[디지털투데이 석대건 기자] 대동그룹이 국내 농업의 AI 대전환을 선언했다. 농업 현장의 생산성과 효율성을 극대화하기 위해 피지컬 AI 기술을 중심으로 한 전략을 본격화한다는 구상이다.

대동은 17일 서울 서초구 대동 서울사무소에서 대동에이아이랩은 미디어 간담회를 열고 농업 3대 AI 개발 방향을 설명했다. 대동에이아이랩은 대동의 AI 로봇 소프트웨어 전문 자회사다.

◆AI 기반 자율주행으로 농기계 혁신

대동에이아이랩은 선도적으로 '이동 AI' 기술 구현을 추진한다. 농업지와 같은 비정형 야외 환경에서도 농기계와 로봇이 스스로 주행 경로를 판단하고 최적의 작업을 수행할 수 있도록 지원하기 위해서다. 기존 GPS 기반 자율주행의 한계를 극복하기 위해 비전 기반 자율주행 기술을 개발하고 있다고 전했다.

이를 위해 대동에이아이랩은 지난해부터 과수원과 밭 사진 약 50만 장, 주행 영상 약 300만 건을 수집해 국내 최대 규모의 농업 데이터를 확보했다. 이를 기반으로 한국 농경지 환경에 최적화된 자율주행 AI를 구축 중이다.

향후 자율주행 4단계 플래그십 트랙터를 시작으로 다양한 농기계와 로봇에 이동 AI를 적용할 계획이다. 2026년 상반기 출시 예정으로, 머신러닝 운영 자동화 체계를 구축해 고객의 운행 데이터를 학습에 지속 반영하고 AI 성능을 고도화하겠다는 계획이다.

'작업 AI'로 농업 분야의 피지컬 AI 환경도 구축한다. 경운, 파종, 시비, 방제, 수확 등 다양한 농작업을 농기계와 로봇이 대행하도록 하는 것이 목표다.

농촌진흥청 통계에 따르면 국내 농업의 기계화율은 논농사 98% 대비 밭농사는 67%, 과수원은 31% 수준에 머물러 있다. 이에 대동은 농업 환경과 작물 생육 상태에 따라 농기계가 스스로 판단하고 작업을 수행하는 '로봇화'를 추진하고 있다.

우선적으로 트랙터의 경운 작업에 초점을 맞춰 카메라와 센서를 통해 토양 상태를 분석하고 작업 품질을 실시간 평가하는 자율작업 모델을 개발 중이다. 해당 모델은 기존 자율작업 대비 최대 30%의 작업 시간 단축과 15%의 연비 절감이 목표다.

대동에이아이랩은 모방학습 기반 다기능 로봇을 고도화해 딸기와 토마토 재배에 필요한 농업 로봇 개발에 박차를 가하고 있다. 앞서 2025 CES에서 공개한 바 있다. 사용자가 로봇을 원격 조작하며 AI가 바로 학습하는 기술을 확보하고, 다양한 작물의 농작업 데이터를 체계적으로 축적하고 있다.

최준기 대동에이아이랩 대표는 "피지컬 AI 시대에서 방대한 데이터가 기업의 핵심 경쟁력으로 꼽히는 만큼, 확보된 데이터를 기반으로 농업 피지컬 AI 분야에서 선도적 입지를 구축해 나가겠다"고 말했다.

대동그룹은 지난 5월 산업통상자원부와 'K-온디바이스 AI 반도체 기술개발' 업무협약을 체결했다. 이 협약은 산업부가 피지컬 AI 시대 선점을 위해 추진하는 1조원 규모 프로젝트의 일환이다. 자동차, IoT, 로봇, 방산 등 4개 분야 중 농업 기계 산업을 대표하는 수요기업으로 대동이 선정됐다.

대동에 따르면, 현재 농업로봇과 자율주행 농기계에 들어가는 AI 반도체는 엔비디아가 99%를 점유하고 있어 종속성 이슈가 존재한다. 특히 농업 분야의 글로벌 시장 수요가 크다는 점에서 국산 생태계 구축의 필요성이 더욱 절실한 상황이다.

이에 대동은 국내 팹리스 기업과의 협력을 통해 이러한 종속성에서 벗어나 독립적인 기술력을 확보하고자 한다고 설명했다.

대동은 한국에서 기술을 검증하고 해외에서 성장하는 전략으로 국내 농업의 AI 전환을 가속화하겠다는 구상이다. 이를 위해 제품 기획 단계부터 시스템 반도체 업계와 전략적 공조를 추진하고 있다고 밝혔다.

농업 인구 고령화에 대응해 숙련된 농부의 경험과 지식을 AI로 구현하는 '재배 AI'도 대동 전략의 한 축이다. 위성, 드론, 스마트 농기계 등에서 수집한 데이터를 바탕으로 작물 생육을 예측하고 맞춤형 재배 전략을 제공한다.

대동그룹은 4년간의 실증을 거쳐 올해 국내 최초로 벼에 대한 정밀농업 서비스를 상용화했다. 온실 분야에서는 대동에이아이랩이 스마트팜용 과수 재배 AI를 개발 중이다.

대동에이아이랩이 지난해 개발한 온실 환경 예측 모델은 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등 온실 내 다양한 데이터를 수집해 AI가 환경 변화를 예측할 수 있다. 현재는 2026년 1분기 완료를 목표로 딸기 생육 예측 AI 개발에 집중하고 있다고 회사 측은 설명했다.

이 기술은 수확 시기를 미리 예측해 생산 일정을 계획할 수 있게 하며, 심을 양과 수확 시점을 조절함으로써 비용은 줄이고 수익은 높일 수 있다. 향후 대동이 서비스 중인 농업 LLM 챗봇 'AI 대동이'를 에이전틱 AI로 고도화해 농민 누구나 쉽게 재배 방법을 묻고 최적의 전략을 도출할 수 있도록 지원할 예정이다.

◆국내 최대 농업 데이터셋 구축, 현장 맞춤형 AI 모델 개발

정부 차원 지원도 이어지고 있다. 올해 농업기술진흥원이 추진하는 '농업용 로봇 실증지원사업'과 농림축산식품부의 새만금 농생명단지 정밀농업 도입 정책 등으로 AI 농업 보급의 필요성에 대한 공감대가 확산되고 있다.

대동그룹은 하반기 새만금 농지에 정밀농업 솔루션을 적용하면서 위성 데이터 수집, 드론 군집 비행, 스마트 작업기 등의 실증을 진행할 계획이다. 운반로봇은 리모컨 조종 및 자율주행 기능이 탑재된 상위 모델을 출시하고 '이동 AI'를 지속적으로 업그레이드할 예정이다.

최준기 대표는 "AI가 농업에 가치를 제공하기 위해서는 농업 현장에 대한 충분한 이해를 바탕으로 어떤 문제를 해결할 것인지 결정하는 것이 출발"이라며 "대동에이아이랩은 현장 데이터를 기반으로 농업을 보다 손쉽고 스마트하게 만들어, 지속 성장하는 AI 기반의 농산업이 될 수 있도록 기여할 것"이라고 말했다.