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[IT뉴스]"피지컬AI, 반짝하고 끝날 기술 아냐"…정부 "끈질기게 지원"

온카뱅크관리자

2026-08-25 18:37:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">한국피지컬AI협회 세미나…과기정통부 "장기전으로 준비해야”<br>"휴머노이드가 전부 아냐"…제조·물류·의료 등 전 산업으로 확산<br>데이터·월드모델·현장 실증 집중…"한국에도 글로벌 선도 기회"</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="0LxHqg1yHT">
          <p contents-hash="98e8d36e49135bf8ebdc90d55a9a5771d3d6ab7622015d531e298565f965cf96" dmcf-pid="pae5Kj3GGv" dmcf-ptype="general"><br> </p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c96938abcb79c8f84367d29342cddc5e4593266a32f701239bd5b9c27fe53c94" dmcf-pid="UNd19A0HHS" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스] 심지혜 기자 = 송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 25일 한국피지컬AI협회가 개최한 ‘K-피지컬AI 기술 자립으로 여는 대한민국 산업 생태계 대전환’ 세미나에서 발표했다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/25/newsis/20260825183154242mflp.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="FjtjlBEoXW" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/25/newsis/20260825183154242mflp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [서울=뉴시스] 심지혜 기자 = 송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 25일 한국피지컬AI협회가 개최한 ‘K-피지컬AI 기술 자립으로 여는 대한민국 산업 생태계 대전환’ 세미나에서 발표했다.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="020eff928ba2bfab1baeed21d64216dcc684e3e0cdd20c831e5227ab78131932" dmcf-pid="ujJt2cpXtl" dmcf-ptype="general"><br> [서울=뉴시스]심지혜 기자 = "피지컬 인공지능(AI)은 단기적으로 불타올랐다가 사그라드는 영역이 아니다. 정부에서도 끈질기게 지원하고 육성하겠다."</p>
          <p contents-hash="5f352278dc4984aa745d90ca83d1004aca8ef7ad29da7d45205c3e46b6266504" dmcf-pid="7AiFVkUZZh" dmcf-ptype="general">송창종 과학기술정보통신부 디바이스AX혁신팀장은 25일 한국피지컬AI협회가 개최한 ‘K-피지컬AI 기술 자립으로 여는 대한민국 산업 생태계 대전환’ 세미나에서 이같이 말했다.</p>
          <p contents-hash="41276b6513bc030a9bec5c075faa3ac4fce9ad1fa853f910d1f15f3444207a88" dmcf-pid="zcn3fEu55C" dmcf-ptype="general">송 팀장은 피지컬AI가 아직 기술적 해법이 정립되지 않은 초기 단계인 만큼 단기 성과에 집중하기보다 데이터와 범용 모델, 현장 실증 등에 대한 장기적인 투자가 필요하다고 강조했다.</p>
          <h3 contents-hash="7122a9975cad31259a4f75ea8b779b7a390bf1c6c80d184dccdec18966afb9e0" dmcf-pid="qkL04D71YI" dmcf-ptype="h3"> 기존 로봇 넘어 전 산업으로…"한국 선도 기회"</h3>
          <div contents-hash="b84578f3c77780202eb6b013c37b9a3b6ac6ffbf732eb3d1fd79521e93744137" dmcf-pid="BEop8wztZO" dmcf-ptype="general">
            피지컬AI는 제조 분야에만 국한된 기술이 아니다. 제조뿐 아니라 유통·물류·서비스·의료 등 거의 모든 분야와 관련된 범용 기술로, 과거 산업혁명 시대의 기계나 디지털 시대의 컴퓨터처럼 파급력이 크다는 설명이다.
