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장병탁 교수 “피지컬 AI는 한국의 기회…제조업 강점 살려야” [2027 테크퀘스트]
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범용 로봇 지능 개발·현장 실증 확대 제언…“로봇 학습이 핵심”  한국의 제조업 경쟁력이 피지컬 AI 시대의 새로운 성장 동력이 될 수 있다는 전망이 나왔다. 제조 현장에서 축적한 데이터를 로봇 학습에 활용하고 실제 산업 현장에 적용하는 것이 글로벌 경쟁의 핵심이라는 분석이다. 장병탁 서울대학교 컴퓨터공학부 교수는 22일 서울 여의도 중소기업중앙회에서 열린 ‘2027 테크 퀘스트(TECH QUEST)-AI LIVE 2027’ 기조연설에서 “한국은 LLM 분야에서 놓친 기회를 피지컬 AI에서는 잡을 수 있다”며 제조업 기반과 고품질 현장 데이터의 중요성을 강조했다. 이투데이는 창간 20주년을 맞아 이날 행사를 개최했다. 피지컬 AI는 현실 세계를 인식하고 판단해 실제 행동까지 수행하는 기술이다. AI가 문서와 이미지를 생성하는 단계를 넘어 도구를 사용하는 에이전틱 AI, 물리적 노동을 수행하는 피지컬 AI로 발전하고 있다는 설명이다. 장 교수는 “지금까지 AI는 컴퓨터 안에서만 작동했지만 피지컬 AI는 현실 세계로 나오기 시작한 것”이라며 “제조업을 비롯한 전통 산업에 들어와 인간의 일을 대신하는 방향으로 변화하고 있다”고 말했다. 핵심 기술로는 비전·언어·행동 모델(VLA), 로봇 파운데이션 모델(RFM), 월드 모델을 제시했다. VLA는 시각 정보와 언어 지시를 행동으로 연결하고, RFM은 하나의 AI 모델로 다양한 로봇과 작업을 수행하도록 한다. 월드 모델은 행동 이후 발생할 상황을 예측하는 기술이다. 로봇 개발 방식도 프로그래밍 중심에서 학습 중심으로 바뀌고 있다. 장 교수는 “지금 로봇을 만드는 방법이 완전히 바뀌었다”며 “사람이 작업을 시연하면 로봇이 이를 데이터와 경험으로 축적해 학습한다”고 말했다. 장 교수는 한국의 경쟁력 확보 방안으로 범용 로봇 지능 개발과 제조 현장 데이터의 연계를 제시했다. 제조기업이 실제 작업 환경과 데이터를 제공하고 로봇 개발기업이 이를 기술 개발에 활용하는 협력 구조가 필요하다는 설명이다. 그는 피지컬 AI 경쟁력이 단순한 로봇 개발을 넘어 현장 데이터 축적과 지속적인 학습에 달려 있다고 강조했다. 장 교수는 "좋은 행동 데이터가 경쟁력의 핵심으로 로봇을 가르치는 일이 새로운 직업이 될 수도 있다"며 "데이터는 로봇의 경험이며 경험의 다양성은 지능의 범위를 결정한다"고 말했다. <저작권자 ⓒ 이투데이 무단전재/재배포 금지>
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