LG디스플레이는 전사 인공지능 전환(AX)을 이끌 인공지능(AI) 전문가를 육성하고자 ‘AX 스쿼드’를 운영하고 있다고 13일 밝혔다. AX 스쿼드는 사업부별 실무자가 어렵고 반복되는 업무를 AI 도구로 해결할 방안을 개발하는 프로젝트다. 사무직과 개발, 생산 등 전 임직원이 AI로 과제를 해결해 나갈 수 있도록 AI 전문가가 코치로 참여한다. 현업의 문제를 정확하게 파악하고 있는 실무자가 AI 도구에 익숙한 전문가의 코칭을 받는다면 활용도와 실행 가능성이 높은 결과물을 만들 수 있다. AX 스쿼드를 통해 개발한 애플리케이션은 LG디스플레이의 사내 앱 마켓인 ‘HI-D 에이전트 허브’를 통해 임직원 누구나 활용할 수 있다. 현재까지 AX 스쿼드의 누적 과제 수는 450여건에 달한다. 제조 영역에서 불량 분류 간편화 프로그램, 개발 영역에서 광학 시뮬레이션 도구, 인사 영역에서 구성원 설문 시스템 등 190여건의 과제가 자동화됐다. LG디스플레이는 지난해 본격적인 AX를 선언하고 제조·개발 조직을 시작으로 올해 하반기부터는 비제조·개발 부문까지 AX 적용을 확대 추진하고 있다.

HD현대의 로봇 솔루션 전문기업 HD현대로보틱스가 130억원을 투자해 로봇 감각기능 전문기업 ‘에이딘로보틱스’의 지분을 취득했다고 11일 밝혔다. AI가 실제 물리 세계에서 몸을 움직이는 피지컬 AI 경쟁이 두뇌에서 감각기관으로 전선을 넓히는 모습이다. HD현대로보틱스는 이번 지분 투자를 통해 휴머노이드 로봇 핵심 기술 확보와 피지컬 AI 사업 경쟁력 강화를 도모할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 에이딘로보틱스는 로봇의 촉각과 힘을 정밀하게 감지하는 센서 기술을 개발하는 로봇 전문기업으로, 정전용량 측정 방식의 힘·촉각 센서를 자체 설계·생산하고 있다. 해당 센서는 우수한 성능과 원가 경쟁력, 소형화 측면에서 강점을 갖춰 휴머노이드 로봇의 핵심 부품으로 평가받는다. 두 회사는 이번 투자를 계기로 HD현대로보틱스의 로봇 플랫폼과 에이딘로보틱스의 힘·촉각 센서 및 제어 기술을 결합한 제품 개발에 나선다. 조선·중공업 특화 5지(指) 로봇손도 개발해 HD현대로보틱스의 휴머노이드 로봇에 탑재할 계획이다. 연마·그라인딩 등 사람이 직접 수행하던 작업을 로봇이 수행토록 하는 표면처리 자동화 사업에서도 협력을 이어간다. 두 회사는 표면처리 자동화 설루션을 공동 개발해 조선·중공업 현장을 시작으로 국내 제조업 전반으로 적용 범위를 확대한 후, 미국 조선소를 비롯한 글로벌 제조업 시장으로 사업 영역을 확장할 방침이다. 에이딘로보틱스 관계자는 “양사 간 협업을 통해 실제 산업 현장에서 활용할 수 있는 차세대 로봇 설루션을 공동 개발하고, 국내외 다양한 산업 분야로 기술 적용과 사업 기회를 확대해 나갈 계획”이라고 밝혔다. HD현대로보틱스 관계자는 “이번 투자는 양사의 역량을 결합해 피지컬 AI 기반의 로봇 설루션을 개발하기 위한 전략적 선택”이라며 “향후에도 유망한 기술기업과의 전략적 협력을 확대해 국내 로봇산업의 글로벌 경쟁력 강화에 기여하고 미래 시장 선점에 적극 나설 것”이라고 말했다.

디지털 자산 특화 AI 플랫폼 서프(Surf AI)가 오는 9월 17일 서울 소피텔에서 ‘2026 디지털 자산 AI 써밋’을 개최한다. 빗썸(Bithumb), 포필러스(Four Pillars), 비트고(BitGo)와 공동으로 진행하는 이번 행사에는 기관·업계 파트너·미디어 관계자 약 50명이 참석해 AI가 디지털 자산 산업의 의사결정과 사용자 경험을 어떻게 바꾸고 있는지 실제 사례를 중심으로 논의한다. 서프는 기업의 AI 기반 디지털 전환을 지원하는 AI 인텔리전스 플랫폼이다. 범용 대규모언어모델(LLM)과 달리 디지털 자산 시장의 데이터 구조와 업무 환경에 맞춰 설계됐으며, 정제·구조화한 데이터와 고객별 업무 맥락에 맞춘 솔루션을 바탕으로 각 조직이 자체적인 정보 분석·활용 역량을 갖출 수 있도록 돕는다. 써밋의 핵심 주제는 빗썸과 서프의 협업 사례다. 빗썸은 서프와 공동 개발한 ‘빗썸 AI’를 이번 행사에서 소개한다. 빗썸 AI는 국내 가상자산 거래소 최초로 AI 종목시그널·종목분석·데일리시황·추천질문을 결합한 종합 분석 서비스로, 가격·거래량·온체인 데이터·커뮤니티 반응을 종합한 심층 리포트를 통해 이용자의 시장 분석을 돕는다. 아시아 블록체인 인프라·리서치 기업 포필러스도 이번 행보에 힘을 보탠다. 국내 금융기관의 디지털 자산 시장 진출을 조력해 온 포필러스는 현재 서프와 손잡고 ‘아시아 중앙화 거래소(CEX) 리서치’ 공동 연구를 이어가는 중이다. 앞서 지난 7월 발표된 첫 번째 결과물인 ‘전통 금융 회사들과 한국 거래소’ 보고서에서는 대형 금융기관들의 국내 가상자산 거래소 지분 인수 현황과 시장 진입 전략이 집중 조명되었다. 특히 해당 리서치는 가상자산 거래소가 단순한 코인 매매 공간을 넘어, 전통 금융과 디지털 자산 생태계를 이어주는 핵심 교두보로 자리매김하고 있음을 시사해 주목을 받았다. 글로벌 디지털 자산 인프라 기업 비트고도 함께한다. 100개국 이상 5,800개 이상의 기관·기업 고객을 대상으로 사업을 전개하는 비트고는 지난 8월 한국 법인 비트고코리아가 금융정보분석원(FIU) 가상자산사업자(VASP) 신고 수리를 완료했으며, 이번 행사에서 기관 관계자를 위한 맞춤형 교육 세션을 진행할 예정이다. 디지털 자산 산업의 핵심 분야인 거래소 서비스, 리서치, 기관용 인프라에서 인공지능(AI)이 어떻게 혁신을 이끌어낼지 이번 행사에서 심도 있게 다뤄진다. 특히 단순한 업무 자동화 단계를 넘어, 엄격한 정확성과 보안이 요구되는 핵심 제품 경험과 고도화된 의사결정 프로세스에 AI를 실질적으로 접목하는 방안이 핵심 의제로 집중 논의될 전망이다. 박서현 서프 한국 총괄은 “AI 도입의 다음 단계는 문서 작성이나 요약 자동화를 넘어, 조직이 스스로 신뢰할 수 있는 인텔리전스를 생산하고 이를 제품화하는 것”이라며 “2026 디지털 자산 AI 써밋은 한국 시장에서 그 가능성을 실제 사례와 함께 논의하는 자리”라고 전했다.

