산단이 AI·로봇 실증 메카로…車 밸류체인 AX 가속

같은 뉴스, 네 가지 시선. AILENS입니다. 오늘 이야기는 지난달 이십칠일, 광주 하남일반산업단지 현장 취재를 기반으로 합니다. 공장 안에 로봇 한 대가 천천히 움직이고 있습니다. 트레이를 싣고, 정해진 자리에 내려놓고, 다시 돌아오고. 속도는 느립니다. 옆에서 보면 답답할 수도 있어요. 그런데 이 장면이, 지금 광주 산업단지에서 벌어지는 꽤 큰 실험의 시작점입니다. 자동차 부품업체 한국알프스의 이야기입니다. 이 회사에서 자율이송로봇, 이른바 에이엠알을 도입한 건 사람이 트레이를 옮기다 생기는 문제 때문이었어요. 늦어지거나, 엉뚱한 자리에 놓이거나. 작은 실수처럼 보이지만 자동차 부품 공정에서는 이런 게 쌓이면 꽤 큰 손실로 이어집니다. 공정 후반에 불량이 발견되면 조립된 차를 다시 해체해야 하거든요. 그러니까 이 로봇이 하는 일은 단순히 '나르는 것'이 아니라, 실수를 시스템으로 막는 거예요. 이게 한 공장만의 이야기가 아닙니다. 광주권 제조업 전체 매출의 절반 가까이가 자동차 산업에서 나오고, 관련 기업만 천오백 개 가까이 됩니다. 완성차와 부품사가 촘촘히 엮여 있으니까, 한 공장에서 검증한 기술이 밸류체인을 따라 퍼지기 좋은 구조예요. 산업통상자원부와 한국산업단지공단이 이 지역을 에이엑스, 즉 인공지능 전환의 실증 거점으로 점찍은 이유가 여기에 있습니다. 오이팔년까지 약 이백팔십칠억 원을 투입해 광주 지역 산단 전체로 확산시킨다는 계획이고요. 그런데 저는 이 대목이 좀 걸렸어요. 기술을 만드는 것보다 퍼뜨리는 게 더 어렵다는 거, 사실 우리 모두 알잖아요. 현장에서 인공지능을 도입하고 싶어도 어느 공정에 먼저 적용해야 할지 모르겠다는 기업이 많다고 합니다. 광주테크노파크 관계자도 그 점을 직접 짚었어요. 수요는 있는데, 판단을 못 하는 거예요. 그러니까 이 사업이 의미 있으려면 선도공장 세 곳의 성과가 숫자로, 비용 절감률로, 실제 투자 대비 효과로 공개돼야 한다는 거죠. 그게 나와야 중소 부품기업도 움직일 수 있으니까요. 뒤집어 생각해보면, 관능검사 이야기가 흥미롭습니다. 지금까지 자동차 부품 검사 중 상당 부분은 사람의 눈과 손에 의존해왔어요. 보고, 만지고, 들어서 판단하는 거예요. 이걸 에이아이 비전 검사로 대체한다는 건데, 사람의 감각을 데이터로 바꾸는 작업이 생각보다 훨씬 손이 많이 갑니다. 지금은 그 데이터를 모으는 단계예요. 아직 결과가 나온 게 아니라, 쌓는 중인 거죠. 이 실험이 어떻게 마무리될지는, 아직 아무도 모릅니다. 오늘 기억할 것 하나만 고르자면 이겁니다. 기술의 성패는 선도공장이 아니라, 그 뒤에 이어지는 확산에서 결정된다는 것. 광주 산단의 이 실험도 결국 같은 질문 앞에 서 있어요. 검증된 모델이 현장에서 실제로 쓰이느냐, 그렇지 않느냐. 같은 뉴스, 네 가지 시선. AILENS였습니다.