에이아이웍스가 피지컬 AI를 제조 현장에 적용하기 전에 필요한 테스트 체계와 사례를 소개했다. 데모에서 성능을 확인하는 데 그치지 않고 반도체와 보드, 데이터, AI 모델·에이전트까지 단계별로 검증해야 한다는 설명이다.

인공지능(AI) 테스트·솔루션 전문기업 에이아이웍스(AIWORKX·대표 윤석원)는 15일 창원컨벤션센터에서 열린 ‘2026 THE NEXT AI’의 ‘초거대 AI 생태계 활성화 컨퍼런스’에서 피지컬 AI 테스트 전략을 발표했다고 밝혔다. 김성현 기술영업팀장은 ‘AI는 만들었다. 이제 믿고 쓸 수 있는가?’를 주제로 방산·조선·기계 등 경남 주력 제조 산업에 필요한 테스트 체계와 적용 사례를 소개했다.

현장 적용의 관건은 검증

김 팀장은 AI가 데모에 성공하고도 현장에 투입되지 못하는 이유로 검증 문제를 꼽았다. 피지컬 AI는 오작동이 제품 불량이나 생산라인 정지, 안전사고로 이어질 수 있다. 테스트 범위도 반도체와 펌웨어, 센서에서 시스템의 행동까지 넓어진다.

평가 기준은 아직 마련 중이다. 한국로봇산업진흥원(KIRIA)의 ‘휴머노이드 로봇 안전인증센터’는 2030년까지 AI 신뢰성과 사이버보안 시험 체계를 갖출 계획이다.

경남에서는 2026년부터 2030년까지 6,763억 원 규모의 제조 피지컬 AI 개발·실증 사업이 추진된다. 이 사업은 재학습 결과를 24시간 안에 현장에 반영하는 것을 목표로 한다. 김 팀장은 테스트 역시 이 일정에 맞춰야 하지만 사람의 작업만으로는 속도를 따라가기 어렵다고 설명했다. 수출 기업은 EU AI법(AI Act)에 따라 2028년 8월부터 기계 등 제품에 내장된 고위험 AI의 적합성 평가에 대비해야 한다고 덧붙였다.

4개 층으로 나눠 신뢰성 평가

에이아이웍스는 피지컬 AI의 신뢰성을 AI 반도체·보드, 하드웨어·소프트웨어 통합, 데이터, AI 모델·에이전트 등 4개 층으로 나눠 각각 검증해야 한다고 제시했다. 데이터 평가에는 학습 데이터와 분리해 실제 현장 조건을 담은 ‘골든 데이터셋’을 기준으로 활용하는 방안을 소개했다.

검증 과정을 자동화하는 ‘멈추지 않는 테스트 루프’도 제안했다. AI 에이전트가 테스트 시나리오를 만들면 원격 테스트 팜(Test Farm)이 실제 보드에서 24시간 반복 테스트를 진행한다. 이후 AI가 로그를 분석해 결함을 판정하고, 결과를 리포트와 제3자 시험성적서로 남긴다. 모델이나 펌웨어가 바뀌면 테스트가 자동으로 다시 실행되는 구조다.

에이아이웍스는 국내 반도체 대기업의 차량 전장용 시스템 반도체 테스트를 8년 이상 수행하면서 수백 대 규모의 보드를 원격 테스트 팜으로 운영한 경험을 사례로 들었다. 이 경험을 바탕으로 지능형 보드 팜 ‘DeviceProbe™(디바이스프로브)’를 개발했다고 설명했다.

산업통상부의 ‘SDV용 AI 가속기 및 AP 개발’ 과제에서는 국내 AI 반도체 기업의 1,000 TOPS급 차량용 AI 반도체 구동 소프트웨어 테스트를 지원하고 있다. AI 에이전트의 행동을 평가하는 신뢰성 평가 솔루션 ‘AIWORKX AgentRigor™(에이전트리거)’ 적용 사례도 공유했다.

경남에 공유형 테스트 인프라 제안

김 팀장은 개별 기업이 갖추기 어려운 테스트 역량을 지역 공공 인프라로 마련하는 방안으로 세 가지를 제시했다. 로봇 제어기와 무인체계 보드, 전장 모듈 등 고가 장비를 공동으로 활용하는 공유형 테스트 팜을 구축해 중소기업도 자동 반복 테스트를 할 수 있도록 하자는 내용이다.

조선·방산·기계 공정별 현장 데이터를 공동으로 모아 지역 공용 평가 기준인 산업별 골든 데이터셋을 만들고, 도내 대학과 지역혁신중심 대학지원체계(RISE)를 연계해 AI 품질관리(QA)와 데이터 실무 인력을 양성하는 방안도 제안했다.

김성현 에이아이웍스 기술영업팀장은 “피지컬 AI는 반도체부터 에이전트까지 모든 층을 검증해야 현장에 들어갈 수 있다”며 “차량 전장 반도체와 국방 분야에서 쌓은 테스트 역량으로 경남 피지컬 AI의 신뢰 인프라를 함께 만들겠다”고 말했다.

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