인간 감시 피한 AI 90년 수학 난제도 88시간 만에 해결 오픈AI의 인공지능(AI)이 인간과 기계를 가르던 경계를 잇달아 넘고 있다. 대학수학능력시험에서 만점 수준의 성능을 보인 최신 모델은 이번에는 컴퓨터 접속자가 사람임을 확인하려 만든 문제를 48단계까지 모두 풀었다. 오픈AI의 더 강력한 내부 모델은 상금 100만 달러(약 13억 3000만원)가 걸린 수학 난제의 해법을 제시했다. AI의 광범위하고 빠른 고도화에 범용인공지능(AGI)에 대한 기대도 커지고 있지만, 인간이 AI를 끝까지 통제할 수 있겠냐는 우려도 확산하고 있다. 오픈AI 개발자 샤리프 샤밈은 8일(현지시간) 엑스(X)에 최신 모델 ‘GPT-6 아스트라’가 캡차(CAPTCHA)를 본뜬 브라우저 게임 ‘로봇이 아닙니다’를 푸는 모습을 공개했다. 캡차는 사람은 알아볼 수 있지만 자동화 프로그램은 풀기 어렵게 문제를 내 접속자가 사람인지 확인하는 방식이다. 아스트라는 일그러진 문자를 읽고 여러 사진에서 신호등이 찍힌 칸을 골랐으며, 비슷한 이미지 속 쿠키와 개도 가려냈다. 48단계를 모두 통과한 뒤에는 ‘인간 증명서’를 받았다. 아스트라는 앞서 한국 수능에서도 전 과목 만점 수준의 결과를 냈다. 오픈AI는 같은 날 인간이 약 90년간 풀지 못한 수학 난제의 해법도 내놨다. 자사 내부 AI가 미국 클레이수학연구소(CMI)의 ‘밀레니엄 7대 수학 난제’ 가운데 하나인 나비에-스토크스 문제를 해결했다고 주장한 것이다. CMI는 2000년 7개 난제에 각각 100만 달러의 상금을 걸었고, 지금까지 공식적으로 해결된 것은 푸앵카레 추측 하나뿐이다. 나비에-스토크스 방정식은 물이나 공기 같은 유체의 움직임을 설명하는 공식으로 일기예보와 항공기·자동차 설계, 혈류 분석 등에 쓰인다. 난제의 핵심은 매끄럽게 흐르던 유체에서도 어느 순간 소용돌이가 걷잡을 수 없이 빨라져 유속 같은 값이 무한대로 치솟는 ‘특이점’이 생길 수 있느냐다. 오픈AI는 165쪽 분량의 논문에서 특정 조건에서는 이런 특이점이 유한한 시간 안에 생길 수 있음을 증명했다고 밝혔다. AI 에이전트 가동 88시간 만에 해법에 도달했고, 아스트라를 이용해 증명 보조 도구 ‘린’(Lean)으로 논리를 검증하는 데 17시간을 더 썼다. 다만 난제 해결로 공식 인정받으려면 수학계의 검증과 CMI의 판단을 거쳐야 한다. 이준상 연세대 기계공학부 교수는 “최종적인 타당성과 학문적 의미는 전문가들의 검증이 필요하지만 AI가 계산 보조를 넘어 인간이 풀지 못한 수학적 난제의 증명을 탐색하고 형식적으로 검토하는 새로운 연구 도구로 발전할 가능성을 보여 준 사례”라고 의미를 부여했다. 이번 오픈AI의 난제 해결 발표 전부터 연구 우선권을 둘러싼 논란도 불거졌다. 이 난제를 앤트로픽 소속 수학자 레벤트 알푀게와 함께 별도로 연구한 트리스탄 벅매스터 뉴욕대 교수는 오픈AI가 양측의 연구 결과를 함께 발표하자며 알푀게를 저자 명단에서 빼달라는 취지의 요구를 했다고 지난 7일 주장했다. 오픈AI는 부인했다. AI 성능이 빠르게 높아지면서 통제 가능성을 둘러싼 우려도 커지고 있다. 오픈AI를 거쳐 앤트로픽에서 AI 모델 학습을 연구해 온 제이컵 콕슨은 최근 회사를 떠나며 인간의 개입 없이 스스로 성능을 높이는 AI가 개발 경쟁 속에서 통제를 벗어날 가능성을 경고했다. 그는 “가장 공격적인 시나리오 가운데 상당수가 현실화하는 방향으로 가고 있다”며 “내년 말이면 이미 상황이 통제 불능에 빠질 수도 있다”고 말했다. 한편 오픈AI 코리아는 이날 출범 1주년 기자간담회를 열고 국내 챗GPT 엔터프라이즈 도입 규모가 1년 새 약 28배 늘었다고 밝혔다. ‘챗GPT 워크’와 코딩 에이전트 ‘코덱스’의 국내 주간 활성 이용자도 6개월 만에 14배 증가했다.

180여개 사양, 같은 라인서 만들어용접·이송·도장 80% 이상 자동화복잡한 공정, 사람이 조립해 ‘공존’14일 독일서 대형 PV7 최초 공개 공장 안으로 들어서자 노란색 산업용 로봇팔들이 쉴 새 없이 움직이며 약 3m 높이에 쌓인 팔레트에서 부품을 집어 옮기고 거대한 회색 차체를 번쩍 들어 방향을 바꿨다. 용접라인에서는 로봇팔이 차체를 에워싼 채 움직일 때마다 불꽃이 튀었다. 경기 화성시 기아 오토랜드의 목적기반차량(PBV) 전용공장 ‘이보(EVO) 플랜트 이스트’에서 지난 8일 만난 전기밴 PV5 생산라인의 로봇들은 소비자의 주문대로 다양한 사양의 차량을 생산해냈다. 자동차 공장의 경쟁력이 ‘같은 차를 얼마나 많이 만드느냐’에서 ‘얼마나 다르게 만들 수 있느냐’로 확장된 셈이다. PV5는 승객용·화물용·교통약자용 등 기본 형태가 다양하고 냉동차·캠핑카 등으로도 확장된다. 좌석 배열과 뒷좌석 문 유무, 차체 길이 등이 달라 차체공장 기준 생산 사양만 180여 개가 넘는다. 이렇게 다양한 차량을 하나의 생산라인에서 함께 만든다. 조립공장에서는 PV5 패신저·카고·섀시캡 등이 한 라인에 섞여 들어와도 로봇이 생산정보를 읽고 차량에 맞는 엠블럼(차량 앞뒤의 브랜드·차종 표시)을 골라 후드(앞쪽 덮개)와 뒤쪽 문에 붙였다. 차체 조립에는 기존 하나의 주요 공정을 네 단계로 나눈 ‘4-벅 순차조립 공법’을 적용했다. 차량 크기와 구조가 달라도 유연하게 대응하기 위해서다. 뒷좌석 문이 없는 사양처럼 일반 용접건이 닿기 어려운 곳에는 길이 2m의 대형 용접건을 쓰고, 더 좁은 부분은 레이저로 용접한다. 차량마다 다른 길이와 무게중심은 로봇팔이 해결한다. 차체 앞뒤를 잡은 대형 로봇팔 두 대가 움직임을 맞추며 잡는 위치를 자동 조정한다. 이어 차체를 넘겨받은 자율주행 운반 로봇(AGV)이 공장 곳곳을 오가며 사람이 다가서면 멈춘다. 이보 플랜트 이스트는 연간 10만대 생산 규모로 차체 용접은 100%, 부품 이송은 83%, 도장은 91%가 자동화됐다. 조립공장 자동화율은 27%다. 복잡한 천장 내장재 등 일부는 작업자가 직접 조립한다. 기아 측은 “작업자들과 공존하는 공장”이라고 설명했다. 품질 관리도 자동화했다. 조립을 마친 차량은 3D 비전 카메라로 차체의 틈과 높이 차이를 측정한다. 같은 지점을 반복 측정해도 측정값 편차가 ±0.2㎜ 수준이다. 기아는 이 공장이 오토랜드 화성의 기존 양산라인보다 자동화 수준이 약 9% 높고 품질·운영 측면에서도 약 10%의 효율 개선 효과가 있다고 설명했다. 다만 “자동화가 PV5 제조원가 절감에 직접적인 영향이 있지는 않다”고 했다. 서로 다른 사양의 차량을 한 라인에서 안정적으로 생산하기 위해 자동화 기술을 적용했다는 설명이다. ‘맞춤 생산’은 공장을 나온 뒤에도 이어진다. 인근 PBV 컨버전센터에서는 기본차를 오픈베드·냉동탑차·캠핑카 등 고객 용도에 맞게 바꾼다. 필요한 구조를 기본차 개발 단계부터 반영하고 불필요한 부품은 처음부터 달지 않는다. 기아는 오는 14일 독일 하노버에서 열리는 ‘IAA 트랜스포테이션 2026’에서 PV5보다 큰 ‘PV7’을 공개한다. PV7은 내년 6월에 준공 예정인 이보 플랜트 웨스트에서 생산된다. 이스트와 웨스트를 합친 연간 PBV 생산능력은 20만대다.

공장 안으로 들어서자 노란색 산업용 로봇팔들이 쉴 새 없이 움직이며 약 3m 높이에 쌓인 팔레트에서 부품을 집어 옮기고 거대한 회색 차체를 번쩍 들어 방향을 바꿨다. 용접라인에서는 로봇팔이 차체를 에워싼 채 움직일 때마다 불꽃이 튀었다. 경기 화성시 기아 오토랜드의 목적기반차량(PBV) 전용공장 ‘이보(EVO) 플랜트 이스트’에서 지난 8일 만난 전기밴 PV5 생산라인의 로봇들은 소비자의 주문대로 다양한 사양의 차량을 생산해냈다. 자동차 공장의 경쟁력이 ‘같은 차를 얼마나 많이 만드느냐’에서 ‘얼마나 다르게 만들 수 있느냐’로 확장된 셈이다. PV5는 승객용·화물용·교통약자용 등 기본 형태가 다양하고 냉동차·캠핑카 등으로도 확장된다. 좌석 배열과 뒷좌석 문 유무, 차체 길이 등이 달라 차체공장 기준 생산 사양만 180여 개가 넘는다. 이렇게 다양한 차량을 하나의 생산라인에서 함께 만든다. 조립공장에서는 PV5 패신저·카고·섀시캡 등이 한 라인에 섞여 들어와도 로봇이 생산정보를 읽고 차량에 맞는 엠블럼(차량 앞뒤의 브랜드·차종 표시)을 골라 후드(앞쪽 덮개)와 뒤쪽 문에 붙였다. 차체 조립에는 기존 하나의 주요 공정을 네 단계로 나눈 ‘4-벅 순차조립 공법’을 적용했다. 차량 크기와 구조가 달라도 유연하게 대응하기 위해서다. 뒷좌석 문이 없는 사양처럼 일반 용접건이 닿기 어려운 곳에는 길이 2m의 대형 용접건을 쓰고, 더 좁은 부분은 레이저로 용접한다. 차량마다 다른 길이와 무게중심은 로봇팔이 해결한다. 차체 앞뒤를 잡은 대형 로봇팔 두 대가 움직임을 맞추며 잡는 위치를 자동 조정한다. 이어 차체를 넘겨받은 자율주행 운반 로봇(AGV)이 공장 곳곳을 오가며 사람이 다가서면 멈춘다. 이보 플랜트 이스트는 연간 10만대 생산 규모로 차체 용접은 100%, 부품 이송은 83%, 도장은 91%가 자동화됐다. 조립공장 자동화율은 27%다. 복잡한 천장 내장재 등 일부는 작업자가 직접 조립한다. 기아 측은 “작업자들과 공존하는 공장”이라고 설명했다. 품질 관리도 자동화했다. 조립을 마친 차량은 3D 비전 카메라로 차체의 틈과 높이 차이를 측정한다. 같은 지점을 반복 측정해도 측정값 편차가 ±0.2㎜ 수준이다. 기아는 이 공장이 오토랜드 화성의 기존 양산라인보다 자동화 수준이 약 9% 높고 품질·운영 측면에서도 약 10%의 효율 개선 효과가 있다고 설명했다. 다만 “자동화가 PV5 제조원가 절감에 직접적인 영향이 있지는 않다”고 했다. 서로 다른 사양의 차량을 한 라인에서 안정적으로 생산하기 위해 자동화 기술을 적용했다는 설명이다. ‘맞춤 생산’은 공장을 나온 뒤에도 이어진다. 인근 PBV 컨버전센터에서는 기본차를 오픈베드·냉동탑차·캠핑카 등 고객 용도에 맞게 바꾼다. 필요한 구조를 기본차 개발 단계부터 반영하고 불필요한 부품은 처음부터 달지 않는다. 기아는 오는 14일 독일 하노버에서 열리는 ‘IAA 트랜스포테이션 2026’에서 PV5보다 큰 ‘PV7’을 공개한다. PV7은 내년 6월에 준공 예정인 이보 플랜트 웨스트에서 생산된다. 이스트와 웨스트를 합친 연간 PBV 생산능력은 20만대다.

