정부가 인공지능(AI)을 제조업 혁신의 핵심 동력으로 삼아 산업 대전환을 본격 추진합니다. 2030년까지 민관이 공동으로 20조 원을 투자하여 100조 원 이상의 경제적 부가가치를 만들어낸다는 초대형 구상입니다.
이번 프로젝트는 국가인공지능전략위원회와 관계 부처가 합동으로 수립한 ‘제조AI 2030 전략’을 바탕으로 가동됩니다. 인공지능이 실제 현장의 물리 현상과 공정을 스스로 판단하고 제어하는 ‘피지컬 AI’ 기술을 확보해 대한민국 제조업의 생존과 미래 경쟁력을 확보하겠다는 취지입니다.
출처 : JTBC
제조AI 2030 전략을 관통하는 3대 핵심 과제
국가 제조데이터 라이브러리 및 활용 체계 구축
정부는 부처마다 파편화되어 흩어져 있던 제조데이터를 안전하게 연계하고 통합 관리하는 인프라를 조성합니다. 강력한 보안 및 관리 시스템을 탑재한 ‘국가 제조데이터 라이브러리’를 주도적으로 구축할 계획입니다.
이 시스템은 데이터 자산 가치가 해외로 유출되거나 기업 간 이전 과정에서 훼손되지 않도록 철저한 국가 주도형 보안 체계 안에서 운영됩니다. 표준화와 암호화, 비식별화 시스템이 완비된 ‘제조AX 데이터 라이브러리’에 고품질 데이터가 집적됩니다.
제조업 특화 파운데이션 모델 및 풀스택 AI팩토리 개발
집적된 대규모 제조데이터를 토대로 특정 공정을 담당하는 경량 모델부터 제조업 전반을 커버하는 ‘제조AI 파운데이션 모델’을 개발합니다. 물리법칙 기반 AI 모델과 장비·로봇 간 연계 기술이 이 단계에서 고도화됩니다.
나아가 AI와 로봇이 긴밀하게 협업하여 스스로 공장을 자율 운영하는 플랫폼인 ‘풀스택 AI팩토리’를 완성합니다. 이를 단순한 내수용 시스템에 머무르게 하지 않고 글로벌 시장을 겨냥한 핵심 수출 산업품으로 체계적으로 육성할 방침입니다.
산단별 M.AX 클러스터 조성을 통한 지역 현장 확산
고도화된 제조AI 기술을 실제 산업 현장에 빠르게 뿌리내리기 위해 지역 산단을 중심으로 공용 인프라를 구축합니다. 국내 제조업 생산과 수출의 중추를 담당하는 산업단지를 혁신하는 ‘M.AX 클러스터’가 속도감 있게 조성됩니다.
이 클러스터에는 산단별 실증 테스트베드와 엣지컴퓨팅센터가 들어서게 됩니다. 중소기업과 지역 거점 대학을 연결하는 통로를 개설함으로써 상대적으로 인프라가 취약한 중소 제조 현장 전반의 AI 전환을 촉진합니다.
전개 단계별 4대 실행 계획과 예산 집행 타임라인
기초 및 고도화 단계의 핵심 사업
1단계 기초 과정에서는 제조데이터 수집과 에이전트 개발의 토대를 마련하며, 대한민국 제조명장의 ‘제조 암묵지(숙련 노하우)’를 데이터로 변환하는 대규모 사업을 병행합니다. 관련 예산은 올해 추가경정예산에 480억 원이 먼저 반영되었으며 내년 본예산에서 본격 편성됩니다.
2단계 고도화 과정에서는 대형 AI 에이전트와 휴머노이드, 제조 피지컬AI 역량을 집약하는 데 집중합니다. 제조 특화 휴머노이드 실증 현장은 지난해 10개소에서 올해 20개소 이상, 2027년까지 누적 100개소로 대폭 확대됩니다.
확산 및 생태계 조성 단계의 투자 인프라
3단계 확산 과정에서는 대기업과의 상생형 AI 스마트공장 사업을 확대하여 중소기업에 구체적인 제조AX 방법론을 제시합니다. 풀스택 AI팩토리의 글로벌 진출을 돕기 위한 전용 수출 지원 정책도 이 시기에 함께 마련됩니다.
