전주기 AX 통합 플랫폼 ‘OCTOPUS’로 산업 AI 혁신 앞당긴다   AI는 이제 로봇의 몸을 빌려 물리적 제조 현장에서 움직이기 시작했다. 글로벌 제조업은 산업현장이 자동화되는 인더스트리 4.0을 넘어 인간과 기술이 공존하는 인더스트리 5.0 시대로 진입하고 있다. 특히 올해 글로벌 빅테크 기업들이 앞다퉈 제시한 ‘피지컬 AI’는 AI가 물리적 세계를 직접 제어하는 시대의 도래를 알렸다. 제조업 디지털화의 중심도 변하고 있다. 과거 스마트 팩토리가 ‘연결’과 ‘자동화’를 중심으로 했다면, 현재의 자율제조는 ‘지능화’와 ‘자율 판단’으로 무게중심이 이동하고 있다. 유비씨(UVC, www.uvc.co.kr)는 전주기 AX(AI Transformation) 통합 플랫폼 ‘OCTOPUS’(옥토퍼스)를 통해 이러한 변화를 이끌고 있다.   유비씨 조규종 대표 8개 개별 솔루션을 하나로 통합한 전주기 AX 플랫폼 ‘OCTOPUS’ 유비씨는 2010년 설립 당시 기계와 로봇 간 데이터 통신 기술에 집중했다. 이후 3D 렌더링 엔진 기술을 결합하며 스마트 팩토리와 디지털트윈 솔루션으로 사업영역을 확장했다. 최근에는 이러한 역량에 AI 기술을 융합하며 제조 현장의 디지털 전환(DX)을 넘어 AI 전환(AX)까지 아우르는 전주기 통합 솔루션 OCTOPUS를 완성했다. OCTOPUS는 엣지(Edge), 데이터 허브(Data Hub), 트윈(Twin), 시뮬레이터(Simulator), AI 허브(AI Hub), 에이전틱 AI(Agentic AI), 피지컬 AI(Physical AI), 로봇 허브(Robot Hub) 등 8개 솔루션으로 구성된다. 8개의 개별 솔루션을 하나의 전주기 AX 플랫폼에 통합한 OCTOPUS는 이름 그대로 문어의 특징을 닮았다. 글월 문(文)자를 쓰는 문어는 예부터 ‘바다의 선비’로 불리던 똑똑한 생명체다. 문어의 지능적 두뇌는 스스로 학습하는 AI를, ▲ 유비씨 조규종 대표 예리한 눈은 정밀 모니터링을, 독립적으로 움직이는 8개의 팔은 분산지능을, 민감한 피부는 이상 감지를 상징한다. OCTOPUS는 8개 솔루션이 유기적으로 연결되어 데이터 수집-통합-시각화-검증–학습–예측–제어의 전 과정을 수행한다. 나아가 이를 다시 생산 계획에 반영하는 완벽한 순환 구조를 구현했다. 작동 방식은 다음과 같다. 현장의 엣지가 이기종 설비에서 데이터를 수집하면, 데이터 허브가 이를 AI가 학습할 수 있는 형태로 정제한다. 트윈은 실시간 3D로 현장을 시각화하고, 시뮬레이터는 반복 실험을 통해 최적의 조건을 탐색한다. AI 허브는 공정을 학습하고, 학습된 데이터를 바탕으로 에이전틱 AI가 24시간 자율 의사결정을 수행한다. 피지컬 AI는 로봇과 설비를 정밀 제어하고, 로봇 허브가 다수의 로봇을 통합 관제한다. 기존의 제조 IT·시뮬레이션·AI 솔루션은 전문 인력이 아니면 접근 자체가 어려울 정도로 진입 장벽이 높았다. OCTOPUS는 이 문제를 플랫폼 설계 단계부터 완전히 다르게 접근했다. 데이터 수집, 시뮬레이션, AI 분석, 디지털 트윈, 로봇 제어 등 각기 다른 카테고리로 분리되어 있던 기능들을 하나의 흐름과 하나의 화면, 하나의 언어로 통합한 것이다. 특히 LLM 기반 자연어 인터페이스를 적용해 “생산 라인을 한 대 더 늘리면 어떻게 될까?”, “이 공정에서 병목이 생기는 이유가 뭐지?” 등의 질문만으로 시뮬레이션과 AI 분석, 가상 검증 결과를 제시한다. AI 예측을 실제 설비제어까지 연결하는 M.AX 시대 많은 AI 솔루션이 데이터를 분석하고 예측 결과를 보여주는데 그친다. 그러나 진정한 제조 A I전환, 즉 ‘M.AX(Manufacturing AX)’를 실현하려면 AI의 판단이 실제 설비나 로봇의 동작으로 직접 이어져야 한다. 문제는 현장에서 AI가 내린 결정을 설비 제어에 바로 적용하는 것을 극도로 꺼린다는 점이다. 안전 문제, 예상치 못한 오작동에 대한 우려, 그리고 책임 소재에 대한 불안감 때문이다. 유비씨는 디지털 트윈과 피지컬 AI를 결합한 독자적인 아키텍처로 문제 해결에 나섰다. 가상 환경에서 AI 모델을 충분히 학습시키고, 수천 번의 시뮬레이션을 통해 안전성과 효과를 검증한 후에만 실제 현장에 적용하도록 설계한 것이다. 이를 통해 환경 변화와 예외 상황에도 흔들리지 않는 안정적이고 신뢰할 수 있는 자율 운영을 실현해 나간다. 유비씨 조규종 대표는 “AI가 브레인이라면 DT는 AI의 명령을 실질적으로 수행하는 중추 신경계다. 유비씨는 디지털 트윈 기반의 피지컬 AI 기업을 향해 나아가고 있다”고 설명한다. 이어 “제조업에서 AI 기반 디지털 트윈이 지금 가장 큰 가치를 만드는 분야는 제조·생산·물류 현장의 ‘협업’을 지능화하는 영역이다. 로봇이 혼자 똑똑해지는 것보다 더 어려운 건 로봇이 제조 설비와 함께 상황을 이해하고, 여러 로봇이 스스로 역할을 나누며, 필요하면 작업자와도 안전하게 함께 일하도록 만드는 일이다”라고 덧붙였다. 유비씨가 정의하는 피지컬 AI는 인지-계획-실행으로 이어지는 구조를 기반으로 한다. 물리적 환경과 설비 상태를 실시간으로 인지하고, 운영 목표와 제약 조건을 반영해 행동을 계획한 뒤, 이를 실제 로봇과 설비의 동작으로 실행하는 전 과정을 설계하고 있다. 이 과정에서 디지털 트윈은 피지컬 AI가 학습할 수 있는 합성 데이터(Synthetic Data)를 제공하는 핵심 환경 역할을 담당한다. 나아가 OCTOPUS 피지컬 AI 솔루션을 중심으로 자율제조 영역에서 사업을 확장하는 모습이다. 조 대표는 “국내 탑티어 로봇 제조사 두 곳과 협업을 통해 실제 제조 현장 적용이 가능한 피지컬 AI 기술의 실증과 고도화를 진행하고 있다”면서, “이를 통해 제조 AX 분야의 선도 기업으로 입지를 공고히 해 나갈 것”이라고 밝혔다.   ■ 캐드앤그래픽스 최경화 국장 kwchoi@cadgraphics.co.kr

개발 : Ansys 주요 특징 : 엔지니어링 프로세스를 하나로 연결하는 통합 시높시스–앤시스 워크플로 제공, 생성형 AI와 에이전틱 엔지니어링 기능으로 설계 탐색 가속/전처리 자동화/시스템 수준 인사이트 확보 지원, 확장된 디지털 트윈 역량 및 연결된 모델링 워크플로로 시스템 전반에 대해 리얼월드 기반의 인사이트 제공 강화 등 공급 : 앤시스 코리아   ‘앤시스 2026 R1(Ansys 2026 R1)’은 시높시스와 앤시스가 보유한 공학 역량을 결합해, 시높시스-앤시스 통합 기능을 본격적으로 선보인다. 앤시스 2026 R1은 시뮬레이션 AI 포트폴리오를 확장해 학습 효율을 높이는 AI 강화 트레이닝 제공과 함께 고급 AI 기능도 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 초기 개발 단계에서 시스템 수준 인사이트를 확보함과 동시에 물리 시험 의존도를 줄이며, 소프트웨어 중심 제품이 고도화되는 환경에서도 성능 최적화를 보다 효율적으로 추진할 수 있게 됐다.   ▲ 출처 : 시높시스   시스템 인지 엔지니어링의 미래를 가속하는 공동 설루션 앤시스 2026 R1은 시스템 복잡성 증가, AI 기반 제품 수요 확대, 그리고 산업 전반의 조기 검증 전환이 맞물리며 변화하는 엔지니어링 환경에서 새로운 흐름의 출발점이 될 것으로 전망된다. 시높시스는 이러한 변화에 대응하기 위해, 시높시스와 앤시스의 주요 기술을 연동해 하나의 통합된 시스템처럼 작동하도록 지원한다. 이를 통해 초기 설계 탐색을 가속하고 도메인 간 협업을 강화하며, 주요 산업 전반에서 더 깊은 인사이트를 제공하는 고효율 워크플로를 제시한다. 이번 앤시스 2026 R1에 포함된 신규 시높시스-앤시스 공동 설루션은 다음과 같다. 시높시스 VC 펑셔널 세이프티 매니저(Synopsys VC Functional Safety Manager, VC FSM)와 앤시스 메디니 애널라이즈(Ansys medini analyze)가 시스템 수준과 실리콘 수준 안전 분석을 연결하는 엔드 투 엔드 기능 안전 워크플로로 연동된다. 