중국, 피지컬 AI 데이터 생산·확보에 ‘올인’…“한국도 시급” 작성일 11-09 45 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">중국, 휴머노이드 로봇 데이터 공장까지 구축<br>한국, AI허브 의존…실시간·심층 데이터 부족</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="PTIhw4zthc"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4d17c82bdb3d8d6f69e0ec21992d483477769583bdebf67b7d97414e3a1084aa" dmcf-pid="QHvyIx9UCA" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="중국 로봇 스타트업 애지봇의 바퀴형 휴머노이드 로봇 ‘위안정A2-W’. 연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/09/dt/20251109135750405qzsf.png" data-org-width="500" dmcf-mid="6AV4BhEoTk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/09/dt/20251109135750405qzsf.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 중국 로봇 스타트업 애지봇의 바퀴형 휴머노이드 로봇 ‘위안정A2-W’. 연합뉴스 </figcaption> </figure> <p contents-hash="20d993419ef7f8a8d5599130b3273640be917d76525552efed1d6195d103b6ec" dmcf-pid="xXTWCM2uhj" dmcf-ptype="general"><br> 네이버 등 국내 테크 기업과 여러 대기업들이 향후 피지컬 인공지능(AI) 분야에 힘을 쏟겠다고 밝힌 가운데 중국이 피지컬 AI용 데이터 생산·확보에 사활을 걸고 있는 것으로 나타났다. 중국은 이미 휴머노이드 로봇과 자율주행 모빌리티 분야에서 한국보다 크게 앞서 나가고 있다.</p> <p contents-hash="ef1e59ffe1fa4246e7a77c29f1d43e496cd368c106ac57f42c2d344d6cf0a040" dmcf-pid="yJQMfWOclN" dmcf-ptype="general">피지컬 AI 데이터는 대형언어모델(LLM) 학습용 데이터보다 수급이 어렵다. 한국도 비전 센서, 동작·제스처, 로봇 제어· 상호작용, 시뮬레이션 및 공간 데이터 등 피지컬 AI 기술 고도화에 필수적인 데이터 확보가 시급하다는 지적이 나온다.</p> <p contents-hash="b6cd950739b64ffe288340d69e3441b5e3f6aa4aa82359a4a61b70f7f459717f" dmcf-pid="WixR4YIkva" dmcf-ptype="general">9일 한국지능정보사회진흥원(NIA)의 ‘중국이 주도하는 AI·휴머노이드 로봇 산업 현황’ 보고서에 따르면 중국의 로봇 전문가들은 데이터 기반의 학습·훈련과 AI 모델 고도화에 집중해 휴머노이드 로봇 기술의 글로벌 우위를 유지하고 있다.</p> <p contents-hash="0d1d330818a951621ea28031a3978ca83c3d8817567000fdd69c4c357c802513" dmcf-pid="YnMe8GCEWg" dmcf-ptype="general">텐센트 투자로 명성을 얻은 휴머노이드 로봇 스타트업 애지봇은 상하이에 대규모 데이터 수집 공장을 구축하고 고품질 실세계 데이터를 생성해내고 있다.</p> <p contents-hash="f86bb5607bdffcdb4821c728afb190d4e07c44c7488868dbaf3f80889ff8460b" dmcf-pid="GLRd6HhDyo" dmcf-ptype="general">애지봇은 지난 2023년 상하이에 세운 데이터 수집 공장에 로봇 약 100대를 투입해 인력 200명과 함께 하루 3만∼5만 건의 데이터를 축적한다.</p> <p contents-hash="39dce073269c1b237d5c81f9648f20ce5d2fe5127fb8f435a06f988573daeb0d" dmcf-pid="HoeJPXlwhL" dmcf-ptype="general">애지봇은 실세계 데이터를 포함한 오픈소스 데이터셋 ‘애지봇 월드’를 지난해 공개했는데 엔비디아가 휴머노이드 로봇 개발용 파운데이션 AI 모델 ‘아이작 그루트 N1’ 학습에 쓴 실세계 데이터 80%는 이 데이터셋에서 얻었다는 조사 결과도 있다.