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"피지컬 GPT, 한국이 선도할 수 있다"

전 세계가 생성형 인공지능(AI) 다음 성장 축으로 '피지컬 AI'에 주목하는 가운데, 한국에서도 휴머노이드 기반의 로봇 지능 플랫폼을 개발하고 이를 산업 현장에 적용하려는 시도가 본격화되고 있다. CES 2026에서 처음 공개된 'K-휴머노이드 연합관'은 단순한 기술 전시를 넘어, 한국이 '말하는 AI'에서 '일하는 AI'로 넘어가려는 산업 전략의 출발점이었다. 이 전시 중심에 선 인물은 장병탁 투모로로보틱스 대표다. 그는 서울대 컴퓨터공학부 교수이자 서울대 AI연구원장으로 학계를 이끌어온 AI 전문가이자, 산업통상부 주도 'K-휴머노이드 얼라이언스' 위원장을 맡고 있다. 피지컬 AI 정책과 기술의 양축 교차점에 있는 인물이다. 장 대표는 지디넷코리아와의 인터뷰에서 "피지컬 AI는 단순한 기술 트렌드가 아니라, 산업 경쟁력을 좌우할 다음 플랫폼 전쟁의 무대"라며 "GPT가 앱 생태계를 만들었듯, 피지컬 GPT는 제조·물류·서비스 전반의 자동화 플랫폼을 주도할 수 있다"고 강조했다. 기술과 정책 잇는 피지컬 AI 전략가 장 대표는 AI와 로봇 분야를 오가며 학계와 산업계를 동시에 이끌어 온 전문가다. 서울대에서 컴퓨터공학 학사·석사를 마치고, 독일 본대에서 인공지능 박사학위를 받은 그는 1997년부터 서울대 컴퓨터공학부 교수로 재직 중이다. 현재는 서울대 헬스케어AI연구원장과 K-휴머노이드 연합 위원장, 투모로로보틱스 대표를 겸임하고 있다. 그가 이끄는 서울대 바이오인텔리전스 연구실은 '말이 아닌 삶에서 출발하는 지능'을 모토로, 인간의 장기적인 행동 데이터를 관측하고, 이를 로봇에 이식하는 '몸을 가진 지능' 연구를 해왔다. 이 연구는 곧바로 투모로의 창업으로 이어졌고, 피지컬 GPT를 실현하는 하빌리스 프로젝트로 연결되고 있다. 그는 이제 "한국이 단순 로봇 생산국이 아니라, 지능 플랫폼을 선도하는 국가로 전환해야 한다"고 강조한다. "지금은 하드웨어가 아니라 소프트웨어, 그중에서도 '실시간 물리작업을 수행하는 AI 플랫폼'을 누가 장악하느냐의 싸움"이라고 지적한다. 로봇 산업 중심축, '행동하는 AI'로 장 대표가 이끄는 투모로로보틱스는 K-휴머노이드 연합의 핵심 기술 파트너로, 로봇용 범용 AI 플랫폼인 '하빌리스(HABILIS)'를 개발하고 있다. 하빌리스는 인간처럼 시각 정보를 인식하고, 언어로 지시를 이해한 뒤, 물리 환경에서 행동을 생성·수행할 수 있도록 하는 '로보틱스 파운데이션 모델(RFM)'이다. 장 대표는 "하나의 브레인이 수천 개의 몸을 제어하는 구조"라고 표현했다. 그는 "스마트폰이 하드웨어마다 안드로이드를 탑재해 범용화된 것처럼, 하빌리스는 어떤 로봇이든 설치해 자율 작업을 수행하게 만드는 범용 지능 역할을 한다"며 "GPT가 대화 범용화를 이끌었다면, 하빌리스는 물리 작업의 범용화를 이끌게 될 것"이라고 말했다. 하빌리스는 크게 두 가지 축으로 구성된다. 