이를 통해 시스템 안전 엔지니어와 칩 안전 검증 엔지니어 간 협업이 간소화되며, 시스템부터 칩까지 추적성(traceability)이 자동화된다. 또한 도구 간 수작업 데이터 공유를 줄여 자동차 및 항공우주 안전 등 핵심 적용 분야에서 시간 절감 효과를 기대할 수 있다. 시높시스 퀀텀ATK(Synopsys QuantumATK)와 앤시스 그란타 MI(Ansys Granta MI) 플랫폼이 소재 워크플로로 통합되어 원자 스케일부터 엔터프라이즈까지 이어지는, 소재 발굴, 신소재 개발, 제조 공정 개선을 지원한다. 검증된 소재 물성치를 그란타 MI로 직접 내보낼 수 있어 소재 과학자와 설계 엔지니어 간 협업 효율이 높아진다. 또한 반복 가능하고 재사용 가능한 워크플로를 통해 정제되고 일관된 소재 레코드를 구축함으로써 초기 단계에서 성능 예측과 데이터 기반 의사결정을 지원한다. 시높시스 옵토컴파일러(Synopsys OptoCompiler)와 앤시스 루메리컬 FDTD(Ansys Lumerical FDTD)가 디바이스 수준 포토닉 설계와 고급 시스템 수준 광학 시뮬레이션을 연결하는 설계 워크플로로 통합된다. 또한 Verilog-A 모델 생성 자동화와 도구 간 광학 거동 일관성 확보를 통해 디바이스 설계자와 시스템 수준 포토닉 엔지니어 간 협업을 강화한다. 이를 통해 설계·시뮬레이션 환경 간 수작업 데이터 변환을 줄이고, 고도화된 포토닉 애플리케이션에서 시간 절감과 신뢰성 향상을 지원한다. 앤시스 스케이드(Ansys SCADE) 모델 기반 소프트웨어 개발 설루션에 더해, 시높시스는 제어 소프트웨어를 위한 테스트 자동화 설루션 TPT를 제공한다. SCADE는 안전 필수 소프트웨어 개발 환경을 제공하고, TPT는 테스트 생성·실행·분석을 자동화해 설계 반복을 가속하고 조기 검증을 강화하며 복잡한 제어 소프트웨어 품질 향상을 지원한다. 두 설루션을 결합하여 ADAS, 전동화 파워트레인, 비행 제어, 엔진 제어, 항공전자 등 미션 크리티컬 제어 시스템 개발에서 수작업 검증 부담을 줄이고 자동화 수준을 높일 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   AI 기반 디지털 엔지니어링으로 더 빠르고 스마트한 설계 반복 지원 앤시스 2026 R1은 생성형 AI와 에이전틱 기능을 도입해, 검증을 가속하고 설계 탐색을 확대하며 복잡한 워크플로의 자동화를 강화했다. 이를 통해 엔지니어링 팀은 개발 전체 과정에서 더 빠르고 스마트한 인사이트를 확보할 수 있다. 앤시스 지옴AI(Ansys GeomAI) 지오메트리 플랫폼은 생성형 AI 기반의 개념 설계 탐색을 통해, 지오메트리 콘셉트를 보다 창의적이고 효율적으로 빠르게 생성·평가·개선할 수 있도록 지원한다. 레퍼런스 설계로부터 직접 학습함으로써 초기 혁신을 가속하는 동시에, 엔지니어링 의도를 보존해 AI가 생성한 콘셉트가 예측 가능하고 신뢰할 수 있으며 후속 검증 단계로 자연스럽게 이어질 수 있도록 돕는다. 또한 메시 에이전트는 앤시스 메카니컬(Ansys Mechanical)에서 탐색적 사용으로 제공되는 신규 기능으로, 모델 전처리 과정에서 발생하는 메싱 실패 원인을 진단하고 해결하는 데 도움을 준다. 검증된 개선 절차를 기반으로 엔지니어를 안내해 자동화 전처리에 대한 신뢰를 높인다. 현재 초기 고객 평가 단계에 있는 ‘디스커버리 검증 에이전트’는 앤시스 디스커버리(Ansys Discovery)에 탑재돼, 수십 년간 축적된 공학 전문성을 바탕으로 문맥 정보와 산업 모범 사례를 활용해 설정 이슈를 선제적으로 식별한다. 이를 통해 엔지니어가 작업을 더 빠르게 진행하고 비용이 큰 실수를 줄이며, 초기부터 더 높은 성능의 설계를 만들 수 있도록 지원한다. 앤시스 2026 R1의 추가 AI 업데이트 사항은 다음과 같다. 앤시스 SimAI(Ansys SimAI) 시뮬레이션 플랫폼은 두 가지 제공 형태를 지원한다. 기존 제품인 앤시스 SimAI 프리미엄 SaaS와, 로컬 데이터 저장이 필요한 프로젝트를 위해 데스크톱 환경에서 사용할 수 있도록 설계된 앤시스 SimAI Pro가 포함된다. 앤시스 옵티스랭(Ansys optiSLang)의 SimAI 커넥터를 통해 학습 데이터 생성, AI 학습, 최적화 및 설계 스터디까지 엔드투엔드 워크플로를 구현할 수 있다. 앤시스 엔지니어링 코파일럿(Ansys Engineering Copilot)이 메디니 애널라이즈, 앤시스 모델센터(Ansys ModelCenter), 앤시스 록키(Ansys Rocky)에서 제공돼 사용자 인터페이스 내에서 지능형 AI 가이드 지원을 제공한다. 옵티스랭과 디스커버리 간 신규 통합으로 민감도 분석과 원클릭 최적화를 지원하는 AI-레디 워크플로가 제공된다. 이를 통해 엔지니어는 메카니컬, 플루언트 또는 앤시스 아이스팩(Ansys Icepak)에서 개념을 검증하기 전에, 초기 단계에서 더 빠르게 설계 대안을 탐색할 수 있다.   ▲ 출처 : 시높시스   리얼월드 디지털 트윈으로 시스템을 연결하고 성능 최적화 앤시스 2026 R1에서 확장된 디지털 트윈 혁신은 물리적 프로토타이핑 이전 단계에서 사용자들이 더 깊은 리얼월드 인사이트를 확보할 수 있도록 지원한다. 앤시스 트윈AI(Ansys TwinAI)는 시뮬레이션 데이터와 센서·테스트 정보를 더 정교하게 얼라인하는 신규 퓨전 모델링 방식과, 대규모 시계열 모델링 및 학습 효율을 강화하는 템포럴 퓨전 트랜스포머를 도입했다. 또한 트윈AI ROM(차수 축소 모델) 위저드는 고정밀 ROM의 생성 및 배포를 제공하여 리얼타임 디지털 트윈 제공을 가속한다. 또한, 앤시스 AV엑셀러레이트 센서(Ansys AVxcelerate Sensors)는 신규 GPU 가속 멀티스펙트럴 광 전파 엔진과 엔비디아 옴니버스와의 통합 확대를 포함한 기능 강화를 통해 통합된 3D 디지털 트윈 파이프라인을 구현한다. 이를 통해 시나리오 전반에서 더 물리적으로 정확한 카메라 동작, 표면 반사 그리고 엣지케이스 재현성을 제공한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

한국공작기계산업협회는 4월 13일~17일 일산 킨텍스에서 열리는 ‘제21회 서울국제생산제조기술전(SIMTOS 2026)’을 앞두고 3월 10일 기자간담회를 진행했다. 이번 전시회는 ‘AI 자율제조, 인재와 연결하다’라는 주제 아래 디지털 제조 혁신과 AX 전략을 집중적으로 선보일 예정이다. 협회는 GTX 개통에 따른 접근성 향상과 전시 콘텐츠 고도화를 통해 이번 행사가 ‘세계 4대 제조 기술 전시회’로서의 위상을 다질 것으로 기대하고 있다. ■ 정수진 편집장     제조 혁신과 글로벌 연결의 장 마련 한국공작기계산업협회 박재훈 상근부회장은 기자간담회 환영사를 통해 개막을 앞둔 SIMTOS 2026의 준비 현황과 주요 내용을 공유하며 행사의 성공적인 개최를 다짐했다. 이번 SIMTOS 2026 전시회는 35개국 1300개 기업이 6000 부스 규모로 참가 신청을 마쳤고, 약 10만 명의 참관객이 방문할 것으로 예상된다. 박재훈 상근본부장은 “이는 어려운 경제 여건 속에서도 새로운 판로 개척과 글로벌 시장 진출, 기술 경쟁력 강화를 향한 생산 제조업계의 강한 의지가 집약된 결과”라고 평가했다. 또한 “이러한 산업계의 기대에 부응하기 위해 이번 행사를 단순한 전시회를 넘어 기술과 산업, 기업과 시장을 연결하는 뜻깊은 장으로 만들 계획”이라고 전했다. SIMTOS 2026은 첨단 생산 제조 기술과 글로벌 산업 트렌드를 한자리에서 효율적으로 파악할 수 있도록 ▲금속절삭 및 금형기술관 ▲소재부품 및 제어기술관 ▲툴링 및 측정기술관 ▲절단가공 및 용접기술관 ▲프레스 및 성형기술관 등 5개의 전문관과 1개의 특별전을 구성해 운영한다. 특히 ‘로봇 및 디지털 제조 기술 특별전(M.A.D.E. in SIMTOS)’ 내의 ‘머신 온 AI(Machine on AI) 테마관’ 등을 통해 제조 AX(AI 전환)로 나아가는 새로운 가능성과 발전된 기술 흐름을 중점적으로 선보일 예정이다. 