</p> <p contents-hash="4ad1f51bb4d59d22d8d3667e26e6724b546882d8bcbf6dc9cdd6f07b88ba45a6" dmcf-pid="XgdiQZSrCn" dmcf-ptype="general">보고서는 “중국에서 휴머노이드 로봇 활용이 늘어나고 특히 제조 부문 공장으로 확산되면 실제와 합성 데이터를 포괄한 피지컬 AI 학습용 데이터 수집에 가속이 붙을 전망”이라며 중국 정부는 나아가 수많은 공장의 작업을 휴머노이드 로봇이 수행하는 ‘신 산업혁명’을 꿈꾼다고 분석했다.</p> <p contents-hash="d64db22666a24005167289e04b7b95b4d7b92675840a6b6ed1a85a3cd33f9664" dmcf-pid="ZaJnx5vmli" dmcf-ptype="general">중국 정부는 제조, 교육, 상업·서비스, 의료·재활, 부동산 관리 등 9개 분야에서 고품질 데이터를 확보하기 위해 병원·학교·커뮤니티 등 공공시설을 중심으로 데이터 수집과 실증 실험장을 제공한다.</p> <p contents-hash="e2fe17416a2357caa88bfc075186b96d10aeee8e36a6eafcbc4e724c62c3e57d" dmcf-pid="5NiLM1TslJ" dmcf-ptype="general">데이터뿐 아니라 관련 인재 보유에서도 우위가 있다.</p> <p contents-hash="cf1c7155be2c9754ca12d9361a753721800b47921ebbad0c37e44efd2e33d277" dmcf-pid="1jnoRtyOWd" dmcf-ptype="general">지난해 중국 대학의 로봇 관련 전공 재학생 수는 58만 명을 넘었고 이는 전 세계 로봇 관련 전공자의 42%를 차지했다.</p> <p contents-hash="634b32df29ba104c69e691d4232ebcee540a2d8a74529f6a15e1dc5f9d830300" dmcf-pid="tALgeFWIle" dmcf-ptype="general">국내의 피지컬 AI 고도화를 위한 데이터 확보는 아직 기초적인 수준에 머물러 있다.</p> <p contents-hash="069351b33aa1109bdfc2abb97bfaa9ba88d67088418be713a37fdc58f5f9977c" dmcf-pid="FbU7tknQhR" dmcf-ptype="general">한국지능정보사회진흥원의 ‘피지컬 AI 글로벌 동향 및 대응 전략’ 보고서는 정부가 운영하는 AI 학습용 데이터 개방 사이트 ‘AI 허브’가 국내 로보틱스·자율주행 연구 및 서비스 개발에 활용될 수 있는 기초 인프라를 제공하고 있지만, 환경의 다양성·국제 호환성에서 제한적이고 실시간 데이터도 부족한 상황이라고 지적했다.</p> <p contents-hash="7f785b1675d239f50a2a236350edd0f474370c7b8028d812afa3b8316ff14b6d" dmcf-pid="3KuzFELxCM" dmcf-ptype="general">보고서는 자율주행·로봇·헬스케어 산업 현장에서 필요한 로봇 행동 데이터, 센서·환경 데이터 등 심층 데이터셋의 단계적 구축과 개방이 필요하다며 구축된 데이터는 항만·공항·병원·스마트 건물 등 거점의 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 환경과 연계돼야 한다고 강조했다.</p> <p contents-hash="e62d8417841b157eb074ea48a05ed5a4d854c381eb75426f74f7b0f830497c0e" dmcf-pid="097q3DoMhx" dmcf-ptype="general">아울러 센서·로봇·AI 플랫폼 간 상호 운용성에 주목해 정부가 표준화 컨소시엄을 구성하고 안전·상호운용·데이터 품질을 통합 관리에 나설 것을 주문했다.</p> <p contents-hash="ee4b42cd75bd2f18daf87f937d57c70f8e8bc7e6d8db14a93b1a1c05586435c9" dmcf-pid="p2zB0wgRhQ" dmcf-ptype="general">임성원 기자 sone@dt.co.kr</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털타임스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 '이강달' 박아인, 기생→달이 고모 탈바꿈 美친 서사…연기 찢었다 11-09 다음 검색·메신저 회사 이미지 벗는다...네카오, AI 에이전트 플랫폼 시동 11-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
