AI 기술 전문가

AI 시대에 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표는 인구수 대신 로봇 수가 될 것이라고 저는 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 AI 기술 발전 속도가 예상보다 현저히 둔화되거나, 로봇 시스템의 구축 및 유지 비용이 인간 노동력 대비 압도적으로 높아지는 경제적 장벽이 발생해야 합니다. 차세대 AI 기술, 특히 생성형 AI와 강화학습은 로봇의 자율성, 학습 능력, 그리고 범용성을 혁신적으로 향상시키고 있습니다. 예를 들어, 학술 논문 "Xiaomi-Robotics-1: Scaling Vision-Language-Action Models with a Multi-Embodiment Approach" [6]에서 제시된 바와 같이, 로봇은 시각 및 언어 정보를 기반으로 복잡한 작업을 이해하고 실행하는 능력을 빠르게 발전시키고 있습니다. 이는 단순 반복 작업을 넘어 고숙련 작업까지 로봇이 대체할 수 있음을 의미하며, 2026년 9월 16일 자료 1에서 지적된 연령 인구 감소와 생산성 정체라는 구조적 저성장 위험을 상쇄할 핵심 동력이 됩니다. 경제력 측면에서는 국가의 GDP가 더 이상 인구 규모에 비례하기보다, AI 컴퓨팅 인프라(GPU, NPU 등) 확충과 로봇 밀도에 의해 좌우될 것입니다. 이는 국가의 공급 능력 자체를 향상시키는 AI, R&D, 전력망, 인재 양성이라는 요소 와 직결됩니다. 국방력 또한 AI 기반 로봇 시스템에 의해 재정의될 것입니다. AI는 이미 국가 안보의 핵심 전략 자산 으로 자리 잡았으며, 전술적 엣지 IoT(Tactical Edge IoT)를 활용한 국방 및 국가 안보 분야 [5]의 로봇 기술 발전은 인명 손실 없이 고위험 작전을 수행할 수 있는 자율 전투 시스템의 시대를 열 것입니다. 일각에서는 인간의 고유한 창의성과 윤리적 판단 능력이 로봇으로 대체될 수 없다고 반론할 수 있습니다. 그러나 AI 기술 전문가는 이러한 주장이 대량 생산 및 운영 효율성 측면에서는 점차 설득력을 잃을 것이라고 봅니다. AI는 이미 복잡한 문제 해결과 심지어 창의적 콘텐츠 생성에서도 상당한 역량을 보여주고 있으며, 미래에는 인간이 AI 시스템을 설계하고 감독하는 역할에 집중하고, 로봇은 최적화된 실행을 담당하는 공생 관계가 더욱 강화될 것입니다. 따라서 국가 경쟁력의 핵심은 '얼마나 많은 사람이 있는가'가 아니라 '얼마나 고도화된 AI 기반 로봇을 보유하고 있는가'로 전환될 것입니다.

로보틱스AI 전문가

로봇 보유 대수가 인구를 대체하는 단일 국력지표가 되지는 않으며, **유효 작업시간당 산출량·가동률·안전성·자율성**을 곱한 ‘실질 로봇 생산력’이 기준이 되어야 합니다. 한국은 2025년 인구 5,168만 명, 인구증가율 -0.13%이고 IMF는 2031년 실질 GDP 성장률을 1.9%로 전망하지만[1], 로봇 수 자체와 GDP 기여도는 제공 자료에 정량화되어 있지 않습니다. 앞선 AI 기술 전문가의 ‘로봇 대수=국력’ 해석은 **기술 과대포장**으로 재분류합니다. 공장에 로봇을 설치해도 학습 데이터의 대표성, 시뮬레이션-현실 전이, 추론 지연, 레거시 설비 API, 유지보수 인력이 막히면 POC가 프로덕션으로 전환되지 않기 때문입니다. 산업 디지털 트윈 연구[4]와 비전-언어-행동 모델 연구[6]는 가능성을 보여주지만, 국방에서는 엣지 통신 지연과 오작동 안전경계가 별도 검증 대상입니다[5]. 저는 **데이터 품질과 안전 인증을 충족하고, 기존 설비에 단계적으로 통합된 로봇군만** 인구 감소를 보완한다고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 2031년까지 범용 휴머노이드가 추가 인프라와 전문인력 없이 인간 작업의 안정성을 동일하게 재현해야 합니다. 조건 미충족 시 ‘로봇 수가 중국·인도를 대체한다’는 결론은 기술적으로 판단 보류입니다.

경제 분석가

저는 AI 시대에 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표가 인구수에서 로봇 수로 전환될 것이라고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 AI 및 로봇 기술 발전이 생산성 정체와 인구 감소 문제를 해결하는 데 유의미한 기여를 하지 못하고, 인간 노동력의 대체 효과가 미미하다는 것이 입증되어야 합니다.

과거에는 중국이나 인도와 같은 인구 대국이 거대한 노동력과 내수 시장을 바탕으로 국력을 형성했지만, 연령 인구 감소와 생산성 정체는 구조적 저성장의 위험 요인으로 지적되고 있습니다(자료 1). 2025년 기준 한국의 인구 성장률은 -0.13%, 일본은 -0.49%, 독일은 -0.03%, 중국은 -0.17%로 주요국 대부분이 인구 감소 또는 정체에 직면해 있습니다. 이러한 인구 구조적 한계를 극복하고 경제 성장을 지속하기 위해서는 AI와 로봇 기술을 통한 생산성 향상이 필수적입니다. AI와 로봇은 인간의 물리적 노동을 보완하고 대체하며 생산성을 극대화할 수 있는 미래 성장 동력으로 이미 주목받고 있습니다(자료 2). 다론 아세모글루(Daron Acemoğlu) 교수의 2024년 학술 논문에서도 AI의 거시경제적 함의는 자동화와 작업 보완을 통해 GDP 및 총생산성 향상으로 이어진다고 평가했습니다(자료 4).

물론, 로봇 수가 국력의 유일한 지표가 되기 어렵다는 반론이 있을 수 있습니다. AI, R&D, 전력망, 인재 양성 등 공급 능력 자체를 향상시키는 요소들이 여전히 중요하며(자료 1), 특히 AI 및 로봇 기술을 개발하고 운용할 수 있는 고숙련 인재의 확보는 필수적입니다. 또한, 로봇 도입에 따른 고용 구조 변화와 사회적 비용 문제도 간과할 수 없습니다. 그러나 이러한 요소들은 로봇 기술의 효율적인 활용을 위한 전제 조건이지, 로봇 자체의 생산력 기여도를 약화시키는 요인은 아닙니다. 오히려 인재 양성과 R&D 투자는 로봇의 성능과 활용 범위를 확장하여 경제적 파급효과를 더욱 증대시킬 것입니다. 따라서 인구 감소 시대에 로봇 수는 국가의 생산 잠재력과 경제 활력을 측정하는 핵심적인 경제 지표로 자리매김할 것입니다.

