휴머노이드 로봇이 공장과 물류센터에 투입되기 시작했지만, 사람처럼 스스로 판단해 일하는 단계까지는 아직 갈 길이 멀다. 정해진 동작을 반복하는 작업은 정확도가 높지만, 인공지능(AI)이 주변 상황을 인식하고 작업 방법을 판단하는 과정에서는 오류가 잦아 사람의 개입이 필요하다.

“미리 입력한 명령을 반복 수행하는 작업은 오류가 거의 없습니다. 하지만 로봇이 스스로 판단하는 단계에서는 전 세계 어느 회사든 아직 오류가 많습니다.”

4~7일 경기 고양시 킨텍스에서 열린 ‘2026 로보월드’에서 만난 레인보우로보틱스 관계자의 설명이다. 이 관계자는 전시장에서 시연한 시각·언어·행동(VLA) 기반 로봇도 파란색과 빨간색 꽃을 분류하는 과정에서 인간이 할 수 있는 실수 정도는 할 수 있다고 인정했다. VLA는 로봇이 카메라로 주변을 인식하고 언어 명령을 해석해 실제 행동으로 옮기도록 하는 AI 기술이다.

이번 전시회에서 만난 레인보우로보틱스, 뉴로메카, 로보티즈, 디든로보틱스, 마젠타로보틱스 등 국내 로봇 기업 5곳도 대부분 실증이나 초기 도입 단계라고 설명했다. 업체들은 자율 판단의 정확도와 학습 데이터, 정밀 작업 능력, 안전 인증, 높은 도입 비용을 상용화의 과제로 꼽았다.

● 레인보우로보틱스, 공장용 ‘RB-Y2’ 개발…이족보행보다 바퀴형에 주목

삼성전자 자회사 레인보우로보틱스는 이동형 양팔로봇 ‘RB-Y1’을 연구용 플랫폼으로 공급해 왔다. 회사 관계자에 따르면 약 200대가 판매됐으며, 미국 매사추세츠공대(MIT) 등 연구기관에서도 구매했다. 미국의 한 기업은 초기 구매 이후 수십 대를 추가 도입해 공장에 배치한 것으로 전해졌다.

고객들이 연구용 로봇을 실제 공장에서 사용할 수 있도록 개선해 달라고 요구하면서 개발한 제품이 차세대 산업용 이동형 양팔로봇 ‘RB-Y2’다.

RB-Y2는 올해 4월 ‘서울국제생산제조기술전(SIMTOS)’에서 처음 공개됐다. 회사는 제조 현장의 안전성과 정밀도를 고려해 설계를 보완하고 있으며, 2027년 중반 양산을 추진하고 있다. 다만 안전 인증 절차가 남아 있어 인증 완료 시점과 양산·판매 일정은 구분할 필요가 있다.

레인보우로보틱스는 공장에 투입하는 로봇이 반드시 두 발로 걸어야 하는 것은 아니라고 본다. 이족보행은 균형을 유지해야 하고 넘어질 위험도 고려해야 한다. 평탄한 공장에서는 바퀴로 이동하는 형태가 안정성과 작업 효율 측면에서 유리할 수 있다는 판단이다.

회사는 이러한 이유로 바퀴형 이동 플랫폼에 두 팔을 결합한 로봇을 개발해 왔다. 올여름에는 에스에프에이(SFA)와 함께 이동형 양팔로봇, 자율이동로봇(AMR), 협동로봇이 하나의 생산라인에서 작업하는 통합 시연 시스템도 구축했다. 실제 공장에 적용할 수 있는 형태로 발전시키는 것이 목표다.

다만 AI가 모든 작업을 스스로 처리하는 것은 아니다. 산업현장의 수요에 따라 필요한 기능에 AI를 결합하는 방식이다. 통합 소프트웨어를 활용하면 비개발자도 버튼 조작으로 용접 구간 등 정해진 작업을 지정할 수 있고, 물체 인식과 분류처럼 복잡한 작업에는 AI를 추가할 수 있다는 설명이다. 사람이 어느 단계까지 개입해야 하는지는 실제 현장 실증을 통해 확인할 계획이다.

학습 데이터 확보도 과제다. 연구용으로 개발된 RB-Y1은 공장에 바로 투입하기에 한계가 있었으며, 이를 보완한 RB-Y2로 산업현장 실증을 확대할 계획이다. 실제 작업 과정에서 수집한 데이터가 쌓여야 로봇의 자율 판단 능력도 높일 수 있다는 설명이다.