차움(원장 김재화)이 LG CNS, 차헬스케어와 함께 인공지능(AI)을 활용한 건강검진센터 구축에 나선다. 차움은 최근 청담 차움에서 LG CNS, 차헬스케어와 ‘지능형 검진센터 도입을 위한 착수보고회’를 개최했다. 이날 행사에는 차움 김재화 원장, 차헬스케어 이준영 전무, LG CNS 금융·공공사업부 배민 전무 등 3사 주요 관계자들이 참석했다. 차움은 이번 사업을 통해 건강검진 업무에 특화된 AI 에이전트를 도입하고, 검진 현장에서 효과를 검증할 예정이다. 차움 프리미엄건진센터는 고객의 건강 이력과 주치의 권고사항, 과거 상담 내용 등을 바탕으로 1대1 맞춤형 검진 서비스를 제공해 왔다. 앞으로는 고객관계관리시스템(CRM)과 전자의무기록(EMR) 등에 나뉘어 저장된 정보를 AI가 한데 모아 분석한다. 이를 통해 상담 기록 작성과 검진 후 일정 관리 등을 자동화하고, 고객별 맞춤 관리도 더욱 세밀하게 할 계획이다. 차움은 LG CNS가 개발 예정인 ‘AI 에이전트’를 도입해 검진 과정을 고도화한다. AI가 고객의 과거 검진 결과와 의료진의 권고사항을 분석해 필요한 검사와 그 이유를 제안한다. 상담 간호사는 이를 바탕으로 고객의 건강 상태에 맞는 깊이 있는 상담을 제공할 수 있다. 검진 전후의 고객 관리에도 AI가 활용된다. 검진 전에는 고객별 주의사항을 반영한 체크리스트를 자동으로 만들고, 검진 후에는 3·6·9개월 단위의 재검사와 추적 관찰 일정을 관리한다. 검진에서 이상 소견이 발견된 고객이 외래 진료나 재진 프로그램으로 원활하게 이어질 수 있도록 안내 기능도 강화한다. 전체 고객의 약 30%를 차지하는 외국인 고객을 위해 AI 기반 실시간 통번역 서비스도 도입한다. 검진 결과를 안내할 때 언어 장벽을 낮춰 외국인 고객의 편의와 만족도를 높일 계획이다. 차움 김재화 원장은 “이번 협력은 차움이 추구해 온 최고 수준의 맞춤형 의료 서비스에 첨단 AI 기술을 더해 고객 관리의 질을 한 단계 높이는 계기가 될 것”이라며 “AI 기반 지능형 검진 시스템을 성공적으로 정착시켜 프리미엄 건강검진의 새로운 표준을 제시하겠다”고 말했다. LG CNS 금융·공공사업부 배민 전무는 “LG CNS는 금융, 제조 등 여러 산업에서 AI를 ‘보여주는 것’이 아니라 ‘매일 쓰이는 것’으로 만들어왔다”며 “그동안 쌓아온 AX 역량을 의료 현장에 적용해 검진 서비스 혁신과 운영 효율 향상을 이끌겠다”고 말했다.

사내 7대 핵심 업무부터 AI 적용오픈AI 사이버 보안에 최초 참여내년 로봇 통합 관리 플랫폼 공개2031년까지 AX·RX 10조 투자 삼성SDS가 오픈AI·앤트로픽과 기업용 인공지능(AI) 시장 공략을 강화하고 로봇 기반 제조 혁신으로 영역을 넓힌다. 기업의 AI 전환(AX)을 실제 성과로 연결하고, 로봇 전환(RX)을 새로운 성장축으로 키우겠다는 전략이다. 삼성SDS는 8일 서울 코엑스에서 ‘리얼 서밋 2026’을 열고 ‘다차원 AI 풀스택’ 전략을 공개했다. 이준희 대표는 인프라·플랫폼·솔루션에 컨설팅과 구축·운영 역량을 결합해 고객사의 업무를 AI 중심으로 재설계하겠다고 밝혔다. 사내 7대 핵심 업무에 AI를 먼저 적용하고, 현장전문가(FDE)도 연말까지 200여명 양성한다. 국내 기업 최초로 오픈AI의 사이버 보안 프로그램 ‘데이브레이크’에 파일럿 파트너로도 참여한다. 이를 활용해 고객사의 보안 취약점을 찾고 영향을 검증한 뒤 해결책까지 제시하는 서비스를 개발한다. 지난 7월 손잡은 앤트로픽과는 AI 기술을 고객사의 실제 업무에 시험 적용하고, 이를 토대로 신규 AX 사업을 공동 발굴한다. 행사에서 영상 메시지를 전한 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 “AI 에이전트들이 일터에 합류해 긍정적인 영향을 미치기 시작했다”고 말했다. 최기영 앤트로픽코리아 대표는 엔지니어 3명이 8주 만에 제품 베타 버전을 만든 사례를 들어 AI가 소수 인력의 실행력을 높인다고 설명했다. 삼성SDS는 디지털 영역의 AX에 이어 제조 현장을 겨냥한 로봇 전환(RX)을 새로운 사업축으로 제시했다. RX는 공장에 로봇을 배치하는 데 그치지 않고 AI로 로봇의 작업 능력을 계속 높이며, 여러 로봇과 생산설비를 연계해 제조 현장 전체를 지능화하는 개념이다. 삼성SDS는 25년간 430여개 기업의 제조 자동화를 지원하며 쌓은 경험을 RX 사업에 활용한다. 이를 토대로 2027년 생산설비와 여러 로봇을 통합 관리하는 ‘로봇 오케스트레이션 플랫폼’을 선보이고, 월든 로보틱스 등 피지컬 AI 기업 10곳과 제조 현장에 적용할 사례를 발굴할 계획이다. 러스 테드레이크 월든 최고경영자(CEO)는 “로봇이 생산현장에서 성과를 내려면 고객과 작업에 대한 깊은 이해와 대규모 구축 역량이 필요하다”며 삼성SDS와의 협력에 기대감을 나타냈다. 삼성SDS는 AX·RX와 물류 사업을 키우기 위해 2031년까지 총 10조원을 투자할 계획이다. 이 대표는 AX 분야의 유망 기술과 함께 RX 분야에서는 로봇의 범용 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델 관련 기업에 대한 지분 투자를 검토하고 있다고 밝혔다.