작업 지능 핵심인 '하빌리스 브레인'과, 데이터를 수집하고 현장에 적용 가능한 툴셋인 '하빌리스 콘솔'이다. 콘솔을 통해 기업이 현장 데이터를 수집하고 강화학습·모사학습 기반의 AI를 학습시켜 로봇 작업에 적용할 수 있도록 지원하고 있으며, 브레인은 올해 말 상용화를 목표로 하고 있다. "피지컬 GPT, 말이 아니라 행동하는 AI" 장 대표는 현재의 전환기를 "AI가 말만 하던 시대에서, 이제는 실제 행동하는 AI로 넘어가는 변곡점"이라고 진단했다. 기존 AI가 언어나 이미지 중심의 문제 해결에 머물렀다면, 피지컬 AI는 로봇이 복잡한 물리 환경에서 스스로 판단하고 작업을 수행하는 자율성을 목표로 한다는 것이다. 그는 "사람이 시연을 하면 로봇이 그 행동을 학습해 익히는 시대"라며 "기존에는 작업 하나하나를 수작업 코딩해야 했다면 이제는 강화학습이나 모사학습 기반으로 복잡한 행동도 로봇이 스스로 익힐 수 있다"고 말했다. 하빌리스 알파 프로젝트의 경우, 기존 모델 대비 2~3배 빠른 작업 속도를 보여주며, 단순히 성공률뿐 아니라 산업 현장에서 요구되는 속도와 지속성에 대응하고 있다. 이는 "실제 일하는 로봇"이라는 피지컬 AI의 핵심 철학과도 맞닿아 있다. "한국 후발주자 아냐…산업 현장이 경쟁력" 장 대표는 한국이 피지컬 AI 분야에서 결코 늦지 않았다고 강조했다. 국내 제조·물류 산업의 복잡성과 수준 높은 인프라가 바로 AI가 학습하고 실증할 수 있는 최적의 환경이라는 것이다. 그는 "한국 제조업은 세계 최고 수준이고, 작업 환경도 다양하다"며 "좋은 데이터를 얻기 위한 환경 자체가 경쟁력"이라고 말했다. 이러한 판단은 글로벌 흐름과도 연결된다. 그는 "미국은 대규모 자본이 로봇 지능 플랫폼에 먼저 투자하고 있고, 중국은 하드웨어 보급 속도에서 앞서고 있으며, 유럽은 산업용 전문 로봇에서 특화되고 있다"며 "한국은 산업 현장을 기반으로 한 실증 전략으로 플랫폼 경쟁에 참여할 수 있다"고 분석했다. "기술만으론 부족…피지컬 GPT 투자할 시점" 그는 기술뿐 아니라 산업화를 위한 생태계 조성이 중요하다고 강조했다. "스킬드AI가 창업 1년 만에 수 조원의 투자를 유치하는 상황인데, 한국은 로봇 산업에 대한 인식이 아직 하드웨어 위주에 머물러 있다"고 말했다. 피지컬 AI는 모델 복잡성, 컴퓨팅 파워, 데이터 수집 인프라 등에서 초기 비용이 많이 투입되는 구조다. 장 대표는 "이러한 투자 비용은 GPT와 마찬가지로 장기적으로 산업 전반을 변화시킬 수 있는 파급력이 크다"며 "지금이 국내에서 피지컬 GPT에 본격 투자할 시점"이라고 강조했다. 장 대표는 "GPT가 앱 생태계를 만들었듯, 피지컬 GPT는 산업 생태계를 새롭게 짤 수 있는 잠재력을 갖고 있다"며 "이제는 말을 넘어 행동하는 AI, 그것을 실제로 산업에 적용하는 실행의 시간이 왔다"고 말했다. 피지컬 AI의 본질은 기술이 아니라 산업의 작동 방식을 바꾸는 것이다. 장병탁 대표가 주도하는 투모로로보틱스와 K-휴머노이드 연합은 '한국 제조업과 물류 산업 경쟁력을 어떻게 재정의할 것인가'라는 질문으로 이어진다. 한국은 여전히 늦지 않았다.