핵심 부품의 국산화도 추진하고 있다. 레인보우로보틱스는 모터와 엔코더 등 일부 부품을 자체 개발하고 있지만, 감속기는 외부 제품을 활용하면서 자체 기술 개발을 진행하고 있다. 감속기는 모터의 회전 속도를 낮추고 토크를 높여 로봇 관절을 정밀하게 제어하는 부품이다. 회사는 장기적으로 주요 부품의 내재화를 확대할 계획이다.

● 뉴로메카, 자동차 부품 공장서 양손 조립 실증…하네스 작업은 아직

뉴로메카는 대구 지역 현대자동차 1차 협력사의 제조 현장에서 휴머노이드를 실증하고 있다고 밝혔다. 본격적으로 휴머노이드를 개발한 지 1년이 채 되지 않은 초기 단계다. 올해 생산라인을 구축해 시제품을 만들었으며, 2027년 양산을 목표로 하고 있다.

회사는 휴머노이드가 가장 먼저 활용될 분야로 제조업을 꼽았다. 공장에는 이미 자동화 설비가 많지만 기존 설비로 처리하기 어려운 공정이 남아 있다는 설명이다.

가장 단순한 작업은 물건을 집어 다른 위치로 옮기는 ‘픽앤플레이스(Pick and Place)’다. 뉴로메카는 이를 넘어 양손으로 부품을 잡고 조립하는 작업을 실증하고 있다. 내년에는 양손 부품 조립을 시연하는 것이 목표다.

반면 자동차의 전선 묶음인 와이어링 하네스를 조립하는 작업은 아직 어렵다고 봤다. 유연한 전선을 정해진 위치에 끼우려면 로봇 손의 정밀한 움직임과 힘 조절, AI 판단 능력이 필요하기 때문이다. 회사 관계자는 이를 휴머노이드 기술의 마지막 단계에 가까운 고난도 작업으로 평가하며, 정밀도와 작업 속도를 더 높여야 한다고 설명했다.

AI 모델은 자체 파운데이션 모델을 처음부터 개발하기보다 공개된 모델을 활용하는 방식이다. 로봇에는 AI 연산용 컴퓨터가 내장돼 있어 일부 기능을 인터넷 연결 없이 실행할 수 있지만, 데이터센터와 연결하지 않으면 특정 추론 기능이 제한된다는 설명이다. 외부망 접속을 제한하는 대기업 공장에는 별도 서버를 구축해야 하는 과제도 있다.

안전 인증 역시 해결해야 할 문제로 꼽았다. 뉴로메카 관계자는 휴머노이드에 적용할 구체적인 인증 기준이 아직 충분히 정립되지 않았다고 설명했다. 회사는 유럽 시장에서 활용되는 CE 적합성 평가 등도 검토하고 있다. 다만 CE 표시만으로 국내 산업현장에 필요한 모든 안전요건을 충족한다고 볼 수는 없다.

높은 가격 때문에 중소기업이 휴머노이드를 구매하기 어렵다는 점도 지적했다. 뉴로메카는 정부가 국산 로봇을 대학과 연구기관에 보급하고 현장 데이터를 축적하도록 지원하면 국내 제조사의 기술 개발에 도움이 될 것으로 기대했다.

기획예산처는 지난 8월 2027년 국산 휴머노이드 250대를 시작으로 2030년까지 1080대를 구매해 대학과 국책연구기관 등에 보급하겠다는 계획을 발표했다. 4족 보행 로봇 등 비휴머노이드까지 포함하면 내년 정부 구매 규모는 약 1700대다.

● 로보티즈, 올리브영 물류센터 실제 공정 투입…완충재 넣는 일부터

로보티즈는 작업형 휴머노이드 ‘AI 워커’를 앞세워 산업 현장 진출을 추진하고 있다. 회사 관계자는 공급처가 산업 현장과 대학·기업 연구기관으로 나뉘며, 비중은 절반씩이라고 설명했다.

실제 운영 사례도 나왔다. CJ대한통운은 지난 9월 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 로보티즈가 하드웨어 개발에 참여한 AI 휴머노이드 양팔로봇 2대를 투입했다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 실증한 뒤 실제 고객 물류를 처리하는 공정으로 적용 범위를 확대한 것이다.

현재 로봇이 맡은 작업은 상품 포장용 박스 안에 완충재를 넣는 일이다. 사람이 수행하던 비교적 단순한 공정부터 적용한 뒤 상품 집기와 분류, 검수 등으로 범위를 넓힐 계획이다.

로보티즈 관계자는 휴머노이드가 기업마다 다른 작업환경에 적응하려면 별도의 학습 데이터가 필요하다고 설명했다. 기업별로 물건의 형태와 배치, 작업 동선이 달라 제조사가 모든 현장의 데이터를 미리 만들어 제공하기는 어렵다. 이에 따라 고객사와 개념검증(PoC)을 함께 진행하거나 기업이 직접 데이터를 수집하는 경우도 있다.

