[2026 GGGF] 최재식 인이지 대표 "피지컬 AI가 제조업 생산 방식 바꾼다"

실가동 데이터·제조 인프라 韓 핵심 자산

최재식 인이지 대표(KAIST 석좌교수)가 '제조업과 피지컬 AI 결합 성패는'이라는 주제로 기조강연을 하고 있다. 2026.09.03[사진=유나현 기자 [e-mail]]

인공지능(AI)의 영역이 온라인을 넘어 실제 제조 현장으로 확장되고 있다. 데이터를 학습하고 답변을 생성하는 생성형 AI에서 한발 더 나아가 주변 환경을 인지하고 판단해 스스로 움직이는 '피지컬 AI'가 제조업의 새로운 경쟁력으로 부상했다.

최재식 인이지 대표 겸 카이스트 김재철 AI 대학원 석좌교수는 3일 서울 중구 더플라자호텔에서 열린 '제18회 착한 성장, 좋은 일자리 글로벌포럼(2026 GGGF)'에서 제조 현장으로 확장되고 있는 피지컬 AI의 성장 가능성을 강조했다.

최 대표는 피지컬 AI를 구현하는 두 가지 축으로 로봇과 제조업을 꼽았다. 최근 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 한국이 소프트웨어와 AI, 제조 역량을 토대로 글로벌 피지컬 AI 시대를 이끌어갈 것이라 언급한 걸 예로 들며 국내 제조업이 가진 경쟁력에 주목했다.

최 대표는 "챗GPT로 대두된 생성형 AI와 에이전트를 거쳐 물리적 세계를 인지·판단·행동하는 피지컬 AI로 시스템이 진화하고 있다"며 "AI 학습을 위한 양질의 원료인 실가동 데이터와 이를 즉시 적용·배치할 수 있는 제조업 인프라가 한국의 핵심 자산"이라고 설명했다.

피지컬 AI의 핵심 축인 로봇은 고도화를 거듭하고 있다. 과거에는 로봇이 사람이 가르쳐준 동작을 반복하는 수준이었다면 최근에는 주변 환경을 인지하고 경험을 통해 동작을 학습하는 단계로 발전했다. 최 대표는 여기서 한발 더 나아가 목표를 이해하고 스스로 작업을 수행하는 범용 로봇으로 발전해야 한다고 설명했다. 이를 위해선 범용 AI 엔진과 대규모 학습 데이터, 고도화된 몸체가 하나의 폐루프(Closed Loop)로 작동해야 한다고 강조했다.

그는 "로봇이 생각하고 경험을 모아 행동하기 위해 가장 중요한 것 가운데 하나가 물리적인 행동을 위한 데이터를 수집하는 것"이라며 "피지컬 AI 가운데 낮은 수준의 인텔리전스는 현장에서도 많이 적용되고 있지만 조직 전체를 보는 고수준 인텔리전스는 아직 연구개발(R&D) 단계에 머물러 있다"고 말했다.

제조업의 AI 전환 과정은 자동차의 자율주행 발전 단계와 비슷한 구조로 진행될 것으로 전망했다. 운전자를 지원하는 레벨 1에서 부분자동화(레벨 2), 조건부 자동화(레벨 3)를 거쳐 완전자동화 단계로 발전하는 것처럼 제조 AI 역시 모니터링과 진단을 시작으로 제조 과정의 의사결정과 자동 실행을 거쳐 최종적으로 폐루프 기반의 자율 운영까지 발전할 수 있다는 게 최 대표의 설명이다.

제조 AI를 적용할 수 있는 분야로는 철강과 시멘트, 석유화학과 같은 중화학 분야를 거론했다. 최 대표는 "제조 과정에서 온도나 환경을 예측하는 형태로 물성 정확도는 95%, 에너지는 5% 절감하는 결과를 냈다"며 "적용 가능한 영역을 단계적으로 넓혀갈 필요가 있다"고 했다.