[더팩트ㅣ최문정 기자] 과학기술정보통신부가 제조업의 인공지능(AI) 전환을 가속화하기 위해 제조AI 파운데이션 모델 개발과 국가 제조데이터 라이브러리 구축에 나선다. 2030년까지 민·관이 20조원을 투자해 제조AI 생태계를 조성하고 경제적 부가가치 100조원 이상을 창출한다는 목표다.

과기정통부는 산업통상자원부, 중소벤처기업부, 국가인공지능전략위원회와 29일 청와대 영빈관에서 열린 '대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회에서 '대한민국 ‘대한민국 제조업 대전환의 길: 제조AI 2030 전략‘을 공개했다.

현재 미국과 중국 등 주요국은 AI를 활용한 제조 공정 혁신에 속도를 내고 있다. 한국 제조업은 생산인구 감소와 생산성 저하 등의 어려움을 마주하고 있다. 정부는 반도체·자동차·조선 등 세계적 제조 경쟁력과 축적된 산업 데이터를 활용해 제조AI 분야에서 돌파구를 마련하겠다는 전략이다.

정부는 제조AI 전환의 핵심 과제로 △국가 차원의 핵심 제조데이터 관리·활용 체계 구축 △제조업 특화 AI 두뇌인 제조AI 파운데이션 모델 개발 △지역 제조AI 확산 등을 꼽았다.

정부는 2030년까지 민관 합동으로 20조원을 투입해 제조데이터 확보와 제조AI 모델 개발, AI팩토리 구축, 지역 산단 확산, 전문기업 육성·인력양성 등을 추진한다. 정부는 이를 통해 제조AI 전환 기반을 마련하고 제조업에서 100조원 이상의 경제적 부가가치를 창출한다는 목표다.

특히 제조AI의 성능을 좌우하는 제조데이터를 국가가 직접 관리하기 위해 '국가 제조데이터 라이브러리'를 구축한다. 이를 통헤 주요 데이터의 해외 유출을 막고, 기업 간 데이터 공유·이전 시 특정 기업의 데이터 자산의 가치가 훼손되지 않도록 한다는 구상이다.

특히 제조명장의 제조 노하우도 데이터로 변환해 수집한다.

아울러 국가 제조데이터와 독자 AI 기술을 기반으로 제조업 전반에서 활용할 수 있는 '제조AI 파운데이션 모델'을 개발한다. 또한 물리법칙 기반 AI 모델, 제조공정 내 이종 장비·로봇 간 연계, 물류·공급망 최적화 등 제조피지컬AI 원천·기반 기술 등을 바탕으로 AI와 로봇이 협업해 자율 운영하는 지능형 공장인 풀스택 AI팩토리를 수출 가능한 상품으로 육성한다.

정부는 제조데이터와 제조AI 모델, 휴머노이드, 제조피지컬AI 등 제조AI 역량을 바탕으로 '풀스택 AI팩토리' 기술을 개발한다. 이는 AI가 생산·품질·물류 등을 스스로 최적화하고 사람의 개입을 최소화하는 공장 운영 체계를 뜻한다.

또한 공장·제품 설계부터 검증·시생산, 공장 운영, 유통·물류까지 제조업 생산·경영활동 전반을 제어·관리하는 대형 AI 에이전트를 개발한다. 실·가상 데이터와 암묵지로 학습된 제조 특화 휴머노이드 투입을 확대하고 액츄에이터, 로봇손 등 핵심부품을 개발해 상용화도 촉진한다.

확산 단계에서는 지역 기업의 AI 도입을 지원하기 위한 산업 단지 별 'M.AX(제조업의 AI 전환) 클러스터'를 조성한다. 산단 별로 실증 테스트베드와 엣지컴퓨팅센터 등 공용 인프라를 구축하고, 지역 제조기업이 제조AI를 실제 공정에 적용할 수 있게 지원한다는 방침이다.

중소기업 AX에도 속도를 낸다. 정부는 상생형 AI 스마트공장 사업 등을 통해 대기업 협력을 바탕으로 중소기업에 제조AX 방법론을 제시하고, AI팩토리의 수출을 위해 해외 공장 구축 시 상황에 맞춘 지원 방안도 고려한다.

재원 확보를 위해선 민간 투자를 촉진하기 위해 펀드·보증 등을 활용하고, 150조원 규모 국민성장펀드 투자와도 연계한다. 제조AI 전문기업 육성을 위한 '제조AX 인증' 제도를 도입하고, 제조AI 핵심기술 개발을 위한 석·박사 과정과 제조 현장의 AI 확산을 이끌 현장재직자 교육 프로그램도 추진한다.

정부는 이를 체계적으로 추진하기 위해 '산업디지털전환 및 인공지능 활용 촉진법'과 '중소기업 스마트제조혁신법' 개정을 추진하고, 유관기관 간 협업도 강화한다는 목표다.

배경훈 부총리는 "이번 제조AI 2030 전략은 지난해 10월 과기정통·산업·중기부가 제조 및 산업 AX를 위해 원팀으로 협력하기로 한 약속이 본격적인 실행전략으로 이어진 의미 있는 성과"라고 밝혔다.

이어 "제조AI는 단순히 공장에 AI를 적용하는 수준을 넘어, AI가 제조 현장의 물리현상과 공정 흐름을 이해하고 장비·로봇을 스스로 판단·제어하는 단계로 발전해야 한다"며 "이를 위해서는 제조데이터뿐만 아니라 물리법칙 기반 AI모델, 월드모델, 장비·로봇 협업 기반의 자율 공장 운영 플랫폼, 온디바이스 컴퓨팅, 전주기 보안기술 등 제조 피지컬 AI 원천·기반기술 확보가 필수적"이라고 말했다.

배 부총리는 "AI 핵심 기술 역량이 제조 분야와 결합해 제조 AI가 실제 현장에서 작동하는 기술로 이어지도록 적극 뒷받침하겠다"고 했다.

jay09@tf.co.kr