AI 요약
로봇의 핵심 경쟁력이 하드웨어에서 '똑똑한 AI' 소프트웨어로 이동함에 따라 한국 로봇 산업의 구조적 한계가 드러나고 있습니다. 과학기술정보통신부의 '2024년 기술 수준 평가'에 따르면 한국의 ICT·소프트웨어 기술은 미국과 1.7년의 격차를 보이지만, 중국은 이미 2018년에 한국을 추월하여 미국과의 격차를 0.9년까지 좁혔습니다. 미국은 테슬라의 FSD와 도조(Dojo) 슈퍼컴퓨터를 활용해 데이터-인프라-로봇(옵티머스)으로 이어지는 강력한 수직 계열화를 구축했으며, 중국은 전 세계 휴머노이드 생산의 80%를 장악하며 정부 주도의 '체화 지능' 육성에 박차를 가하고 있습니다. 반면 한국은 자체 피지컬 AI 모델과 표준 플랫폼이 부재해 기업들이 각자도생하는 양상을 보입니다. 전문가들은 이를 극복하기 위해 제조, 물류, 의료 등 산업 간 융합 수요를 뒷받침하는 수요 기반 응용 생태계 구축과 국가적 차원의 전략적 대응이 필요하다고 강조합니다.
핵심 인사이트
- 기술 격차 심화: 2024년 평가 결과, ICT·SW 분야에서 한국과 미국의 격차는 1.7년인 반면, 중국은 0.9년으로 줄어들며 2018년부터 한국을 앞지르고 있음.
- AI 및 로봇 경쟁력: AI 분야에서 한국은 미국의 80.6%(2.1년 격차) 수준이나 중국은 93.0%(0.9년 격차)에 도달했으며, 첨단로봇 분야에서도 중국(격차 1.3년)이 한국(격차 2.3년)보다 우세함.
- 중국의 하드웨어 패권: 중국은 세계 휴머노이드 로봇 생산의 80% 이상을 차지하고 있으며, 선전 등지에 수천 개의 부품사가 밀집한 완비된 공급망을 보유함.
주요 디테일
- 테슬라의 엔드 투 엔드(End-to-End) 방식: 정밀지도 없이 카메라 시각 정보만으로 판단하는 거대 신경망 시스템을 FSD에서 로봇 '옵티머스'로 그대로 이식하여 범용성을 확보함.
- 중국의 소프트웨어-하드웨어 결합: 바이두의 '어니봇'과 알리바바의 AI 기술이 유니트리(Unitree) 등 로봇 제조사의 하드웨어와 결합되어 실용적인 생태계를 형성함.
- 한국의 시도와 한계: 현대자동차그룹이 보스턴다이나믹스와 협력해 '이동 지능' 시스템을 구축 중이나, 국가 차원의 공통 로봇 OS나 표준 플랫폼이 부재하여 데이터 확보와 학습에 어려움을 겪음.
- 데이터 자원 확보의 중요성: 피지컬 AI의 핵심인 '상호작용' 학습을 위해 대규모 양질의 데이터 확보와 이를 처리할 슈퍼컴퓨터 등 인프라 구축이 필수적임.
향후 전망
- 수요 기반 생태계 조성: 로봇 생산 역량을 넘어 제조·물류·의료 등 다양한 산업에서 로봇이 활용될 수 있도록 제도적 기반과 실증 환경이 마련될 것으로 보임.
- 국가 차원의 전방위 지원: 반도체, 장비, 부품 등 기존 한국의 강점을 로봇 산업과 융합하여 산업 생태계 차원의 경쟁력을 강화하는 정책적 대응이 가속화될 전망임.