또한 전시회를 더욱 풍성하게 만들어 줄 프로그램도 마련된다. 국내외 바이어 상담 프로그램인 ‘매치메이킹 포유’를 비롯해 ‘글로벌 제조 AX 혁신 콘퍼런스’, 새롭게 선보이는 채용 박람회인 ‘커리어커넥트’, 차세대 여성 인재와 산업 현장을 연결하는 ‘여성 엔지니어 네트워크 포럼’ 등 다양한 부대행사가 전시회와 함께 진행될 예정이다.   AI 자율제조와 글로벌 생산기술의 흐름을 한 눈에 SIMTOS 2026의 준비 현황과 주요 콘텐츠를 소개한 한국공작기계산업협회 박재현 전시사업본부장은 “1984년 처음 개최된 SIMTOS는 2004년 대비 2024년에 부스 규모가 498%, 참관객이 243% 증가하는 등 눈에 띄는 만한 성장을 이뤄냈으며, 초창기 공작기계 중심에서 생산 제조 기술 전반으로 전시 콘텐츠를 꾸준히 확장해 왔다”면서, “현재 SIMTOS는 국내 최고 수준의 전시 경쟁력을 입증하며 중국의 CIMT, 독일의 EMO, 미국의 IMTS와 어깨를 나란히 하는 세계 4대 생산 제조 기술 전시회로 자리매김했다”고 소개했다. 이번 SIMTOS 2026은 ▲글로벌 위상 확장 ▲데이터 기반의 제조 AX 혁신 ▲산업과 인재의 연결 ▲브랜드 확산이라는 핵심 포인트를 바탕으로 기획되었다. 이를 위해 해외 기자단 및 바이어 초청을 대폭 확대하고, 실제 장비가 구동되는 제조 AX 테마관을 운영하며 통합 생산라인 중심의 전시 콘텐츠를 고도화할 계획이다. 또한 기업과 인재, 바이어를 1대1로 연결하는 매칭 플랫폼을 새롭게 운영하고 일반 대중을 대상으로 인지도 확대를 위한 거점 광고도 추진하고 있다. 박재현 본부장은 “킨텍스 주차장 공사로 인한 불편을 해소하기 위해 인근 임시 주차장 확보와 참가 업체 대상 무료 주차장 및 셔틀버스 운영 등 다양한 편의를 제공하고 있으며, 최근 GTX-A 노선 개통으로 지방 참관객의 접근성이 크게 높아질 것”이라면서, “SIMTOS는 단순한 산업 전시회를 넘어 글로벌 제조 산업의 기술 방향을 제시하는 플랫폼으로서 한국 제조 산업을 대표하는 전시회로 그 역할을 끝까지 책임지겠다”고 전했다.     피지컬 AI와 지능형 제조 설루션의 진화 한편, 기자간담회에서는 주요 참가업체가 각사의 최신 기술과 전시 방향을 미리 선보이는 프리뷰가 진행되었다. 프리뷰를 통해 ▲하드웨어와 소프트웨어의 융합 및 피지컬 AI(pnysical AI)의 본격 도입 ▲공정 전체를 아우르는 자동화 기술의 진입 장벽 해소 및 효율 극대화 ▲첨단 산업 수요에 맞춘 목적형 특화 장비의 라인업 확대 등의 트렌드를 엿볼 수 있었다.  DN솔루션즈는 레드닷 어워드를 수상한 새로운 디자인 아이덴티티를 적용한 기기들을 선보이며, 반도체 및 우주항공 산업에 특화된 장비와 자체 운영체제 기반의 인공지능 활용 앱 등 디지털 설루션을 출품한다. SMEC(스맥)은 머시닝 센터와 CNC 선반 등을 소개하며, 자체 ICT 사업부의 5G 특화망 기술을 연계한 자동화 설루션과 반도체 특화 장비 전시를 통해 관람객 친화적인 이벤트를 마련할 계획이다. 위아공작기계는 21종의 장비를 바탕으로 피지컬 AI 기반의 지능형 자율 제조 비전을 제시하며, 타사와의 협업을 통한 가상현실 모니터링 및 다크 팩토리(무인으로 가동되는 완전 자동화 공장) 실증 모델을 선보일 예정이다. 화천기계는 지난 전시회 대비 출품 장비 수를 7대로 압축하여 기계의 기술적 방향성과 소프트웨어의 확장성을 명확히 전달하는 데 집중하며, 자체 제어 시스템인 하모니와 인공지능을 결합한 통합 운영 환경을 제공한다. 산업용 고출력 레이저 업체인 HK는 레이저 가공기와 산업용 로봇을 결합한 완전 자동화 생산 시스템을 공개하며, 단순한 장비 공급을 넘어 판금 가공 공정 전체를 아우르는 지능형 토털 설루션을 제시한다. 한국트럼프는 소형 자동 창고 등 다섯 가지 제품으로 첨단 기술과 자동화의 도입 장벽을 낮추는 데 초점을 맞추었으며, 인공지능 기반의 절단 품질 최적화 설루션과 공정 전체를 단일 화면으로 제어하는 소프트웨어를 소개한다. 인터엑스는 엔비디아의 에지 디바이스를 위아공작기계의 장비에 탑재해 기계 스스로 상태를 파악하고 의사결정을 내리는 세계 최초의 완전 자율 머신을 시연하며, 피지컬 인공지능 중심의 제조 혁신을 현장에서 증명할 계획이다. 공장 자동화 물류 설비 전문 기업인 세창인터내쇼날은 스마트 산업 환경에 최적화된 전기 구동 방식의 컨베이어 시스템을 비롯해 공간 효율을 높인 스파이럴 컨베이어와 자율 주행 셔틀 기반의 RGV(레일 가이디드 비클) 시스템 등 첨단 이송 설루션을 전시한다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

디지털 지식전문가 조형식의 지식마당   과거 십수 년간 전 세계 기업들을 관통한 화두는 ‘디지털 전환(digital transformation : DX)’이었다. 아날로그 데이터를 디지털화하고, 클라우드와 모바일 환경을 구축하며 비즈니스의 민첩성을 확보하는 것이 생존의 필수 조건이었다. 하지만 이제 시대의 흐름은 단순한 디지털화를 넘어 ‘AI 전환(AI transformation : AX)’이라는 새로운 국면으로 접어들고 있다.   그림 1. 디지털 전환의 진화   기술의 도입을 넘어 조직의 재설계로 많은 이가 디지털 전환을 IT 인프라의 현대화나 소프트웨어 도입 정도로 오해하곤 한다. 그러나 디지털 전환의 진정한 가치는 기술 그 자체가 아니라, 기술을 중심에 두고 ‘조직을 재설계하는 것’에 있었다. 기존의 파편화된 업무 프로세스를 통합하고, 데이터가 흐르는 구조를 만들어 의사결정의 근거를 마련하는 과정이 바로 DX의 핵심이었다. 하지만 데이터가 쌓이는 것만으로는 충분하지 않다. 방대한 데이터 속에서 의미를 추출하고, 이를 실시간 비즈니스 액션으로 연결해야 하는 과제가 남았다. 여기서 AI 전환의 필요성이 대두된다. 특히 디지털 스레드(digital thread)는 의미 없는 데이터를 연결하여 맥락(context)를 주고 스토리텔링(storytelling)을 만들어서 인간의 감성을 움직인다. 예를 들어서 대부분의 사람들이 매일 스마트폰으로 엄청난 양으로 사진을 찍지만, 대부분을 관리하지 않는다. 그리고 이 사진은 필요할 때 찾지 못해서 사용하지 못하고 있다. 이것은 현대 사회의 일면이다. 자료를 엄청나게 생성하지만 사용하기는 쉽지 않다는 것이다. 기업의 데이터도 마찬가지이다. 또한 이것은 디지털 트윈(digital twin : DT)의 형태로 인간의 현실 세계(real world), 증강현실/가상현실 (AR/VR) 그리고 메타버스(metaverse)의 영역까지 연결할 수 있다. 이것은 미래 기업의 존재 방식이 어떤 형태든 가질 수 있다는 것이다.   AI 전환 : 조직을 하나의 지능으로 만드는 과정 AI 전환은 단순히 업무에 챗봇을 도입하거나 분석 도구를 활용하는 수준을 의미하지 않는다. AX의 진정한 지향점은 ‘조직을 하나의 지능으로 만드는 것’이다.   그림 2. 인지 디지털 전환의 형태   기존의 조직이 각 부서의 매뉴얼과 개인의 경험에 의존해 움직였다면, AI 전환을 이룬 기업은 조직 전체가 유기적으로 연결된 하나의 거대한 지능체처럼 작동한다. 마케팅의 데이터가 생산으로 흐르고 고객의 피드백이 실시간으로 제품 설계에 반영되는 구조, 즉 데이터와 알고리즘이 조직의 혈관 역할을 하며 판단과 실행을 주도하는 상태를 의미한다. 그리고 이런 조직은 현실 세계와 연동되는 디지털 트윈의 형태가 될 수도 있고, 가상의 형태가 될 수 있다.   효율적 집단에서 지능 시스템으로의 진화 AI 전환을 통해 기업은 단순한 ‘효율적 집단’에서 ‘지능적 시스템’으로 진화한다. 이러한 진화는 세 가지 차원에서 기업의 존재 방식을 재정의한다. 첫 번째 – 더 빠른 학습 : 시장의 변화와 고객의 패턴을 실시간으로 흡수하여 조직의 지식 자산으로 축적한다. 인공지능의 최대의 장점은 일반적인 학습이다. 