2026.02.13 13:24신영빈 기자

"로봇 조작, 기존 RFM만으로 안 된다…다른 길 찾아야"

[평창(강원)=신영빈 기자] "지금 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 접근에는 한계가 있습니다. 조작 데이터는 희소한데 대규모 수집이 어렵고, 물리 시뮬레이터는 마찰과 변형을 포함한 복잡한 접촉 현상을 정확히 모델링하기에 제약이 있습니다." 박종우 서울대학교 기계공학부 교수는 5일 제21회 한국로봇종합학술대회(KRoC 2026) 기조강연에서 최근 글로벌 로봇 연구 주류로 떠오른 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 전략에 의문을 제기하며, 새로운 접근 방식을 고민해야 할 시점이라고 강조했다. 최근 로봇 학계에서는 대규모 데이터와 트랜스포머 기반 인공지능(AI) 모델을 확장하면 로봇 조작 문제도 자연스럽게 해결될 것이라는 기대가 확산되고 있다. 박 교수는 이에 대해 "로봇은 언어와 비전과 달리 물리적 접촉과 힘, 변형이 본질인 영역"이라며 "같은 방식이 그대로 통할 것이라는 가정 자체가 위험하다"고 지적했다. 그는 현재 주목받는 시각-언어-행동(VLA) 모델과 데이터 중심 접근에 대해 구조적인 한계를 짚었다. 로봇 조작은 마찰, 변형, 예기치 않은 접촉 등 불확실성이 크고, 조작 데이터 자체가 희소하고 하드웨어 의존적이어서 대규모 수집과 일반화가 어렵다는 것이다. 또 물리 시뮬레이터 역시 실제 접촉 현상을 정확히 재현하기 어렵고, 대부분의 VLA 모델이 위치 중심 출력 구조에 머물러 있어 조작의 핵심인 접촉 기반 특성을 충분히 반영하지 못한다고 평가했다. 박 교수는 "트랜스포머에 기능을 하나씩 덧붙이며 로봇 문제를 해결하려는 접근은 연구적으로도 생산적인 방향이라고 보기 어렵다"며 "로봇 문제는 로봇답게 풀어야 한다"고 말했다. 박 교수가 제시한 해법의 핵심은 로봇 도메인에 특화된 '귀납적 편향'를 내재한 새로운 계층적 아키텍처다. 합성곱 신경망(CNN)이 시프트 불변성, 트랜스포머가 단어 간 관계 구조라는 가정을 기반으로 설계된 것처럼, 로봇 조작 역시 힘·변위·접촉·프레임 변환·계층적 제어와 같은 물리·역학 원리가 아키텍처 차원에서 표현돼야 한다는 설명이다. 박 교수는 "기존 AI 모델을 그대로 가져오는 방식이 아니라, 로봇 계획과 제어, 역학, 인간 운동 제어에서 축적된 지식을 통합해야 한다"며 "그 위에서 조작 파운데이션 모델이 의미를 가질 수 있다"고 강조했다. 강연에서 반복적으로 강조된 또 하나의 키워드는 '컴플라이언스'다. 박 교수는 "로봇 조작은 위치 제어만으로는 절대 해결되지 않는다"며 "힘과 변위를 통합적으로 조절하는 컴플라이언스가 조작의 본질"이라고 설명했다. 컴플라이언스는 단순한 제어 파라미터가 아니라, 작업과 환경에 따라 학습돼야 할 대상이며, 이를 고려하지 않은 파운데이션 모델은 현실 세계에서 작동하기 어렵다는 지적이다. 그는 "컴플라이언스는 하드웨어와 소프트웨어 양쪽에서 모두 다뤄져야 한다"고 덧붙였다. 박 교수는 막대한 자본과 인프라를 앞세운 해외 빅테크식 접근을 그대로 따라가는 전략에는 한계가 있다고 지적했다. 기존 접근의 구조적 문제를 정확히 이해하고, 로봇 물리와 제어 원리에 기반한 새로운 방법을 제시하는 연구자들에게 더 많은 기회가 열릴 수 있다고 강조했다. 박종우 교수는 서울대 기계공학부 교수로 로봇 조작과 제어 분야의 세계적 석학이다. MIT에서 전기컴퓨터공학 학사를, 하버드대에서 응용수학 박사 학위를 받았으며, 미국 UC 어바인 교수를 거쳐 1995년부터 서울대에서 재직 중이다. 2022~2023년 국제로봇자동화학회 회장을 역임했다.