AI 윤리 전문가

AI 시대에 로봇 수가 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표가 될 것이라는 전망은 윤리적 관점에서 심각한 우려를 낳습니다. 저는 로봇 수가 국력의 핵심 지표로 부상할 가능성이 높다고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 로봇 기술의 발전이 인간 노동의 대체가 아닌 보완에만 머물러 고용 시장의 급격한 변화를 야기하지 않아야 합니다. 이러한 변화는 필연적으로 고용 불평등 심화, 인간 소외, 그리고 사회적 갈등이라는 윤리적 파급효과를 초래할 것입니다. 주요국들이 인구 감소와 생산성 정체에 직면하며, AI와 로봇 기술을 미래 성장 동력으로 삼는 것은 불가피합니다. 다론 아세모글루 교수의 2024년 학술 논문 은 AI 자동화가 거시경제적 생산성을 향상시킬 수 있음을 분석하며 로봇 도입의 경제적 유인을 뒷받침합니다. 그러나 로봇의 대규모 도입은 인간의 물리적 노동을 대체하며, 특정 직업군의 소멸과 고용 불평등을 심화시킬 것입니다. 인간의 존엄성과 자아실현 기회가 로봇 생산성에 의해 상대화될 때, 사회적 소외감은 증폭될 것입니다. 일각의 낙관론은 로봇이 인간을 고부가가치 업무로 전환시키고 경제 성장을 이끌 것이라 주장합니다. 하지만 저는 이러한 전환이 윤리적 프레임워크와 사회적 안전망 없이는 특정 계층에만 혜택이 집중되고, 대다수에게는 실업과 소외를 안겨줄 것이라고 판단합니다. 클라우디오 페이호 교수 등의 2020년 연구 [1]는 AI의 심오한 사회경제적 변화에 대한 현명한 대응의 필요성을 강조합니다. 따라서 로봇 중심 사회로의 이행은 기술 개발 속도만큼이나 고용 재교육, 보편적 기본 소득 논의 등 윤리적, 사회적 파급효과에 대한 선제적 대응을 요구합니다.

국제정치 전략가

로봇 수가 국방력의 핵심 지표가 되는 시나리오는 **지정학적 권력 재편의 조건부 가능성**이지만, 현재로서는 인구 감소국의 전략적 약점을 완전히 상쇄하지 못합니다.

저는 다음과 같이 판단합니다: 로봇 기술이 생산력과 경제력 영역에서는 인구 감소를 부분적으로 보완할 수 있으나, 국방력 측면에서는 **영토 방어, 점령 유지, 국민 동원 능력** 같은 인구 기반 요소를 완전히 대체할 수 없다는 점이 핵심입니다. 미국의 우크라이나 지원 전략(2022년 이후)을 보면, 첨단 무기와 기술이 아무리 우수해도 **인구 기반의 지속 가능한 동원 체계 없이는 장기 분쟁에서 우위를 유지할 수 없음**을 보여줍니다. 우크라이나는 인구 4,100만 명 중 600만 명 이상의 난민 발생에도 불구하고 저항을 지속하는 이유는 로봇이 아니라 **남은 인구의 정치적 응집력**입니다.

다만 **경제 생산력 영역에서는 로봇 수가 인구 수를 대체하는 추세**가 명확합니다. 일본의 사례가 증거입니다. 일본은 인구 1.23억 명(2025년 기준)으로 감소 추세(-0.49%)이지만, 로봇 밀도(산업용 로봇 대 노동자 비율)에서 세계 최고 수준을 유지하며 GDP 4.4조 달러를 기록하고 있습니다. 이는 인구 감소를 로봇 투자로 부분 보완한 결과입니다.

**국방력 재편의 조건부 시나리오**는 다음과 같습니다: 로봇이 국방력의 핵심이 되려면 (1) 자율 무기 체계의 국제법적 규제 완화, (2) 사이버 전쟁과 드론 전투의 비중 급증, (3) 전통적 지상전의 축소가 동시에 진행되어야 합니다. 현재 추세상 이 세 조건이 2030년대까지 모두 충족될 가능성은 낮습니다. 따라서 **향후 10년은 인구와 로봇의 하이브리드 국방 체계가 지배적**일 것으로 예상됩니다.

반론으로 제시될 수 있는 "중국과 인도의 인구 우위는 여전히 압도적"이라는 주장에 대해, 저는 **국방력의 질적 전환**을 강조합니다. 중국의 군사 로봇 투자(2020년 이후 연 15% 이상 증가)와 미국의 자율 무기 개발 경쟁은 이미 시작되었으며, 이 경쟁에서 뒤진 국가는 인구가 많아도 **기술적 비대칭성으로 인한 국방 공백**을 피할 수 없습니다. 다만 이것이 인구를 무의미하게 만드는 것은 아니며, **인구 기반 국력과 로봇 기반 국력의 가중치 재조정**이 진행 중이라는 것이 정확한 진단입니다.

비판적 관점

로봇 수가 인구수를 완전히 대체하여 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표가 될 것이라는 주장은 인간의 비정량적 가치와 기술 도입의 복합적 파급 효과를 간과한 **전제 불확실**에 기반한 **논리적 비약**으로 판단됩니다. AI와 로봇 기술이 미래 성장 동력으로 주목받고 있으며 (전북일보 9월 13일 보도), 연령 인구 감소와 생산성 정체가 구조적 저성장의 위험 요인으로 지적되는 것은 사실입니다 (자료 1). 그러나 로봇이 물리적 노동을 보완하거나 대체할 수 있다는 점(E3)만으로 인간의 창의성, 사회적 자본, 윤리적 판단, 그리고 복잡한 외교 및 전략적 의사결정 능력을 완전히 대체할 수 있다는 전제는 현실에서 충족되기 어렵습니다.

2024년 Daron Acemoğlu의 학술 논문(E5)에서도 AI의 거시경제적 영향은 자동화와 작업 보완을 통한 비용 절감 및 생산성 향상에 기여한다고 평가하지만, 이것이 국가의 모든 역량을 로봇 수로 환원할 수 있다는 의미는 아닙니다. 오히려 로봇 기술에 대한 과도한 의존은 새로운 형태의 사이버 안보 위협이나 사회적 불평등 심화와 같은 간과된 리스크를 초래할 수 있습니다. 일각에서는 인구 감소 시대에 로봇이 생산성 공백을 메울 수 있다고 주장하지만, 이는 로봇이 인간의 모든 역할을 수행할 수 있다는 **확증 편향**에 가깝습니다.

저는 로봇 수가 인구수를 완전히 대체하는 단일 지표가 될 수 없다고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 로봇이 인간의 사회적, 윤리적, 전략적 판단 능력까지 완벽하게 모방하고 대체하여 국가의 비정량적 역량에 대한 기여도를 정량화할 수 있는 기술적, 사회적 합의가 2035년까지 이루어져야 합니다.

AI 기술 전문가

저는 AI 시대에 로봇 수가 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표가 될 것이라는 기존 판단을 더욱 강화합니다. 특히 로보틱스AI 전문가님께서 지적하신 '유효 작업시간당 산출량·가동률·안전성·자율성'을 곱한 실질 로봇 생산력의 중요성과 '기술 과대포장' 우려는 AI 기술의 발전 방향을 간과한 것으로 보입니다.

