인공지능이 사람처럼 주변을 이해하려면 무엇이 필요할까. 많은 사람이 뛰어난 반도체와 똑똑한 프로그램을 먼저 떠올린다. 그러나 현실 세계에서 움직이는 인공지능에는 또 다른 기술이 필요하다. 빛과 소리, 온도, 압력, 움직임을 읽어 내는 센서다. 중국이 최근 발표한 전자정보 제조업 발전계획에서 지능형 센서와 측정장비를 기초 역량으로 제시하면서, 인공지능을 현실과 연결하는 작은 부품의 중요성이 다시 주목받고 있다.
중국 공업정보화부와 국가발전개혁위원회는 2026년 9월 15일 ‘전자정보 제조업 발전 제15차 5개년 계획’을 공개했다. 공업정보화부의 해설에 따르면 계획은 지능형 센서의 혁신과 활용, 전자부품·소재의 고도화, 전자 전용 장비와 측정기기의 공급 능력 향상을 주요 과제로 담았다. 인공지능 하드웨어의 기반을 다지는 일도 포함됐다. 이는 앞으로 추진할 산업정책의 방향이며, 개별 기술의 개발이나 보급이 모두 끝났다는 의미는 아니다.
이번 발표에서 살펴볼 대목은 인공지능을 구성하는 기술의 범위다. 질문에 답하는 프로그램만 보면 인공지능은 화면 안에 존재하는 것처럼 느껴진다. 그러나 공장에서 물건을 검사하거나 농장에서 작물 상태를 살피는 인공지능은 실제 환경을 먼저 읽어야 한다. 사람이 눈으로 색을 보고 손끝으로 물체의 단단함을 느끼듯, 기계도 외부 정보를 받아들이는 장치가 있어야 판단을 시작할 수 있다.
예를 들어 과일을 분류하는 장치를 생각해 보자. 카메라는 과일의 색과 겉모양을 확인한다. 무게를 재는 센서는 크기가 비슷한 과일 사이의 차이를 찾아낸다. 물체를 집는 장치에는 어느 정도 힘을 줘야 하는지 알려 주는 정보가 필요하다. 이런 자료가 함께 들어와야 인공지능은 과일을 떨어뜨리거나 손상시키지 않고 다루는 방법을 정할 수 있다. 이는 특정 제품의 성능을 소개한 것이 아니라 센서의 역할을 이해하기 위한 예다.
센서가 보내는 정보가 부정확하면 뒤에 연결된 인공지능도 좋은 판단을 하기 어렵다. 실제 온도보다 낮은 값이 전달되면 기계의 과열을 놓칠 수 있다. 조명이 바뀔 때마다 영상의 색이 달라지면 정상 제품을 불량품으로 판단할 수도 있다. 따라서 인공지능의 성능은 계산 속도뿐 아니라 처음 받아들이는 자료의 정확성과 일관성에 영향을 받는다.
측정장비가 함께 중요해지는 이유도 여기에 있다. 센서가 정확한지 확인하려면 기준이 되는 장비와 시험 과정이 필요하다. 같은 물체를 반복해서 측정했을 때 결과가 비슷한지, 온도나 습도가 달라져도 제대로 작동하는지를 살펴야 한다. 눈에 잘 띄지 않는 검사와 교정 과정이 실제 제품의 신뢰도를 좌우하는 셈이다. 산업 현장에서 요구하는 품질은 전시장에서 한 번 작동하는 수준보다 훨씬 엄격하다.
공개된 계획을 산업 현장의 관점에서 해석하면, 중국은 완성품의 기능을 늘리는 일과 함께 그 기능을 안정적으로 뒷받침할 기초 기술을 강화하려는 것으로 볼 수 있다. 센서와 부품, 장비, 프로그램이 서로 맞물려야 실제 사용자가 체감하는 성능이 나오기 때문이다. 다만 정책에 과제가 포함됐다는 사실만으로 세계시장에서의 기술 우위까지 확인되는 것은 아니다. 앞으로는 시험 결과와 공급 실적을 따로 살펴볼 필요가 있다.
한국이 비교해 볼 지점도 분명하다. 중국이 여러 산업 분야를 하나의 계획으로 연결하는 방향을 제시했다면, 한국 기업과 연구기관은 자신이 강점을 가진 구체적인 사용 환경에서 정확도와 신뢰성을 높이는 전략을 검토할 수 있다. 정밀한 제품 검사, 복잡한 작업장의 상태 확인, 적은 전력으로 오래 작동하는 기기처럼 문제를 구체적으로 정하고 해결 능력을 검증하는 방식이다. 국가 전체의 생산 규모만 비교해서는 이런 기회를 발견하기 어렵다.
