# 과기정통부, 2027년 피지컬 AI 트레이닝센터 구축 > 학습 데이터 생산을 지원하는 센터를 만들고 우정사업본부와 현장 실증사업을 추진한다. 구체적인 적용 분야와 일정은 공개되지 않았다. Oossa · 2026-10-29 · https://oossa.com/ko/2027-ai 과학기술정보통신부가 2027년에 피지컬 AI 학습용 데이터를 생산하고 활용하는 ‘피지컬 AI 트레이닝센터’를 구축한다. 또 우정사업본부와 함께 현장 실증사업을 추진할 계획이다. 과기정통부는 2026년 10월 29일 서울 대한상공회의소에서 열린 회의에서 이런 정책 방향을 산학연 전문가들과 논의했다고 밝혔다. 참석자에는 피지컬 AI 모델과 데이터, 로봇 업계 관계자들이 포함됐다. 피지컬 AI는 로봇처럼 물리적인 환경에서 작동하는 AI를 가리킨다. 과기정통부는 회의에서 초기 단계인 피지컬 AI와 AI 로봇을 어떻게 활용할지 논의했다고 설명했다. 다만 발표 내용에는 센터가 다룰 구체적인 데이터 종류나 생산량, 참여 기관을 밝히지 않았다. 따라서 현재 공개된 내용만으로는 어떤 로봇이나 산업 현장에서 데이터를 모을지 알기 어렵다. ## 센터는 어떤 역할을 하나 센터는 월드 모델과 파운데이션 모델 등 핵심 기술을 고도화하는 데 필요한 양질의 데이터를 생산하도록 지원하는 시설이다. 월드 모델은 주변 환경이 어떻게 바뀌는지 표현하는 AI 모델이고, 파운데이션 모델은 여러 작업의 바탕으로 활용할 수 있도록 만든 대규모 모델이다. 과기정통부는 데이터 생산뿐 아니라 활용도 센터의 역할에 포함했다. 다만 데이터가 누구에게 어떤 절차로 제공되는지, 기업이나 연구기관이 센터를 이용할 수 있는 조건은 발표하지 않았다. 피지컬 AI의 학습에는 모델 자체뿐 아니라 실제 환경과 로봇의 움직임을 다루는 데이터가 필요하다는 것이 이번 시설 추진의 배경이다. 과기정통부는 센터를 통해 관련 기술을 고도화하는 데 필요한 데이터를 지원하겠다는 계획을 내놨다. 그러나 발표에는 데이터 수집 방식이나 안전·품질 관리 기준, 센터의 운영 주체 같은 세부사항이 담기지 않았다. 이 때문에 시설이 현장 연구에 어떤 형태로 쓰일지는 후속 계획을 봐야 한다. ## 정부 R&D와 국내 기업을 연결한다 과기정통부는 피지컬 AI 경쟁력 강화를 ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트’의 하나로 추진하고 있다. 2026년에는 핵심기술 내재화 사업을 진행 중이라고 밝혔다. 이번 센터 구축 계획은 그 작업과 함께 국내 피지컬 AI 생태계를 키우려는 정책의 일부다. 정부는 정부 연구개발 성과와 국내 기업 제품을 활용해 국산 ‘피지컬 AI 풀스택 체계’를 신속히 구축하겠다는 방침도 내놨다. 우정사업본부와 추진할 실증사업은 정책을 실제 현장에 적용해 보는 단계로 제시됐다. 다만 우편물 분류나 배송처럼 구체적으로 어떤 업무를 시험할지, 어느 지역에서 언제 시작할지는 공개되지 않았다. 정부가 국내 모델·데이터·로봇 분야의 자원을 함께 활용하겠다고 밝힌 만큼, 앞으로 센터와 실증사업의 세부 설계가 실제 기업과 연구진의 참여 범위를 결정할 수 있다. 현재 발표는 구축과 추진 계획을 알린 단계이며, 서비스나 제품이 이미 현장에서 이용 가능해졌다는 뜻은 아니다. ## 팩트 - 과기정통부는 2027년에 피지컬 AI 트레이닝센터를 구축할 계획이다. - 센터는 월드 모델과 파운데이션 모델의 기술 고도화에 필요한 데이터 생산과 활용을 지원한다. - 과기정통부는 우정사업본부와 피지컬 AI 현장 실증사업을 추진한다고 밝혔다. - 정부는 2026년 핵심기술 내재화 사업을 진행 중이라고 설명했다. ## 왜 중요한가 국내 로봇 기업과 연구진은 앞으로 센터의 데이터 지원과 현장 실증사업에 참여할 기회를 얻을 수 있다. 다만 이용 자격과 데이터 제공 방식, 실증 분야가 아직 공개되지 않아 실제 참여 기회나 제품 개발에 미칠 영향은 정해지지 않았다. ## 출처 및 참고 자료 1. [과기정통부, 내년 피지컬 AI 트레이닝 센터 구축...산업 생태계 육성 본격화](https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=216793) – AI Times, 2026-10-29 최종 업데이트: 2026-10-29