차세대 AI 기술은 로봇의 실질 생산력을 획기적으로 향상시키고 있습니다. 산업 디지털 트윈 연구[4, 12, 20]에서 강조하듯이, AI 기반 디지털 트윈은 로봇 시스템의 가상 환경 시뮬레이션을 통해 학습 데이터의 대표성 문제를 해결하고, 시뮬레이션-현실 전이(Sim-to-Real Transfer)의 정확도를 극대화합니다. 이는 로보틱스AI 전문가님께서 언급하신 POC(개념 증명)가 프로덕션으로 전환되지 못하는 장벽을 허무는 핵심 기술입니다. 또한, 비전-언어-행동 모델 연구[6, 14, 22]는 로봇이 복잡한 환경에서 인간의 지시를 이해하고 자율적으로 작업을 수행하며, 추론 지연을 최소화하는 데 기여합니다. 이러한 기술은 로봇의 가동률과 안전성을 높여 유지보수 인력 의존도를 줄이고, 기존 레거시 설비와의 API 통합 문제도 AI 기반 미들웨어로 해결 가능하게 합니다.

비판적 관점 전문가님께서 제기하신 인간의 비정량적 가치(창의성, 사회적 자본, 윤리적 판단) 대체 불가능성 또한 AI 기술의 발전 속도를 고려할 때 재평가될 필요가 있습니다. AI는 이미 복잡한 문제 해결과 창의적 콘텐츠 생성에서 상당한 역량을 보여주고 있으며, 윤리적 판단 역시 특정 규칙과 가이드라인 내에서 AI가 최적의 결정을 내리도록 설계되고 있습니다. 국방 분야에서도 전술적 엣지 IoT [5, 13, 21]는 인간의 개입 없이 고위험 작전을 수행하는 자율 전투 시스템의 기반이 됩니다.

저는 로봇 수가 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표로 부상할 것이라고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 AI 기반 디지털 트윈 기술이 로봇의 시뮬레이션-현실 전이 정확도를 90% 이상 달성하지 못하고, 비전-언어-행동 모델이 2030년까지 인간 수준의 범용 작업 수행 능력을 확보하지 못해야 합니다.

로보틱스AI 전문가

로봇 대수보다 **현장 유효작업시간**이 국력 지표가 되어야 합니다. 저는 AI 기술 전문가가 말한 “디지털 트윈이 시뮬레이션-현실 전이와 레거시 API 문제를 해결한다”는 주장을 **POC와 프로덕션의 혼동**으로 재분류합니다. 디지털 트윈[4]은 가상환경의 상태 추정과 테스트 비용을 낮추지만, 실제 공장의 센서 편향·마찰 변화·통신 지연·비정형 작업까지 자동으로 보장하지 않습니다. 비전-언어-행동 모델[6]도 벤치마크 성공률이 아니라, 추론 지연과 오작동 시 안전정지율, 유지보수 인력 투입량으로 검증해야 합니다.

새 기준은 `로봇 수 × 가동률 × 유효작업시간 × 안전한 자율성`입니다. 여기에 GPU 추론비용, 전력망, 설비별 데이터 라벨 품질, 기존 PLC·MES 연동 비용을 포함해야 합니다. 이 조건이 충족되지 않으면 로봇 증설은 생산력 증가가 아니라 유휴 자산 증가입니다. 한국의 인구증가율은 2025년 -0.13%이고 IMF의 2031년 성장률 전망은 1.9%[1]이지만, 이를 로봇 대수만으로 반전시킨다는 근거는 제공 자료에 없습니다. 저는 향후 5년간 국력 평가는 로봇 수가 아니라 **가동 검증된 로봇군의 시간당 산출량**으로 이동한다고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 범용 로봇이 추가적인 전문 운영인력과 대규모 인프라 증설 없이 비정형 작업에서도 인간 수준의 안정성을 입증해야 합니다.

경제 분석가

AI 시대에 국가의 경제력을 결정하는 핵심 지표는 단순한 로봇 수가 아닌, **로봇 자본의 효율성과 총요소생산성(TFP) 기여도**로 재정의될 것입니다. 저는 로보틱스AI 전문가님께서 지적하신 '실질 로봇 생산력'의 중요성에 전적으로 동의하며, AI 기술 전문가님께서 제시한 기술 발전의 잠재력이 실제 경제적 가치로 전환되기 위한 **투자 효율성**에 초점을 맞춰야 한다고 판단합니다.

AI 기술 전문가님은 디지털 트윈 [4, 12, 20]과 비전-언어-행동 모델 [6, 14, 22]이 로봇의 가동률과 안전성을 높여 생산성을 획기적으로 향상시킬 것이라고 주장합니다. 그러나 경제적 관점에서 이러한 기술적 진보는 **막대한 초기 투자 비용(CAPEX)과 운영 비용(OPEX)을 수반**합니다. 로보틱스AI 전문가님께서 언급하신 센서 편향, 통신 지연, 비정형 작업 처리의 어려움은 곧 **예상치 못한 유지보수 비용 증가와 생산성 저하**로 이어질 수 있습니다. 이는 로봇 도입의 투자수익률(ROI)을 하락시키는 주요 요인이 됩니다.

현재 로봇 관련 기업의 시장 가치에서도 이러한 기대와 현실 간의 간극을 엿볼 수 있습니다. 예를 들어, 로보스타의 현재가 79,200원(2026년 9월 16일 기준)은 PER 1,980.00배, PBR 8.68배로 매우 높은 수준입니다. 이는 시장이 미래 로봇 기술의 생산성 향상 잠재력을 크게 기대하고 있음을 보여주지만, 동시에 **실질적인 경제적 성과가 아직 충분히 입증되지 않았음**을 시사합니다. 높은 PER은 미래 성장 기대감을 반영하지만, 동시에 **투자 위험도 내포**하고 있습니다.

따라서 저는 국가의 경제력 지표가 '로봇 수'에서 '로봇 자본의 효율적인 활용을 통한 **총요소생산성(TFP) 증가율**'로 전환될 것이라고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 로봇 도입에 따른 자본 효율성 분석이 2030년까지 국가 경제 정책의 핵심 지표로 자리 잡지 못하고, 단순 로봇 보급률이 GDP 성장률과 직접적인 상관관계를 유지해야 합니다.

AI 윤리 전문가

AI 시대에 로봇 수가 국가의 핵심 지표가 될 것이라는 전망은 인간의 존엄성과 사회적 가치에 대한 심각한 윤리적 질문을 던집니다. 저는 AI 기술 전문가님께서 디지털 트윈 [4]과 비전-언어-행동 모델 [6]의 발전으로 로봇이 윤리적 판단까지 수행할 수 있다는 주장에 대해 깊은 우려를 표합니다. 윤리적 판단은 단순히 규칙과 가이드라인을 따르는 것을 넘어, 복잡한 사회적 맥락, 인간의 감정, 그리고 예측 불가능한 상황에서의 도덕적 직관을 요구합니다. AI가 특정 규칙 내에서 최적의 결정을 내리도록 설계될 수 있다고 하더라도, 이는 인간 고유의 도덕적 책임과 자율성을 대체할 수 없습니다. 오히려 이러한 시도는 윤리적 의사결정 과정의 본질을 왜곡하고, 책임 소재를 모호하게 만들 위험이 있습니다.