중소기업의 참여 가능성도 살펴볼 만하다. 센서 자체를 개발하는 일 외에도 오염으로부터 센서를 보호하는 구조, 신호를 안정적으로 전달하는 장치, 측정값을 정리하는 프로그램 등 여러 과제가 있다. 새로운 사업 기회가 실제 매출로 이어지려면 고객이 요구하는 조건과 제품의 성능이 맞아야 한다. ‘인공지능용’이라는 이름보다 어떤 문제를 얼마나 정확하게 해결하는지가 중요하다.
기술을 선택하는 기업도 평가 방식을 구체화할 필요가 있다. 가장 좋은 환경에서 나온 최고 성능만 확인하면 실제 작업장에서 예상하지 못한 문제가 생길 수 있다. 먼지가 많거나 조명이 어두운 상황에서도 결과가 일정한지, 오랫동안 사용했을 때 성능이 유지되는지 확인해야 한다. 센서를 교체하거나 수리하는 데 드는 시간과 비용도 전체 운영의 효율에 영향을 준다.
학교의 기술교육에도 연결할 수 있다. 학생이 온도나 밝기를 측정하고 조건을 바꿨을 때 값이 어떻게 달라지는지 관찰하면 인공지능이 자료를 받아들이는 과정을 이해하기 쉽다. 측정값에 오류가 섞이면 판단도 달라질 수 있다는 점을 배우는 것이다. 이는 인공지능을 무조건 믿거나 막연히 두려워하는 태도에서 벗어나 작동 원리를 살펴보는 데 도움이 된다.
중국의 새 계획이 던지는 질문은 단순하다. 인공지능을 더 똑똑하게 만드는 일과 현실을 더 정확하게 읽게 하는 일을 함께 준비하고 있는가. 앞으로 제품과 산업의 경쟁력을 평가할 때는 화면에 나타나는 답변뿐 아니라 그 답변에 쓰인 정보의 품질도 살펴야 한다. 작은 센서와 정밀한 측정기술이 인공지능의 실제 활용 범위를 넓히는 중요한 출발점이 될 수 있다.
[참고자료]
传感器：人工智能的“眼睛和耳朵”
Chuángǎnqì: réngōng zhìnéng de “yǎnjing hé ěrduo”
中国重视基础技术，韩国也可以关注实际应用。
Zhōngguó zhòngshì jīchǔ jìshù, Hánguó yě kěyǐ guānzhù shíjì yìngyòng.
中国最近公布了电子信息制造业的新发展计划。
Zhōngguó zuìjìn gōngbù le diànzǐ xìnxī zhìzàoyè de xīn fāzhǎn jìhuà.
计划提出，要发展智能传感器，提高测量设备的技术水平。
Jìhuà tíchū, yào fāzhǎn zhìnéng chuángǎnqì, tígāo cèliáng shèbèi de jìshù shuǐpíng.
这些是今后的工作目标，不表示所有技术都已经成熟。
Zhèxiē shì jīnhòu de gōngzuò mùbiāo, bù biǎoshì suǒyǒu jìshù dōu yǐjīng chéngshú.
传感器就像机器的眼睛和耳朵，可以感知温度、光线和压力。
Chuángǎnqì jiù xiàng jīqì de yǎnjing hé ěrduo, kěyǐ gǎnzhī wēndù, guāngxiàn hé yālì.
人工智能需要这些信息，才能了解周围的环境。
Réngōng zhìnéng xūyào zhèxiē xìnxī, cái néng liǎojiě zhōuwéi de huánjìng.
如果传感器提供的信息不准确，人工智能也可能判断错误。
Rúguǒ chuángǎnqì tígōng de xìnxī bù zhǔnquè, réngōng zhìnéng yě kěnéng pànduàn cuòwù.
例如，机器拿水果时，既要看清水果，也要控制手上的力量。
Lìrú, jīqì ná shuǐguǒ shí, jì yào kànqīng shuǐguǒ, yě yào kòngzhì shǒu shàng de lìliàng.
因此，发展人工智能，不仅要提高计算能力，还要提高信息的准确性。
Yīncǐ, fāzhǎn réngōng zhìnéng, bùjǐn yào tígāo jìsuàn nénglì, hái yào tígāo xìnxī de zhǔnquèxìng.
韩国企业可以关注具体的使用环境，让产品工作得更准确、更稳定。
Hánguó qǐyè kěyǐ guānzhù jùtǐ de shǐyòng huánjìng, ràng chǎnpǐn gōngzuò de gèng zhǔnquè, gèng wěndìng.
学生也可以通过测量温度和光线，了解人工智能怎样认识世界。
Xuésheng yě kěyǐ tōngguò cèliáng wēndù hé guāngxiàn, liǎojiě réngōng zhìnéng zěnyàng rènshi shìjiè.
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