율주행 기술 적용 범위를 단계적으로 확대한다는 구상이다. 특정 차급이나 일부 모델에 한정하기보다 플랫폼을 공유하는 차량 전반으로 기술을 확산하는 구조를 염두에 두고 있다. ◆ 로보틱스도 실증부터… 현장 적용 전 단계에 역량 집중 로보틱스 분야에서도 현대차그룹의 전략은 '실증'에 방점이 찍혀 있다. 그룹은 CES 2026 미디어데이에서 보스턴 다이내믹스의 차세대 전동식 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'의 실물을 공개하고 제조 현장 적용을 고려한 로봇 전략을 제시할 계획이다. 이는 단순한 기술 쇼케이스를 넘어 실제 생산 환경과 유사한 조건에서 로봇의 실질적인 활용 가능성을 검증하는 단계다. 현대차그룹은 로봇을 별도의 미래 사업으로 분리하기보다 제조 경쟁력을 끌어올리는 핵심 기술 요소로 접근하고 있다. 반복 작업 보조와 작업자 안전 강화, 공정 효율 개선 등 현실적인 역할부터 단계적으로 적용 가능성을 점검하는 방식이다. 이는 로봇이 단기간에 생산 주체를 완전히 대체할 것이라는 급진적인 접근과는 거리가 있다. 반면 로봇 전략은 '소프트웨어 정의 공장(SDF, Software Defined Factory)' 구상과도 긴밀히 맞물린다. SDF는 설비와 로봇, 물류, 인력을 하나의 운영 시스템으로 통합 관리하는 개념이다. 공정을 물리적 설비 중심이 아니라 소프트웨어 중심으로 재구성함으로써 생산량 조정이나 공정 변경의 유연성을 극대화하겠다는 구상이다. 로봇은 이 시스템 안에서 필요에 따라 투입되고 역할을 부여받는 핵심 구성 요소로 기능한다. 현재 현대모비스 등 주요 부품 계열사를 중심으로 액추에이터, 센서, 제어 기술 개발이 병행됨에 따른 것으로 풀이된다. 자율주행과 로보틱스를 관통하는 현대차그룹의 공통 전략은 신기술을 조기에 출시하기보다, 실제 현장에서의 작동 여부를 철저히 검증하고 이를 반복 적용할 수 있는 '표준화된 구조'를 만드는 데 투자 방향을 맞추고 있다. 이는 자동차 판매 중심의 전통적인 성장 모델에서 벗어나 소프트웨어와 데이터, 자동화 기술을 축으로 한 새로운 수익 구조를 준비하는 과정으로 해석된다. 현대차그룹 관계자는 "신뢰성을 최우선으로 하는 데이터 기반 생산 체계를 토대로 AI 로보틱스, 부품, 물류, 소프트웨어 등 밸류체인 전반을 통합 관리할 것"이라며 "로봇 개발부터 학습, 운영까지 아우르는 종합 솔루션 제공자(Total Solution Provider)로 자리매김할 계획"이라고 말했다.
2026-01-01 08:08:00
산재 사망 다시 증가…건설·제조 현장 안전 관리 시험대 [이코노믹데일리] 올 한 해 산업 현장의 안전 지표가 다시 흔들리고 있다. 건설 현장과 제조업 사업장에서 대형 사고가 이어지며 산업재해 사망자 수가 증가세로 돌아섰다. 정부가 산업재해 근절을 주요 국정 과제로 내세웠지만 현장에서는 안전 관리의 한계가 반복적으로 드러났다는 평가가 나온다. 30일 업계에 따르면 지난달 울산화력발전소 해체 현장에서는 보일러 타워가 붕괴되며 작업 중이던 노동자 7명이 숨졌다. 사고 직후 추가 붕괴 우려로 현장 접근이 제한되면서 수습 작업은 사고 발생 8일 만에야 마무리됐다. 해체 공정 특성상 철제 자재와 잔해가 뒤엉킨 상태에서 작업이 진행됐던 것으로 전해진다. 한 달여 뒤에는 광주 도서관 공사 현장에서 철제 부재가 무너지며 4명의 사망자가 발생했다. 앞서 4월 경기 광명에서는 포스코이앤씨가 시공 중이던 신안산선 현장이 붕괴돼 1명이 숨졌고 2월에는 경기 안성에서 현대엔지니어링이 시공하던 교량 공사 중 사고로 4명이 사망했다. 대형 건설 현장에서 유사한 사고가 반복되면서 공정 관리와 안전 점검의 실효성을 둘러싼 지적이 이어지고 있다. 건설 현장 외 제조업 사업장에서도 인명 사고가 잇따랐다. 5월 SPC삼립 시화공장에서는 50대 노동자가 작업 중 기계에 끼여 숨졌고 한 달 뒤 충남 태안화력발전소에서는 홀로 작업하던 비정규직 노동자가 사고로 목숨을 잃었다. 부산 기장군 리조트 공사 현장에서는 화재로 6명이 숨졌고 이후 인허가 과정의 문제까지 드러나며 시공사 관계자와 공무원들이 수사 대상에 올랐다. 고용노동부에 따르면 올해 3분기까지 산업재해로 숨진 노동자는 457명으로 집계됐다. 이는 지난해 같은 기간보다 14명 늘어난 수치다. 통계 작성 이후 감소 흐름을 보이던 산재 사망자 수가 다시 증가한 것은 2022년 이후 처음이다. 정부는 그간 중대재해 예방을 위해 감독 강화와 제도 정비를 추진해 왔다. 그러나 현장에서는 작업 일정 압박과 공정 복잡성 인력 관리 문제 등이 여전히 안전 확보의 걸림돌로 작용하고 있다는 지적이 나온다. 특히 해체 공사나 대형 토목 공사처럼 위험도가 높은 작업에서는 사전 점검과 공정 관리의 중요성이 다시 부각되고 있다. 산업 현장의 안전 문제는 단기간에 해소되기 어렵다. 사고 원인 분석과 책임 규명과 함께 현장 관리 체계의 실질적 개선이 병행돼야 한다는 목소리가 나온다. 감소세를 이어가던 산재 사망 통계가 다시 상승한 올해는 산업 현장의 안전 관리가 다시 시험대에 올랐음을 보여주는 한 해로 기록될 가능성이 크다.
2025-12-30 09:54:37

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