두 번째 – 더 정확한 판단 : 인간의 편향이나 정보의 누락 없이, 방대한 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 내린다. 인간은 물론 인공지능도 편향을 가지고 있다. 세 번째 – 더 창의적인 행동 : 반복적이고 소모적인 판단 업무에서 벗어난 인적 자원이 더 높은 차원의 전략과 창의적 비즈니스 모델 창출에 집중한다. 아직도 인공지능은 창의적 생각을 하기는 부족하지만, 인간은 인공지능의 도움을 받아 더 효과적으로 창의성을 발휘할 수 있다. 제조업 분야에서는 피지컬 AI(physical AI)와 자율 제조 시스템(autonomous manufacturing system)의 연결이 될 것이다. 그러나 우리의 기대처럼 될 것 같지는 않다. 부분적으로 실현될 가능성이 높다. 현실적으로 아직도 해결해야 할 과제가 너무 많이 있다. 미래에 대해서 누구나 이야기할 수 있다. 왜냐면 미래는 증명할 필요가 없이 그럴듯하고 듣기 좋은 이야기가 항상 인기 있기 때문이다.   리스크 : AI 전환은 동시에 ‘위험 전환’ AI 전환은 강력한 기회인 동시에, 전례 없는 리스크를 동반한다. 주요 리스크는 데이터 프라이버시, 알고리즘 편향성, 설명 불가능성, 규제 리스크(예 : EU AI Act)이다. 특히 중요한 것은 ‘AI는 정확할 수는 있지만, 항상 공정한 것은 아니’라는 것이다. 따라서 기업은 반드시 설명 가능한 인공지능(explainable AI : XAI)와 윤리적 AI 가이드라인 지속적 감사 체계를 구축해야 한다.   그림 3. AI 시대의 단계   맺음말 : 지능의 확장이 가져올 미래 디지털 전환은 이제 AI 전환으로 진화하고 있다. 우리가 반드시 기억해야 할 점은, 디지털 전환의 궁극적인 목표가 단순한 자동화나 비용 절감을 통한 효율화가 아니라는 사실이다. 그 본질은 ‘인간 조직의 지능을 확장하는 것’이다. AI 전환은 바로 이 지점에서 시작된다. 기업은 이제 기술을 도구로 사용하는 단계를 지나 스스로 더 빠르게 학습하고, 더 정확하게 판단하며, 더 창의적으로 행동하는 ‘지능적 시스템(intelligent system)’으로 거듭나야 한다. 결국 디지털 전환이 ‘조직을 재설계하는 것’이었다면, AI 전환은 그 설계를 바탕으로 ‘조직을 하나의 살아있는 지능으로 만드는 것’이다. 이 거대한 흐름 속에서 AI를 조직의 일부로 내재화하는 기업만이 미래 경쟁력을 선점하게 될 것이다. 우리는 이것은 인지적 디지털 전환(cognitive digital transformation) 이라고 부를 지도 모른다.   ■ 조형식 항공 유체해석(CFD) 엔지니어로 출발하여 프로젝트 관리자 및 컨설턴트를 걸쳐서 디지털 지식 전문가로 활동하고 있다. 현재 디지털지식연구소 대표와 인더스트리 4.0, MES 강의, 캐드앤그래픽스 CNG 지식교육 방송 사회자 및 컬럼니스트로 활동하고 있다. 보잉, 삼성항공우주연구소, 한국항공(KAI), 지멘스에서 근무했다. 저서로는 ‘ PLM 지식’, ‘서비스공학’, ‘스마트 엔지니어링’, ‘MES’, ‘인더스트리 4.0’ 등이 있다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

엔비디아가 자사의 AI 및 가속 컴퓨팅 콘퍼런스인 ‘엔비디아 GTC 2026’에서 에이전틱, 피지컬, 헬스케어 AI의 차세대 혁신을 가속화하기 위한 오픈 모델 제품군을 확장한다고 발표했다. 이번 발표의 핵심은 디지털 세계의 지능을 물리적 세계로 확장하는 ‘피지컬 AI(physical AI)’의 구현과 이를 뒷받침하는 데이터 인프라의 개방에 있다. 엔비디아 젠슨 황 CEO는 GTC 2026의 기조연설에서 “피지컬 AI의 시대가 도래했다”고 선언하면서 “이제 모든 산업 기업은 로봇 기업이 될 것”이라고 강조했다. 엔비디아는 개발자와 과학자가 디지털과 실제 환경 모두에서 스스로 추론하고 행동할 수 있는 지능형 시스템을 구축하도록 지원하는 새로운 모델을 선보였다. 엔비디아는 풀스택(full-stack) 플랫폼을 통해 컴퓨팅 자원부터 오픈 모델, 소프트웨어 프레임워크를 아우르며 전 세계 생태계를 하나로 묶는다는 비전을 제시했다. 차세대 스마트 공장과 물류, 운송, 인프라를 혁신할 지능형 기계를 만들어 나갈 토대를 만들겠다는 것이다. 특히 엔비디아는 피지컬 AI의 성공이 방대한 양의 데이터를 생성하는 능력에 달려 있다고 보고, 컴퓨팅을 고품질 데이터로 전환하는 새로운 유형의 에이전트 엔진을 제시했다.이러한 전략에 따라, 엔비디아는 대규모 피지컬 AI 시스템 훈련에 드는 비용과 시간, 복잡성을 줄이는 개방형 레퍼런스 아키텍처인 ‘피지컬 AI 데이터 팩토리 블루프린트(Physical AI Data Factory Blueprint)’를 공개했다. 개발자는 이 블루프린트를 사용해 엔비디아 코스모스(Cosmos) 오픈 월드 파운데이션 모델과 코딩 에이전트를 통해 제한된 훈련 데이터를 방대하고 다양한 데이터세트로 변환할 수 있다. 여기에는 현실 세계에서 포착하기 어려운 돌발 상황과 롱테일(long-tail) 시나리오가 포함되어 모델의 신뢰성을 높인다.     기술적인 성과로는 합성 세계 생성, 피지컬 AI 추론, 행동 시뮬레이션을 하나로 통합한 월드 파운데이션 모델(World Foundation Model : WFM)인 ‘엔비디아 코스모스 3’가 발표됐다. 이 모델은 피지컬 AI가 복잡한 환경에서도 원활하게 작동할 수 있도록 지원하며, 로봇이 상황을 인지하고 판단해 행동하는 자율성을 갖추게 한다. 휴머노이드 로봇 전용 모델인 엔비디아 아이작(Isaac) GR00T N1.7 버전은 실제 환경에 즉시 투입 가능한 상용화 수준에 도달했으며, 성공률을 2배 높인 차세대 GR00T N2 모델도 공개되었다.엔비디아는 글로벌 로봇 기업과의 협력을 통해 강력한 생태계를 구축하고 있다고 밝혔다. 전 세계 200만 대 이상의 로봇 설치 기반을 보유한 화낙, ABB, 야스카와, 쿠카는 엔비디아 아이작 시뮬레이션 프레임워크를 자사의 가상 시운전 설루션에 통합했다. 이를 통해 물리적으로 정교하게 구현된 디지털 트윈 환경에서 복잡한 로봇 애플리케이션과 생산 라인 전체를 개발하고 검증할 수 있게 됐다. 또한 젯슨(Jetson) 모듈을 컨트롤러에 탑재해 에지(edge)에서 실시간 AI 추론이 가능한 시스템을 구축 중이다. 국내 기업의 참여도 눈에 띈다. 엘지전자는 휴머노이드 로봇의 본격적인 현장 배치를 위해 엔비디아 아이작 GR00T N1.7을 채택했다. 삼성은 가상 환경에서 정교한 케이블 핸들링 공정을 숙달할 수 있도록 엔비디아의 물리 엔진을 활용해 조립 로봇을 훈련시키고 있다. 이외에 폭스콘 역시 스킬드 AI(Skild AI)와 협력하여 엔비디아 블랙웰(Blackwell) 생산 라인의 고정밀 조립 작업에 AI 기반의 듀얼암 로봇을 투입하여 성과를 내고 있다. 인프라 측면에서는 티모바일이 엔비디아, 노키아와 협력하여 5G 네트워크를 분산형 AI 컴퓨터로 전환함으로써 전 세계 에지 AI 인프라를 위한 확장 가능한 청사진을 만들고 있다. 마이크로소프트 애저와 네비우스는 엔비디아의 데이터 팩토리 블루프린트를 각 사의 클라우드 서비스에 통합했다. 이를 통해 개발자는 가속 컴퓨팅 성능을 대규모 훈련 데이터로 즉시 전환하고, 차세대 자율 시스템과 로봇을 현실로 구현하는 에이전트 기반 워크플로를 지원받게 된다. 헬스케어와 과학 연구 분야에서도 혁신이 이어지고 있다. 엔비디아는 단백질 결합체 설계를 위한 생성형 모델인 ‘프로티나-콤플렉사(Proteina-Complexa)’를 공개해 신약 개발 속도를 높이고 있다. 존슨앤드존슨 메드테크와 씨엠알 서지컬은 수술 로봇 시스템의 임상 배포와 훈련을 위해 엔비디아 코스모스와 아이작 심(Isaac Sim)을 도입했다. 이외에도 디즈니는 엔비디아의 물리 시뮬레이션 기술을 활용해 올라프 로봇과 드로이드의 자율 주행 능력을 강화하는 등, 엔비디아의 피지컬 AI 기술은 산업 전반으로 확산되고 있다.