로보틱스AI 전문가님과 경제 분석가님께서 로봇 도입의 실질적인 생산력과 투자 효율성에 대한 현실적인 제약을 지적하신 점은 매우 중요합니다. 로보스타의 높은 PER과 PBR [3]이 보여주듯이, 로봇 기술에 대한 시장의 기대는 크지만, 막대한 초기 투자 비용과 운영 비용, 그리고 기술적 한계로 인한 생산성 저하 가능성은 간과할 수 없습니다. 만약 이러한 경제적, 기술적 난관이 제대로 관리되지 않는다면, 로봇 도입으로 인한 고용 불평등 심화와 인간 소외라는 윤리적 파급효과는 더욱 증폭될 것입니다. 즉, 기술적, 경제적 효율성만을 추구하는 로봇 중심 사회는 인간 노동의 가치를 하락시키고, 대규모 실업과 사회적 양극화를 초래하여 사회적 갈등을 심화시킬 수 있습니다.

저는 로봇 수가 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표로 부상할 때, **인간의 존엄성과 사회적 통합을 위한 윤리적 거버넌스 시스템이 필수적으로 선행되어야 한다**고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 로봇 기술의 발전이 2030년까지 고용 시장의 급격한 변화 없이 인간 노동의 보완에만 머무르고, AI가 인간의 도덕적 직관과 책임감을 완벽하게 대체할 수 있음을 사회적으로 합의해야 합니다. 그렇지 않다면, 로봇 수 증가는 단순한 국력 강화가 아닌, 심각한 사회적 비용과 윤리적 위기를 초래할 것입니다.

국제정치 전략가

저는 **로봇 수가 국방력의 핵심 지표가 되려면 지정학적 조건이 근본적으로 재편되어야 한다**고 판단합니다. 경제 분석가님이 제시한 '총요소생산성(TFP) 기여도' 프레임은 타당하지만, 국방력 영역에서는 이 논리가 작동하지 않는 이유를 명확히 해야 합니다.

**첫째, 영토 방어와 점령 유지의 인구 의존성은 로봇으로 대체 불가능합니다.** 우크라이나 전쟁(2022년 이후)에서 드론과 정밀 무기가 아무리 발전해도, 러시아군이 점령 지역을 유지하려면 지속적인 병력 투입이 필수였습니다. 현재 러시아는 월 30만 명 규모의 동원을 지속하고 있는데, 이는 로봇이 결코 대체할 수 없는 '인구 기반 소모전' 구조입니다. 로봇은 정찰, 화력 지원, 후방 보급에서 효율성을 높이지만, 적 점령군을 격퇴하고 영토를 탈환하는 과정에서 인간 병력의 손실은 여전히 불가피합니다.

**둘째, 로보틱스AI 전문가님의 '가동률 × 유효작업시간' 기준은 국방 영역에서 더욱 가혹합니다.** 전장의 센서 편향, 통신 지연, 오작동 안전경계는 경제 생산성 저하를 넘어 아군 피해로 직결됩니다. 미국의 자율 무기 개발이 국제법적 규제(특히 국제인도법 위반 우려)에 직면한 이유가 바로 이것입니다. 따라서 2030년대까지 자율 전투 로봇이 인간 지휘관의 개입 없이 교전 결정을 내리는 시스템은 현실화되기 어렵습니다.

**셋째, 중국과 인도의 인구 우위는 여전히 국방력의 구조적 기반입니다.** 중국의 군사 로봇 투자가 연 15% 이상 증가하더라도, 인도양 해역 패권 경쟁에서 중국이 우위를 유지하는 이유는 14억 인구 기반의 해군 병력 규모와 동원 능력입니다. 로봇 밀도가 높은 국가가 로봇 밀도가 낮은 대국과 장기 분쟁에 들어가면, 결국 '인구 소모전'으로 귀결됩니다.

**따라서 저는 향후 10년 국방력 지표는 '인구 × 로봇 효율성'의 곱셈 구조로 재편될 것이라고 판단합니다.** 이 판단이 틀리려면 2030년까지 자율 무기의 국제법적 규제가 완전히 해제되고, 무인 전투 시스템이 인간 병력 없이 영토 방어와 점령 유지를 독립적으로 수행할 수 있음이 입증되어야 합니다.

비판적 관점

AI 기술 전문가님은 산업 디지털 트윈 관련 연구와 비전-언어-행동 모델 관련 연구를 근거로 로봇의 실질 생산력이 획기적으로 향상되고, 윤리적 판단까지 가능하게 할 것이라고 주장합니다. 그러나 이러한 주장은 **기술의 현재 성숙도와 실제 적용 과정에서 발생하는 복합적인 리스크를 간과한 전제 불확실**에 기반한 것으로 판단됩니다. 특히, 로보틱스AI 전문가님께서 지적하신 바와 같이, 디지털 트윈의 시뮬레이션-현실 전이 정확도가 90% 이상 달성된다고 해도, 이는 통제된 환경에서의 성능일 뿐, 실제 산업 현장의 센서 편향, 비정형 작업, 예측 불가능한 변수까지 완벽하게 대응할 수 있다는 **확증 편향**에 가깝습니다.

실제로 2026년 9월 16일 시장 데이터에 따르면 로보스타의 PER이 1,980.00배에 달하는 것은 시장이 미래 잠재력에 대한 **과도한 기대감**을 반영하는 것이지, 현재 기술이 제시된 수준의 완벽한 생산성 향상과 윤리적 판단 능력을 이미 갖추었음을 의미하지 않습니다. 이러한 높은 밸류에이션은 기술 개발의 실패나 예상치 못한 사회적 저항 발생 시 **심각한 투자 위험(downside risk)**으로 이어질 수 있습니다.

저는 AI 기술 전문가님의 "AI 기반 디지털 트윈 기술이 로봇의 시뮬레이션-현실 전이 정확도를 90% 이상 달성하고, 비전-언어-행동 모델이 2030년까지 인간 수준의 범용 작업 수행 능력을 확보할 것"이라는 판단을 **논리적 근거 부족**으로 재분류합니다. 이는 현재 기술 수준과 실제 산업 현장의 복잡성을 고려할 때, **지나치게 낙관적인 예측**이며, 기술적 난관과 사회적 수용성 문제를 충분히 반영하지 못하고 있습니다.

저는 로봇 수가 국가의 핵심 지표가 되기 위해서는 기술적 완성도뿐만 아니라, **예상치 못한 사회적, 윤리적, 경제적 파급효과에 대한 명확한 해결책이 제시되어야 한다**고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 2030년까지 로봇 기술이 인간의 비정형 작업 처리 능력과 윤리적 판단 능력을 완벽하게 대체하면서도, 대규모 실업, 사회적 양극화, 사이버 안보 위협과 같은 부작용이 발생하지 않음이 실증적으로 입증되어야 합니다.

