"우리나라가 LLM(거대언어모델)이나 텍스트, 이미지 데이터 축적 등에서는 30년 뒤졌다. 그러나 피지컬 AI는 이제 시작이다. 우리가 제조 데이터에 강점이 있는 만큼 데이터 팩토리에 더 투자해야 한다."
한국기계연구원이 7일 한국과학기술회관에서 ‘로봇, 피지컬 AI와 함께 내일의 산업생태계를 그리다’를 주제로 개최한 '2026 글로벌 기계기술 포럼'에서 장병탁 서울대 교수가 언급한 얘기다.
장 교수는 산업통상자원부 K-휴머노이드 연합 위원장을 맡고 있다.
이날 강연에서는 주로 피지컬 휴머노이드 AI의 정의와 로봇 및 AI 발전 속도와 변화상 등을 주로 언급했다.
이어 강연 막판에 데이터의 중요성을 강조했다. 경쟁력 병목은 모델보다 '좋은 행동 데이터'라며 데이터 플라이휠이 로봇 성능 격차를 만든다며 LLM에서 놓친 기회를 피지컬 AI에서 잡아야 한다며 마무리했다.
이어 주제 발표는 김민표 두산로보틱스 대표와 류석현 기계연구원 원장이 나섰다.
김 대표는 두산 로보틱스 미래 전략으로 휴머노이드를 꼽고, "휴머노이드를 만들어놓고, 무엇을 시킬지 고민하는 것이 아니라, 작업지능을 먼저 정하고 그에 맞는 몸을 만들어 가고 있다"고 말했다.
두산 로보틱스는 현재 협동로봇 단계에서 지능형 로봇 솔루션을 지나 오는 2028년 PoC(개념증명)를 목표로 산업용 휴머노이드를 개발할 계획이다.
두산로보틱스가 넘어야할 도전과제로는 데이터 확보난을 지적했다. 피지컬 AI는 LLM 연장선이 아니라, 별개의 문제라는 점과 LLM 데이터 보고는 인터넷인데, 이는 화석연료와 같은 한계 등을 지적했다. 결국 피지컬 AI에서 데이터를 얻는 문제가 아니라, 만드는 문제라는 것.
또 두 번째 도전 과제로는 시뮬레이터 데이터 한계(Sim to Real Gap) 등을 꼽았다. 작업 지능의 필요성과 시뮬레이션 데이터 한계를 넘어 서야 한다는 것.
이에 앞서 김 대표는 "현재 로보틱스 시장이 매출기준 전통 산업용 로봇시장 대비 협동로봇 시장이 10대 1이지만, 이는 조만간 반대가 될 것"이라며 "지난 20년간 SW는 디지털 안에서 가치를 만들었다면, 다음 20년 SW는 물리세계로 갈 것"이라고 예측했다.
류석현 원장은 ‘기계에서 지능으로–KIMM이 여는 피지컬 AI 시대’를 주제로 기계가 스스로 인식·판단·행동·학습하는 지능형 기계로 진화하는 미래와 피지컬 AI를 로봇·제조·에너지·환경·디지털 엔지니어링 분야로 확장하는 기계연 연구 비전을 소개했다다.
이날 강연에 앞서 기계연은 지난 4월 처음 공개했던 한국형 AI휴머노이드(V 0.5)의 업그레이드 버전(V 0.7) 4대를 선보여 관심을 끌었다.
박동일 기계연 첨단로봇연구센터장의 소개로 진행된 로봇 쇼 무대에서는 총 4대가 나와 각종 포퍼먼스를 선보였다. 아직은 완결성에서 다소 뒤쳐지지만, 끈 등 보조도구 없이 혼자서 국민체조를 하거나, 탈춤 추는 동작을 선보였다.
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박동일 센터장은 "휴머노이드를 전체 조직이 1년간 밤낮없이 힘들게 연구해 왔다. 그런데, 오늘 행사를 위해 어제 밤 로봇을 들고 들어와 12시간 만에 설치하고, 리허설 하는 것이 더 힘든 시간이었다. 결국 총 6대 시범이 예정돼 있었으나, 2대는 펼쳐 보이지도 못했다"고 아쉬워했다.
한편 이날 행사에는 조승래, 황정아 의원(이상 더불어민주당)과 윤경숙 과기정통부 기초원천연구정책관, 김영식 국가과학기술연구회 이사장, 권오남 한국과학기술단체총연합회장, 강대임 UST 총장, 강건용 두원공과대학교 총장, 오상록 한국과학기술연구원장, 신석민 한국화학연구원장 등이 참석했다.