경기도의회 미래과학협력위원회 소속 임창휘 의원(더불어민주당, 광주2)이 경기도 국제협력국의 정책과 예산 구조를 강하게 비판하며, 실효성이 떨어지는 해외 통상 및 공적개발원조(ODA) 사업을 전면 재설계해 민생 예산으로 돌려야 한다고 촉구했다. 임창휘 의원은 7일 열린 경기도의회 미래과학협력위원회 2026년 제2회 추가경정예산안 심사에서 도 재정 위기 국면을 언급하며 국제협력국 사업의 이른바 ‘정책 디톡스’ 필요성을 역설했다. 임 의원은 “경기도가 약 7,700억 원 규모의 역대 최대 감액(마이너스) 추경을 단행할 만큼 심각한 재정 위기에 직면해 있으며, 도내 소기업들은 내수 침체로 가동률과 수익성이 급감하고 있다”고 진단했다. 이어 “이러한 상황에서 지자체 본연의 임무인 민생 안정 대신, 정량적 성과도 불분명한 과시적 ‘글로벌화’에 예산과 행정력이 낭비되고 있다”고 지적했다. 특히 준비 없는 중소기업의 수출 장려 정책을 ‘도피성 수출’로 규정하고 지원 방식의 근본적 전환을 요구했다. 그는 “내수 붕괴의 대안으로 준비 없이 뛰어드는 수출은 오히려 기업의 유동성을 고갈시키고 한계기업으로 전락하게 만드는 자충수”라며, “전시회 참가, 통번역 등 단기적이고 일회성인 수출 판로 지원 예산을 삭감하고, 공정 자동화, 디지털 전환(DX), 신제품 개발 등 기업의 ‘본원적 기술 경쟁력(R＆D)’을 강화하는 데 가용 재원을 집중해야 한다”고 강조했다. 아울러 지자체 단위 통상 거점과 원조 사업의 한계를 지적하며 국가 기관과의 일원화를 대안으로 제시했다. 임 의원은 연간 49억 5,000만 원의 예산이 들어가는 경기비즈니스센터(GBC)를 두고 “실질적 수출 실적이 미미하고 1인 체제 운영 등으로 고도화된 글로벌 무역 장벽을 넘기에는 한계가 명확하다”며, “실효성 없는 GBC를 구조조정하고 KOTRA(대한무역투자진흥공사)의 전 세계 인프라를 활용하는 전략으로 선회해야 한다”고 주장했다. 자체 추진 중인 ODA 사업에 대해서도 날을 세웠다. 임 의원은 “독립된 전문 조직이나 체계적인 사후 관리 없이 주먹구구식으로 집행되며, 지속가능성 없는 사업으로 전락할 위험이 크다”고 비판했다. 이어 “파편화된 지자체 ODA 예산을 전면 재검토하여 KOICA(한국국제협력단) 등 국가 기관으로 일원화하고, 해당 예산은 지역소멸 위기와 경영난을 겪고 있는 도민과 중소기업을 구제하는 민생 예산으로 전액 환원해야 한다”고 밝혔다. 끝으로 임 의원은 국제협력국을 향해 “확보된 재원을 중소기업의 근본적인 체질 개선과 생존 자생력을 높이는 데 사용해 줄 것”을 주문하는 한편, “내년 2027년도 예산을 논의할 때도 같은 고민이 반복될 것”이라며 “국제협력국이 가져가야 할 사업의 우선순위를 명확히 하고, 후순위 사업들은 조정하는 등 예산 재구조화를 깊이 있게 고민해 달라”고 당부했다.

영국 차세대 자주포 사업에서 한국산 K9A2를 제치고 선택된 독일 RCH 155가 약 4년의 기다림 끝에 우크라이나에 도착했다. 여러 차례 납품 일정이 미뤄진 만큼 실제 전장에서 어떤 성능을 보여줄지 관심이 쏠린다. 독일의 우크라이나 군사지원을 추적하는 ‘저먼 에이드 투 우크라이나’(GAU)는 지난 5일(현지시간) 신뢰할 만한 독립 소식통을 통해 RCH 155의 첫 우크라이나 인도를 확인했다고 밝혔다. 독일이 첫 18문 지원을 결정한 2022년 9월 이후 거의 4년 만이다. RCH 155는 독일 방산업체 KNDS가 개발한 155㎜ 차륜형 자주포다. 복서(Boxer) 8륜 장갑차 차체에 무인·완전자동화 포탑인 포병포탑모듈(AGM)을 결합했다. 승무원은 2명이며 포탄 30발과 모듈식 장약 144개를 탑재한다. 탄종에 따라 최대 사거리는 70㎞에 달한다. KNDS는 일정 조건에서 이동하면서도 사격할 수 있다는 점을 주요 강점으로 내세운다. 높은 자동화 수준을 바탕으로 사격한 뒤 신속하게 자리를 벗어나는 ‘슛 앤드 스쿠트’ 능력도 강화했다. 네 차례나 미뤄진 인도…우크라이나군 600명 먼저 훈련 RCH 155의 우크라이나행은 순탄하지 않았다. 첫 인도 시점은 애초 2024년 초로 거론됐지만 이후 2024년 말과 2025년 봄 등으로 잇따라 밀렸다. 2025년 1월 독일 카셀에서는 우크라이나 측에 첫 장비를 공식 인도하는 행사까지 열렸다. 그러나 해당 자주포는 곧바로 우크라이나로 넘어가지 않고 독일에 남아 교육훈련 등에 투입됐다. 우크라이나 전장관리체계와의 통합, 훈련 과정에서 확인된 사항을 반영하기 위한 추가 작업도 필요했던 것으로 전해졌다. 독일군과 KNDS는 지난해부터 우크라이나 장병들을 대상으로 교육을 진행했다. 올해 3월까지 관련 교육을 받은 장병은 600명을 넘어섰다. 우크라이나가 받을 RCH 155는 모두 54문이다. 18문씩 세 차례에 걸쳐 발주됐으며 독일 정부의 투입액은 8억 9000만 유로(약 1조 3800억원)에 달한다. 다만 우크라이나군이나 러시아군은 아직 RCH 155의 현지 운용 모습을 공식 사진이나 영상으로 공개하지 않았다. 구체적인 배치 부대와 운용 현황도 확인되지 않았다. KNDS 측 관계자는 우크라이나 운용 과정에서 40㎞ 떨어진 표적을 첫발에 명중시키는 성과가 나왔다고 주장했다. 제조사 측 설명인 만큼 향후 우크라이나군의 공식 평가와 실제 전장 자료를 통해 추가 검증이 필요하다. 英도 72문 선택…K9과 유럽 자주포 시장 경쟁 RCH 155가 주목받는 또 다른 이유는 최근 유럽 각국의 차세대 포병 전력 후보로 빠르게 떠오르고 있기 때문이다. 영국은 지난 5월 차세대 자주포로 RCH 155를 선택해 72문을 도입하기로 했다. 계약 규모는 교육과 운용지원 등을 포함해 10억 파운드(약 1조 8100억원)에 달한다. 영국 내에서 포신과 주요 부품을 생산하는 현지화 계획도 추진한다. 한화에어로스페이스도 이 사업에 K9A2를 제안했지만 최종 선택을 받지 못했다. 영국 사업은 RCH 155가 K9과 맞붙어 수주에 성공한 대표 사례다. 독일군은 지난해 RCH 155 84문을 약 12억 유로(약 1조 8700억원)에 발주했다. 독일 정부가 체결한 기본계약 규모는 최대 500문이며 다른 국가도 이를 활용할 수 있다. 두 자주포는 성격이 다르다. RCH 155는 차륜형 복서 차체와 높은 자동화를 앞세우는 반면, 궤도형 K9은 험지 기동성과 대규모 운용·정비 기반, 여러 국가에서 축적한 운용 경험이 강점이다. K9은 현재 튀르키예·폴란드·노르웨이·핀란드·에스토니아·루마니아 등 북대서양조약기구(NATO·나토) 회원국에 폭넓게 진출해 있다. 핀란드는 지난 4월 K9 112문을 추가 도입하기로 하면서 보유 규모를 200문 이상으로 늘렸다. 우크라이나 전쟁 이후 각국의 자주포 선택 기준은 단순한 사거리와 화력을 넘어 자동화, 승무원 생존성, 기동성, 생산능력까지 확대됐다. 이 때문에 RCH 155가 우크라이나에서 어떤 성능을 입증하느냐는 향후 유럽의 차세대 포병 사업에도 영향을 줄 수 있다. 실전에서 강점을 입증하면 영국에 이어 다른 유럽 국가에서도 존재감을 키울 수 있다. 반대로 내구성이나 정비·보급 문제 등이 드러날 경우 이미 여러 국가에서 대규모 운용 경험을 쌓은 K9의 강점이 더욱 부각될 수 있다. 4년 만에 우크라이나 전장에 들어간 RCH 155의 실전 성적표가 K9과의 유럽 자주포 수주 경쟁에서 새로운 변수가 된 셈이다.

