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[데스크 칼럼]피지컬 AI 시대, 한국 제조업 생존 전략...로봇·제조업의 ‘학습 비용 구조’를 무너뜨리는 지식 이식 혁명

피지컬 AI는 제조업의 ‘재학습 비용 구조’를 붕괴시키는 기술 전환, 지식 이식 기술은 AI를 ‘경력직 노동자’로 진화시킴, 제조 경쟁력의 핵심은 하드웨어가 아닌 경험 데이터, 로봇 산업은 범용 플랫폼·서비스 중심 구조로 전환, 한국 제조업은 데이터·지식 이전 중심 정책 전략이 필요
윤진성 편집국장   |   송고 : 2026-01-27 13:48:18
AI 지식 이식 생성 이미지(사진=KAIST)  

 

AI가 더 이상 화면 속에 머물지 않고 공장과 로봇, 설비 속으로 들어오면서 제조업의 경쟁 규칙이 근본적으로 바뀌고 있다. 피지컬 AI(Physical AI)는 단순 자동화를 넘어, ‘경험을 학습하고 이전하는 능력’ 자체를 산업 경쟁력의 중심으로 끌어올리고 있다. 최근 KAIST와 고려대가 제시한 ‘지식 이식(Transferable Adaptation)’ 기술은 이 변화가 이론이 아니라 현실 단계에 접어들었음을 보여주는 상징적 사건이다. 지금까지 제조업과 로봇 산업에서 AI 도입이 확산되지 못한 이유는 기술 부족이 아니었다. 공정이 바뀌거나 설비가 교체될 때마다 AI를 처음부터 다시 학습시켜야 하는 구조적 비효율이 문제였다. 데이터 수집, 검증, 후학습(post-training)에 소요되는 시간과 비용은 대기업조차 부담이 컸고, 중소·중견기업에게는 사실상 넘을 수 없는 진입 장벽이었다. 디지털 공간에서는 감내 가능했던 방식이었지만, 물리 세계에서는 치명적이다. 공장은 AI가 익숙해질 때까지 멈춰주지 않기 때문이다.

 

TransMiter로 대표되는 지식 이식 기술은 이 구조를 근본적으로 뒤집는다. 한 공장에서 축적한 작업 경험과 판단 로직을 다른 로봇, 다른 라인, 다른 공장으로 이전할 수 있게 되면서 AI는 더 이상 ‘신입’이 아니다. 산업 현장에서 나타나는 변화는 분명하다.로봇 교체 시 재학습 비용 급감, 신공정 도입에 따른 세팅 시간 대폭 단축, 숙련공의 판단 패턴을 AI로 표준화·자산화 등. AI는 이력서가 누적되는 ‘경력직 노동자’로 전환되고, 기업의 경쟁력은 누가 더 많은 경험을 축적·공유했는가로 재편된다. 피지컬 AI 확산은 제조업 가치 구조를 바꾼다. 설비 성능이나 인건비가 아니라, 경험 데이터와 지식 패치가 핵심 자산이 된다. 다품종·소량 생산 체제에서 공정 전환에 즉각 대응할 수 있는 능력은 글로벌 경쟁에서 결정적 차이를 만든다. 이는 독일의 스마트팩토리, 일본의 로봇 산업, 한국의 반도체·자동차 제조업 모두에 동일하게 적용되는 구조 변화다. 제조 강국일수록 이 전환의 파급력은 크다.

 

로봇 산업 역시 변곡점에 서 있다. 특정 작업에 특화된 전용 로봇 중심 구조에서, 지식 패치만으로 역할을 바꾸는 범용 로봇 플랫폼 시대로 이동하고 있다. 로봇은 일회성 제품이 아니라 지속적으로 업데이트되는 서비스가 된다. 이는 로봇 산업의 경쟁 축을 하드웨어에서 소프트웨어·데이터 생태계로 이동시키며, 글로벌 주도권 싸움의 성격 자체를 바꾼다. 피지컬 AI는 단순한 기술 트렌드가 아니라 산업 정책의 방향 전환을 요구한다. AI 장비 도입이나 인프라 투자보다 중요한 것은 현장 경험 데이터의 축적, 공유, 이전을 가능하게 하는 제도와 생태계다. 공정 경험 데이터의 표준화 및 공동 활용 체계 구축, 중소 제조기업도 활용 가능한 지식 이식 AI 플랫폼 지원, 로봇·제조 데이터의 산업 자산화 전략 수립으로 향후 10년, 제조 강국의 지위는 누가 더 많은 ‘경험을 이전할 수 있는 국가’인가에 의해 결정될 것이다. 피지컬 AI는 선택이 아니라 생존의 문제다.

 

 

 

☞ 피지컬 AI·제조업 혁신 FAQ 

 

Q1. 피지컬 AI란 무엇인가요? 피지컬 AI는 로봇과 공장 등 물리적 환경에서 실제 작업을 수행하며 학습하는 인공지능으로, 제조 현장의 불확실성에 실시간으로 적응한다.

 

Q2. 피지컬 AI가 기존 제조업 AI와 다른 점은? 기존 AI는 공정 변경 시 재학습이 필요했지만, 피지컬 AI는 이전 경험을 다른 환경으로 이전해 학습 비용과 시간을 크게 줄인다.

 

Q3. ‘지식 이식’ 기술은 왜 중요한가요? 지식 이식 기술은 한 공장에서 학습한 AI 경험을 다른 로봇·라인·공장으로 즉시 전파해 제조업 AI 도입 장벽을 낮춘다.

 

Q4. 피지컬 AI는 제조 인력을 대체하나요? 대체가 아니라 숙련공의 판단을 표준화·확산해 생산성과 품질을 높이고 인력 부족 문제를 보완한다.

 

Q5. 피지컬 AI가 한국 제조업에 주는 의미는? 기계 성능보다 경험 데이터와 지식 패치 확보가 경쟁력이 되는 구조 전환으로, 향후 10년 산업 생존 전략의 핵심이다.

 


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