"국내 피지컬 AI 산업 키우려면 데이터 병목 현상 해결해야"

[아이뉴스24 설재윤 기자] 피지컬 AI 시대에 국내 로봇 산업이 글로벌 경쟁에서 뒤처지지 않으려면 데이터 수집 병목 현상을 해소하고 이를 통해 수익을 올리는 선순환 구조를 만들어야 한다는 제언이 나왔다.

이규빈 지스트(GIST) 인공지능연구소장은 24일 서울 여의도 국회에서 열린 '로봇기술의 발전과 대한민국 산업의 미래 국회 정책 토론회'에 참석해 "국내 산업의 고질적인 문제는 '데이터 병목 현상'"이라며 이같이 말했다.

이 소장은 "우리나라의 경우 기술 개발이 이뤄지더라도 새로운 환경에 투입되면 작업 성공률이 급격히 떨어지는데, 이는 현장 데이터 수집량이 부족해 기술 발전 속도를 뒷받침하지 못하기 떄문"이라고 설명했다.

이 소장은 데이터 수집 필요성을 테슬라의 사례를 들어 설명했다. 그는 "자율주행처럼 비교적 정형화된 영역에서도 승부를 가른 것은 장기간 축적된 운행 데이터였다"며 "자율주행은 피지컬 AI의 비교적 쉬운 버전에 불과하다"고 진단했다.

이어 "자율주행은 카메라 감지를 통해 조향각과 가속·제동을 조절하는 수준이지만, 더 높은 자유도를 구현해야 하는 로봇 AI는 훨씬 더 방대한 데이터를 필요로 한다"고 덧붙였다.

데이터 수집을 활성하기 위한 방안으로 △규제 완화 △인재 적기 배출 등을 제시했다. 특히 인재 양성을 위한 국가적 인프라 지원이 시급하다고 목소리를 높였다.

이 소장은 "로봇 장비가 워낙 고가이다 보니 국가 차원의 지원이 필수적이지만, R&D 예산 집행 절차가 지나치게 까다롭다"며 현장의 어려움을 토로했다.

이 소장은 결국 우수한 인재들이 로봇 산업으로 유입되게 하려면 '돈을 잘 버는 로봇 기업'이 나와야 한다고 역설했다.

그는 최근의 의대 쏠림 현상을 예로 들며 "현재 학생들이 의대에 가지 말라고 해도 의대로 향하는 것처럼, 로봇 분야에서도 막대한 수익을 창출하는 기업이 나타나면 인재들은 자연스럽게 이곳으로 모이게 될 것"이라고 설명했다.

결국 기술 개발과 데이터 수집이 기업의 실질적인 매출로 이어지는 생태계가 조성되어야 인재 양성과 산업 발전이라는 두 마리 토끼를 잡을 수 있다는 분석이다.