2026.02.05 16:44신영빈 기자

리얼월드 "내년 초 엔비디아 넘는 VLA 모델 공개"

"지금 시장에 오픈소스로 풀려 있는 시각-언어-행동(VLA) 모델이 몇 개 안 돼요. 오픈VLA나 파이제로, 그루트가 대표적이죠. 리얼월드가 내년 초에 그들의 성능을 뛰어넘는 VLA를 공개합니다." 류중희 리얼월드 대표는 11일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 'AI 서밋 서울 앤 엑스포'에서 "내년 초 자세한 논문과 함께 VLA 모델을 공개할 것"이라고 예고했다. 텍스트·이미지 이해를 넘어 실시간 행동까지 생성하는 VLA를 핵심 축으로 삼고, 텔레오퍼레이션 대신 '4D+ 모션 캡처'로 숙련 작업자의 손기술 데이터를 대량 수집해 학습 효율을 높인다는 전략이다. 리얼월드는 거대언어모델(LLM)과 비전언어모델(VLM)의 한계를 '행동'으로 돌파하겠다는 구상을 밝혔다. 위로보틱스와 공동 개발한 휴머노이드 '알렉스'를 통해 정교한 손 조작 데모도 선보이기도 했다. 류 대표는 "텍스트·비전 이해만으로는 현실세계의 과제를 풀 수 없다"며 "시각·언어·행동을 하나로 엮은 VLA가 범용 로봇지능의 관문"이라고 강조했다. 업계가 모델 크기와 파라미터 경쟁에 치중해 온 것과 달리, 리얼월드는 현장 데이터의 질과 로봇 내 실시간 추론 능력(밀리초 단위)을 VLA 성능의 관건으로 제시했다. 리얼월드가 제시한 차별점은 데이터 파이프라인이다. 기존 로보틱스 학습에서 많이 쓰이는 텔레오퍼레이션(원격조종) 방식은 ▲전문 오퍼레이터 필요 ▲장비 비용·시간 부담 ▲현장 숙련도의 반영 한계 등 문제가 있었다. 리얼월드는 소형 다중 카메라(6~12대)와 장갑형 촉·운동 센서를 활용한 '4D+ 모션 캡처'로 우회한다. 이 방식은 공정 현장에서 숙련 작업자의 손가락·손바닥·팔 움직임과 접촉 압력, 경로, 타이밍을 3D 시공간 정보로 정밀 기록한다. 핵심은 현장 베테랑의 몸에 체화된 노하우를 직접 추출해 모델에 주입한다는 점이다. 리얼월드는 이 데이터를 직접 투입해 파인튜닝 하는 방식으로 데이터 수집 비용·시간을 줄이면서 효율성과 유연성을 높였다고 밝혔다. 모델의 방향성을 구현하는 물리 플랫폼으로 리얼월드는 위로보틱스와 함께 휴머노이드 알렉스를 개발해 운용 중이다. 알렉스가 세 손가락 이상을 활용해 컵 뚜껑을 열고, 유리컵을 움직여도 우유를 흘리지 않도록 따르는 동작을 수행했다. 또한 상체 48축 모터를 미세 제어해 직선·곡선 필기를 안정적으로 수행, 진동·미세 위치 오차를 제어하는 정밀 제어 루프를 입증했다는 설명이다. 류 대표는 "휴머노이드 경쟁의 진짜 승부처는 손재주"라며 "사람 손에 가까운 감각-제어 융합을 구현해야 피킹·플레이스·조립·정렬 같은 '라스트 마일' 자동화를 대체할 수 있다"고 말했다. 리얼월드는 제조·유통·농업 등 인력난이 심화된 산업에서 범용·사람대응형 로봇 수요가 급증하고 있다고 진단한다. 편의점 진열, 케이블 삽입·정렬 같은 고난도 미세 조작 작업은 산업용·협동로봇으로 오래 전부터 자동화를 시도했지만 손의 자유도·감각 통합 한계로 공정 완결이 어려웠다. VLA와 4D+ 데이터, 알렉스 같은 휴머노이드 플랫폼을 결합하면, 멀티모달 이해부터 실시간 행동 생성, 정밀 손작업으로 이어지는 엔드투엔드 '피지컬 AI 스택'을 구축할 수 있다는 것이 리얼월드의 구상이다.