          </div>
          <p contents-hash="f3160ebf4b35ad8c820eb54cbd273c7a8706743938eb1b045827161b54c7f9c3" dmcf-pid="bDgU6rqF5s" dmcf-ptype="general">송 팀장은 "피지컬AI는 기존 로봇과 다르다"며 "기존 로봇은 통제 가능한 환경에서 반복 작업을 자동화하는 기계였다면, 피지컬AI는 다양한 하드웨어를 활용해 다양한 작업을 수행하는 방향으로 확장되고 있다"고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="33290ddae8abe9a1559df4174d3925c9e5ecbf6bd680c82a8ec4b88903f9ee46" dmcf-pid="KwauPmB35m" dmcf-ptype="general">이어 기존 로봇 산업에서 한국이 높은 활용도에 비해 국산화율은 낮았다는 점도 짚었다. 그는 "우리는 로봇을 굉장히 잘 활용하는 나라였지만, 활용은 잘했어도 잘 만들어내지는 못했다"며 "피지컬AI 시대에는 낮은 국산화율을 그대로 방치해서는 미래를 양보할 수 없다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="04eba07005f23e429f36881e30c2df7b4a8c4d6fa1f55cb948f9de38dde0c2a1" dmcf-pid="9rN7Qsb0Xr" dmcf-ptype="general">피지컬AI 시대에는 하드웨어뿐 아니라 이를 운용하는 AI 소프트웨어를 자체적으로 확보하는 것도 중요하다고 봤다. 송 팀장은 "피지컬AI 시대에는 하드웨어는 굉장히 다양하겠지만 이를 운용하는 두뇌는 공통"이라며 "AI 소프트웨어의 내재화가 반드시 필요하다"고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="61f6e092975ea8d3bdc607a686579936937f98774e5cd164d2476845c75c3ebf" dmcf-pid="2XSMc5J65w" dmcf-ptype="general">미국과 중국이 피지컬AI 주도권을 확보하기 위한 경쟁에 나서고 있지만, 아직 피지컬AI가 초기 단계라는 점에서 한국에도 기회가 있다는 게 과기정통부 판단이다.</p>
          <div contents-hash="4232d30915286726991bf8b06239f807aa208cbe2bae6a0df1d6b93928eaf5ae" dmcf-pid="VZvRk1iPGD" dmcf-ptype="general">
           송 팀장은 "우리나라는 제조를 포함한 다양한 분야의 현장과 거기에서 나오는 귀중한 데이터, 우수한 AI 기업과 AI 인력들이 있다"며 "이러한 역량을 잘 결집한다면 우리에게도 글로벌 선도 기회가 존재한다"고 말했다.
           <br> 
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c1f5f9a6ae41b0b500a773324837f2d5838b5eca437b9a01c1339c218f259a48" dmcf-pid="f5TeEtnQtE" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="[서울=뉴시스] 정병혁 기자 = 25일 서울 여의도 국회에서 열린 'K-피지컬AI 기술 자립으로 여는 대한민국 산업 생태계 대전환' 토론회에서 트로센로보틱스의 로봇팔이 작동시연을 하고 있다. 2026.08.25. jhope@newsis.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/25/newsis/20260825183154398koin.jpg" data-org-width="720" dmcf-mid="341NhqkLGy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/25/newsis/20260825183154398koin.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            [서울=뉴시스] 정병혁 기자 = 25일 서울 여의도 국회에서 열린 'K-피지컬AI 기술 자립으로 여는 대한민국 산업 생태계 대전환' 토론회에서 트로센로보틱스의 로봇팔이 작동시연을 하고 있다. 2026.08.25. jhope@newsis.com
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="db1825591e12234c02b441ca46f9e5bc11728860c23c0cedf13d76fb90dac1b0" dmcf-pid="41ydDFLxtk" dmcf-ptype="general">
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          </div>
          <h3 contents-hash="cde6e15113c10572656c915918a9bb619cecf33c3063f83d30b83a4812601ab9" dmcf-pid="8tWJw3oMYc" dmcf-ptype="h3"> "LLM보다 피지컬AI 더 어려워"…정부, 데이터·모델 장기 지원 </h3>
          <div contents-hash="c349369b0197bcf765862046ecbad97d5393ce479e8397e6f389ba3901a5c28a" dmcf-pid="6FYir0gRZA" dmcf-ptype="general">
            피지컬AI는 아직 기술 개발 초기 단계로, 모델 구조와 학습에 필요한 데이터 구성 등 여러 기술적 과제가 남아 있다. 글로벌 빅테크들도 다양한 방식을 시도하며 기술 개발을 이어가는 단계인 만큼 장기적인 연구개발과 투자가 필요하다는 설명이다.
