[더팩트ㅣ세종=박병립 기자] 민관이 '제조업의 인공지능(AI) 대전환(M.AX)'을 위해 2030년까지 20조원을 투입한다. 이를 통해 100조원 이상의 경제적 부가가치를 창출하고 풀스택 AI 팩토리 세계 1위에 오르겠단 목표다.

산업통상부는 29일 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회'에서 이런 내용을 담은 '대한민국 제조업 대전환의 길-제조AI 2030 전략'을 발표했다.

정부는 △국가대표 데이터셋 120개, 초격차 제조 AI모델 36개 및 AI 에이전트 1200개, 제조 AI 인력 양성 3만명 등을 투입해 △국내 총생산(GDP) 90조원 증가, AI팩토리 수출 100억달러 등을 산출해서 △부가가치 100조원 이상 창출의 결과를 도출하겠단 구상이다.

이 과정에서 제조기업 생산성 향상 50%, 제조기업 AI활용률 40%, 풀스택 AI 팩토리 세계 1위도 이루겠단 목표다.

우선 정부는 우리 제조 역량에 인공지능(AI)을 결합한 제조AX로, 대한민국 제조업을 다시 한 번 세계 시장을 선도하는 핵심 성장동력으로 육성한다는 계획이다.

제조AI 관계부처 간 협업을 통해 △국가 차원의 핵심 제조데이터 관리·활용 체계 구축 △제조업에 특화된 AI모델 개발 △지역 제조AI 확산 등 3가지 핵심과제를 신속 추진한다.

제조AI는 제조 현장의 데이터·지식(Domain knowledge)과 AI 알고리즘을 동시에 이해해야 하는 어려운 영역인 만큼 기초→고도화→확산→생태계 조성 등 단계적·체계적으로 전략을 수립하고 이행할 계획이다.

제조AI 기초 단계에서는 제조데이터 수집, AI 모델·에이전트 개발 등 제조AX 확산 기반을 마련한다.

우수한 AI 모델·에이전트 개발에 필수적인 양질의 제조데이터를 수집하며, 은퇴를 앞둔 대한민국 제조명장(숙련 노동자)이 보유한 제조 암묵지(제조노하우)를 데이터로 변환·수집해 AI로 전환하기 위한 대규모 사업을 추진한다.

이렇게 모인 고품질 제조데이터는 국가에서 관리하는 제조AX 데이터 라이브러리에 집적하며, 라이브러리의 안전한 데이터 관리를 위해 표준화 및 암호화·비식별화 시스템을 설계·구축한다.

또 집적한 데이터를 바탕으로 특정 공정을 담당하는 경량 AI 모델부터 제조업 전체를 커버하는 큰 범용 파운데이션 모델에 이르기까지 다양한 표준모델도 단계별로 만들기로 했다.

제조AI 고도화 단계에서는 대형 제조AI 에이전트, 휴머노이드, 제조피지컬AI 등 제조AI 역량을 하나로 응축한 풀스택 AI팩토리 기술을 개발한다.

공장·제품 설계→검증·시생산→공장 운영(생산)→유통·물류 등 제조업 생산·경영활동 전반을 제어·관리하는 대형 AI에이전트를 개발한다.

제조 특화 휴머노이드 상용화를 위한 핵심부품 개발, 실증 사업 등도 확대해 나간다. 병행해 물리법칙을 연계한 AI 모델, 기기·로봇 간 연계, 저지연·고신뢰 통신 네트워크, 모델·에이전트·제어 등 전주기 융합보안기술 등 제조 피지컬AI 원천·기반 기술도 개발할 계획이다.

제조AI 확산 단계에서는 지역 기업의 AI도입을 지원할 지역산단별 M.AX 클러스터를 조성하고 이를 위한 산단별 실증 테스트베드, 엣지컴퓨팅센터 등 공용 인프라를 구축한다.

또 상생형 AI 스마트공장 사업 등을 통해 대기업 협력을 바탕으로 중소기업에 제조AX 방법론을 제시하고, AI팩토리의 수출산업화를 위해 해외 공장 구축 시, 진출 국가, 기업 특성을 고려한 지원 정책을 마련한다.

제조AI 생태계 조성 단계에서는 제조AX 민간투자 확대, 관련 전문기업 육성, 인력양성 등을 추진한다.

민간 투자를 촉진할 펀드·보증 등을 적극 활용하며 150조원 규모의 국민성장펀드 투자와도 적극 연계해 나간다.

제조AI 전문기업 육성을 위한 제조AX 인증 제도를 도입하는 한편, 제조AI 핵심기술 개발을 위한 석·박사 과정과 제조현장의 AI 확산의 주역이 될 현장재직자 교육 프로그램을 병행한다. 마지막으로 이를 체계적으로 추진하기 위한 법적 기반 구축 및 유관기관 간 협업을 강화할 방침이다.

김정관 산업부 장관은 "AI가 제조 현장에서 활용되기 위해서는 현장 데이터 기반 검증을 통해 정확한 추론 결과를 제공해야 한다"며 "산업부는 M.AX 얼라이언스를 통해 제조기업·AI 전문기업·대학·연구기관 등 다양한 주체들의 더 나은 의사결정을 지원함으로써 더 안전하고 효율적인 제조현장, 더 풍요로운 미래에 기여하겠다"고 말했다.

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