마지막 4단계 생태계 조성 과정에서는 무려 150조 원 규모로 조성되는 ‘국민성장펀드’와의 연계 투자를 단행합니다. 기술 신뢰성을 검증하는 ‘제조AX 인증’ 제도를 도입하고 전문 인력을 양성하기 위한 법적 기반과 기관 간 협업 체계도 공고히 다집니다.
부처별 핵심 당부 사항 및 피지컬AI 원천기술의 중요성
제조 현장 물리 제어를 위한 피지컬AI 기술 확보
과기정통부는 제조AI가 단순히 공장 내부 전산에 단순 인공지능을 적용하는 하위 수준에 머물러서는 안 된다고 선을 그었습니다. AI가 제조 현장의 실제 물리적 현상과 복잡한 공정 흐름을 명확히 이해해야 합니다.
장비와 로봇을 스스로 판단하고 정밀 제어하기 위해서는 월드모델, 저지연·고신뢰 통신 네트워크, 온디바이스 컴퓨팅, 그리고 전주기 융합보안기술 등 ‘제조 피지컬AI 원천·기반기술’ 확보가 최우선 과제라고 강조했습니다. 정부의 대도약 메가프로젝트 인포그래픽을 담은 image_ae897d.png 파일에서도 반도체, 피지컬AI, AI데이터센터(AIDC)를 연결하는 국가 총력전 구조가 명확하게 시각화되어 있습니다.
현실 세계에서의 실질적 가치 창출과 중소기업 상생
산업통상부는 이번에 발표된 대책들이 탁상공론식 단순 보고서에 그치지 않고, 현실 산업 세계에서 실질적인 매출과 생산성 향상이라는 가치 창출로 이어져야 한다고 역설했습니다. 각 부처가 책임감을 갖고 과제를 신속히 이행해야 합니다.
중기부 역시 전체 제조기업의 99.6%라는 절대적인 비중을 차지하는 중소기업의 AX 전환이 성공해야만 대한민국 제조업 대전환이 완성된다고 짚었습니다. 대기업과의 상생 협력을 고도화하여 중소 제조 현장의 패러다임 전환을 전방위로 지원할 계획입니다.
자주 묻는 질문
Q1. 국가 제조데이터 라이브러리에 기업 데이터를 등록하면 기술 유출 우려가 없나요?
A1. 정부가 주도하여 구축하는 라이브러리는 기업의 핵심 자산인 제조데이터 보호를 최우선으로 설계되었습니다. 표준화 공정은 물론 암호화 및 비식별화 시스템을 이중으로 가동하고, 강력한 보안·관리 시스템을 탑재하여 해외 유출이나 무단 이전을 원천 차단하는 전산망을 적용합니다.
Q2. 숙련 노동자의 ‘제조 암묵지’를 데이터화한다는 것은 구체적으로 어떤 의미인가요?
A2. 은퇴를 앞둔 대한민국 제조명장들이 오랜 실무를 통해 몸으로 익힌 숙련된 제조 노하우와 미세 공정 제어 기술을 디지털 징표로 변환하는 사업입니다. 이 암묵적 지식을 정형화된 데이터와 AI 에이전트로 자산화하여 세대교체 시 기술 단절을 막고 AI 모델의 정밀도를 올리는 기초 기반으로 활용합니다.
Q3. 제조 특화 휴머노이드 로봇은 실제 어떤 산업 현장에 도입되어 실증을 거치나요?
A3. 제조 특화 휴머노이드는 로봇과 AI가 융합되어 인간의 노동을 보조하는 피지컬AI의 핵심입니다. 작년부터 이미 조선, 화학, 자동차 등 대한민국을 대표하는 7대 주력 업종 내 10개 현장에서 실사 테스트가 시작되었으며, 올해 20개소 이상을 거쳐 2027년까지 누적 100개소로 실증 무대를 대폭 확대합니다.