“인공지능(AI)은 농업의 어려움을 해결하는 핵심 도구입니다. AI로 농업을 더 쉽고 더 스마트하게 만들고자 합니다.”
최준기 대동에이아이랩 대표의 말이다. 그는 17일 서울 서초구 대동 서울사무소에서 열린 기자간담회에서 이같이 말하며 자사가 추진하는 ‘이동(Move)·작업(Action)·재배(Grow)’ 3대 AI 기술 전략을 처음으로 공개했다.
대동에이아이랩은 국내 농업 환경을 기반으로 개발하고 있는 이 3대 AI 기술을 글로벌 시장으로 확장할 전략이다. 최 대표는 “처음부터 글로벌 시장을 염두에 두고 기술을 설계하고 있다”며 “미국, 유럽 등 주요 농업 선진국의 현장 데이터도 병행 수집 중으로 비정형 지형, 다양한 농작물 환경에서도 적용 가능한 범용 AI 기술을 구축하고 있다”고 밝혔다. 이어 “국내에서 만들고 세계로 확장하는 기술을 구축하는 것이 목표”라고 덧붙였다.
◇ AI 기반 농업 무인화 기술 고도화
대동에이아이랩은 미래 농업의 복잡한 환경을 돌파하기 위한 기술적 해법으로 △비전 기반 자율주행(AI Move) △수작업 자동화 피지컬 AI(Action AI) △정밀 재배 전략 제시 AI(Grow AI)를 설정했다. 이를 기반으로 농기계와 로봇, 스마트팜, 정밀농업 서비스에 접목한다는 계획이다.
최 대표는 “농업은 근면성과 숙련에 기반한 노동 집약 산업이었지만 AI 기술을 결합하면 새로운 생산성과 지속 가능성을 확보할 수 있다”며 “국내에서 개발해 해외로 확장하는 목표로 농업 전용 AI 기술 내재화에 박차를 가하고 있다”고 밝혔다.
자율주행 분야에서 대동은 농업의 무인화를 위한 기술을 고도화하고 있다. 지난해부터 과수원과 밭 사진 약 50만 장, 주행 영상 약 300만 건을 수집해 국내 최대 규모의 농업 데이터를 확보했다. 이를 활용해 국내 농경지에 최적화된 주행 알고리즘을 구축하고 있다.
트랙터에 카메라를 설치해 주변을 인식하고 AI가 로봇 청소기 같이 지도 맵을 생성해 경로를 설정한다. 다만 농경지 특성상 잡초, 나뭇가지 등 인식해서 멈추면 안되는 물체도 있어 이를 구별해낼 수 있는 AI 모델을 만드는 것이 중요하다는 게 최 대표의 설명이다.
대동에이아이랩은 자율주행 기술을 고도화해 올해 하반기 비전 AI기반 다목적 로봇 ‘RT-100’을 출시할 계획이다. RT-100은 운반 모듈을 시작으로 다양한 작업 모듈로 확장된다. 향후 과수원 특화 자율주행 기능을 적용할 방침이다. 대동의 플래그십 트랙터 ‘TG-320’은 2026년 3월 국내 출시를 시작으로 같은 해 하반기 북미 시장에도 진출할 계획이다.
최 대표는 “트랙터는 자동차와 달리 작업 구간을 후방에서 바라보며 정밀하게 움직여야 해 자율주행 기술이 더 필요하다”며 “기존 GPS 기반 자율주행은 논밭의 경계 인식, 나무 그늘 등의 장애물 대응에 한계가 있다”고 설명했다. 이어 “자율주행 트랙터 'TG320'은 GPS를 넘어 비전 기반 AI 주행을 구현한 국내 첫 농기계가 될 것”이라면서 “국내뿐 아니라 북미 시장 진출을 염두에 두고 개발 중인 글로벌 모델로 현재 미국 현지에서도 자율주행을 위한 데이터 수집을 병행하고 있다”고 밝혔다.
◇ 피지컬 AI로 수작업 자동화 구현
대동에이아이랩은 대부분 수작업에 의존하는 농업을 로봇이 대신해 줄 수 있는 피지컬 AI 기술 개발에도 주력하고 있다. 트랙터 경운, 파종, 시비, 수확 등 작업을 로봇이 대신할 수 있도록 하는 것이다.
