[KtN 임우경기자]김밥 한 줄을 마는 손에는 수십 차례의 미세한 판단이 들어간다. 김 위에 밥을 펴는 두께, 재료가 밀리지 않도록 누르는 힘, 말아 올리는 속도와 손가락의 각도는 숙련 기간에 따라 달라진다. 커피를 내릴 때 물줄기의 높이와 회전 속도를 조절하는 동작, 조선소에서 좁은 구조물 안으로 장비를 옮기는 순서, 자동차 부품의 불량을 손끝으로 가려내는 방식도 같은 성격을 지닌다.

글과 사진으로 충분히 옮기기 어려웠던 숙련자의 동작이 피지컬 AI(Physical AI) 시대의 산업 데이터로 떠오르고 있다. 로봇이 사람의 명령을 이해하는 단계에서 벗어나 손과 팔, 몸을 움직여 실제 작업을 수행하려면 제조 현장에서 축적된 행동 데이터가 필요하기 때문이다.

이재명정부는 2026년 6월 29일 ‘제조AI 2030 전략’을 공개한 데 이어 7월 1일 ‘피지컬 AI 핵심 경쟁력 확보 전략’을 발표했다. 국가 제조데이터 라이브러리와 업종별 데이터팩토리를 구축하고, 숙련 노동자가 보유한 제조 노하우를 데이터로 변환하는 사업이 정책에 포함됐다. 피지컬 AI를 반도체·AI 데이터센터와 함께 국가 산업전략의 한 축으로 배치하면서 제조업 데이터가 정부 AI 정책의 전면으로 올라왔다.