"인공지능(AI)은 늦었지만 산업 AI는 기회... 제조업·AI 경쟁력 동반 제고"

“인공지능(AI)은 늦었지만 산업 AI는 아직 기회가 있다”

글로벌 인공지능(AI) 패권 경쟁이 심화하는 가운데 한국은 축적한 제조 분야 데이터 기반으로 산업 AI를 선도할 잠재력이 충분하다는 분석이 나왔다. 정부는 제조 혁신과 더불어 AI 경쟁력 강화를 위해 산업 AI 분야 성공사례 확보에 투자를 확대한다고 밝혔다.

산업통상자원부가 17일 서울 중구 대한상공회의소에서 개최한 '산업 AI 전략(M.A.P : Manufacturing AI Policy)세미나: 제조혁신의 미래를 설계하다'에서 전문가, 정부 관계자는 한국의 AI 경쟁력의 핵심으로 산업 AI를 지목하고 육성 전략·계획을 논의했다.

기조 발표에 나선 장영재 KAIST 산업·시스템 공학과 교수(다임리서치 대표)는 “한국 AI의 미래는 산업 AI”라고 강조했다.

장 교수는 “아쉽게도 생성형 AI에서 우리가 주도권을 갖긴 힘든 상황으로 이미 글로벌 대형기업이 이미 선점효과를 보고 있다”면서 “이런 상황에서 한국의 최적 전략은 AI와 산업 도메인 지식을 합쳐서 새로운 시장을 창출하는 것”이라고 설명했다.

산업부에 따르면 생성형 AI는 빠르게 발전하고 있으나, 제조 현장의 AI 도입 사례는 많지 않다. 기업의 AI 활용 비율은 2017년 1.4%에서 2023년 6.4%까지 증가하는 데 그쳤다. 산업별 AI 도입률을 보면, 정보통신(25.7%), 금융·보험(15.3%) 분야와 대비해 제조업(3.9%)은 매우 낮은 수준이다.

장 교수는 “AI와 산업 도메인의 결합은 성공 가능성이 높다. 많은 기업이 비즈니스 모델 발굴에 어려움을 겪고 있는데 산업 AI가 새로운 탈출구로 작용할 수 있다”며 한국이 AI 원천기술은 부족하지만 산업 AI 전략 성공 가능성은 높다고 평가했다. 그 근거로 대만의 TSMC를 예로 들었다. 설계 능력 없이 제조 능력만으로 막대한 부가가치를 내는 것처럼 제조 도메인 지식을 바탕으로 새로운 서비스 모델을 제시할 수 있다고 내다봤다.

이와 관련해 “현재 국내 자동차, 이차전지 기업의 제조 현장은 과거와 달리 400대 이상이 로봇이 현장에서 제품을 나르고 제조한다”면서 “각 유닛이 충돌하지 않고 최적 동선으로 이동할 수 있는 운영 솔루션을 국산화했고 이를 통해 당초 12개월로 예상한 공장 구축 기간을 3개월로 단축한 사례 등 성공사례가 풍부하다”고 소개했다.

장 교수는 “낮은 인건비와 대량 생산체계로 시장을 선점하는 중국의 전략이 이미 주요 산업 분야에서 통했다”면서 “이런 상황에서 우리나라가 산업의 경쟁우위를 확보하려면 제조 현장을 AI 활용의 대규모 테스트베드로 활용하는 동시에 중견·중소기업 대상 AI 도입에 필요한 인프라·기술 등 정부 지원이 필요하다”고도 당부했다.

고상미 산업부 과장은 산업 AI 관련 정부 투자 방향·계획을 발표했다.

고 과장은 “제조 특화형 AI로 산업 경쟁력을 강화한다는 게 정부의 주요 정책 방향”이라면서 “도메인에 특화한 데이터, 인재, 생태계, 인프라를 지원해 산업 AI 경쟁력을 높일 계획”이라고 설명했다. 이어 AI접목을 통해 제조공정·제조혁신 성공사례를 만드는 민관합동프로젝트 '선도 프로젝트' 추진을 언급하며, 지난해 26개에 이어 올해 60개 프로젝트를 지원할 계획임을 밝혔다.

이승렬 산업부 산업정책실장은 △생산가능인구 감소 △생산성 정체 문제 △관세전쟁으로 인해 글로벌 공급망 불안정에 이겨낼 산업 경쟁력 혁신 해법으로 산업 AI 전략에 주목했다.

이 실장은 “초기 원천기술 개발에서 뒤처지더라도 산업 AI 분야에서 창조적 응용, 수요자 맞춤형 최적화에 강한 우리 산업계의 경쟁력을 발휘할 수 있다”라며 “기업이 필요로 하는 산업 특화 AI모델과 산업 AI 에이전트를 구축해 산업 현장을 지능화·자율화하는 데 주력하겠다”고 말했다.

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출처: 전자신문(클릭)