사람이 운전하지 않는 지게차가 공장 안을 스스로 이동해 화물차의 짐을 싣고 내린다. 로봇팔이 쌀 포대를 옮기고, 휴머노이드가 박스에 완충재를 넣는다. 피지컬 인공지능(AI)과 로봇 기술이 상·하차와 포장 등 사람의 ‘손’에 의존하던 공정까지 파고들면서 물류 부문에서 사람의 상시 개입 없이 24시간 가동하는 ‘라이트아웃 팩토리’가 현실에 가장 빠르게 가까워지고 있다. 현대위아는 사람의 조작 없이 공장 안을 이동하고 화물차에 물건을 직접 싣고 내리는 무인지게차를 개발해 내년 5월 기아 오토랜드 화성에 공급한다고 7일 밝혔다. 완전 무인 상·하역이 가능한 지게차의 실제 제조현장 공급은 국내 최초다. 화물차 상·하차 작업은 트럭이 매번 정확히 같은 자리에 정차하는 것이 아니고, 짐을 싣고 내리면서 차체 높이가 변해 자동화하기 어려운 업무다. 하지만 현대위아 무인지게차는 팔레트가 목표 위치에서 최대 250㎜ 벗어나거나 좌우로 10도 이상 틀어져도 인식할 수 있다. 현대위아는 이를 기존 자율주행 물류로봇(AMR)·주차로봇 등과 연계해 AI 기반으로 24시간 가동할 수 있는 지능형 자율공장(AX 팩토리)을 구현할 계획이다. 물류 현장에서 사람의 ‘손’을 대신하는 로봇도 투입되고 있다. CJ대한통운은 지난 3일 경기 용인시 양지 올리브영 물류센터에 ‘로보티즈’의 양팔 휴머노이드 2대를 투입해 상품 박스에 완충재를 넣는 포장 작업을 맡겼다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증에서 한 단계 나아가 휴머노이드 로봇을 실제 물류 운영 공정에 최초로 적용한 사례다. 롯데글로벌로지스는 휴머노이드 ‘이그리스-C’로 출고·포장 작업을 실증했고, 이달 중 세종·대구 물류센터에서는 외골격 슈트(웨어러블 로봇) 5~8대를 상·하차와 인입 작업에 시험할 계획이다. 쿠팡도 물류센터에 AI 기반 자동화 기술 적용을 확대하고 있다. 상품 입고 시 최적의 진열 위치와 작업자 동선을 안내하는 ‘랜덤 스토우’, 상품이 진열된 선반을 작업자 앞으로 옮겨 편리하게 작업할 수 있도록 돕는 ‘선반 무인운반로봇’(AGV) 등을 물류 전 과정에 적용했다. 쿠팡 안성4센터에서는 디팔레타이징 로봇(로봇팔)이 10~20㎏짜리 쌀 포대를 팔레트에서 들어 컨베이어로 옮긴다. 컨베이어가 물류의 ‘길’을 만들었다면 자율주행 물류로봇(AMR)과 무인지게차는 사람의 ‘발’을, 로봇팔과 휴머노이드는 ‘손’을 대신하는 셈이며, 이제 AI가 이들 로봇을 통합 지휘하는 단계로 고도화하고 있다. 장영재 카이스트 산업및시스템공학과 교수는 “물류 작업은 상대적으로 정형화돼 있고 창고 자동화율도 높아 고도화된 기술이 들어갈 수 있는 영역”이라고 설명했다. 한 물류업계 관계자는 “작업자가 작업 지시서를 들고 직접 물건을 집으려면 하루에 10~15㎞를 걷게 된다”며 “자동화를 통해 작업자의 피로도와 작업 조건이 드라마틱하게 개선되고 중장기적으로는 인건비와 인력 부담도 줄일 수 있다”고 말했다. 다만 개별 공정 자동화와 완전 무인화는 별개의 문제다. 업계 관계자는 “복잡한 작업 환경에서 로봇이 스스로 판단하려면 수많은 데이터를 학습해야 해서 아직 로봇이 사람을 완전히 대체하는 수준은 아니다”라고 전했다.

사람이 운전하지 않는 지게차가 공장 안을 스스로 이동해 화물차의 짐을 싣고 내린다. 로봇팔이 쌀 포대를 옮기고, 휴머노이드가 박스에 완충재를 넣는다. 피지컬 인공지능(AI)과 로봇 기술이 상·하차와 포장 등 사람의 ‘손’에 의존하던 공정까지 파고들면서 물류 부문에서 사람의 상시 개입 없이 24시간 가동하는 ‘라이트아웃 팩토리’가 현실에 가장 빠르게 가까워지고 있다. 현대위아는 사람의 조작 없이 공장 안을 이동하고 화물차에 물건을 직접 싣고 내리는 무인지게차를 개발해 내년 5월 기아 오토랜드 화성에 공급한다고 7일 밝혔다. 완전 무인 상·하역이 가능한 지게차의 실제 제조현장 공급은 국내 최초다. 화물차 상·하차 작업은 트럭이 매번 정확히 같은 자리에 정차하는 것이 아니고, 짐을 싣고 내리면서 차체 높이가 변해 자동화하기 어려운 업무다. 하지만 현대위아 무인지게차는 팔레트가 목표 위치에서 최대 250㎜ 벗어나거나 좌우로 10도 이상 틀어져도 인식할 수 있다. 현대위아는 이를 기존 자율주행 물류로봇(AMR)·주차로봇 등과 연계해 AI 기반으로 24시간 가동할 수 있는 지능형 자율공장(AX 팩토리)을 구현할 계획이다. 물류 현장에서 사람의 ‘손’을 대신하는 로봇도 투입되고 있다. CJ대한통운은 지난 3일 경기 용인시 양지 올리브영 물류센터에 ‘로보티즈’의 양팔 휴머노이드 2대를 투입해 상품 박스에 완충재를 넣는 포장 작업을 맡겼다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증에서 한 단계 나아가 휴머노이드 로봇을 실제 물류 운영 공정에 최초로 적용한 사례다. 롯데글로벌로지스는 휴머노이드 ‘이그리스-C’로 출고·포장 작업을 실증했고, 이달 중 세종·대구 물류센터에서는 외골격 슈트(웨어러블 로봇) 5~8대를 상·하차와 인입 작업에 시험할 계획이다. 쿠팡도 물류센터에 AI 기반 자동화 기술 적용을 확대하고 있다. 상품 입고 시 최적의 진열 위치와 작업자 동선을 안내하는 ‘랜덤 스토우’, 상품이 진열된 선반을 작업자 앞으로 옮겨 편리하게 작업할 수 있도록 돕는 ‘선반 무인운반로봇’(AGV) 등을 물류 전 과정에 적용했다. 쿠팡 안성4센터에서는 디팔레타이징 로봇(로봇팔)이 10~20㎏짜리 쌀 포대를 팔레트에서 들어 컨베이어로 옮긴다. 컨베이어가 물류의 ‘길’을 만들었다면 자율주행 물류로봇(AMR)과 무인지게차는 사람의 ‘발’을, 로봇팔과 휴머노이드는 ‘손’을 대신하는 셈이며, 이제 AI가 이들 로봇을 통합 지휘하는 단계로 고도화하고 있다. 장영재 카이스트 산업및시스템공학과 교수는 “물류 작업은 상대적으로 정형화돼 있고 창고 자동화율도 높아 고도화된 기술이 들어갈 수 있는 영역”이라고 설명했다. 육체적 부담과 인력난도 자동화를 앞당기는 요인이다. 한 물류업계 관계자는 “작업자가 작업 지시서를 들고 직접 물건을 집으려면 하루에 10~15㎞를 걷게 된다”며 “자동화를 통해 작업자의 피로도와 작업 조건이 드라마틱하게 개선되고 중장기적으로는 인건비와 인력 부담도 줄일 수 있다”고 말했다. 국제로봇연맹(IFR)에 따르면 2024년 세계 전문 서비스로봇 약 20만 대 가운데 절반 이상인 10만 2900대가 운송·물류용이었다. 시장조사업체 ‘가트너’는 2030년 선진국 신설 창고의 절반이 사람이 없어도 운영 가능한 ‘휴먼 옵셔널’ 시설이 될 것으로 전망했다. 다만 개별 공정 자동화와 물류 전 과정을 사람 없이 운영하는 완전 무인화는 별개의 문제다. 업계 관계자는 “복잡한 작업 환경에서 로봇이 스스로 판단하려면 수많은 데이터를 학습해야 해서 아직 로봇이 사람을 완전히 대체하는 수준은 아니다”라고 전했다.

서울 강남구는 직장인과 청년 대상으로 생성형 인공지능(AI) 활용법을 배우고 실제 업무에 적용할 수 있는 ‘2026 강남구 청년 AI 아카데미’를 마무리하는 성과 공유회를 열었다고 3일 밝혔다. 전날 역삼동 구름스퀘어에서 열린 성과 공유회에서 교육생들은 월말정산 자동화 도구를 비롯해 복수의 AI가 역할을 나눠 업무와 프로젝트 성과를 관리하는 시스템, 제약·바이오·의료기기 연구개발(R＆D) 인허가를 지원하는 AI 에이전트 등 직접 제작한 AI 도구를 선보였다. 이들은 바이오·헬스케어와 정보통신(IT) 서비스 등 2개 분야로 나눠 업무 단계를 스스로 수행하도록 설계하는 ‘AI 에이전트’를 익힌 뒤, 실습과 전문가 멘토링을 통해 업무에 적용할 방법을 구체화했다. 성과 공유회에서는 우수 프로젝트 시상식에 이어 삼성전자 대표이사 출신인 고동진(강남구병) 국민의힘 의원의 특별강연이 이어졌다. 강남구에 있는 기업에 재직 중인 30대 교육생은 “기존에는 AI에 단순한 질문을 하는 정도였지만, 교육을 통해 업무 자동화가 가능한 부분을 직접 찾아보고 구현해 볼 수 있었다”며 “AI를 업무에 활용하는 방식이 한 단계 넓어진 것 같다”고 설명했다. 지난 7월 7일부터 9월 2일까지 9주 동안 운영된 프로그램은 직장인과 청년들이 AI를 실제 업무에 바로 활용할 수 있도록 실무 능력을 키우는 기회를 제공하기 위해 마련됐다. 매주 화·수요일 오후 7~9시 진행돼 직장인도 퇴근 후에 교육을 받을 수 있도록 배려했다. 당초 30명 규모로 계획했다가 6대 1의 경쟁률을 기록할 정도로 관심이 높자 정원을 40명으로 늘렸다. 김현기 구청장은 “청년들이 AI를 배우는 데 그치지 않고 업무를 직접 개선하는 결과물까지 만들어냈다는 점에서 의미가 크다”며 “앞으로도 AI를 현장에서 바로 활용할 수 있는 실무 중심 교육을 확대해 청년들의 경쟁력을 높이겠다”고 밝혔다.

