중국에서 로봇이 현실 공간의 일을 배우도록 인간의 동작을 촬영·측정하는 피지컬 AI 데이터 산업이 커지고 있다. 작업자는 머리나 몸에 1인칭 카메라와 센서를 착용하고 물건 정리, 옷 개기, 청소 같은 동작을 반복한다. 수집되는 것은 영상만이 아니라 작업 순서와 손의 궤적, 물체를 잡는 방식, 성공과 실패 사례다. 언어 모델이 텍스트를 통해 패턴을 익히는 것과 달리 로봇은 환경과 접촉하며 움직여야 하므로 다양한 현실 행동 데이터가 필요하다.
징둥닷컴은 장쑤성 쑤첸시와 피지컬 AI용 데이터 수집 거점을 운영하고 수집 범위를 지역사회로 넓히는 구상을 공개했다. 회사가 소개한 방식에는 머리에 착용하는 1인칭 촬영 장비로 일상 작업을 기록하고, 품질 검사를 거쳐 로봇 학습 자료로 만드는 절차가 포함된다. 다만 일부 보도에 등장한 ‘수십만 명 참여’, ‘약 4천㎡’, 특정 장비의 무게 같은 수치는 공개 자료만으로 현재 운영 규모와 목표치를 명확히 구분하기 어려워 기사에서 단정하지 않았다. 계획상 최대치와 실제 참여 인원을 같은 의미로 읽어서는 안 된다.
이 산업의 핵심은 사람 수보다 데이터 품질이다. 같은 동작이라도 카메라 각도와 조명, 물체 종류, 작업자의 속도에 따라 학습 가치가 달라진다. 기업은 원격조작으로 로봇 관절 상태를 함께 기록하거나 사람이 직접 시범을 보이는 1인칭 영상을 수집하며, 물류·가정·돌봄·농업처럼 환경이 다른 과업을 넓히고 있다. 수집된 자료는 개인정보와 작업장 정보가 포함될 수 있어 촬영 동의, 보관 기간, 재사용 범위와 보상 기준을 투명하게 정하는 일도 중요하다.
중국 구인 게시물과 일부 현장 보도에는 시간당 15~30위안 수준의 사례가 소개됐지만 지역과 고용 형태, 검수 통과 조건이 제각각이어서 산업 전체의 표준 임금으로 일반화하기 어렵다. 이에 특정 시급을 대표값으로 제시하거나 이 일을 일률적으로 ‘저임금 노동’이라고 규정하는 표현은 덜어냈다. 다만 반복 작업과 엄격한 품질검수, 촬영 노동에 비해 보상이 적절한지는 계속 따져볼 문제다. 중국이 제조 기반과 인력 규모를 활용해 피지컬 AI 데이터 공급망을 넓히는 가운데 경쟁력은 단순한 데이터 양보다 데이터의 다양성·정확성, 노동권과 개인정보 보호를 함께 확보할 수 있는지에 달려 있다.
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