차세대 HMI부터 시뮬레이션,몰입형 모빌리티 생태계까지   CES(국제전자제품박람회)의 자동차 전시관은 올해도 활기 넘치는 현장이었으며, 모빌리티와 디지털 몰입 경험의 융합이 더 이상 트렌드가 아닌 업계 표준으로 자리 잡았음을 보여줬다. 지난해 박람회가 혁신적인 기술의 가능성을 보여줬다면, 2026년은 실행 중심으로의 전환이 뚜렷해진 해였다. 제조사와 기술 기업들은 운전자 경험을 새롭게 정의하는 양산 수준의 설루션을 선보였다. ■ 자료 제공 : 에픽게임즈   CES 2026는 에픽게임즈에게도 중요한 이정표가 된 행사로, 에픽은 언리얼 엔진 5 기반의 차세대 HMI(휴먼-머신 인터페이스) 경험을 공개했다. AMD와의 기술 협업을 통해 라이젠 AI 임베디드 P100 시리즈(Ryzen AI Embedded P100 Series)에서 구동되는 이 프로젝트는 하나의 UE5 실행 인스턴스에서 디지털 콕핏의 모든 픽셀을 구동하는 성능을 보여준다. 소니 혼다 모빌리티와 퀄컴 등 파트너사들이 선보인 언리얼 엔진 애플리케이션을 통해, 올해 CES는 HMI의 미래가 인터랙티브하고 몰입감 있으며 데이터 중심의 게임화된 경험으로 진화하고 있음을 보여줬다. 이번 호에서는 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험에 대한 내용과 함께, 전시장에 참여한 협력사 및 파트너사가 선보인 창의적인 언리얼 엔진 쇼케이스를 살펴본다.   언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험 CES 2026에서 공개된 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 디지털 자동차 콕핏의 모든 픽셀을 언리얼 엔진 5로 구동하는 기술력을 선보인다. 이 프로젝트는 단순한 데모를 넘어 자동차 HMI 개발에서 비주얼 퀄리티, 성능, 상호작용 측면의 새로운 기준을 제시하는 것을 목표로 한 에픽게임즈의 내부 프로젝트다. 언리얼 엔진 5의 차세대 HMI 경험은 하나의 UE5 실행 인스턴스로 계기판, 지도, 미니맵, 컨트롤 패널, 3D 배경을 포함한 디지털 콕핏 전체를 동시에 렌더링하며, 60fps로 구동되는 고해상도 디스플레이 경험을 제공한다. CES에서 선보인 주요 기능은 다음과 같다. HMI 환경에서 게임 요소를 직접 체험할 수 있는 커스터마이징 가능한 비주얼과 인터랙티브 테마(조작 가능한 젤리빈 캐릭터가 등장하는 폴가이즈 테마 포함) 주요 관심 지점과 파리의 상징적인 랜드마크를 포함한 2D 항공 뷰 및 3D 스트리트 레벨 내비게이션을 지원하는 네이티브 지도 AMD의 주행 시뮬레이터와 통합돼 포토리얼한 언리얼 엔진 환경에서 생성된 합성 데이터를 활용해 AI 시스템을 학습하는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 게임을 포함해 오디오·비디오 스트리밍 플랫폼 등 크로미움(Chromium) 기반 제3자 애플리케이션 실행 기능 디지털 콕핏 내에서 로켓 리그(Rocket League)와 같은 게임을 플레이할 수 있는 기능 HMI 인터페이스 전반에 걸쳐 음성으로 사용자를 안내하는 밝고 다채로운 음성 인식 어시스턴트 에픽게임즈는 언리얼 엔진 5 차세대 HMI 경험을 활용해 실제 양산 제품 수준의 안전한 환경에서 새로운 HMI 기능을 테스트하고 개선하며, 자동차 HMI의 미래 가능성을 제시한다.   CES에서 소개된 주요 언리얼 엔진 프로젝트 CES 2026에서는 향후 자동차 산업의 방향을 제시할 다양한 언리얼 엔진 기반 프로젝트가 공개됐다. 주요 하이라이트는 다음과 같다.   아처마인드 소프트웨어 개발 및 서비스 기업 아처마인드(ArcherMind)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트(Qualcomm Snapdragon Elite) 플랫폼에서 구동되는 자동차 HMI 데모를 선보였다. 45인치 대형 디스플레이를 갖추고 언리얼 엔진으로 구현된 이 디지털 콕핏 경험은 ADAS, 인포테인먼트 터치스크린, 그리고 동승자 화면이라는 세 가지 영역으로 구성돼 있다. 인포테인먼트 화면에는 사용자가 직접 상호작용할 수 있는 자동차 시각화 기능이 포함돼 있어, 차량의 문을 열고 닫거나 색상을 변경하고 실내 조명을 조절하는 등 다양한 기능을 사용할 수 있다. 또한, 이 데모는 AI를 활용한 HMI 제어를 지원해, 음성 명령으로 에어컨을 작동시키거나 지도에서 위치를 검색하고 아마존 및 구글과 같은 제3자 서비스에 연결할 수 있다. 실내 카메라는 운전자의 표정을 감지해 AI 어시스턴트에 전달하며, 운전자가 웃고 있을 경우 신나는 음악을 추천한다. 또한 AI는 차에 탑승한 인원 수를 인식해, 해당 인원에 맞는 인근 레스토랑을 찾거나 정확한 인원으로 저녁 식사 예약을 도와주는 등 다양한 작업을 지원한다.   ▲ 아처마인드가 선보인 자동차 HMI 디지털 콕핏 데모 화면(출처 : 에픽게임즈)   브런즈윅 코퍼레이션 브런즈윅 코퍼레이션(Brunswick Corporation)은 CES 2026에서 플라이트(Flite)의 기술로 구현된 이포일링(eFoiling) 시뮬레이터와 레저용 보트 운항의 미래를 보여주는 차세대 조타석 시뮬레이터를 공개했다. AI 코파일럿을 탑재한 퓨처 헬름 시뮬레이터(Future Helm Simulator)는 항로 계획, 조종, 정박, 상황 인식을 지능적으로 지원하는 차세대 경험을 제공하며, 보트 운항 시 선장이 가장 큰 스트레스를 느끼는 요소를 줄이는 것을 목표로 한다. 플라이트보드 이포일 시뮬레이터(Fliteboard eFoil Simulator)는 실제 수면에서의 주행을 충실히 재현하도록 향상된 역학과 반응성을 적용해, 전동 하이드로포일 서프보드로 물 위를 미끄러지듯 활주하는 감각을 전달한다. 두 시뮬레이터 모두 언리얼 엔진으로 구동되며, 사용자는 수로를 탐색하고 자동으로 정박하며, 관심 지점과 야생 동물을 식별하고 게임화된 시나리오에서 경주까지 즐길 수 있는 높은 상호작용과 사실적인 해양 환경을 경험할 수 있다. 이러한 시뮬레이션을 통해 소비자들은 미래의 보트 운항 경험을 탐색하고, 자율 운항 기능을 테스트하며, 실제 환경에서 선박이 어떻게 반응하는지를 검증할 수 있다. 브런즈윅의 기술은 디지털 세계와 실제 세계를 연결하고 차세대 해양 기술 개발을 가속화한다.   ▲ 브런즈윅 코퍼레이션이 CES 2026에서 공개한 차세대 보트 운항 시뮬레이터 시연 모습(출처 : 에픽게임즈)   디스페이스 디스페이스(dSPACE) 부스에서는 언리얼 엔진 기반 시뮬레이션과 통합된 디스페이스 하드웨어 및 소프트웨어를 활용해 ADAS와 자율 주행을 테스트하는 시연을 볼 수 있었다. 이미 수백만 대의 차량에 적용돼 긴급 제동과 같은 핵심 기능을 담당하는 카메라 기반 인지 장치는, 멀티 GPU 시스템에서 동기화되어 구동되는 고퀄리티 리얼타임 시뮬레이션을 통해 테스트되고 있었다. 이 시뮬레이션은 포토리얼한 렌더링과 카메라, 레이더, 초음파 출력과 같은 물리 기반 센서 데이터를 함께 생성하며, 이렇게 생성된 데이터는 인지 성능을 평가하기 위해 전자 제어 장치(ECU)로 직접 전달된다. 이 시스템은 120대 이상의 차량과 보행자가 포함된 복잡한 시나리오를 시뮬레이션할 수 있으며, 추가 카메라 구성이나 폭설과 같은 악천후 조건을 즉시 적용해 환경 변화가 인지 정확도에 미치는 영향을 평가하고, 이를 바탕으로 알고리즘을 향상시킬 수 있다.   ▲ CES 2026 디스페이스 부스에서 시연된 언리얼 엔진 기반 ADAS·자율주행 통합 시뮬레이션(출처 : 에픽게임즈)   이카엑스 이카엑스(ECARX)는 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 SoC 기반의 단일 플랫폼에서, 언리얼 엔진 5로 구동되는 디지털 콕핏과 ADAS를 동시에 구현한 혁신적인 통합 데모를 시연했다. 차량의 3D 디지털 트윈은 화면에서 실제 차량과 일관된 시각적 표현을 제공해 사용자가 차량을 실시간으로 제어할 수 있도록 한다. 차량의 문과 엔진 후드를 열거나, 차체 색상, 휠/스포일러 디자인, 실내 조명, 오디오 환경 설정을 변경할 수 있으며, 이 모든 조작은 화면에 즉각적이고 매끄럽게 반영된다. 또한, 이 데모에는 연못에서 실시간으로 헤엄치는 물고기와 터치하는 즉시 꽃이 피어나는 벚나무 등 온스크린 환경의 속도와 반응성을 강조하는 창의적인 요소도 포함됐다. 특히 이카엑스 팀은 전체 데모를 단 한 달 만에 제작해 언리얼 엔진 5와 스냅드래곤으로 퀄리티를 유지하면서도 HMI 개발 속도를 높일 수 있음을 보여준다.   ▲ CES 2026 이카엑스 부스에서 공개된 디지털 콕핏 및 ADAS 통합 데모 체험 현장. 차량 외관과 실내를 화면을 통해 시각적으로 제어하는 모습(출처 : 에픽게임즈)   일렉트로비트 일렉트로비트(Elektrobit)는 올해 EB 시비온(EB civion)을 공개했다. EB 시비온은 자동차 OEM이 공급망을 보다 효과적으로 관리하고 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 위한 디지털 콕핏과 애플리케이션 개발을 가속화할 수 있도록 설계된 통합 설루션이다. EB 시비온은 언리얼 엔진을 HMI 소프트웨어 스택의 핵심 구성 요소로 활용해 ADAS 시나리오의 3D 시각화를 구현하는 등 다양한 영역에 적용하고 있다. 