호남반도체發 인력 조정 땐 파업 가능… 공장 신설 반대는 안돼 노동조합의 ‘영업이익 N% 성과급 요구’와 ‘호남 반도체 공장 신설 반대’는 사측과의 의무 교섭 대상, 조정·쟁의행위 대상이 될 수 없다는 정부의 지침이 나왔다. 최근 삼성전자 노조가 정부와 사측의 호남 반도체 클러스터 추진과 관련해 교섭과 노사정 협의를 요구한 것에 사측이 응할 의무가 없다는 뜻이다. 고용노동부는 3일 노동조합법상 노동쟁의 대상 기준을 명시한 ‘경영성과급 등 노동쟁의 대상 시행지침’을 발표했다. 노란봉투법(개정 노동조합법 2·3조) 시행 후 쟁의 대상의 범위를 놓고 현장 혼선이 계속되자 삼성전자 노사의 성과급 갈등과 현대자동차의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’ 생산 현장 투입 등 현안을 바탕으로 명확한 기준을 세운 것이다. 먼저 노동부는 지침에서 “영업이익을 연동한 성과급에 대해 노사가 자율적으로 교섭할 순 있어도 국가가 교섭을 보호할 순 없다”고 선을 그었다. 노동부는 성과급 요구가 영업의 자유나 국가·주주의 권익을 제약할 때 의무적 교섭 대상으로 보는 것은 적절하지 않다고 봤다. 노동부 관계자는 “매출액·영업이익·당기순이익 등 ‘기업이익’은 연구개발(R＆D)과 설비 투자, 배당의 재원이므로 이를 성과급으로 노동자에게 먼저 배분하는 건 적절치 않다”면서 “연봉이나 기본급의 일정 비율 또는 정액을 특정해서 요구하는 것이 바람직하다”고 말했다. 의무적 교섭 대상이 아니라는 건 국가가 해당 사안을 이유로 노조에 합법적인 파업권을 줄 수 없다는 의미다. 파업권은 노동위원회에서 조정 중지 처분을 받아야 얻을 수 있다.  그런데 노조가 N% 성과급을 교섭 의제로 꺼내면 노동조합법 2조 5호의 노동쟁의에 해당하지 않아 행정지도 처분을 받게 된다. 기업은 교섭을 거부해도 부당노동행위가 되지 않는다. 사측의 ‘경영상 결정’에 대해서도 노조는 파업권을 얻을 수 없다. 그 결정이 근로조건에 영향을 준다면 의무적 교섭 대상이 되지만 가능성에만 그치면 기업은 교섭하지 않아도 된다. 삼성전자 초기업노조가 호남 반도체 공장 추진을 교섭 의제로 삼겠다고 한 것에 제동을 걸고 사측 손을 들어 준 것이다. 다만 앞으로 공장 신설을 계기로 정리해고, 근무 형태 변경, 근무지 이전, 근무시간 조정 등이 추진된다는 점이 드러나면 그땐 노조의 요구에 따라 교섭해야 한다. 경영상 결정에는 사업 매각과 인수, 인공지능(AI)과 자동화 설비 등 신기술 도입이 포함된다. 노조의 대처가 늦어 예견된 정리해고를 막지 못한다는 우려에 대해 권창준 노동부 차관은 “가능성만 있는 단계에선 노조가 기업에 정리해고 계획을 묻고 기업의 답변에 따라 결정하면 된다”며 “당분간 정리해고가 없다는 확약을 받는 방법도 있다”고 설명했다. 이번 시행지침은 행정기관 내부의 업무처리 기준이어서 법적 구속력은 없다. 노동부가 행정지도를 통해 노조의 교섭 요구를 막더라도 파업을 강행하면 최종 판단은 법원이 내리게 된다. 앞서 노동부는 이재명 대통령 지시로 시행령·시행규칙에 명문화하는 방안을 검토했다. 그러나 법에 위임 조항이 없어 위헌 논란이 발생할 수 있다는 점과 신속한 현장 적용이 필요하다는 점을 고려해 시행지침 형태로 발표했다. 권 차관은 “법에 모든 사례를 구체적으로 쓰는 건 불가능하다”며 “노동위의 행정지도도 이미 조정이나 쟁의행위를 제약할 수 있고 부당노동행위 판단에서도 규범력이 충분히 있다”고 말했다. 노동부는 지침에 따라 노조 측에 “교섭 요구 내용을 변경해 합리적인 요구안을 제시하라”고 권고할 방침이다. 양대 노총은 “헌법이 보장한 노동3권 침해”라며 “즉각 폐기하라”고 촉구했다. 민주노총은 성명을 통해 “경영성과급 요구를 교섭 대상으로 삼을지는 당사자인 노사가 결정할 문제”라며 “정부가 교섭 대상에 과도한 기준을 설정하는 것은 사용자의 교섭 회피에 면죄부를 주는 것”이라고 주장했다. 한국노총은 “노사는 성과 배분의 투명성을 높이기 위해 객관적인 재무 지표에 성과급을 연동해왔다”며 “이 지침대로라면 매년 지급액이나 지급률을 새롭게 요구할 수밖에 없어 오히려 노사 갈등을 조장하는 모순적인 결과를 초래할 것”이라고 비판했다.

정명근 “송산포도, 해풍·농업인 정성·스마트팜이 만든 최고 특산물” 오는 5일부터 6일까지 에코팜테마파크에서 ‘제12회 화성송산포도축제’가 열린다. 축제는 ‘한 송이의 여정, 화성송산포도 팜투페스타!’라는 슬로건으로 송산포도 생산자로 구성된 ‘화성송산포도축제 추진위원회’가 주최·주관한다. 화성시는 총 2억 7,900만 원의 예산을 지원하고 행정·안전 대책을 마련했다. 1일 차에는 개막식과 축하공연 (가수 박현빈 등), 시민노래자랑이 펼쳐지고, 2일 차에는 문화공연과 태권도 시범 등 풍성한 볼거리가 이어진다. 축제 기간 내내 포도 밟기·따기 체험과 함께 청년 농업인들이 직접 선보이는 시그니처 음료 ‘포도갈수’와 디저트 ‘포도알빵’ 시음·판매 부스, 포도 할인매장 등이 운영된다. ‘화성 송산포도’는 서해안의 풍부한 일조량과 해풍, 농가의 재배 노하우와 첨단 농업기술이 어우러져 뛰어난 당도와 품질을 자랑한다. ‘화성 송산포도’ 재배는 1980년대 후반 시화방조제 건설로 조성된 간척지에서 시작됐다. 시화방조제가 건설되기 전 송산면은 3면이 바다로 둘러싸여 있어 주민들은 농업과 어업을 병행하는 반농반어(半農半漁)의 방식으로 생계를 이어가고 있었다. 하지만 시화방조제 건설로 주변 환경과 생업 여건이 크게 달라지면서 송산면과 서신면 일대 주민들은 새로운 소득원을 찾았다. 이 과정에서 서해안의 해양성 기후와 큰 일교차, 미네랄이 풍부한 황토질 간척지 토양이 포도 재배에 적합하다는 점에 주목해 포도나무를 심기 시작했다. 재배 초기에는 가장 대중적인 품종인 캠벨얼리(Campbell Early)가 주를 이뤘지만, 농가들은 비가림 재배와 친환경 농법을 적극 도입하며 재배 품종을 다양화하고 품질도 꾸준히 높여왔다. 최근에는 샤인머스캣을 비롯해 베니바라드, 코코볼 등 30여 품종으로 다양화하며, 우리나라의 대표적인 사계절 포도 산지로 발돋움했다. 2025년도 기준 화성 지역 포도 경작 면적은 현재 약 750ha, 재배 농가는 약 1,500여 호에 이르며, 연간 생산량은 송산·서신·마도 농협 출하량 기준 2,400톤에 달한다. 40여 농가로 구성된 수출협의회는 매년 200여 톤의 포도를 미국, 동남아시아 등 10개국에 수출하고 있어 명실상부한 전국 최고의 포도 주산지로 자리 잡았다. 화성특례시는 품질 경쟁력을 갖춘 ‘송산포도’를 지역 대표 브랜드로 육성하기 위해 2015년 전국 최초로 ‘노지 과수 포도 스마트팜 프로그램’을 개발하고 포도 스마트팜 통합관제시스템 및 ICT 종합정보시스템을 선제적으로 구축하며 ‘화성 송산포도’는 큰 전환점을 맞았다. 현재 관내 포도 70개 농가가 시의 스마트팜 프로그램을 활용 중이다. 스마트폰으로 농장 상태를 실시간으로 확인하며 언제 어디서나 관수, 환기창 개폐, 유동팬 작동, 양액 시비 등을 원격으로 제어하고 있다. 시는 ‘화성 송산포도’의 품질 향상을 위해 지도 및 컨설팅 사업을 추진하고 있다. 올해 포도 컨설팅 48건과 포도 스마트팜 컨설팅 28건 등 총 76건의 현장 컨설팅을 마쳤다. 이와 함께 화성농업기술센터 과수명품화사업소 내에 735.1㎡ 규모의 실증시범포(자동화 온실 360.8㎡, 비가림시설 374.3㎡)를 구축해 품종별 재배 실증과 전시, 현장 교육장으로 활용하고 있다. 정명근 시장은 “‘화성 송산포도’는 서해 해풍과 농업인들의 피땀 어린 정성, 시의 스마트팜 기술 지원이 결합된 화성 최고의 명품 특산물”이라며 “이상 기후와 농가 고령화 등 어려운 여건 속에서도 스마트팜 등 첨단 재배 기술 도입과 지속적인 품질 혁신을 통해 대한민국 최고 과일의 명성을 지켜나가고 있다”고 밝혔다.