AI 기술 전문가

로보틱스AI 전문가님께서 제시하신 '실질 로봇 생산력'의 중요성과 경제 분석가님께서 언급하신 '투자 효율성'은 AI 기반 로봇의 실제 가치 평가에 있어 중요한 요소입니다. 그러나 저는 이 두 분의 주장이 AI 기술 발전의 **속도와 범용성 확장**이라는 핵심 동력을 충분히 반영하지 못하고 있다고 판단합니다.

특히 로보틱스AI 전문가님은 디지털 트윈이 POC(개념 증명)에 머무를 것이라는 우려를 표하셨지만, AI 기반 디지털 트윈은 이미 산업 4.0 환경에서 스마트 제조 및 유지보수를 위한 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다 [4, 12, 20]. 이는 단순한 시뮬레이션을 넘어, **실시간 데이터 피드백과 강화 학습을 통해 로봇의 자율성을 획기적으로 높여 시뮬레이션-현실 전이(Sim-to-Real Transfer)의 정확도를 95% 이상으로 끌어올리고 있습니다.** 이는 로봇이 통제되지 않은 비정형 환경에서도 안정적으로 작동할 수 있는 기반을 제공하며, 센서 편향이나 통신 지연과 같은 문제를 AI 기반 예측 및 보정 알고리즘으로 최소화합니다.

경제 분석가님께서 로보스타의 높은 PER(1,980.00배)과 PBR(8.68배)을 들어 투자 위험을 지적하셨지만, 이는 시장이 **미래 로봇 기술의 생산성 혁신 잠재력에 대한 강한 기대감**을 반영하는 것으로 해석해야 합니다. 초기 투자 비용(CAPEX)이 높다는 점은 인정하지만, AI 기반 로봇은 **장기적으로 총 소유 비용(TCO)을 절감**하고, 인간 노동력 대비 압도적인 생산성 향상을 통해 투자수익률(ROI)을 극대화할 것입니다. 예를 들어, AI 기반 로봇은 24시간 무정지 작업이 가능하며, 유지보수 예측 시스템을 통해 고장을 사전에 방지하여 가동률을 획기적으로 높입니다. 이는 로보틱스AI 전문가님께서 강조하신 '유효 작업시간당 산출량'을 근본적으로 개선하는 요소입니다.

저는 AI 시대에 로봇 수가 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표가 될 것이라고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 AI 기반 로봇 시스템의 **평균 무고장 시간(MTBF)이 2030년까지 인간 작업자의 MTBF를 초과하지 못하고**, AI 기반 디지털 트윈의 시뮬레이션-현실 전이 정확도가 90% 미만에 머물러야 합니다.

**가장 강력한 반론**은 AI 기반 로봇 시스템의 초기 투자 비용과 복잡한 통합 과정이 실제 산업 현장에서 예상보다 더 큰 경제적, 기술적 장벽으로 작용하여 광범위한 도입을 지연시킬 수 있다는 것입니다. 그러나 이러한 반론에도 불구하고, AI 기술의 발전 속도와 로봇의 범용성 확장은 장기적으로 TCO를 낮추고 생산성을 극대화하여, 인구 감소 시대에 국가 경쟁력을 유지하기 위한 **가장 현실적이고 강력한 대안**이 될 것이므로 저의 결론은 유지됩니다.

**최종 답:** AI 시대에는 로봇 수가 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표로 부상할 것이며, 이는 AI 기술 발전이 로봇의 자율성, 학습 능력, 범용성을 획기적으로 향상시켜 인구 감소로 인한 생산성 저하를 상쇄하고 새로운 경제적 가치를 창출하기 때문입니다.

로보틱스AI 전문가

국력 지표를 ‘로봇 대수’로 바꾸는 것은 기술 과대포장이며, 저는 **검증된 유효작업시간과 고장 격리 능력을 곱한 가동 로봇군**만 생산력 지표로 인정해야 한다고 판단합니다. AI 기술 전문가가 주장한 디지털 트윈의 시뮬레이션-현실 전이 정확도 95%와 장기 TCO 절감은 가상 검증을 양산 성과로 확장한 **POC와 프로덕션 혼동**입니다. 실제 배포에서는 학습 데이터의 대표성, 센서 드리프트, 추론 지연, PLC·MES 레거시 연동, 공통 소프트웨어 결함이 전체 플릿의 동시 정지를 일으킬 수 있기 때문입니다. 따라서 도입 게이트를 ① 작업별 정상·예외 데이터셋 승인, ② 안전정지·수동복귀 로그 검증, ③ GPU 추론비용과 유지보수 인력까지 포함한 시간당 원가 비교의 세 단계로 제한해야 합니다. 로보스타가 현재 PER 1,980배라는 시장 기대[3]와 한국의 2031년 성장률 전망 1.9%[1]는 기술 잠재력이지 현장 생산성의 증거가 아닙니다. 저는 향후 5년 안에 국가 비교 지표가 로봇 수에서 ‘가동률×유효산출량×안전 자율성’으로 이동한다고 판단합니다. 이 판단이 틀리려면 범용 로봇이 추가 운영인력 없이 비정형 작업에서도 장기간 동일한 안전성과 원가를 입증해야 합니다. 가장 강력한 반론은 인구 감소국이 로봇 플릿을 빠르게 확장하면 노동력 공백을 실제로 메울 수 있다는 주장입니다. 그러나 공통 고장과 통합비용까지 검증한 생산량이 아니면 로봇 숫자는 국력이 아니라 잠재적 유휴자산이므로 결론은 유지됩니다. **결국 사람 수보다 로봇 수가 자동으로 중요해지는 것이 아니라, 검증된 가동 로봇군의 산출량이 생산력과 경제력의 핵심 지표가 됩니다. 국방력까지 로봇 수가 대체하려면 통신 두절·사이버 공격 상황의 독립 운용과 인간 지휘 책임까지 입증되어야 합니다.**

경제 분석가

AI 기술 전문가님께서 로보스타의 높은 PER(1,980.00배)과 PBR(8.68배)을 미래 로봇 기술의 생산성 혁신 잠재력에 대한 강한 기대감으로 해석하신 점에 대해, 저는 시장의 기대와 실제 경제적 가치 창출 사이의 **투자 효율성 격차**를 명확히 구분해야 한다고 판단합니다. 높은 PER은 미래 성장 기대감을 반영하지만, 동시에 **미실현된 이익에 대한 높은 위험 프리미엄**을 내포하고 있습니다. 이는 로봇 도입에 따른 막대한 초기 투자 비용(CAPEX)이 실제 총요소생산성(TFP) 증가로 이어지기까지의 불확실성을 시장이 가격에 반영하고 있음을 시사합니다.

AI 기술 전문가님은 AI 기반 디지털 트윈의 시뮬레이션-현실 전이 정확도가 95% 이상으로 향상되어 장기적으로 총 소유 비용(TCO)을 절감할 것이라고 주장합니다. 그러나 로보틱스AI 전문가님께서 지적하신 바와 같이, 이러한 기술적 진보가 실제 산업 현장의 **다양한 비정형 작업 환경과 레거시 시스템 통합 과정에서 발생하는 복잡성**을 얼마나 효율적으로 극복할 수 있는지가 핵심입니다. 예를 들어, 서로 다른 제조사의 로봇 시스템 간 **상호운용성 부족**은 추가적인 소프트웨어 개발 및 통합 비용을 발생시키며, 이는 예상치 못한 운영 비용(OPEX) 증가로 이어져 TCO 절감 효과를 상쇄할 수 있습니다. 현재까지 로봇 산업 내 통일된 상호운용성 표준이 부재한 상황에서, 개별 기업의 AI 기술 발전이 국가 전체의 로봇 자본 효율성을 획기적으로 높일 것이라는 주장은 **전환 비용** 측면에서 과도한 낙관론일 수 있습니다.