시뮬레이션 기반 타깃 표시 기능은 빠른 프로토타이핑을 지원하고, 나이아가라는 동적인 차량 비주얼 이펙트를 제공한다. 또한, 레벨 스트리밍은 대규모 ADAS 데이터를 효율적으로 처리하고, 머티리얼 시스템은 실시간 센서 시각화를 처리한다. 또한 올해 부스에서는 언리얼 엔진으로 구동되는 CARLA를 활용해 안전한 리눅스 기반 애플리케이션을 구축하고 검증하는 방법도 소개했다. CARLA는 현재 정교한 ADAS 시뮬레이터 중 하나로, 심층적인 ADAS 시나리오 검증과 차량 신호에 대한 고퀄리티 시뮬레이션과 테스트, 카메라 데이터 기록, 그리고 전 과정에 걸친 안전 애플리케이션 검증 기능을 제공한다.   ▲ CES 2026 일렉트로비트 부스에서 공개된 EB 시비온 기반 디지털 콕핏 및 ADAS 시각화 데모 체험 현장(출처 : 에픽게임즈)   존 디어 존 디어(John Deere) 부스에서는 현대 농업 기계가 수동 조작에서 자동화로 전환되는 과정을 보여주는 시뮬레이터를 체험할 수 있었다. 언리얼 엔진을 활용하면 짧은 수확철이 아닌 시기에도 실제 수확 환경을 시뮬레이션할 수 있으며, 디스플레이를 통해 스테레오 카메라에 사실적인 시각 데이터를 제공함으로써 자동 하역과 같은 복잡한 시스템을 실제 농경지 환경을 기다리지 않고도 연중 내내 테스트하고 검증하며 향상할 수 있다.   ▲ CES 2026 존 디어 부스에서 공개된 농업 기계 자동화 시뮬레이터 체험 현장(출처 : 에픽게임즈 제공)   코테이 코테이(Kotei)의 부스에서는 언리얼 엔진 5로 제작되고 최신 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼에서 실행되는 HMI 데모를 볼 수 있었다. 이 데모는 두 개의 화면에 걸쳐 구현됐으며 ADAS 및 주차 시각화, 커스터마이징할 수 있는 차량 색상 및 실내 분위기, 그리고 재미있는 인터랙티브 테마를 선보였다. 차량 내 경험뿐만 아니라, 팀은 ADAS 시뮬레이션과 테스트에 활용되는 언리얼 엔진 기반 디지털 트윈도 공개했다.   ▲ CES 2026 코테이 부스에서 공개된 HMI 데모 체험 현장. 언리얼 엔진 5와 퀄컴 스냅드래곤 엘리트 플랫폼 기반으로 두 개의 화면에 걸쳐 ADAS 및 차량 시각화 기능을 구현한 모습(출처 : 에픽게임즈)   퀄컴 테크놀로지스 퀄컴 테크놀로지스(Qualcomm Technologies)는 CES 2026에서 스냅드래곤 콕핏 엘리트(Snapdragon Cockpit Elite) 및 스냅드래곤 라이드 엘리트(Snapdragon Ride Elite) 플랫폼 데모를 통해 퀄컴 아드레노(Adreno) GPU와 AI 기능을 결합된 환경에서 언리얼 엔진의 루멘 글로벌 일루미네이션 시스템이 구현하는 강력한 경험을 시연했다. 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon Digital Chassis) 콘셉트 차량에는 여러 개의 내장형 AI 에이전트가 탑재돼, 사용자의 질문에 답변하고 문제 해결을 지원하며 차내에서 다양한 작업을 선제적으로 수행할 수 있다. 특히 이 AI 에이전트들은 함께 작동한다. 예를 들어, 노면 상태가 악화되면 ADAS AI 에이전트가 보조 AI 에이전트에 도로 상태가 좋지 않다는 정보를 전달하고, 보조 AI 에이전트는 이를 운전자에게 안내한다. 이후 AI 에이전트는 승차감을 보다 편안하게 만들기 위해 차량 설정을 자동으로 조정한다. 하드웨어 기반 레이 트레이싱 지원을 통해 퀄컴 테크놀로지스는 루멘을 활용해 사실적인 라이팅과 그림자를 구현하며 차량 내 비주얼을 매우 높은 퀄리티로 렌더링할 수 있다. 또한 포트나이트 테마를 비롯한 다양한 테마를 적용해 디스플레이를 커스터마이징할 수도 있다.   ▲ CES 2026에서 퀄컴 테크놀로지스의 ‘스냅드래곤 디지털 섀시’ 콘셉트 차량을 통해 시연된 언리얼 엔진 기반 차량 내 경험(출처 : 에픽게임즈)   소니 혼다 모빌리티 현재 양산 전 단계에 있는 아필라 1(AFEELA 1)은 소니 혼다 모빌리티(Sony Honda Mobility)의 첫 번째 모델이다. CES 2026에서 소니 혼다 모빌리티는 언리얼 엔진으로 구현된 인상적인 차량 내 경험을 갖춘 여러 대의 아필라 1 자동차를 선보였다. 아필라 1에 적용된 이 시네마틱 유저 인터페이스는 모든 주행을 연결되고 몰입감 있는 여정으로 바꿔준다. 3D 네이티브 지도 렌더링 시스템, 차량의 인지 정보를 실시간으로 시각화하는 차세대 ADAS 클러스터 뷰 모드, 그리고 실제 주행 데이터에 엔터테인먼트와 정보를 결합한 완전한 인터랙티브 인터페이스 등이 주요 기능으로 제공된다. 사용자는 다양한 테마 중에서 원하는 스타일을 선택할 수 있으며, 디지털 콕핏 디스플레이, 실내 조명, 미디어 바, 전기차 주행 사운드가 유기적으로 연동돼 하나의 통합되고 몰입감 있는 경험을 제공한다.(에픽은 포트나이트 테마를 테스트해보았다.) 소니 혼다 모빌리티가 언리얼 엔진을 활용해 아필라 1 디지털 콕핏을 개발한 과정이 궁금하다면 언리얼 페스트 올랜도 2025에서 녹화된 세션에서 확인이 가능하다.   ▲ CES 2026 현장에서 차량 디스플레이를 통해 포트나이트를 직접 체험하는 모습(출처 : 에픽게임즈)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

인텔은 지난 1월 28일 ‘2026 AI PC 쇼케이스 서울’을 통해 최첨단 18A 공정이 적용된 차세대 프로세서 ‘인텔 코어 울트라(Core Ultra) 시리즈 3’를 국내에 공식적으로 선보였다. 이번 신제품은 기존 모델 대비 전력 효율을 높이고 그래픽과 AI 연산 성능을 향상시킨 것이 특징이다. 인텔은 온디바이스 AI의 보안성과 효율을 앞세워 클라우드 의존도를 낮추고 사용자 경험을 혁신하겠다는 의지를 밝혔다. 또한 한국 시장의 전략적 중요성을 강조하면서, PC를 넘어 에지 AI 분야까지 생태계를 확장하겠다는 비전을 제시했다. ■ 정수진 편집장   18A 공정 기반의 차세대 아키텍처와 혁신 기술 집약 코드명 팬서레이크인 인텔 코어 울트라 시리즈 3는 인텔의 18A 반도체 공정 기술을 기반으로 설계된 첫 번째 플래그십 프로세서이다. 각 트랜지스터에 공급되는 전력을 정밀하게 제어하는 게이트 올 어라운드(GAA) 구조의 리본펫(RibbonFET)과 복잡한 칩의 전력 배선 구조를 단순화해 칩 밀도를 높이는 파워비아(PowerVia) 기술이 적용되어 전력 및 공간 효율을 높인 것이 특징이다. 성능 코어(P-코어)와 효율 코어(E-코어)로 구성된 하이브리드 코어 아키텍처를 재설계한 것도 눈에 띈다. 인텔은 18A 공정에 맞춰 성능 코어와 효율 코어를 전면 재설계했다고 밝혔는데, 특히 저전력 아일랜드(Low Power Island)에 위치한 4개의 효율 코어에 추가 캐시를 탑재해서 더 많은 워크로드를 저전력으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 인텔의 조쉬 뉴먼(Josh Newman) 컨수머 PC 부문 총괄은 “코어 울트라 시리즈 3는 NPU(50 TOPS)와 GPU(120 TOPS) 등을 합쳐 플랫폼 전체에서 최고 180 TOPS의 AI 연산 성능을 제공한다”면서, “이를 통해 보안을 유지하면서도 기기 내에서 로컬 LLM(거대 언어 모델)을 원활하게 구동할 수 있다”고 소개했다. 또한, 코어 울트라 시리즈 3는 차세대 내장 그래픽인 인텔 아크(Arc) B390을 탑재했다. 아크 B390은 Xe3 아키텍처를 기반으로 12개의 Xe 코어와 96개의 XMX 엔진, 이전 세대 대비 2배 늘어난 16MB의 L2 캐시를 탑재했다. 이를 통해 이산형(discrete) 모바일 GPU에 맞먹는 성능을 제공한다는 것이 인텔의 설명이다.   ▲ 인텔의 조쉬 뉴먼 컨수머 PC 부문 총괄이 코어 울트라 시리즈 3를 소개했다.   루나레이크 대비 향상된 전성비와 AI 성능 구현 이번 신제품은 이전 세대인 루나레이크와 비교해 CPU/GPU 성능과 전력 효율, AI 성능 등에서 폭넓은 개선이 이뤄졌다. 코어 울트라 시리즈 3는 최대 8개의 효율 코어를 추가로 구성해서 루나레이크 대비 멀티스레드 성능이 최대 60% 향상되었으며, 전반적인 CPU 속도 역시 60% 더 빨라졌다. 또한, 동일한 싱글 스레드 성능을 최대 40% 더 낮은 전력으로 구현할 수 있다. 인텔은 “시스템 전체의 전력 소모를 줄여서, 배터리 수명을 시간 단위가 아닌 일(days) 단위로 측정할 수 있을 만큼 연장했다”고 전했다. GPU 성능 역시 내장 그래픽 크기를 키우고 아키텍처를 개선하면서, 루나레이크 대비 게이밍 그래픽 성능이 77% 이상 향상되었다. 이는 60W로 구동되는 경쟁사 랩톱 GPU의 성능과 맞먹으면서도 45W의 더 적은 전력을 소비하는 수준이라는 것이 인텔의 설명이다. 이외에 96개의 AI 가속기(XMX)를 내장해 AI 성능을 이전 세대 대비 약 2배 가까이 끌어올렸으며, AI 추론 성능은 53% 향상되었다. 이와 함께 50 TOPS 성능의 저전력 NPU를 별도로 탑재해서, 화상 회의의 배경 흐림이나 오디오 노이즈 제거, 보안 작업 등의 상시 AI 작업을 최소화된 배터리 소모와 함께 구동할 수 있도록 했다. 뉴먼 총괄은 “인텔의 접근 방식은 인텔 코어 울트라 시리즈 3 아키텍처와 곧 출시될 차세대 시리즈 3 코어를 중심으로, 단일 아키텍처 기반에서 폭넓은 제품 포트폴리오를 제공하는 것이다. 