한화에어로스페이스의 K9 계열 차륜형 자주포를 차세대 화력체계 시제품으로 선택한 미 육군이 이번에는 별도의 궤도형 자주포 찾기에 나섰다. 전차와 장갑차를 따라 험지를 움직일 수 있는 155㎜ 자주포를 새로 확보하려는 계획으로, 본래 궤도형으로 개발된 K9 계열에도 또 다른 미국 시장이 열릴지 관심이 쏠린다. 미 군사전문매체 브레이킹디펜스는 1일(현지시간) 미 육군이 최근 ‘궤도형 기동전술포’(MTC-T) 사업을 위한 정보요청서(RFI)를 공개했다고 보도했다. 미 육군은 문서에서 이번 사업을 차륜형 기동전술포(MTC-W)와 “새롭고 명확하게 분리된 사업”이라고 규정했다. 육군이 원하는 것은 기갑부대와 함께 움직일 궤도형 155㎜ 자주포다. 업체에는 자주포뿐 아니라 탄약보급차량과 시험 지원 인력을 함께 제시하도록 요구했다. 미국산 탄약을 이용한 시범·안전시험도 실시할 계획이다. 또 생산에 걸리는 시간과 최대 생산능력, 해외 업체의 미국 내 생산 전환 방안 등을 묻고 있다. 미 육군은 체계 운용에 필요한 충분한 기술자료 권리도 요구했다. 업체 답변은 오는 11일까지 받으며 8일에는 온라인 설명회를 연다. 차륜형 K9MH 뽑은 지 2주 만에…이번엔 궤도형 이번 움직임이 주목되는 이유는 미 육군이 불과 약 2주 전 한화디펜스USA의 K9 기동형 자주포(K9MH)를 차륜형 사업 시제품으로 선택했기 때문이다. K9MH는 기존 K9 궤도형 차체를 그대로 쓰는 형태가 아니다. K9A2 계열의 자동화 포탑을 8륜 군용차량에 결합한 체계다. 미 육군은 우선 6대를 받아 시험하고 추가로 12대를 확보할 수 있는 옵션도 계약에 포함했다. 장병들은 실제 운용시험을 통해 성능과 신뢰성, 정비성을 평가한다. 이 사업은 주로 M777 견인포를 더 기동성 높은 자주포로 대체하려는 성격이 강하다. 차륜형은 도로를 이용한 장거리 이동과 신속한 전개에 유리하지만, 무거운 전차·장갑차와 함께 진흙이나 험지를 돌파해야 하는 기갑부대에서는 궤도형의 장점이 크다. 미 육군이 차륜형 선정 직후 다시 궤도형을 별도로 찾는 것도 이런 임무 차이를 반영한 것으로 풀이된다. 새 체계는 현재 운용 중인 M109A7 팔라딘 자주포의 뒤를 이을 차세대 기갑부대 화력체계로 이어질 가능성이 있다. 다만 미 육군은 아직 구체적인 도입 물량이나 최종 획득 방식은 공개하지 않았다. K9 계열에 또 기회?…美 현지생산도 변수 한국 입장에서는 K9 계열이 새 사업에 다시 참여할지가 관심사다. 세계 각국이 운용하는 기존 K9은 애초 궤도형 155㎜ 자주포여서 이번 미 육군의 요구 방향과 형식상 접점이 있다. 다만 미 육군은 새 궤도형 사업의 후보 업체나 체계를 아직 공식적으로 지목하지 않았다. 따라서 K9의 참여나 수주 가능성을 현재 단계에서 단정할 수는 없다. 한화에는 앞선 차륜형 사업에서 확보한 미국 내 기반이 강점이 될 수 있다. 한화디펜스USA는 앨라배마주 오펠라이카에 K9 계열의 통합·시험 시설을 구축하고 있으며, 미국 현지 생산 확대도 추진하고 있다. 미 육군이 이번 RFI에서 해외 업체에 미국 내 생산 방안을 구체적으로 요구했다는 점과 맞닿아 있다. K9은 이미 한국을 비롯해 폴란드와 노르웨이, 핀란드, 호주 등 여러 국가에서 운용되거나 계약됐다. 한화는 앞선 MTC-W 사업에서 K9 계열을 기반으로 미 육군의 첫 주요 계약까지 따냈다. 새 궤도형 사업은 아직 시장조사 단계다. 하지만 미 육군이 차륜형과 궤도형을 별개의 화력체계로 확보하려는 방향을 분명히 하면서 K9에는 또 하나의 도전 기회가 생길 가능성이 커졌다. 관건은 미 육군이 요구하는 성능과 기술자료 권리, 미국 현지생산 조건을 한화가 얼마나 충족할 수 있느냐다.

미국 해군의 차기 호위함 후보로 한국의 충남급과 일본 모가미급, 튀르키예 이스탄불급이 검토되고 있는 것으로 전해졌다. 지난달까지만 해도 한국과 일본 함정이 유력 후보로 거론됐지만 튀르키예까지 가세하면서 경쟁 구도가 넓어졌다. 미 해군 전문매체 USNI뉴스는 1일(현지시간) 복수의 업계 소식통을 인용해 백악관과 미 해군이 새로운 호위함 사업에 세 나라의 함정 설계를 살펴보고 있다고 보도했다. 한국 해군의 충남급과 일본 미쓰비시중공업의 모가미급 수출형, 튀르키예 이스탄불급이 후보군에 포함됐다. 미국이 해외 함정까지 검토하는 이유는 건조 속도에 있다. 미 행정부는 첫 함정 최대 2척을 해외 조선소에서 건조한 뒤 후속함 생산을 미국으로 넘기는 방안도 살펴보고 있다. 새 함정을 처음부터 설계하는 대신 동맹국이 이미 건조·운용한 플랫폼을 활용해 시간과 비용을 줄이겠다는 구상이다. 평가 결과는 오는 11월 12일까지 나올 예정이다. 다만 현재 거론되는 함정들이 최종 후보로 확정된 것은 아니다. 한일 구도에 튀르키예 가세…달라진 경쟁판 충남급은 한국 해군의 최신 울산급 배치-Ⅲ 호위함이다. HD현대중공업이 기본설계를 맡았으며 4면 고정형 능동위상배열(AESA) 레이더를 탑재한 통합센서마스트를 적용했다. 대공·대잠전을 비롯한 복합 임무 수행 능력을 높인 것이 특징이다. 미국의 충남급 관심은 이번이 처음이 아니다. 지난달 미국이 해외 조선소를 활용한 군함 건조 방안을 검토하면서 충남급과 모가미급이 유력한 설계로 거론됐다. 이번에는 이스탄불급이 새로 후보군에 등장했다. 튀르키예가 자국 기술을 바탕으로 개발한 이 함정은 대함·대공·대잠전을 수행하는 다목적 호위함이다. USNI뉴스는 튀르키예 측이 도널드 트럼프 미국 대통령과 접촉한 이후 이스탄불급도 검토 대상에 들어갔다고 전했다. 일본 모가미급은 스텔스 설계와 높은 자동화 수준을 앞세운다. 적은 승조원으로 운용할 수 있고 대잠·대공·대수상전뿐 아니라 기뢰전까지 수행한다. 개량형은 지난해 호주 차기 범용 호위함 사업에서도 선택받았다. 결국 미국 입장에서는 한국의 건조 능력과 센서·전투체계, 일본의 자동화와 수출 실적, 튀르키예의 가격 경쟁력과 자체 설계 능력을 놓고 비교할 수 있게 된 셈이다. 컨스텔레이션급 취소…美가 해외로 눈 돌린 이유 미 해군이 동맹국 설계를 찾는 배경에는 자체 함정 사업의 지연이 있다. 미 해군은 지난해 차세대 호위함인 컨스텔레이션급 사업을 취소했다. 이 함정은 유럽의 다목적 호위함인 FREMM을 토대로 개발했지만, 미국 해군의 요구사항을 추가하는 과정에서 설계 변경이 반복되면서 건조 일정도 늦어졌다. 결국 미 해군은 기존 사업을 접고 더 빠르게 확보할 수 있는 새 호위함을 찾기 시작했다. 호위함 부족은 전력 운용에도 영향을 준다. 현재 미 해군은 고성능 알레이버크급 구축함을 호송과 경계 등 상대적으로 낮은 위협의 임무에도 투입한다. 저강도 임무를 호위함이 맡으면 구축함을 고강도 전투에 집중시킬 수 있다. 해외에서 먼저 1~2척을 건조한 뒤 미국으로 생산을 옮기는 이른바 ‘핀란드 모델’도 같은 맥락이다. 동맹국의 검증된 설계와 건조 능력을 활용하면서 장기적으로는 미국 내 조선소와 공급망을 키우겠다는 것이다. 다만 미국 의회가 변수다. 상·하원에서는 미 군함의 해외 건조를 제한하려는 움직임도 이어지고 있다. 의회와 행정부가 최종적으로 어떤 조건에 합의하느냐에 따라 해외 건조 계획 자체가 달라질 수 있다. 충남급이 실제 미 해군 함정으로 이어질지는 아직 알 수 없다. 그러나 기존 한일 중심 구도에 튀르키예까지 들어오면서 미국의 선택지는 분명히 넓어졌다. 앞으로는 단순 성능뿐 아니라 건조 속도와 미국 전투체계 통합 능력, 현지 생산 계획이 승부를 가를 전망이다.