2025.11.11 16:35신영빈 기자

"휴머노이드 마지막 퍼즐은 손재주"...리얼월드 'RLDX 모델' 공개

휴머노이드 로봇이 현실 세계로 들어오기 위해 필요한 마지막 퍼즐은 무엇일까. 피지컬 인공지능(AI) 스타트업 리얼월드가 최근 첫 번째 브랜드 필름을 공개하고 기술 개발 방향을 소개했다. 류중희 대표는 영상 도입부에서 "휴머노이드 로봇이 진짜 세상으로 들어오기 위해 필요한 마지막 요소는 더 좋은 하드웨어도, 더 똑똑한 인공지능도, 컴퓨터 비전도 아니다"라며 "바로 '손의 섬세한 조작 능력', 즉 손재주(dexterity)가 필요하다"고 말했다. 그는 이어 "현재 전체 노동의 절반은 여전히 로봇이 대체하지 못한다"며 그 이유로 '물리적 지능'의 부재를 꼽았다. 류 대표는 "단순한 작업은 이미 산업용 로봇이 처리하고 있지만, 정교한 손동작이 필요한 일들은 여전히 사람의 몫"이라며 제조업, 물류업, 서비스업 모두에서 '사람의 손처럼 일할 수 있는 로봇'을 요구하고 있다"고 전했다. 최성준 수석연구원은 리얼월드가 '손재주'를 로봇에 구현하기 위해 어떤 연구를 진행하고 있는지를 설명했다. 최 수석은 "우리는 인간의 손 구조와 사람들이 도구를 잡고 사용하는 방식을 연구했다"며 "이 연구를 통해 로봇이 사물을 다루는 데 필요한 효과적인 알고리즘을 설계할 수 있는 통찰을 얻었다"고 말했다. 그는 "정교한 조작 능력을 구현하기 위해 단순히 모션 캡처나 동작 데이터만으로는 부족하다"며 "세밀한 장면 이해, 물체-행동의 3D 공간 인식, 그리고 멀티모달 센서 융합 기술이 모두 필요하다"고 강조했다. 이어 "인간형 AI는 인간을 닮은 지능을 의미한다. 하지만 로봇의 모터는 인간보다 빠르고, 센서는 더 민감하고 정밀하다"면서 "우리는 단순히 인간을 모방하는 수준을 넘어, 그보다 더 뛰어난 능력을 가진 로봇을 만들 수 있다"고 덧붙였다. 배재경 CTO는 "현재 로봇 학습의 가장 큰 장애물은 고품질 데이터의 부족"이라고 지적했다. 임종우 수석연구원은 "로봇이 실제 환경에서 작동하려면, 사람의 행동 데이터를 흉내 내는 것만으로는 충분하지 않다"면서 "정밀한 장면 이해와 센서 융합을 통해 인간과 물체, 그리고 환경의 관계를 통합적으로 인식해야 한다"고 말했다. 신진우 최고과학책임자는 리얼월드가 기존 AI 개발 방식과 다른 접근을 취하고 있다고 설명했다. 그는 "우리는 고품질 데이터를 인간이 아니라 로봇이 직접 수집하도록 하고 있다"고 말했다. 리얼월드는 로봇이 스스로 학습 데이터를 수집하고, 자율적으로 학습하는 구조를 만들고 있다. 이는 인간이 일일이 라벨링한 데이터를 학습하던 기존 AI 모델과 달리, 로봇이 실제 환경 속에서 경험을 통해 스스로 성장하는 시스템이다. 류중희 대표는 '노동의 미래'에 대한 철학적 메시지를 남겼다. 류 대표는 "이제 우리는 인간 노동의 특이점(Singularity)에 다가서고 있다. 앞으로의 인간 노동은 지금보다 훨씬 행복해야 한다"고 전했다. 리얼월드가 공개한 이번 브랜드 필름은 'RLDX'라는 이름의 로봇용 대규모 학습 모델이 지향하는 기술적철·학적 비전을 담고 있다. RLDX는 로봇이 실제 물리 환경에서 지각, 조작, 학습 능력을 종합적으로 발전시킬 수 있도록 설계된 모델이다. 회사 측은 앞으로 유튜브 채널에서 손재주 중심 로봇 데모 시리즈 영상을 순차적으로 공개할 계획이다.