이를 통해 다양한 세그먼트별 수요와 가격대, 지역별 요구사항을 포괄할 수 있도록 설계했다”고 전했다.   PC를 넘어 온디바이스·에지 AI까지 영역 확장 인텔은 350개 이상의 독립 소프트웨어 공급업체(ISV)와 협력해서 500개 이상의 AI 기능에 최적화된 환경을 갖추고 있다고 전했다. 또한, 인텔의 오픈비노(OpenVINO) 툴킷을 통해 개발자들이 맞춤형 하드웨어 재작성 없이도 파이토치(PyTorch)나 라마(Llama) CCP 등 최신 생성형 AI 모델과 비전 모델을 즉시 배치하고 최적화할 수 있도록 지원한다. 예를 들어, 어도비 프리미어 프로(Adobe Premiere Pro)에서는 GPU 기반 AI를 통해 사용자가 입력한 설명만으로 원하는 미디어나 영상을 손쉽게 검색할 수 있다. 줌(Zoom)에서는 NPU를 활용하여 시스템 전력 소모를 줄이면서도 가상 링 조명 효과나 배경 어둡게 하기 등의 기능을 지원한다. 또한, 마이크로소프트와 긴밀히 협력해 코파일럿 플러스(Copilot+)의 차세대 AI 경험을 윈도우 11 생태계 전반에서 지원한다. 기업 환경에서는 클라우드로 데이터를 전송할 때 발생하는 보안 우려에 대해 민감할 수밖에 없다. 인텔은 “민감한 데이터는 기업 내부(로컬)에서 유지하면서 AI 기반 생산성 작업을 안전하게 수행할 수 있는 온디바이스 AI 환경을 제공한다”고 전했다. 인텔은 코어 울트라 시리즈 3를 통해 PC를 넘어 에지 AI(edge AI) 시장으로 확장한다는 계획도 소개했다. 스마트 공장, 스마트 시티, 헬스케어 등 에지 환경에서도 코어 울트라 시리즈 3의 AI 성능과 전력 효율을 그대로 활용할 수 있다는 것이다. 인텔은 코어 울트라 시리즈 3가 환경을 실시간으로 인지해야 하는 로보틱스나 품질 관리용 비전 언어 모델(VLM) 구동에 적합하다는 점을 내세운다. 뉴먼 총괄은 “경쟁사의 AI 가속기 설루션과 비교해 LLM 지연 시간(latency) 성능을 2배가량 높였으며, 영상 분석 애플리케이션에서 총소유비용(TCO)을 2배 이상 개선했다”면서, “외장 그래픽 카드 없이도 내장된 GPU와 NPU만으로 환경을 인지하고 기계를 정밀하게 제어할 수 있다”고 소개했다.     국내 AI 생태계 전략 및 비즈니스 비전 소개 최근 메모리 가격이 오르면서 PC 가격에 대한 부담이 커지고 있다. 인텔은 이런 우려에 대응하고 소비자의 다양한 세그먼트별 수요를 충족하기 위해, 시리즈 3 단일 아키텍처 기반의 폭넓은 제품 포트폴리오를 제공한다는 계획을 소개했다. 조쉬 총괄은 “이전 세대가 프리미엄 및 게이밍에 집중했다면, 시리즈 3은 다변화된 가격대와 지역별 요구사항을 모두 포괄할 수 있도록 설계해서 파트너사이 각자의 시스템 가격 목표에 맞춰 시장에 정밀하게 대응할 수 있도록 지원할 것”이라고 밝혔다. 인텔은 자사의 AI 기술력을 PC 디바이스에 한정짓지 않고 스마트 공장, 첨단 헬스케어 등 에지 AI 시장으로 확장하고 있다. 이 부분에서도 국내 파트너와의 협업을 추진 중인데, 대표적으로 스마트 공장 및 비전 인식 AI 분야에서는 LG이노텍과, 실시간 영상 진단 등 디지털 헬스케어 분야에서는 삼성메디슨과 협력하면서 에지 영역의 AI 컴퓨팅 생태계를 구축하고 있다. 인텔은 한국 시장을 AI PC 및 AI 반도체 생태계의 전략적 핵심 기지로 삼고 있다고 전했다. 인텔코리아의 배태원 사장은 “우리나라는 전 세계에서 새로운 기술을 가장 빠르게 수용하는 역동적인 시장으로, 인텔 코어 울트라 시리즈 3의 글로벌 첫 출시 국가 중 하나로 선정되었다. 실제로 2025년 기준 국내 주요 리테일 채널에서 판매된 인텔 칩 기반 AI PC 비중이 이미 40%를 넘어설 만큼 높은 수요를 보이고 있다”고 설명했다. 또한 삼성전자, LG전자 등 국내 주요 파트너와 협력해 폭넓은 AI PC 라인업을 제공하고, 생태계를 한 차원 더 도약시키겠다는 전략을 밝혔다. 최근 AI 반도체 트렌드에서 CPU, GPU뿐만 아니라 메모리의 중요성도 부각되고 있다. 인텔은 세계적인 메모리 선도 기업인 삼성전자와 SK하이닉스를 포함한 국내 AI 관련 생태계의 핵심 기업들과 협력을 지속하면서 AI 반도체 리더십을 탄탄히 다지겠다는 계획이다.     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.

트렌드에서 얻은 것 No. 28   ▲ 클릭하면 큰 그림으로 볼 수 있습니다.   21세기 제조 산업은 기계적 자동화를 넘어 데이터와 인공지능(AI)이 설계, 생산, 운영의 전 과정을 주도하는 지능형 시대로 진입하고 있다. 2025년을 기점으로 인공지능은 생산성을 보조하는 도구의 단계에서 벗어나, 엔지니어링의 근간을 재정의하는 ‘AI 네이티브(AI-native)’ 환경의 핵심 인프라로 자리 잡았다. 과거의 제조 방식이 숙련공의 경험과 직관에 의존하는 결정론적(deterministic) 방식이었다면, 미래의 스마트 엔지니어링은 방대한 산업 데이터를 기반으로 최적의 의사결정을 자율 수행하는 확률론적(probabilistic) 방식으로 전환되고 있다. 이번호 칼럼에서는 글로벌 선도 기업의 실무 적용 사례를 통해 2026년 제조업이 나아가야 할 방향을 알아보고자 한다.   스마트 엔지니어링의 역사적 진화와 패러다임의 전환 스마트 엔지니어링의 역사는 물리적 모델을 디지털 공간으로 옮기려는 지속적인 노력의 산물이다. 1990년대 초반, 보잉은 777 기종의 개발 과정에서 CAD를 활용한 디지털 목업(DMU) 기술을 도입하며 설계 혁신을 시작했다. 이는 종이 도면 없이 항공기 전체를 3D 상에서 검증한 최초의 사례로 기록된다. 이후 2010년대에 들어서며 에어버스 A350의 사례와 같이 설계 리뷰 전 과정이 디지털화되었고, 2020년대에 이르러서는 복제를 넘어 물리적 대상과 실시간으로 데이터를 주고받는 디지털 트윈(digital twin) 기술이 성숙기에 접어들었다. 2025년부터 2026년 사이의 기술적 전향점은 이러한 디지털 트윈이 AI 네이티브 지능을 탑재하기 시작했다는 점이다. 이제 엔지니어링 업무의 30%를 차지하던 과거 데이터 검색 및 비부가가치 활동은 구체적인 사례가 공개되고 있지는 않지만, 시대의 흐름에 따라 서서히 생성형 AI와 검색 증강 생성(RAG) 기술로 대체되어 갈 것으로 보인다. 또한, 글로벌 기업의 끊임없는 연구로 인해 엔지니어는 반복적인 분석 대신 창의적인 문제 해결과 맥락적 의사결정에 집중하는 ‘코파일럿(co-pilot)’ 시대도 곧 맞이할 것으로 예상된다.     이러한 패러다임의 전환은 한국 제조업에도 시급한 과제다. 미국, 독일, 일본 등 주요 제조 강국과 비교할 때 한국의 제조업 부가가치율은 여전히 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있으며, 대기업과 중소기업 간의 생산성 격차는 약 4배에 이른다. 고령화와 저출산으로 인한 노동력 감소, 근로시간 단축 등 제약 사항이 증가하는 상황에서 AI를 통한 제조 지능화는 선택이 아닌 생존을 위한 필수 전략으로 부상하고 있다.   제조 지능화를 위한 AI 핵심 활용 방안 및 기술 분석 제조 현장에서 AI를 실무에 적용하는 방식은 정보 추출부터 복잡한 공정 시뮬레이션 및 자율 제어에 이르기까지 넓은 영역을 포괄한다. 지능형 지식 검색 및 데이터 파이프라인 최적화는 엔지니어링 업무의 상당 부분은 과거의 기술 문서, 도면, 실험 데이터를 찾는 데 소요된다. 최근의 RAG(Retrieval Augmented Generation) 기술은 수십 년간 축적된 비정형 데이터(PDF, 엑셀, 문서)를 벡터 데이터베이스(vector DB)로 변환하여 자연어 질문에 답변하고 근거가 되는 출처를 명확히 제시함으로써 환각(hallucination) 문제를 해결하고 있다. 이는 글로벌 프로젝트에서 기술 문서의 실시간 번역과 용어 표준화를 지원하여 협업 효율을 극대화한다. 또한, 연구 프로세스 개선을 위해 데이터 파이프라인 중심의 자동화가 추진되고 있다. 기존의 실험 연구자가 수기로 기록하던 방식에서 벗어나 디지털화된 시료 분석과 제어 데이터를 클라우드 협업 환경에 통합함으로써, 연구 산출물의 재현성을 높이고 멘토링의 질을 개선하는 것이 핵심이다. 생성형 설계(generative design)와 제조 공법 인지는 엔지니어의 상상력을 정교한 설계안으로 구현하는 데 결정적인 역할을 한다. 설계자가 경량화, 강성 등 목표 조건과 재료, 제조 공법 등의 제약 조건을 입력하면 AI는 수백 가지의 대안을 생성한다. 특히 ‘제조 공법 인지(manufacturing-aware)’ 기능은 주조 공법 시 금형에서 제품이 빠져나올 수 있는 구배 각도를 자동 고려하거나 3축/5축 가공 시 공구가 접근할 수 없는 언더컷 형상을 배제하는 수준까지 진화했다. 일본의 니프코(Nifco)는 이를 활용해 전통적인 육각형 허니콤 구조를 넘어선 비정형 유기적 패턴을 설계함으로써 강성을 유지하면서도 재료 사용량을 획기적으로 절감하는 성과를 거두었다. 에이전틱 AI(agentic AI)와 자율적 프로세스 제어 부분을 살펴보면, 2026년의 주요 트렌드인 에이전틱 AI는 분석을 넘어 독립적으로 과업을 계획하고 실행하는 능력을 갖출 것이다. 기존의 AI가 ‘무엇이 잘못되었는가’를 알려주는 예측 도구였다면, 에이전틱 AI는 ‘어떻게 해결할 것인가’를 결정하고 실행한다.     