대동에이아이랩은 현재 자율작업 시 품질을 실시간 평가하는 비전 기반 경운 모델을 개발 중이다. 향후 최대 30% 작업 시간 절감, 15% 연비 개선을 목표로 하고 있다. 향후 로더, 그리퍼, 시비기 등 다양한 작업기로 확대 적용할 예정이다. 그는 “쟁기로 땅을 파는 과정에서 AI를 통해 품질 판단을 능동적으로 하고 제어한다”고 설명했다.
또 딸기·토마토 등의 시설 작물 수확을 위한 다기능 로봇 고도화도 진행 중이다. 이날 현장에서는 원격 조작을 통해 로봇 팔이 딸기를 수확하고 잎 제거 및 데이터를 축적하는 시연도 함께 진행됐다. 최 대표는 “농장에서 1인칭으로 딸기를 수확하는 영상을 3100분 수집해 데이터 셋을 만들었다”며 “모방학습인 텔레오퍼레이션 기반 학습도 도입 중”이라고 밝혔다.
대동에이아이랩은 수확을 위한 피지컬 AI 기술 고도화를 위해 국가AI연구거점센터와 협력하고 있다. 아울러 로봇 하드웨어에서는 위로봇틱스와 협력을 진행 중이다. 현재 어떤 로봇 팔이 농업에 가장 적합한지, 어떤 형태의 로봇이 콤팩트한 농작업 수행에 효과적인지에 대해 많은 실험을 진행하고 있다.
그는 “AI 기반 농작업 자동화를 구현하기 위해선 로봇 하드웨어와 소프트웨어 양쪽의 통합 설계가 필수”라며 “작업 하나당 로봇 하나가 아닌 다양한 작업을 하나의 장비에서 해결할 수 있는 콤팩트형 멀티로봇 구조를 구상 중”이라고 밝혔다.
◇ 재배 전략 AI와 에이전틱 AI 비전
대동은 현재 시설원예 재배에 최적화된 재배 AI 기술을 고도화해 딸기 생육 예측 및 재배 전략 추천 기능을 개발하고 있다. 실시간 온실 데이터를 분석해 온도, 습도, 이산화탄소(CO₂) 변화 등을 예측하고 작물별 성장 속도 및 예상 수확량을 기반으로 최적의 재배·출하 일정을 제시한다.
대동에이아이랩이 개발 중인 재배 AI 모델은 작물 생육 전 과정에 걸쳐 △환경 제어 △생육 진단·처방 △생산 관리 등 세 단계에서 활용된다. 이 모델은 AI가 온실 내 온도·습도·CO₂·조도 등의 데이터를 기반으로 작물에 최적화된 환경을 자율적으로 제어하고 영상 기반 생육 진단을 통해 작물 상태를 파악한 뒤 맞춤형 처방을 제안한다. 이후 예상 수확 시기, 출하량 등을 종합적으로 분석해 농가 수익을 극대화할 수 있는 출하 전략까지 제시한다.
향후에는 토마토, 파프리카 등 고부가가치 시설 작물로 확장해 적용될 예정이다. 궁극적으로는 AI 재배 전략의 범위를 노지 작물까지 넓혀 작물 유형에 관계없이 재배 경험이 부족한 농가도 안정적인 생산과 수익을 올릴 수 있는 환경을 조성하는 것이 목표다.
최 대표는 “정제된 데이터 기준으로 작물 한 종당 약 10시간에서 50시간 정도 데이터를 가공하면 실제 작업을 할 수 있는 수준이 될 것으로 보고 있다”며 “연간 시즌에 맞춰 작물별 데이터 수집 및 모델 정제 작업을 이어가고 있고 제품화 수준까지 기술을 끌어올릴 계획”이라고 설명했다.
특히 에이전틱 AI 분야에서는 자사 고객용 챗봇 ‘AI 대동이’를 단순한 질의응답형 대형언어모델(LLM)에서 벗어나, 재배 전략을 제안하고 행정 업무를 지원하는 에이전틱 AI로 진화시킬 계획이다. 챗봇은 영농일지 기록, 보조금 정보 알림, 지역별 작물 대응 가이드 등 ‘국민 농업 AI 도우미’ 역할을 수행하게 된다.
최 대표는 “AI 대동이는 트랙터 고장 진단, 병해충 대응부터 농업 정보까지 농민이 손쉽게 접근할 수 있는 파트너가 될 것”이라며 “앞으로는 에이전트 기반 AI로서 직접 작업을 지시하고 최적 전략을 추천하는 방향으로 발전시킬 계획”이라고 밝혔다.