'피지컬 AI, 성능 경쟁에서 현장 배치 경쟁으로' 보고서
한국 기업들이 피지컬 AI 분야에서 모델 경쟁력이 취약한 만큼 고난도 제조 공정을 데이터 자산으로 빠르게 전환해야 한다는 목소리가 나왔다.
삼일PwC는 이 같은 내용을 담은 '피지컬 AI, 성능 경쟁에서 현장 배치 경쟁으로: 현장 배치가 데이터를 축적하고, 데이터가 기술 격차를 벌린다' 보고서를 발간했다고 28일 밝혔다. 보고서는 피지컬AI 생태계를 분석하고 국내외 시장 현황, 확산의 병목 원인 등을 알아보고 공급기업과 수요기업의 대응 방향을 제시한다.
보고서는 한국이 반도체 메모리 역량과 자동차·전자·조선 등 세계적인 제조 현장을 보유하고 있음에도 구동 부품과 범용 인공지능(AI) 모델 경쟁력이 상대적으로 취약하다고 분석했다. 이에 미국 모델·인프라, 중국의 저가 하드웨어와 경쟁하기보다 한국이 보유한 반도체·조선·배터리·자동차 등 제조 공정을 피지컬 AI 학습에 활용할 수 있는 데이터 자산으로 전환할 필요성이 있다고 설명했다.
이에 피지컬 AI 공급기업은 범용 모델이나 완제품 중심의 경쟁보다 특정 업종에 특화된 AI 모델, 정밀 로봇손과 촉각센서 등 희소 부품, 로봇 서비스형 모델(RaaS), 현장 운영 및 시스템 통합 역량에 집중해야 한다고 제언했다. 로봇 배치 과정에서 만들어지는 데이터 소유권과 활용 권한도 확보해야 한다고 강조했다.
수요기업은 핵심 데이터를 제공하는 주체로 역할을 전환해야 한다고 했다. 반복 작업과 같이 효과 검증이 쉬운 공정부터 도입하고 로봇 공급기업과의 계약 단계에서 운영 데이터의 소유권과 이용 범위, 모델 학습 및 제3자 제공 여부를 명확히 정해야 한다고 분석했다.
김정연 PwC컨설팅 파트너는 "피지컬 AI의 경쟁은 개별 모델과 로봇의 성능을 넘어, 실제 현장에서 얼마나 안정적으로 운영하고 지속적으로 고도화할 수 있는가로 확장되고 있다"며 "한국 기업들은 고난도 제조 현장을 전략적 자산으로 활용해 실세계 데이터를 축적하고, 이를 학습과 성능 개선으로 연결하는 선순환 체계를 구축해야 한다"고 강조했다.