車공장이 로봇 두뇌 훈련 ‘AI 교실’테슬라, FSD 방식 ‘옵티머스’로 확장BMW·벤츠 등도 실증 무대로 활용현대차, 공장 →AI 재학습 구축 속도 중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

중국 BYD가 자동차 공장을 휴머노이드 로봇의 실증·학습 공간으로 활용하기로 하면서 글로벌 완성차 업체들의 피지컬 인공지능(AI) 경쟁이 본격화하고 있다. 실제 제조 데이터를 AI에 학습시키고 개선된 로봇을 다시 공장에 투입하는 ‘학습 루프’가 확산하면서 자동차 공장이 피지컬 AI의 ‘챗GPT 모먼트’를 앞당길 핵심 무대로 떠오르고 있다. 1일 중국 매체 ‘제일재경’ 등에 따르면 BYD는 최근 중국 선전 본사에서 촉각센서와 휴머노이드 등을 개발하는 피지컬 AI 스타트업 ‘파시니’와 전략적 협력 협약을 체결했다. BYD는 완성차·부품 제조공정과 대규모 공장, 공급망을 파시니 로봇의 실제 산업환경 검증 무대로 활용한다. 두 회사는 축적되는 작업 데이터를 AI 대형모델에 학습시켜 로봇의 적응·의사결정 능력을 높일 계획이다. 자동차 공장을 차량 생산 공간이자 휴머노이드가 현실세계에서 일하는 방법을 배우는 ‘AI 교실’로 활용하는 셈이다. 다만 구체적인 투입 공장과 로봇 물량·시점은 공개하지 않았다. 미국 테슬라는 감독형 완전자율주행(FSD)에서 구축한 데이터 학습 방식을 휴머노이드 ‘옵티머스’로 확장하고 있다. 테슬라는 지난 7월 미국 프리몬트 공장에 옵티머스 생산라인을 구축 중이며, 초기 생산분을 로봇 훈련 프로그램인 ‘옵티머스 아카데미’에서 학습 데이터 수집과 기능 개발에 활용한다고 밝혔다. 공장 근로자의 실제 작업을 학습한 로봇이 작업에 도전하고, 여기서 나온 성공·실패 데이터를 다시 강화학습에 투입하는 구조다. 독일 BMW와 메르세데스벤츠도 자동차 공장을 휴머노이드 학습·실증 무대로 활용하고 있다. BMW는 지난해 미국 스파르탄버그 공장의 X3 스포츠유틸리티차량(SUV) 생산라인에 피규어AI의 휴머노이드 ‘피규어 02’를 투입했다. 이후 3만대 이상의 X3 생산을 지원하고 9만개가 넘는 판금 부품을 처리했다. 벤츠는 독일 베를린 공장에서 앱트로닉의 ‘아폴로’를 훈련하며 생산직 직원들이 원격조작과 증강현실(AR)을 이용해 숙련된 작업 방식을 로봇에 가르치고 있다. 완성차 업체들이 공장을 로봇 학습장으로 활용하는 것은 피지컬 AI의 병목이 하드웨어에서 ‘지능’과 ‘데이터’로 옮겨가고 있어서다. 로봇이 정해진 동작은 잘 수행해도 실제 공장에서는 제각각인 부품과 돌발 상황에 대응해야 한다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 올해 초 “로보틱스의 챗GPT 모먼트가 왔다”고 선언한 가운데, 다양한 작업과 숙련공을 보유한 자동차 공장이 ‘현실세계의 데이터 광산’으로 떠오르는 셈이다. 현대자동차그룹도 ‘로봇 훈련→공장 투입→작업 데이터 확보→AI 재학습’으로 이어지는 선순환 체계 구축에 속도를 내고 있다. 지난 6월 미국에 문을 연 ‘로봇 메타플랜트 응용센터(RMAC)’를 연말까지 10배 규모로 확대하고, 이곳에서 훈련한 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입해 실제 작업 데이터를 얻은 뒤 이를 AI 학습에 활용할 계획이다. 자동차 공장은 반복적인 작업 환경에 이미 자동화 인프라가 잘 갖춰져 있어 로봇에게 어렵지 않으면서 산업 활용 면에서 ‘의미 있는 첫 관문’이다. 또 여기서 검증된 로봇 기술이 물류창고, 요양시설, 가정 등 더 복잡한 환경으로 확장될 것으로 보여 자동차 공장과 로봇의 밀착은 더욱 심화할 전망이다.

전남광주통합특별시는 2027년 정부예산안에 인공지능(AI)과 반도체, 에너지 등 지역 미래 성장동력산업이 대거 반영되면서 모두 13조 9009억 원의 국비를 확보했다고 1일 밝혔다. 이번에 반영된 국비는 지난해 8월 확보한 2026년 정부안 13조804억 원 보다 8205억 원(6.3%)이 증가한 규모다. 내년 국비 반영액은 분야별로 AI·데이터센터와 반도체, 피지컬AI 등 첨단미래산업 분야에 1조 564억 원으로, 신규사업은 1320억 원이다. 주요 사업은 신규사업으로 ▲AI데이터센터 테스트베드 구축 668억 원 ▲호남권 과학기술혁신지원 사업 231억 원 ▲휴머노이드 기반 제조산업 M.AX 전환 45억 원 ▲AI 기반 수소충전소 안전관리 강화 기술개발 50억 원 등이다. 계속사업은 ▲AX실증밸리 조성 1151억 원 ▲반도체 첨단패키징 실증센터 구축 60억 원 ▲국가 NPU 전용 컴퓨팅센터 광주 설립 19억 7000만 원 등이다. 통합특별시는 확보된 예산을 기반삼아 AI·반도체·미래모빌리티 중심의 지역 완결형 첨단산업 생태계 조성에 속도를 낼 전망이다. 석유화학·철강·조선 등 주력산업 분야는 ▲K-화학산업 대전환 혁신기술개발 368억 원 ▲AI 기반 화학산단 안전관리 체계 구축 30억 원 ▲AI·로봇 기반 대형 철강구조물 제조 자동화 기술개발 20억 원 ▲철강·금속산업 인공지능전환(AX) 지원센터 구축 18억 원 등 1312억 원이 반영됐다. 제조업의 생산성과 산업 경쟁력 제고가 기대된다. 농수축산업 분야는 가공·유통·수출과 AI 기술을 결합한 고부가가치 산업 전환 기반 마련을 위해 총 2조 4680억 원이 반영됐다. 신규사업은 ▲K-Tea 보성말차 가공시설 현대화 10억 원 ▲차세대 AI 수산가공 팩토리 구축 6억 원 ▲국가어항 거점어항 조성 16억 원이다. 계속사업은 ▲농어촌기본소득 시범사업 1178억 원 ▲농업 인공지능 전환(AX) 글로벌 비즈니스센터 45억 원 ▲농업 AX 실증센터 40억 원이다. 사회간접자본 분야에는 1조 7176억 원이 반영됐다. 세부적으로 ▲호남고속철도 2단계 1413억 원 ▲여수 화태~백야 국도 77호선 연결 1110억 원 ▲경전선 광주송정~순천 전철화 899억 원 ▲광주 도시철도 2호선 486억 원 ▲호남고속도로 동광주IC~광산IC 확장 320억 원 등이다. ​ 문화·관광 분야는 ▲K-문화콘텐츠 테크타운 조성 4억 원 ▲섬 지역 반값여행 지원 12억 원 ▲역사문화권 진흥사업 10억 원 ▲갯벌 세계자연유산 보전 99억 원 ▲국립아시아문화전당 연계 양림권역 근대역사문화 거점벨트 6억 원 등 총 4532억 원이 반영됐다. 통합특별시 재정인센티브로 반도체 특별회계 1조 5000억 원과 전남광주 통합지원금 3조 5000억 원 등 총 5조 원이 담겨, ​통합 초기 비용과 미래산업·균형발전을 뒷받침할 재정 기반도 확보했다. 통합특별시는 국회 예산심사 단계에서 이번 정부안보다 5000억 원 이상을 추가 증액해 최종 14조4000억 원 이상을 확보한다는 목표다. 3대 메가프로젝트와 SOC 현안사업에서 3500억 원 이상, 지역균형발전과 민생·안전 분야에서 1500억 원 이상을 추가 확보한다는 전략이다. 또, 정부안에 빠진 ▲메가프로젝트 AI데이터센터 기반시설 구축 132억 원 ▲국가 AI집적단지 활성화 100억 원 ▲파일럿형 국산 NPU 실증센터 140억 원 ▲AI 광반도체 첨단패키징 실증·사업화 지원 150억 원 등 신규 사업비 반영도 추진한다는 복안이다. 통합특별시는 이를 위해 오는 11일 더불어민주당과 예산정책협의회를 열고, 11월까지 여야 지도부와 국회 예결위원장·간사, 지역 국회의원과 예결위원 등을 만나 국회 대응에 나선다는 방침이다. 민형배 시장은 “이번 정부예산안은 40년 만에 하나가 된 전남과 광주가 처음으로 함께 준비하고, 함께 뛰어 일군 성과”라며 “정부안에 충분히 담기지 못한 AI·반도체·SOC 등 핵심사업도 반드시 추가 확보해 통합특별시의 첫 국가예산을 성공적으로 완성하겠다”고 강조했다.