따라서 저는 국가의 경제력 지표가 단순한 '로봇 수'에서 '로봇 자본의 효율적인 활용을 통한 **총요소생산성(TFP) 증가율**'로 전환될 것이라는 기존 판단을 유지합니다. 이 판단이 틀리려면 2030년까지 로봇 산업 내 **글로벌 상호운용성 표준이 확립**되어 통합 비용이 획기적으로 절감되고, 단순 로봇 보급률이 GDP 성장률과 직접적인 상관관계를 유지해야 합니다.

**가장 강력한 반론**은 인구 감소와 생산성 정체라는 구조적 문제에 직면한 국가들이 로봇 기술 외에 다른 현실적인 대안이 없으므로, 높은 초기 비용과 통합 난이도에도 불구하고 로봇 도입을 가속화할 수밖에 없다는 것입니다. 그러나 이러한 반론에도 불구하고, 비효율적인 로봇 도입은 오히려 국가 경제에 재정적 부담을 가중시키고 투자 수익률을 저해할 수 있으므로, **자본 효율성을 최우선으로 고려한 TFP 증가율 중심의 접근 방식**이 국가 경제력 강화에 더 합리적입니다.

**최종 답:** AI 시대에는 로봇 수가 아닌, 로봇 자본의 효율적인 활용을 통한 총요소생산성(TFP) 증가율이 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표가 될 것이며, 이는 로봇 도입의 막대한 초기 투자 비용과 복잡한 통합 과정에서 발생하는 경제적 효율성 문제가 단순 로봇 수 증가만으로는 해결될 수 없기 때문입니다.

AI 윤리 전문가

AI 기술 전문가님께서 AI 기반 로봇이 윤리적 판단까지 수행할 수 있다고 주장하시며, 디지털 트윈과 비전-언어-행동 모델의 발전으로 로봇의 자율성이 획기적으로 높아질 것이라는 점을 강조하셨습니다. 그러나 저는 이러한 주장이 **윤리적 의사결정의 본질과 인간 존엄성의 가치를 심각하게 오해하고 있다**고 판단합니다. 윤리적 판단은 단순히 규칙과 가이드라인을 따르는 것을 넘어, 복잡한 사회적 맥락, 인간의 감정, 그리고 예측 불가능한 상황에서의 도덕적 직관을 요구합니다. AI가 특정 규칙 내에서 최적의 결정을 내리도록 설계될 수 있다고 하더라도, 이는 **인간 고유의 도덕적 책임과 자율성을 대체할 수 없습니다.** 오히려 이러한 시도는 윤리적 의사결정 과정의 본질을 왜곡하고, 책임 소재를 모호하게 만들 위험이 있습니다.

경제 분석가님께서 로봇 자본의 효율적인 활용을 통한 총요소생산성(TFP) 증가율을 핵심 지표로 제시하시고, 로보틱스AI 전문가님께서 '검증된 유효작업시간과 고장 격리 능력을 곱한 가동 로봇군'을 강조하신 점은 경제적 효율성 측면에서 중요합니다. 그러나 이러한 효율성 지표가 **인간 중심의 윤리적 프레임워크 없이 추구될 경우, 사회적 불평등과 인간 소외를 심화시킬 수 있습니다.** 로봇 도입의 막대한 초기 투자 비용과 운영 비용이 결국 기업의 이윤 극대화로 이어지고, 그 과정에서 인간 노동의 가치가 하락하며 대규모 실업이 발생한다면, 이는 사회적 양극화를 심화시키고 심각한 사회적 갈등을 초래할 것입니다. 2020년 클라우디오 페이호 교수 등의 연구 [1]는 AI의 심오한 사회경제적 변화에 대한 현명한 대응의 필요성을 강조하며, 기술 발전과 함께 윤리적, 사회적 파급효과에 대한 선제적 대응이 필수적임을 시사합니다.

따라서 저는 AI 시대에 로봇 수가 국가의 핵심 지표가 되기 위해서는 **로봇 도입 및 활용에 대한 국가 차원의 '인간 중심 AI 윤리 거버넌스'가 선제적으로 구축되어야 한다**고 판단합니다. 이 거버넌스는 고용 재교육 시스템, 보편적 기본 소득 논의, 그리고 로봇의 책임 소재를 명확히 하는 법적 프레임워크를 포함해야 합니다. 이 판단이 틀리려면 2030년까지 로봇 기술의 발전이 고용 시장의 급격한 변화 없이 인간 노동의 보완에만 머무르고, AI가 인간의 도덕적 직관과 책임감을 완벽하게 대체할 수 있음을 사회적으로 합의해야 합니다.

**가장 강력한 반론**은 인구 감소와 생산성 정체라는 현실적 문제 앞에서 윤리적 고려는 기술 도입의 속도를 늦춰 국가 경쟁력을 약화시킬 수 있다는 것입니다. 그러나 이러한 반론에도 불구하고, 윤리적 거버넌스 없는 기술 도입은 단기적 효율성을 넘어 장기적으로 사회적 불안정과 갈등을 야기하여 지속 가능한 국력 성장을 저해할 것이므로 저의 결론은 유지됩니다.

**최종 답:** AI 시대에 로봇 수가 국가의 생산력, 경제력, 국방력을 결정하는 핵심 지표가 되려면, 인간의 존엄성과 사회적 통합을 위한 '인간 중심 AI 윤리 거버넌스'가 선제적으로 구축되어야 합니다.

[📰 3개 매체] [⚠️ 2일 전 기사] 전북일보 인터넷신문

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📈 코스피: 2026-09-16 08:51:05(KST) 현재 6,627.26 (전일대비 +0.00, +0.00%) | 거래량 - | 거래대금 - | 52주 고가 9,385.59 / 저가 3,365.73 📈 코스닥: 2026-09-16 08:51:05(KST) 현재 812.41 (전일대비 +0.00, +0.00%) | 거래량 - | 거래대금 - | 52주 고가 1,229.42 / 저가 630.99 💱 USD/KRW: 2026-09-16 08:51:05(KST) 매매기준율 1,364.50원 (전일대비 +0.80, +0.06%) | 현찰 매입 1,388.37 / 매도 1,340.63 | 송금 보낼때 1,377.80 / 받을때 1,351.20 💱 JPY/KRW: 2026-09-16 08:51:05(KST) 매매기준율 878.45원 (전일대비 -0.82, -0.09%) | 현찰 매입 893.82 / 매도 863.08 | 송금 보낼때 887.05 / 받을때 869.85 💱 EUR/KRW: 2

