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[IT뉴스]대동 "AX 농업 토탈 솔루션 기업으로 거듭날 것"

온카뱅크관리자

2026-04-29 21:17:28

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 2030 AX 전환 전략 발표…국내 시장 선점·북미, 유럽 진출 
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 [디지털데일리 구아현기자] "단순히 트랙터 제조가 아니라 농업 피지컬 인공지능(AI)으로 글로벌 농업의 AX(AI로의 전환)를 선도하겠다"
 대동이 단순한 트랙터 공급을 넘어 농업 무인화와 인공지능(AI) 솔루션을 기반으로 한 플랫폼 기업으로 거듭나기 위한 AX(AI로의 전환) 전략을 발표했다. 장비를 팔고 끝나는 구조가 아니라 현장 데이터를 축적하고 AI 모델을 지속 고도화해 고객을 플랫폼에 묶어두는 락인 전략이 핵심이다.
 감병우 대동 개발부문장 전무는 28일 대동 '2026 테크데이' 행사에서 "농기계가 아닌 농업 생산성을 팔겠다"며 "글로벌 농업 생산성을 책임지는 솔루션 회사로 거듭나겠다"고 선언했다. 단순 장비 공급사에서 벗어나 농업 전주기 솔루션을 제공하는 플랫폼 기업으로의 전환을 공식화한 것이다.
 핵심 전략은 농기계를 자율주행·AI 기술로 로봇화하고, 이를 운영 서비스와 연결해 농업 전주기 솔루션을 제공하는 것이다. 감 전무는 "국내 농업은 고령화·기후위기·식량 안보의 삼중고에 직면해 있다"며 "규모화된 농장일수록 단순 자동화가 아닌 고도화된 AI 기술을 원한다"고 말했다.
 ◆ 레벨4 AI 트랙터로 국내 선점…올해 북미·유럽 정밀농업 시장 진출
 대동은 올해 4월 양산을 시작한 레벨4 자율작업 트랙터로 국내 시장 선점에 나선다. 레벨4는 지정된 작업 구역 안에서 사람의 개입 없이 스스로 경로를 짜고 작업을 완수하는 수준의 자율주행 기술을 뜻한다. 
 카메라가 경작지 경계면을 실시간으로 인식해 작업 경로를 생성하고 뒤에 붙은 작업기를 자동 인식해 로터리·쟁기·배토기 등 작업 유형에 맞는 방식으로 스스로 농작업을 수행한다.
 AI 트랙터는 6대의 카메라로 최적의 작업 경로를 생성한다. 두둑 경계와 돌발 장애물을 실시간으로 감지하고 장애물이 있으면 즉시 정지한다. 트랙터는 현장 데이터가 쌓일수록 비전 AI 성능이 지속적으로 향상되는 구조를 갖추고 있다.
 AI 트랙터가 비전 인식하는 작업기는 로터리·쟁기·써레·배토기 4종의 20여 개 모델이며 향후 더 많은 작업기로 인식 범위를 넓힐 계획이다. 무인 작업과 관련한 소프트웨어 업데이트를 무료로 제공해 고객 반응을 살핀 뒤 유료 전환도 단계적으로 추진할 계획이다. 대동의 현장 실증 결과 1200평 필지 기준 생산성이 수동 조작 대비 8% 향상됐다.
 감 전무는 "실행 하나만 누르면 경계면을 따고 경작지를 계산해 패스를 만들고, 스스로 작업하고 다 끝나면 복귀 지점까지 돌아온다"며 "논둑 인식 기술이 핵심이며 현재 이를 정확하게 인식하도록 고도화하고 있다"고 설명했다.
 해외 시장은 정밀농업으로 공략한다. 토양을 분석해 필지별로 비료가 얼마나 필요한지 지도를 만들고, 작업기가 이 지도를 따라 필요한 곳에는 많이, 필요 없는 곳에는 적게 비료를 뿌리는 방식이다. 이 데이터는 다음 시즌 농사 계획에 다시 반영되는 선순환 구조로 이어진다. 대동은 2030년까지 북미 딜러 1050개소 이상, 유럽 딜러 700개소 이상으로 확장할 계획이다.
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 ◆ 514만 장 데이터로 AI 모델 고도화
 데이터 수집을 통한 AI 기술 고도화도 강조했다. 대동은 2022년부터 데이터 수집을 위한 전용 트랙터 5대를 전국에 투입한 데 이어 드론과 프로토 차량을 동원해 경작지·장애물·작업기 원천 데이터 514만여 장을 쌓았다. 
 이 중 AI 모델 학습에 직접 투입되는 라벨링 데이터는 15만7000여 장으로 경작지 세그멘테이션 10만6200장, 장애물 4만3520개(객체 기준), 작업기 7493장으로 구성된다. 봄·여름·가을·겨울 사계절을 고르게 커버하도록 수집했다.
 양산 이후에는 판매된 트랙터가 현장에서 데이터를 자동 수집한다. 머신러닝 운영 시스템(MLOps)을 통해 AI 모델을 재학습·배포하는 사이클이 돌아간다. 드론 운용을 병행해 월 1만 장 이상을 지속 학습시킬 계획이다. 
 장비가 팔릴수록 데이터가 쌓이고, 데이터가 쌓일수록 AI 성능이 올라가는 구조다. 감 전무는 "봄 여름 가을 겨울이 지나면 지날수록 AI 모델은 더 정교해지고, 제품은 고도화되는 단계를 거쳐갈 것"이라고 말했다.
 플랫폼 전략도 강조했다. 올해 2분기 'AI 영농비서' 서비스를 시작으로 고객을 플랫폼으로 끌어들인다. 전화 한 통으로 영농 기록을 관리하고, 대동 농기계 Q&amp;A·보조금 추천·날씨 리스크 관리까지 제공한다. 
 4분기에는 농경영 진단·보조금 원클릭 신청 등 데이터 기반 의사결정 지원으로 확장한다. 2027년부터는 파종부터 출하까지 농업 전주기를 커버하는 구독형 플랫폼으로 고도화한다. 수익 구조도 하드웨어 일회성 판매에서 SaaS 반복 매출로 전환한다는 구상이다.
 오퍼레이션센터를 통해 트랙터·스마트팜·노지 데이터를 한 곳에 모으고, 타사 농기계에도 서버 연결 단말을 붙여 데이터를 흡수하는 개방형 구조도 갖춘다. 2030년까지 정밀농업 면적 14만7000ha(헥타르), 로보틱스 매출 1100억원이 목표다.
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