회사는 데이터 수집부터 라벨링·선별, 추론 기반 동작 학습까지 지원하는 오픈소스 소프트웨어 ‘사이클로’를 공개했다. 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 플랫폼 ‘아이작 심(Isaac Sim)’ 등과 연동해 가상환경에서 생성한 데이터도 학습에 활용할 수 있다.

이를 통해 자사 액추에이터와 로봇 플랫폼을 사용하는 기업들이 같은 개발 생태계에서 기술을 축적하도록 하겠다는 구상이다. AI 모델 역시 엔비디아의 기술을 활용하는 방식이라고 설명했다.

로보티즈는 장기적으로 사람의 개입 없이 공장을 운영하는 ‘다크 팩토리’를 목표로 하고 있다. 다만 현재 휴머노이드가 사람의 작업량을 완전히 대체할 수 있다는 의미는 아니다.

회사 관계자는 로봇 도입을 검토하려면 적어도 사람의 70~80% 수준의 작업량이 나와야 한다고 봤다. 사람이 8시간에 처리하는 작업을 로봇이 10~12시간에 수행할 수 있다면 경제성을 따져볼 여지가 있다는 설명이다.

AI 워커는 충전 한 번으로 약 8~12시간 작동하며, 회사가 제시한 최대 운영시간은 대기시간을 포함해 16시간 수준이다. 다만 실제 운영에서는 약 8시간을 기준으로 잡고 있다. 물류 현장에서도 현재는 사람과 작업공간을 분리한 제한된 환경에서 운용하고 있다.

생산 능력도 걸림돌이다. 회사는 주문량이 생산 능력을 넘어서는 상황이라고 설명했다. 올해 말 우즈베키스탄 공장을 완공하고 내년 상반기부터 가동하면 생산 부담을 줄일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

● 디든로보틱스, 선박 점검·유지보수 겨냥…용접은 아직 어려워

디든로보틱스는 선박 유지보수와 건설 현장을 겨냥한 휴머노이드를 개발하고 있다.

회사 관계자에 따르면 개발을 시작한 지 약 6~7개월 만인 올해 4월 첫 시제품(V1)을 만들었다. 이후 양산을 고려해 설계를 변경한 V2를 이번 전시회에서 처음 선보였다.

회사는 양팔로 연속 30㎏, 최대 50㎏의 물체를 들어 올리는 것을 목표로 구동기를 직접 설계했고, 목표를 달성했다고 설명했다. 다만 이 수치는 양산 목표 성능으로, 실제 현장에서 검증된 작업 능력과는 구분해야 한다.

첫 목표 시장은 선박 운항 중 유지보수 작업이다. 선박 내부의 무거운 철문을 열고 사다리를 오르거나, 계기판을 확인하고 밸브를 조작하는 일을 로봇에 맡기겠다는 구상이다.

회사 측은 선박에 탑승하는 인력 상당수가 유지보수 업무를 맡고 있지만, 인력 확보가 어렵고 인건비도 높다는 점에 주목했다. 선원 12명 가운데 유지보수 담당자가 절반가량이고 연봉이 1억 원 안팎에 이르는 사례를 투자수익률(ROI) 산정의 기준으로 삼았다고 설명했다.

선박에 실제로 투입하기 위해서는 안전성과 점검 결과의 신뢰성을 검증해야 한다. 디든로보틱스는 한국선급과 휴머노이드의 성능을 평가할 시험 항목 선정을 완료했다. 선박 점검 결과를 공식적으로 인정받을 수 있는지가 중요한 과제다.

다만 로봇이 선박 유지보수 작업을 모두 처리할 수 있는 것은 아니다. 회사는 조선소용 스파이더 로봇에 적용한 용접이나 균열 보수 기술을 현재 휴머노이드로 구현하기는 어렵다고 설명했다.

관계자는 “보행 중 충격을 부드럽게 받아내려면 감속비가 낮은 준직접구동(QDD) 방식이 유리하지만, 감속비가 낮은 만큼 위치를 정밀하게 잡기는 어렵고 기어 사이 유격(백래시)도 일부 남는다”며 “정밀한 위치 제어가 필요한 용접에는 백래시가 거의 없는 하모닉드라이브(스트레인 웨이브 방식 정밀 감속기)가 더 유리할 수 있다”고 설명했다.

AI도 자체 파운데이션 모델을 개발하기보다 외부 기술을 활용할 계획이다. 여러 대의 로봇을 동시에 배치하고 관제하거나 고장을 파악하는 운영 시스템 역시 다른 기업과의 협력을 검토하고 있다.

