연구 · 선박 Physical AI 와이어

선박 피지컬 AI 브리핑 · 2026년 10월 5일

한줄: 이번 창 선상가열·곡가공 전용 신규 AI 논문·현장 발표 없음. 메인은 FT 분석(2026-10-04) — 중국이 지난해 세계 수주의 63%(클락슨리서치)를 가져가자 한·일 조선은 ’스마트 로봇’으로 맞선다.

공개 자료만. FT 원문이 아닌 연합뉴스·해사신문·매일신문의 FT 인용 보도 기준이며, 회사 수치는 회사 제시·보도 인용(독립 검증 아님).

슬라이드 1 · 배경

왜 지금 로봇인가 — 중국 63%, 인력난, 수주잔고

  • 클락슨리서치: 지난해 세계 수주의 **63%**를 중국이 차지 (매일신문: 5,643만 CGT 중 3,537만 CGT, 한국 점유율 21%)
  • 해사신문(FT 인용): 한·일 합산 지난해 세계 선박 생산의 약 40%, LNG선·잠수함·선박 엔진에서 핵심 기술력 보유
  • 동인: 숙련 인력 부족, 늘어나는 수주잔고, 중국의 저비용·생산능력 공세 → ‘스마트 조선소’ 전환이 필수 과제라는 분석
  • 난점: 자동차와 달리 선박마다 설계·구조가 다르고, 좁고 정형화되지 않은 작업 공간 때문에 여전히 숙련공 의존도가 높음
  • 미국이 상선·함정에서 중국 의존을 줄이려 하면서 한·일 조선사의 전략적 가치도 함께 부각

슬라이드 2 · 숫자 경쟁

비교 기준이 ’셀 처리량’과 ’로봇 관리 비율’로

아래 수치는 모두 회사 제시·보도 인용이며 독립 검증되지 않음.

  • HD현대삼호: 숙련 용접공 하루 최대 30개 용접 셀 vs 로봇 최대 50개 (매일신문 환산 약 67% 높음). 인도기간 며칠 단축 기대
  • HD현대 울산: 로봇이 설계 데이터로 용접 위치를 찾아 블록 사이를 이동하며 단순 용접, 작업자는 컴퓨터로 감독 (해사신문)
  • HD현대: 2030년까지 AI·빅데이터·디지털트윈으로 일부 라인 완전 자동화, 소규모 ‘다크 팩토리’ 구축 계획. 최종 단계 완료 시 생산성 30%↑·건조기간 30%↓ 기대 (매일신문)
  • 한화오션: 지난 2년간 스마트조선소에 1,600억 원 투자, 2030년 생산공정 70% 자동화 목표, 표준 용접은 작업자 1명이 로봇 최대 10대 관리. 미국 생산시설에도 적용 계획
  • 파눅(Fanuc): 조선소 전용 용접·도장 로봇 개발, “조선사들이 자동화 필요성을 절감하고 본격적인 시험 가동에 돌입” (아베 겐이치로 수석 전무)

슬라이드 3 · 신중론

“투자 시기와 효과를 판단하기 극히 어렵다”

  • 삼성중공업: 자동화는 생존에 필수지만 기술적으로 어렵고 비용이 크다 (해사신문, FT 인용)
  • 이마바리조선 히가키 유키토 사장: “투자의 시기와 효과를 판단하기 극히 어려운 시대에 살고 있다”
  • 홍콩이공대 조지 Q. 황 교수: 한·일이 로봇 도입에서 약 5년 앞서 있으나 “중국도 그 기간 안에 어느 정도 따라잡을 것”
  • 서울대 우종훈 교수: 중국이 한·일보다 더 공격적이고 빠르게 조선용 로봇을 도입 중 (해사신문) → 누가 앞서는지 평가는 엇갈림
  • 한국수출입은행 연구원(해사신문: 양종서): 자동화는 막대한 투자가 필요해 비용·효과를 신중히 따져야 하고, 정부 지원을 받는 중국 조선사는 시행착오 비용을 더 쉽게 흡수

슬라이드 4 · 숫자가 다루지 않는 것

대부분 ’정형 실내 용접’의 숫자

  • 공개된 처리량·관리 비율은 대부분 표준화된 실내 용접 기준 (한화오션의 1:10도 “표준화된 용접작업” 한정)
  • HD현대삼호 류상훈 부사장: 단순 용접의 90% 이상은 로봇이 할 수 있지만 곡블록 용접·도장·배관 같은 복잡한 작업은 아직 어렵다 (해사신문)
  • 곡블록·외판 곡가공·선상가열·옥외 작업 같은 비정형 공정은 여전히 숙련공 의존 — 이번 창에서 선상가열·곡가공 AI 신규 논문·현장 발표도 없음
  • 참고 맥락: JMU·오사카공립대가 NEDO 과제로 AI 가열방안 생성 + 소형 선상가열 로봇을 쓰(津) 사업소에서 운용(오차 1cm 이내, 다만 속도는 아직 인력보다 느림 · 2024-10 보도), 일본 BRIDGE 사업은 AI 곡가공 로봇·AI 용접 로봇·AI 시뮬레이션 기반을 포함 (10/1 와이어 참고)

슬라이드 5 · 구매자 관점

조선소 Physical AI 구매자에게 주는 신호

  1. 숫자로 말하는 제안 — 이제 비교 기준은 셀 단위 처리량·로봇 관리 비율. 도입 제안은 셀 단위 처리량과 투자 회수 기간을 숫자로 보여줘야 설득력이 있음
  2. 측정 조건 확인 — “최대 50개”, “최대 10대” 같은 상한값은 셀 유형·용접 길이·품질 기준·가동률을 함께 확인
  3. 목표치 vs 실적 구분 — 70%·2030·30% 같은 수치는 회사 목표. 공정 범위와 측정 기준을 별도로 검증
  4. 비정형 공정이 다음 격전지 — 정형 용접이 자동화될수록 곡블록·곡가공·옥외 작업의 숙련공 병목이 상대적으로 커짐
  5. 온디바이스 관점 — 좁고 불규칙한 블록 내부·옥외 현장의 실시간 인지·판단은 로봇 옆에서 처리하는 온디바이스 산업 AI와 맞닿아 있음 (Core On: CoreVLA / CoreEdge)

슬라이드 6 · 출처

출처

선상가열·곡가공 AI 전용 신규 논문·현장 발표: 이번 창에서 해당 없음