[학술논문 2021] 저자: Ziqi Huang, Yang Shen, Jiayi Li | 인용수: 405 | 초록: Digital twin (DT) and artificial intelligence (AI) technologies have grown rapidly in recent years and are considered by both academia and industry to be key enablers for Industry 4.0. As a digital replica of a physical entity, the basis of DT is the infrastructure and data, the core is the algorithm and model, and the application is the software and service. The grounding of DT and AI in industrial sectors is even more dependent o

[arXiv 2024-11-01] 저자: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fernandez-Carames | 초록: The deployment of Internet of Things (IoT) systems in Defense and National Security faces some limitations that can be addressed with Edge Computing approaches. The Edge Computing and IoT paradigms combined bring potential benefits, since they confront the limitations of traditional centralized cloud computing approaches, which enable easy scalability, real-time applications or mobility support, but whose use poses certai

[arXiv 2026-07-16] 저자: Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin | 초록: We present Xiaomi-Robotics-1, a foundational vision-language-action (VLA) model capable of (1) following diverse language instructions to perform a wide range of mobile manipulation tasks in unseen environments out-of-the-box, and (2) efficiently adapting to novel downstream tasks with minimal fine-tuning data. We propose a two-stage training recipe consisting of pre-training and post-training. During pre-training, we imbu

[학술논문 2024] 저자: Daron Acemoğlu | 인용수: 171 | 초록: SUMMARY This paper evaluates claims about the large macroeconomic implications of new advances in Artificial intelligence (AI). It starts from a task-based model of AI’s effects, working through automation and task complementarities. So long as AI’s microeconomic effects are driven by cost savings/productivity improvements at the task level, its macroeconomic consequences will be given by a version of Hulten’s theorem: Gross Domestic Product (GDP)

[학술논문 2021] 저자: Ziqi Huang, Yang Shen, Jiayi Li | 인용수: 405 | 초록: Digital twin (DT) and artificial intelligence (AI) technologies have grown rapidly in recent years and are considered by both academia and industry to be key enablers for Industry 4.0. As a digital replica of a physical entity, the basis of DT is the infrastructure and data, the core is the algorithm and model, and the application is the software and service. The grounding of DT and AI in industrial sectors is even more dependent o

[arXiv 2024-11-01] 저자: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fernandez-Carames | 초록: The deployment of Internet of Things (IoT) systems in Defense and National Security faces some limitations that can be addressed with Edge Computing approaches. The Edge Computing and IoT paradigms combined bring potential benefits, since they confront the limitations of traditional centralized cloud computing approaches, which enable easy scalability, real-time applications or mobility support, but whose use poses certai

[arXiv 2026-07-16] 저자: Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin | 초록: We present Xiaomi-Robotics-1, a foundational vision-language-action (VLA) model capable of (1) following diverse language instructions to perform a wide range of mobile manipulation tasks in unseen environments out-of-the-box, and (2) efficiently adapting to novel downstream tasks with minimal fine-tuning data. We propose a two-stage training recipe consisting of pre-training and post-training. During pre-training, we imbu

[학술논문 2024] 저자: Daron Acemoğlu | 인용수: 171 | 초록: SUMMARY This paper evaluates claims about the large macroeconomic implications of new advances in Artificial intelligence (AI). It starts from a task-based model of AI’s effects, working through automation and task complementarities. So long as AI’s microeconomic effects are driven by cost savings/productivity improvements at the task level, its macroeconomic consequences will be given by a version of Hulten’s theorem: Gross Domestic Product (GDP)

[학술논문 2021] 저자: Ziqi Huang, Yang Shen, Jiayi Li | 인용수: 405 | 초록: Digital twin (DT) and artificial intelligence (AI) technologies have grown rapidly in recent years and are considered by both academia and industry to be key enablers for Industry 4.0. As a digital replica of a physical entity, the basis of DT is the infrastructure and data, the core is the algorithm and model, and the application is the software and service. The grounding of DT and AI in industrial sectors is even more dependent o

[arXiv 2024-11-01] 저자: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fernandez-Carames | 초록: The deployment of Internet of Things (IoT) systems in Defense and National Security faces some limitations that can be addressed with Edge Computing approaches. The Edge Computing and IoT paradigms combined bring potential benefits, since they confront the limitations of traditional centralized cloud computing approaches, which enable easy scalability, real-time applications or mobility support, but whose use poses certai

[arXiv 2026-07-16] 저자: Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin | 초록: We present Xiaomi-Robotics-1, a foundational vision-language-action (VLA) model capable of (1) following diverse language instructions to perform a wide range of mobile manipulation tasks in unseen environments out-of-the-box, and (2) efficiently adapting to novel downstream tasks with minimal fine-tuning data. We propose a two-stage training recipe consisting of pre-training and post-training. During pre-training, we imbu

[학술논문 2024] 저자: Daron Acemoğlu | 인용수: 171 | 초록: SUMMARY This paper evaluates claims about the large macroeconomic implications of new advances in Artificial intelligence (AI). It starts from a task-based model of AI’s effects, working through automation and task complementarities. So long as AI’s microeconomic effects are driven by cost savings/productivity improvements at the task level, its macroeconomic consequences will be given by a version of Hulten’s theorem: Gross Domestic Product (GDP)

[학술논문 2021] 저자: Ziqi Huang, Yang Shen, Jiayi Li | 인용수: 405 | 초록: Digital twin (DT) and artificial intelligence (AI) technologies have grown rapidly in recent years and are considered by both academia and industry to be key enablers for Industry 4.0. As a digital replica of a physical entity, the basis of DT is the infrastructure and data, the core is the algorithm and model, and the application is the software and service. The grounding of DT and AI in industrial sectors is even more dependent o

[arXiv 2024-11-01] 저자: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fernandez-Carames | 초록: The deployment of Internet of Things (IoT) systems in Defense and National Security faces some limitations that can be addressed with Edge Computing approaches. The Edge Computing and IoT paradigms combined bring potential benefits, since they confront the limitations of traditional centralized cloud computing approaches, which enable easy scalability, real-time applications or mobility support, but whose use poses certai

[arXiv 2026-07-16] 저자: Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin | 초록: We present Xiaomi-Robotics-1, a foundational vision-language-action (VLA) model capable of (1) following diverse language instructions to perform a wide range of mobile manipulation tasks in unseen environments out-of-the-box, and (2) efficiently adapting to novel downstream tasks with minimal fine-tuning data. We propose a two-stage training recipe consisting of pre-training and post-training. During pre-training, we imbu

[학술논문 2024] 저자: Daron Acemoğlu | 인용수: 171 | 초록: SUMMARY This paper evaluates claims about the large macroeconomic implications of new advances in Artificial intelligence (AI). It starts from a task-based model of AI’s effects, working through automation and task complementarities. So long as AI’s microeconomic effects are driven by cost savings/productivity improvements at the task level, its macroeconomic consequences will be given by a version of Hulten’s theorem: Gross Domestic Product (GDP)

[학술논문 2021] 저자: Ziqi Huang, Yang Shen, Jiayi Li | 인용수: 405 | 초록: Digital twin (DT) and artificial intelligence (AI) technologies have grown rapidly in recent years and are considered by both academia and industry to be key enablers for Industry 4.0. As a digital replica of a physical entity, the basis of DT is the infrastructure and data, the core is the algorithm and model, and the application is the software and service. The grounding of DT and AI in industrial sectors is even more dependent o