          </div>
          <p contents-hash="294f0081642dbcbec243cf08897dadd87e6d1a72aeaba8113fe0f835b97c8623" dmcf-pid="P3GnmpaeHj" dmcf-ptype="general">송 팀장은 "LLM도 어렵지만 피지컬AI는 훨씬 더 어렵다"며 "LLM은 매개변수를 키우거나 데이터를 늘리고 GPU를 더 많이 쓰면 성능이 높아지는 스케일링 법칙이 작동하고 있지만, 피지컬AI는 제약을 극복하기 위한 최적의 구조가 아직 확정돼 있지 않다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="5839fbab7b17349c31b4ff5f8074dd2f56f8bb9fa1eaec6e81e0c074fdb441ee" dmcf-pid="Q0HLsUNdGN" dmcf-ptype="general">이어 데이터 확보도 주요 과제로 꼽았다. 피지컬AI에는 움직임과 물리적 값을 결합한 데이터가 필요하지만 관련 데이터 축적량이 부족하고, 촉각이나 청각 등 어떤 정보를 함께 활용할지에 대해서도 연구가 진행 중이다.</p>
          <p contents-hash="323768050f10b800771507432a201cde37640fcd3fc26f3b0b876475b87ef903" dmcf-pid="xpXoOujJHa" dmcf-ptype="general">송 팀장은 "몇 년 전까지만 해도 전혀 인류가 모아보지 않은 데이터"라며 "피지컬AI가 제대로 작동하기 위해 어떤 데이터들을 결합해야 하는지, 촉각이나 청각을 결합해야 하는지에 대해서도 아직 정리가 돼 있지 않은 상태"라고 진단했다.</p>
          <p contents-hash="6e1bd3d3672751384550c03c345eadc21555e9e1690c76600b69ebb5a6d764fd" dmcf-pid="yjJt2cpXHg" dmcf-ptype="general">과기정통부는 범부처 협업을 통해 실제 산업 현장에서 피지컬AI 학습 데이터를 확보하고, 실제로 얻기 어려운 데이터는 월드모델을 활용한 합성데이터로 보완할 계획이다. 특히 작업에 실패한 뒤 성공적으로 복구하는 과정처럼 실제 환경에서 확보하기 어려운 데이터를 만들어 활용하고, 관련 데이터를 모은 데이터 라이브러리도 구축할 예정이다.</p>
          <p contents-hash="c2aab24cfe2ad7f65567d0b6e60e5f2cf3eb0c5884d02d64578b6ebe3a682444" dmcf-pid="WAiFVkUZGo" dmcf-ptype="general">세계 최고 수준의 범용 피지컬AI 모델 개발도 추진한다. 송 팀장은 "우리나라의 자본 규모에서는 개별 기업이 실패 경험을 누적해서 감당하는 게 쉽지 않다"며 "생태계 단위에서 실패 위험을 분산하고 정부도 다양한 시도를 할 수 있도록 연구개발(R&amp;D) 체계로 지원하고자 한다"고 말했다. </p>
          <p contents-hash="336beb5aec36b9db26f55d5c9a3511bcb2eb06e54ff7760f35272076b35ab1d2" dmcf-pid="Ycn3fEu5YL" dmcf-ptype="general">현장에서 데이터를 확보해 다시 모델을 고도화하는 ‘데이터 플라이휠’ 구축도 추진한다. 과기정통부는 올해 8월부터 전북과 경남에서 제조 분야 선도 실증을 진행하고 있다. 완성된 모델을 현장에 적용하는 방식이 아니라 일정 수준까지 개발된 모델을 먼저 적용하고 여기에서 나오는 데이터를 다시 모델 고도화에 활용한다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="2afcc1318b392983fd30f4f5edb8ce27d1acfb2c7487422ed3464b4d832288ef" dmcf-pid="GhD9JS4q5n" dmcf-ptype="general">박태완 과기정통부 국장은 "피지컬AI는 제조뿐 아니라 돌봄과 국방 등 일상 곳곳으로 확산될 것"이라며 "기획재정부와 산업통상부, 중소벤처기업부 등 각 부처의 피지컬AI 관련 사업 예산도 반영되고 있다"고 말했다.</p>
          <p contents-hash="e5c775b7203a9677032d0d4c6db59d70f56df94597fc01caafcf7ab868d980a3" dmcf-pid="Hlw2iv8BZi" dmcf-ptype="general">이어 "월드모델 개발과 전북·경남 선도 프로젝트 같은 기회를 활용해 기업들이 발전할 수 있는 동력이 되도록 하겠다"며 "피지컬AI 1강이 말뿐이 아니라 실현될 수 있도록 최선을 다하겠다"고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="a5cbb6caf09234527b8d9b7d4cee7e54e79d66d934e9a0b52f37eafa7f700d6a" dmcf-pid="XSrVnT6bZJ" dmcf-ptype="general"><a href="https://www.newsis.com/?ref=chul" target="_blank">☞공감언론 뉴시스</a> siming@newsis.com </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 뉴시스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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