디든로보틱스는 휴머노이드의 폭넓은 상용화까지 상당한 시간이 필요하다는 점을 인정하면서도 2029~2030년에는 산업별 특화 제품이 시장에 나와야 한다고 보고 있다. 회사는 산업별 작업환경에 따라 서로 다른 형태의 로봇이 보급될 것으로 예상했다.

● 마젠타로보틱스, 네 다리 달린 ‘젠타’…내년 배터리 공장 첫 투입 목표

마젠타로보틱스는 상체는 사람과 비슷하고 하체에는 바퀴가 달린 네 개의 다리를 갖춘 ‘GT5 젠타’를 선보였다. 이른바 켄타우로스형 로봇이다.

현재 실제 산업현장에는 투입되지 않았으며, 2027년 초 배터리 셀 제조 협력업체에 처음 적용할 계획이다. 배터리 셀을 고정 장치인 지그에서 꺼내 적재하고 다른 위치로 옮기는 작업을 맡길 예정이다.

회사가 겨냥하는 것은 무거운 물체를 다루거나 안전사고 위험이 큰 공정이다. 중량물 적재, 도장, 높은 곳에서의 작업 등은 근골격계 부담과 유해물질 노출 위험 때문에 작업자를 구하기 어려운 경우가 있다는 설명이다.

마젠타로보틱스 관계자는 현재 로봇의 작업 효율이 공정에 따라 사람의 최대 80% 안팎이라고 설명했다. 다만 이는 회사가 제시한 수준으로, 모든 공정이나 다른 기업의 로봇에 일반화할 수 있는 수치는 아니다.

로봇의 자율 판단은 단계적으로 발전시키고 있다. 현재는 작업 공간의 지도를 만들고 주변 사람이나 장애물을 인식해 피하면서 작업 위치까지 이동하는 기능을 갖추고 있다는 설명이다.

앞으로는 사람이 음성으로 특정 물체를 옮기라고 지시하면 로봇이 명령을 이해하고 카메라로 물체를 찾아 잡아 옮기는 수준까지 개발할 계획이다. 여러 로봇끼리 또는 사람과 협력하는 기능도 목표로 제시했다.

GT5 젠타는 네 다리가 각각 움직이는 구조로, 이동 중 진동을 줄이고 균형을 유지하도록 설계됐다. 회사는 일반적인 바퀴형 로봇보다 단차에 대응하기 쉽다는 점을 강조했다. 계단과 엘리베이터를 인식해 이용하는 기능도 개발했다고 설명했다.

비전 인식 기술은 자체 개발했고, 하체 동작에는 강화학습을 적용하고 있다. 5년 넘게 개발해 온 기존 모델 GT3의 자율주행과 지도 작성 데이터를 젠타에도 활용했다.

해외에서는 튀르키예와 일본, 중국 등에서 문의가 들어오고 있지만 실제 납품 실적은 아직 없다고 밝혔다. 고객사마다 작업 조건과 요구 기능이 다른 만큼, 맞춤형 개발을 줄이고 표준 모델을 양산하는 것이 목표다.

● 휴머노이드 상용화, 관건은 경제성과 안전성

휴머노이드의 산업현장 확산을 위해서는 자율 판단의 정확도뿐 아니라 경제성과 안전성을 확보해야 한다.

로보티즈는 사람의 70~80% 수준의 작업량을 경제성 검토의 기준으로 제시했고, 마젠타로보틱스는 공정에 따라 최대 80% 안팎의 작업 효율을 보인다고 설명했다. 두 수치는 각각 도입 판단 기준과 회사가 제시한 현재 성능이라는 점에서 차이가 있다.

로봇의 실제 경제성을 따지려면 구매비와 유지보수비, 작업시간, 오류 발생률, 관리 인력 등을 종합적으로 계산해야 한다. 작업량이 적더라도 장시간 가동하거나 사람이 기피하는 위험한 작업을 맡을 수 있다면 도입 가치가 달라질 수 있다.

안전도 과제다. 사람과 같은 공간에서 일하려면 충돌과 전도, 오작동에 따른 사고 위험을 검증해야 한다. 특히 이족보행 로봇은 넘어질 가능성까지 고려해야 한다.

업체들은 이러한 한계 때문에 당분간 단순하거나 위험한 공정부터 휴머노이드를 투입할 계획이다. 완전한 인력 대체보다는 특정 작업을 보완하는 방식으로 적용 범위를 확대하는 단계다.

국내 기업들이 공장과 물류센터에서 실증 데이터를 쌓기 시작했지만, 실제 인력을 얼마나 대체할 수 있을지는 아직 불확실하다. 사람의 개입 없이 얼마나 정확하고 오래 일할 수 있는지, 도입 비용을 회수할 수 있는지가 상용화의 관건이다.

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