"AI가 챗봇 넘어 공장 로봇 직접 움직인다"…MS, '피지컬 AI' 자율제조 선언

한국MS, 30일 서울 코엑스서 '인더스트리 서밋' 개최

최강림 총괄 "AI 제조 5단계 '자율 실행' 진입"…2~3일 안 현장 로봇 이식

LG전자·도요타 등 현장 이식 성과…"권한 단계적 부여·사람 통제·복구 체계 필수"

[서울=뉴시스] 이주영 기자 = 30일 서울 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 인더스트리 서밋'에서 피지컬 AI 로봇 시연이 진행되고 있다. 사람이 '리더' 로봇팔을 움직이자 '팔로워' 로봇팔이 같은 동작을 따라 하며 AI 모델 학습에 필요한 데이터를 수집하고 있다. 2026.09.30. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]이주영 기자 = 인공지능(AI)이 사람의 질문에 답하고 업무를 보조하는 단계를 넘어 현실의 설비와 로봇을 직접 움직이는 단계로 진화하고 있다. 마이크로소프트(MS)가 단순 코파일럿 및 챗봇 단계를 넘어, AI가 스스로 판단하고 행동하는 자율 제조 체계를 본격화하겠다고 선언했다.

한국마이크로소프트(한국MS)는 30일 서울 강남구 코엑스에서 '마이크로소프트 인더스트리 서밋'을 열고 제조업의 AI 전환(AX) 미래 비전과 실전 전략을 공개했다.

이날 연사로 나선 최강림 한국MS 제조 및 모빌리티 총괄은 제조기업이 '자율형 기업'으로 진화하는 단계를 ▲연결 ▲보조 ▲최적화 ▲조율 ▲자율 실행 등 5단계로 제시하며, 글로벌 제조업이 여러 AI 에이전트가 현장을 제어하고 직접 작업을 완수하는 최종 '자율 실행' 단계에 접어들었다고 설명했다.

AI가 로봇 움직인다…MS가 그린 '피지컬 AI' 공장

MS가 밝힌 자율 실행의 핵심 축은 물리적 공간으로 확장된 '피지컬 AI' 기술이다. 컴퓨터 내부에서 정보를 분석하던 소프트웨어 AI가 물리 법칙을 이해하고 실제 설비와 로봇을 정밀 구동하는 아키텍처다.

 행사를 위해 방한한 애런 슈나이더 마이크로소프트 피지컬 AI 엔지니어링 부문 부사장(VP)은 "한때 로봇공학에서 꿈에 불과했던 역량들이 AI 기술과 만나 이제 현실이 되고 있다"며 "현장 데이터를 수집해 가상 공간에 '디지털 트윈'을 구축하고, 가상 환경에서 학습시킨 AI 모델을 실제 로봇에 이식한 뒤 다시 실전 데이터를 수집하는 완벽한 순환 구조를 구축했다"고 밝혔다.

MS는 데이터 수집부터 디지털 트윈 구축, AI 학습·검증, 현장 배포에 이르는 전 과정을 하나로 연동한 '피지컬 AI 툴체인'을 오픈소스로 공개했다. 슈나이더 부사장은 "이 툴체인을 활용하면 단 2~3일 만에 물리적 환경에서 모델을 학습시키고 실전 로봇 시나리오에 배포할 수 있다"고 강조했다.

슈나이더 부사장은 이날 현장에서 피지컬 AI의 학습 과정도 직접 시연했다. 두 대의 로봇팔을 각각 '리더'와 '팔로워'로 설정한 뒤 사람이 리더 로봇팔을 움직이자 팔로워가 같은 동작을 그대로 따라 했다. 이 과정에서 로봇의 관절 위치와 카메라 영상 등을 데이터로 기록해 AI 모델 학습에 활용한다.

학습을 마친 AI 모델을 적용하자 로봇은 사람의 조작 없이 카메라로 물체를 찾아 집어 들고 지정된 위치로 옮겼다. 슈나이더 부사장은 "리더-팔로워 방식은 실제 데이터를 수집하는 방법"이라며 "두 번째 시연에서는 학습된 AI 모델이 카메라로 물체를 감지해 집어 들고 제자리에 놓았다"고 설명했다.

숙련자 판단 AI로 옮긴다…LG전자·도요타 등 현장 적용

[서울=뉴시스] 이주영 기자 = 최강림 한국마이크로소프트 제조 및 모빌리티 총괄이 30일 서울 코엑스에서 열린 '마이크로소프트 인더스트리 서밋'에서 제조업의 인공지능(AI) 전환과 자율 실행 전략을 발표하고 있다. 2026.09.30. [email protected] *재판매 및 DB 금지

피지컬 AI와 AI 에이전트 도입은 이미 글로벌 제조 현장의 체질을 크게 바꾸고 있다.

실제 LG전자 HS사업본부는 AI 기반 데이터 분석 플랫폼 '차다(CHADA)'를 사용하고 있다. 기존에는 제품 기획자나 연구개발(R&D) 담당자가 전문 부서에 고객 피드백과 시장 데이터 분석을 요청한 뒤 결과를 기다려야 했지만, 현재는 현업 담당자가 직접 AI에 질문하고 분석 결과를 얻는 방식으로 업무가 바뀌고 있다.

최 총괄은 "현재 '차다 2.0'으로 AI 에이전트 기능을 확장하고 있다"며 "며칠 걸리던 일을 20분 미만으로 직접 처리할 수 있게 됐다"고 전했다.

해외 제조 현장에서도 AI 적용에 따른 성과가 나타나고 있다. MS가 도요타 인더스트리와 진행한 일본 공장 도장 라인 프로젝트에서는 약 400개 변수를 분석해 도장 품질에 영향을 미치는 요소를 찾아냈다. 이를 토대로 공정 조건을 최적화한 결과 도장 결함을 약 25% 줄였다고 MS는 설명했다.

노르웨이 화학기업 야라(Yara)의 공장에서는 디지털 트윈을 활용해 엔지니어링 효율을 약 50% 높이고, 설비 가동 중단 이후 문제를 해결하는 속도를 약 70% 개선했다.
               
다만 MS는 AI의 자율 실행 범위가 확대되더라도 '인간의 통제권'이 선행되어야 한다고 명확히 그었다.

최강림 총괄은 "AI에 처음부터 모든 권한을 맡기기보다는 최소 권한부터 단계적으로 부여하고 지속 관찰해야 한다"며 "돌발 문제 발생 시 AI의 실행을 즉시 중단 및 복구하고, 사람이 신속히 개입할 수 있는 안전 거버넌스 체계 구축이 필수적"이라고 강조했다.


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