[arXiv 2024-11-01] 저자: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fernandez-Carames | 초록: The deployment of Internet of Things (IoT) systems in Defense and National Security faces some limitations that can be addressed with Edge Computing approaches. The Edge Computing and IoT paradigms combined bring potential benefits, since they confront the limitations of traditional centralized cloud computing approaches, which enable easy scalability, real-time applications or mobility support, but whose use poses certai

[arXiv 2026-07-16] 저자: Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin | 초록: We present Xiaomi-Robotics-1, a foundational vision-language-action (VLA) model capable of (1) following diverse language instructions to perform a wide range of mobile manipulation tasks in unseen environments out-of-the-box, and (2) efficiently adapting to novel downstream tasks with minimal fine-tuning data. We propose a two-stage training recipe consisting of pre-training and post-training. During pre-training, we imbu

[학술논문 2024] 저자: Daron Acemoğlu | 인용수: 171 | 초록: SUMMARY This paper evaluates claims about the large macroeconomic implications of new advances in Artificial intelligence (AI). It starts from a task-based model of AI’s effects, working through automation and task complementarities. So long as AI’s microeconomic effects are driven by cost savings/productivity improvements at the task level, its macroeconomic consequences will be given by a version of Hulten’s theorem: Gross Domestic Product (GDP)

[학술논문 2021] 저자: Ziqi Huang, Yang Shen, Jiayi Li | 인용수: 405 | 초록: Digital twin (DT) and artificial intelligence (AI) technologies have grown rapidly in recent years and are considered by both academia and industry to be key enablers for Industry 4.0. As a digital replica of a physical entity, the basis of DT is the infrastructure and data, the core is the algorithm and model, and the application is the software and service. The grounding of DT and AI in industrial sectors is even more dependent o

[arXiv 2024-11-01] 저자: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fernandez-Carames | 초록: The deployment of Internet of Things (IoT) systems in Defense and National Security faces some limitations that can be addressed with Edge Computing approaches. The Edge Computing and IoT paradigms combined bring potential benefits, since they confront the limitations of traditional centralized cloud computing approaches, which enable easy scalability, real-time applications or mobility support, but whose use poses certai

[arXiv 2026-07-16] 저자: Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin | 초록: We present Xiaomi-Robotics-1, a foundational vision-language-action (VLA) model capable of (1) following diverse language instructions to perform a wide range of mobile manipulation tasks in unseen environments out-of-the-box, and (2) efficiently adapting to novel downstream tasks with minimal fine-tuning data. We propose a two-stage training recipe consisting of pre-training and post-training. During pre-training, we imbu

[학술논문 2024] 저자: Daron Acemoğlu | 인용수: 171 | 초록: SUMMARY This paper evaluates claims about the large macroeconomic implications of new advances in Artificial intelligence (AI). It starts from a task-based model of AI’s effects, working through automation and task complementarities. So long as AI’s microeconomic effects are driven by cost savings/productivity improvements at the task level, its macroeconomic consequences will be given by a version of Hulten’s theorem: Gross Domestic Product (GDP)

[학술논문 2021] 저자: Ziqi Huang, Yang Shen, Jiayi Li | 인용수: 405 | 초록: Digital twin (DT) and artificial intelligence (AI) technologies have grown rapidly in recent years and are considered by both academia and industry to be key enablers for Industry 4.0. As a digital replica of a physical entity, the basis of DT is the infrastructure and data, the core is the algorithm and model, and the application is the software and service. The grounding of DT and AI in industrial sectors is even more dependent o

[arXiv 2024-11-01] 저자: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fernandez-Carames | 초록: The deployment of Internet of Things (IoT) systems in Defense and National Security faces some limitations that can be addressed with Edge Computing approaches. The Edge Computing and IoT paradigms combined bring potential benefits, since they confront the limitations of traditional centralized cloud computing approaches, which enable easy scalability, real-time applications or mobility support, but whose use poses certai

[arXiv 2026-07-16] 저자: Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin | 초록: We present Xiaomi-Robotics-1, a foundational vision-language-action (VLA) model capable of (1) following diverse language instructions to perform a wide range of mobile manipulation tasks in unseen environments out-of-the-box, and (2) efficiently adapting to novel downstream tasks with minimal fine-tuning data. We propose a two-stage training recipe consisting of pre-training and post-training. During pre-training, we imbu

[학술논문 2024] 저자: Daron Acemoğlu | 인용수: 171 | 초록: SUMMARY This paper evaluates claims about the large macroeconomic implications of new advances in Artificial intelligence (AI). It starts from a task-based model of AI’s effects, working through automation and task complementarities. So long as AI’s microeconomic effects are driven by cost savings/productivity improvements at the task level, its macroeconomic consequences will be given by a version of Hulten’s theorem: Gross Domestic Product (GDP)

[학술논문 2021] 저자: Jascha Bareis, Christian Katzenbach | 인용수: 471 | 초록: How to integrate artificial intelligence (AI) technologies in the functioning and structures of our society has become a concern of contemporary politics and public debates. In this paper, we investigate national AI strategies as a peculiar form of co-shaping this development, a hybrid of policy and discourse that offers imaginaries, allocates resources, and sets rules. Conceptually, the paper is informed by sociotechnical imag

[학술논문 2021] 저자: Ziqi Huang, Yang Shen, Jiayi Li | 인용수: 405 | 초록: Digital twin (DT) and artificial intelligence (AI) technologies have grown rapidly in recent years and are considered by both academia and industry to be key enablers for Industry 4.0. As a digital replica of a physical entity, the basis of DT is the infrastructure and data, the core is the algorithm and model, and the application is the software and service. The grounding of DT and AI in industrial sectors is even more dependent o

[arXiv 2024-11-01] 저자: Paula Fraga-Lamas, Tiago M. Fernandez-Carames | 초록: The deployment of Internet of Things (IoT) systems in Defense and National Security faces some limitations that can be addressed with Edge Computing approaches. The Edge Computing and IoT paradigms combined bring potential benefits, since they confront the limitations of traditional centralized cloud computing approaches, which enable easy scalability, real-time applications or mobility support, but whose use poses certai

[학술논문 2021] 저자: Ida Merete Enholm, Emmanouil Papagiannidis, Patrick Mikalef | 인용수: 991 | 초록: Abstract Artificial Intelligence (AI) are a wide-ranging set of technologies that promise several advantages for organizations in terms off added business value. Over the past few years, organizations are increasingly turning to AI in order to gain business value following a deluge of data and a strong increase in computational capacity. Nevertheless, organizations are still struggling to adopt and lever

[arXiv 2026-01-23] 저자: Melissa Wilfley, Mengting Ai, Madelyn Rose Sanfilippo | 초록: Introduction. AI Ethics is framed distinctly across actors and stakeholder groups. We report results from a case study of OpenAI analysing ethical AI discourse. Method. Research addressed: How has OpenAI's public discourse leveraged 'ethics', 'safety', 'alignment' and adjacent related concepts over time, and what does discourse signal about framing in practice? A structured corpus, differentiating between communic