[메가경제=양대선 기자] 해외뿐만 아니라 국내 주요 기업들도 피지컬 AI(Physical AI) 도입에 사활을 걸고 있다. 그러나 산업 현장에서는 AI 학습에 필요한 실제 현장 데이터 부족으로 특정 공정에 국한된 '단기종 자동화' 수준에 머물러 있고 데이터 축적의 고비용 구조와 로봇·작업자 간 충돌 위험 등 안전성 미흡 문제는 실제 일반 공정 및 스마트공장 등 실제 현장 내 피지컬AI 기반 로봇 플랫폼 도입율이 약 10% 미만으로 머물게 하는 현실적인 장벽이 되고 있다.
이러한 한계를 극복하기 위해 디지털트윈 기술을 활용한 ‘다기종 협업 AI로봇 플랫폼’이 해법으로 부상하고 있다. 디지털트윈 환경에서 실제 환경과 동일하게 구현되고 고품질 행동 데이터를 생성·학습함으로써 데이터 부족 문제를 해결하고 중견 기업의 진입 장벽을 낮추는 것이 핵심이다. 해당 플랫폼의 기술 개발은 다중제어 기술을 가속화하여, 다기종 로봇 간의 유기적 협업과 안전성을 동시에 확보하는 결정적 분기점이 될 것으로 전망된다.
글로벌 시장의 인공지능 전환에 대응하기 위해서는 무엇보다 오차율 2~3% 이하의 고정밀 디지털트윈 환경 구축이 필수적이다. 가상 시뮬레이션을 통해 실제 현장에서 수개월이 소요되던 학습 데이터 확보 기간을 단축하고, 공공데이터 등을 활용한 고품질 데이터 체계를 구축해야만 경쟁력을 확보할 수 있기 때문이다. 이러한 기술은 협동 로봇, 사족 로봇, 드론 등 개별 로봇 단위의 다중제어/협업을 넘어 공정 최적화를 통한 스마트 공정 개선을 가능케 한다. 결과적으로 산업 현장에 즉시 투입 가능한 '완성형 자율주행, 다기종 협업 기반 피지컬 AI 로봇 플랫폼'을 완성하는 필수 관문이 될 전망이다.
현재 본 플랫폼은 디지털트윈과 로봇 제어 기술이 정밀하게 결합된 ‘피지컬 AI 통합 로봇 플랫폼’의 고도화 단계에 진입했다. 이미 다수의 기업 및 공공기관을 대상으로 디지털트윈 기반 통합 관제 시스템을 보급하며 현장의 기술적 난제들을 해결해 왔으며, 이 과정에서 축적된 데이터를 바탕으로 가상과 실제 환경 간의 오차 범위를 실무 적용 가능한 수준으로 극복하는 성과를 거두었다.
기술적 진화 측면에서는 기존의 단기종 로봇 제어를 넘어, 서로 다른 제조사와 규격을 가진 이기종 로봇 간의 협업 시험 단계를 성공적으로 통과했다. 특히 다기종 로봇의 유기적인 다중 제어를 구현하기 위해 ‘노드(Node) 기반 로봇 제어 프로그램’과 ‘실시간 데이터 정규화 미들웨어’ 기술을 전격 도입했다.
이는 각기 다른 로봇 언어와 데이터를 표준화된 통신 체계로 통합하여 실시간 제어 효율을 극대화하는 핵심 기술로, 현재 단계별 실증을 통해 플랫폼의 완성도를 높이고 있으며, 이를 통해 복잡한 산업 현장에서도 중단 없는 다기종 협업이 가능한 기술적 토대를 마련했다.
향후 본 플랫폼은 중대재해처벌법 대응이 시급한 제조·건설 현장과 고독성 물질 취급 공정을 중심으로 보급을 본격화한다. 국내에서는 GIS(지리정보시스템) 데이터와 연계된 고위험 사업장 대상 '안전 솔루션' 패키지를 우선 공급하고, 원격제어 및 실시간 모니터링 시스템을 통해 비상 상황 대응력을 높일 계획이다.
또한 협동 로봇, 사족 로봇, 드론 등의 개별 로봇 도입 시 로봇 간에 발생하는 기술적 불확실성을 해소하여 실증 데이터를 확보하고, 국제 인증 취득을 통해 글로벌 제조 허브 시장을 공략한다. 하드웨어 판매를 넘어 데이터 분석을 결합한 모델로 수익 구조를 다각화함으로써, 2026년 글로벌 상용화 원년에 맞춰 피지컬 AI 시장의 ‘주요 선도 기업’으로 도약한다는 구상이다.
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