인과관계 AI(causal AI)와 지식 조립 공장은 전통적인 머신러닝 모델은 데이터 간의 상관관계에 의존하기 때문에 ‘왜’라는 질문에 답하기 어렵고, 공정 환경이 변하면 모델이 붕괴되는 한계를 가진다. 이를 극복하기 위해 2026년에는 인과관계 AI가 제조업의 핵심 기술로 부상하고 있다. 인과관계 AI는 데이터 패턴 학습을 넘어 원인과 결과의 사슬을 규명한다. 예를 들어, 공장 내 배관의 결로 현상과 습도 데이터 사이에는 강한 상관관계가 존재하지만, 습도가 결로의 원인인지 혹은 그 반대인지를 명확히 정의하지 못하면 잘못된 설비 투자가 이루어질 수 있다. 인과관계 AI는 주다 펄(Judea Pearl)의 수학적 기초를 바탕으로 개입(intervention) 분석을 수행하여 ‘만약을 변경한다면은 어떻게 변할 것인가’라는 질문에 명확한 수치를 제공한다. 인하대학교 이창선 교수가 제시한 KAMG AI(Knowledge Assembly Factory) 개념은 AI가 스스로 모든 것을 만드는 것이 아니라, 인간 전문가가 설계한 ‘인과 지식 설계도(blueprint)’를 기반으로 AI가 지식을 조립하는 방식을 취한다. 이는 존재(entity), 속성(attribute), 관계(relation) 프레임워크를 통해 지식을 해부하고 표준화된 조립 공정을 거쳐 인과 예측 모델을 산출한다. 이 과정에서 엔지니어는 프로그래머가 아닌 시스템의 의미와 변수의 역할을 결정하는 ‘지식 설계자(architect)’로 거듭나게 된다. 데이터 거버넌스와 팔란티어 온톨로지(ontology) 전략의 핵심은, 제조 AI가 진정한 가치를 창출하기 위해서는 현장의 모든 데이터가 실시간으로 연결되는 ‘디지털 스레드(digital thread)’가 전제되어야 한다는 것이다. 팔란티어의 온톨로지 기술은 데이터 사일로(silo) 문제를 해결하고 기업의 전체 데이터 유니버스를 비즈니스 맥락으로 재구성하는 핵심 아키텍처를 제공한다. 온톨로지는 데이터를 분류하는 것을 넘어 업무, 조직, IT 시스템 간의 공통 언어를 제공한다. 팔란티어 파운드리는 기존 레거시 시스템(ERP, PLM, MES 등)의 데이터를 물리적으로 옮기지 않고 연결하며, 이를 객체(object)와 관계(link)로 모델링한다. 객체(entity) : 차량 모델, 부품, 공정, 설비, 고객 등 핵심 요소를 개체화한다. 속성(attribute) : 개체의 특징(온도, 압력, 재질, 작업 시간)을 정의한다. 관계(relationship) : ‘부품은 공정에서 사용된다’, ‘설계 변경은 생산에 영향을 준다’와 같은 업무적 연결을 구조화한다. 구축된 온톨로지 위에서 팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)는 자연어 인터페이스를 통해 현장의 복잡한 상황을 분석하고 대응한다. 예를 들어, ‘5월 출하 지연 리스크를 요약해달라’는 명령에 대해 AI는 공급망, 재고, 생산 실적 데이터를 온톨로지 상에서 실시간으로 탐색하여 리스크의 원인을 파악하고, 대체 시나리오의 비용 효율을 시뮬레이션한 뒤 실행 승인을 요청한다. HD현대(전 현대중공업그룹)의 FOS(Future of Shipyard, 미래 첨단 조선소) 프로젝트는 2030년까지 세계 최초의 자율 운영 스마트 조선소를 구현하기 위해 팔란티어의 빅데이터 플랫폼인 ‘파운드리(Foundry)’를 도입하는 핵심적인 디지털 전환 사업이다. BMW는 팔란티어의 데이터 플랫폼인 파운드리를 도입하여 생산, 공급망 관리 및 품질 관리 시스템을 고도화하고 있다. 특히 팔란티어의 QMOS(Quality Management Operating System) 설루션을 통해 데이터 기반의 ‘제로 디펙트(zero defect, 무결점)’ 생산 환경을 구축하는 것이 핵심이다. 에어버스는 팔란티어의 파운드리 기술을 도입하여 항공기 제조 및 운항 데이터를 통합 관리하는 ‘스카이와이즈(Skywise)’ 플랫폼을 구축했다. 이를 통해 A350 인도 속도를 33% 향상시키고 운영 효율을 극대화하며, 데이터 기반의 의사결정 시스템을 혁신했다.   품질, 예지보전 및 에너지 최적화의 기술적 심화 AI가 제조 현장에 가져온 가장 직접적인 성과는 품질 비용 절감과 비가동 시간(downtime)의 최소화다. 현대트랜시스는 자체 개발한 AI 기반 품질 검사 시스템인 TADA(Transys Advanced Data Analytics) 스마트 설루션을 생산 현장에 적용하여, 기존 93% 수준이던 불량 검사 정확도를 99.9%까지 끌어올렸다. LG에너지솔루션은 AI 및 빅데이터 기술을 활용해 전 세계 생산 공장을 ‘지능형 스마트 팩토리’로 전환하고, 배터리 제조 품질과 생산 효율을 극대화하는 것을 AI 비전으로 삼고 있다. 특히, CDO 직속 AI 기술팀을 통해 공정 데이터를 분석하여 배터리 수명을 예측하고, 스마트 공장 기술을 적용하여 글로벌 생산 기지의 경쟁력을 강화하는 중책을 맡고 있다. 기존의 예지보전이 단일 센서의 임계치 모니터링에 의존했다면, 예지보전 2.0은 진동, 전류 파형, 소음, 온도를 동시에 분석하는 멀티모달(multi-modal) 방식을 취한다. AI는 고장 징후를 발견할 뿐만 아니라, ‘최근 3개월간의 패턴 분석 결과 내륜 손상이 의심되니 메뉴얼 45페이지의 베어링 교체 절차를 따르라’는 처방적 가이드를 생성형 AI를 통해 현장 작업자에게 즉시 전달한다. 포스코 광양제철소는 이를 연속 주조 설비에 적용하여 고장 예지 시스템을 성공적으로 구축했다. 탄소 배출 규제가 강화되는 가운데 AI는 에너지 사용량 예측과 최적화에 결정적인 역할을 한다. 슈나이더 일렉트릭은 예측 AI를 활용하여 산업 시설의 에너지 효율을 높이고 운영비를 절감하는 설루션을 제공하고 있으며, 한국그린데이터 등 국내 기업들도 AI 챗봇이 탑재된 운영 체제를 통해 제조업의 에너지 피크 관리와 전력 최적화를 지원하고 있다.   2026 글로벌 기술 트렌드 및 리더십의 우선순위 2026년은 AI가 ‘생산성 향상 도구’에서 ‘책임과 신뢰의 기반’으로 진화하는 해가 될 것이다. 딜로이트와 가트너 등의 보고서에 따르면 기업 리더들은 다음의 네 가지 영역에 집중해야 한다. 첫째, 에이전틱 리얼리티 체크(agentic reality check)이다. 챗봇 도입을 넘어 비즈니스 프로세스 자체를 재설계해야 한다. 보고서에 따르면 40%의 에이전틱 AI 프로젝트가 2027년까지 실패할 것으로 예상되는데, 이는 기술적 문제보다는 기존의 망가진 프로세스를 단순히 자동화하는 ‘자동화 함정’ 때문이라고 분석된다. 성공하는 기업은 엔드 투 엔드 프로세스 전체를 혁신하며 인간과 에이전트 팀을 오케스트레이션하는 모델을 채택하고 있다. 두 번째, 소버린 AI(sovereign AI)와 보안 거버넌스이다. 데이터 주권과 국가별 규제 대응이 중요해짐에 따라 소버린 AI 전략이 필수이다. 2026년에는 기업의 77%가 공급업체 선택 시 설루션의 원산지를 고려하며, 로컬 벤더를 중심으로 한 독립적인 AI 스택 구축이 확산될 것이다. 또한, 데이터 모델 오염(poisoning) 리스크에 대응하기 위한 예측적 OT 사이버 보안 체계 구축이 가속화될 전망이다. 세 번째, 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 확산이다. 제조, 물류, 국방 분야를 중심으로 피지컬 AI의 도입이 급증하고 있다. 2026년에는 아시아-태평양 지역을 중심으로 피지컬 AI 채택률이 80%에 도달할 것으로 보이며, 이는 공장 내 정적인 자동화 설비를 대체하여 비정형 환경에서도 유연하게 대응하는 자율 운영 공장의 핵심 요소가 될 것이다. 네 번째, 지능형 컴플라이언스 및 표준화이다. 규제 당국 역시 AI를 활용하여 기업의 데이터를 실시간 모니터링하는 시대가 오고 있다. 이제 정기 감사에 대비하는 수준을 넘어, 시스템이 스스로 규정 위반 리스크를 예측하고 보고하는 ‘예측적 컴플라이언스’가 표준으로 자리 잡을 것이다.   실무자를 위한 실행 로드맵 스마트 엔지니어링을 위한 AI 활용은 더 이상 미래의 담론이 아닌 2026년 현재의 경영 핵심 과제다. 2026년은 지식 소유 자체가 무의미해지는 시점이며, AI가 생성한 결과물을 편집하고 맥락화하는 ‘아키텍트(architect)’ 능력이 엔지니어의 몸값을 결정짓게 될 것이다. 기업은 성공적인 AI 전환을 위해 다음의 3단계 로드맵을 고려해야 한다. 첫째, 지능형 설계 및 시뮬레이션 단계를 통해 아이디어를 가장 빠르게 현실화할 수 있는 데이터 환경을 구축해야 한다. 둘째, 스마트 생산 및 운영 단계를 통해 물리적 세계를 정밀하게 제어하고 최적화하는 디지털 스레드와 온톨로지 체계를 완성해야 한다. 셋째, 제품, 공장, 도시를 하나의 유기체로 연결하는 생태계 통합 단계로 나아가야 한다. AI는 도구가 아니라 설계–생산–운영 전반을 학습하고 최적화하는 ‘지능형 플라이휠(intelligent flywheel)’이다. 지금 이 순간에도 데이터는 쌓이고 있으며, 이를 인과관계로 해석하고 에이전틱 AI로 실행에 옮기는 기업만이 2026년 이후의 제조업 패러다임 변화에서 승리자가 될 수 있을 것이다.   ■ 류용효 디원의 상무이며 페이스북 그룹 ‘컨셉맵연구소’의 리더로 활동하고 있다. 현업의 관점으로 컨설팅, 디자인 싱킹으로 기업 프로세스를 정리하는데 도움을 주며, 1장의 빅 사이즈로 콘셉트 맵을 만드는데 관심이 많다. (블로그)     ■ 기사 내용은 PDF로도 제공됩니다.