2025.10.06 11:34신영빈 기자

"손이 곧 지능, 손재주 있는 로봇 개발할 것"

“손이 곧 뇌고, 지능입니다. 사람에 가까운 손동작을 만드는 일이 로봇 조작의 가장 어려운 일이에요. 세계에서 가장 먼저 로봇에 손재주를 불어넣고자 합니다.” 류중희 리얼월드 대표는 최근 지디넷코리아와의 인터뷰에서 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 개발의 핵심 요소로 '손 기술'을 거듭 강조했다. 류 대표는 “다섯 손가락 손이 아니면 공장 자동화에 필요한 작업 중 절반은 풀 수가 없다”며 “이미 현장에서는 5지 손이 꼭 필요하고 이를 제어할 수 있는 인공지능(AI) 기술을 개발해야 한다는 결론이 난 상태”라고 설명했다. "RFM, 거대모델 만들 마지막 기회" 리얼월드는 로보틱스 파운데이션 모델 기술 경쟁력을 확보하기 위해 류 대표를 중심으로 지난해 조직된 스타트업이다. 제조 현장에서 축적된 실세계 데이터를 직접 AI 학습에 활용하고 이를 통해 현장 중심의 실질적인 노동생산성 혁신을 이루는 것을 목표로 하고 있다. 류 대표는 2012년 국내 최초로 인텔에 인수된 올라웍스를 창업한 AI 전문가다. 2013년 퓨처플레이를 창업했고, 최근 대표직에서 사임한 뒤 리얼월드 경영에 전념하고 있다. 그는 제조 강국인 한국이 로보틱스 파운데이션 모델 개발에서 뒤처지면 제조업 자체의 뿌리가 흔들릴 것이라고 우려했다. 거대언어모델(LLM)의 상황과 달리 '피지컬 AI' 기술 주도권을 잡아야 한다는 주장이다. 류 대표는 “한국은 산업용 로봇으로 할 수 있는 건 다 해봤다. 로봇 자동화율은 세계에서 1등”이라며 “제조 기반을 갖춘 만큼 데이터 관점에서는 우위를 점할 수 있다. 거대모델을 우리 손으로 만들 수 있는 마지막 기회”라고 강조했다. 류 대표는 사람의 노동이 로봇과 AI로 바뀔 때 누가 이득을 얻는지 주목했다. 사람에게 주는 돈이 로봇과 AI 회사에 나가는 비용으로 대체될 뿐이라는 얘기다. 오히려 특정 집단이 이 기술을 독점하면 가격이 더 비싸지거나 생산 데이터를 뺏길 우려도 있다. 세계 빅테크들도 류 대표의 뜻에 공감했다. 국내외 기업형 벤처투자사(CVC)가 전략적 투자자로 참여하면서 제조 현장의 데이터를 AI 학습에 활용하기로 했다. 현장 중심의 실질적인 노동생산성 혁신을 이루겠다는 목표다. 리얼월드는 제조 역량을 지닌 대기업과 협력해 현장 데이터를 취득하고 함께 AI를 만들기로 했다. 파운데이션 모델은 리얼월드가 주도해 개발하지만, 이 모델 위에서 동작하는 파인튜닝 모델은 소유권을 공동으로 갖자고 제안했고 대부분 응했다는 설명이다. "손이 곧 지능…다섯 손가락 꼭 필요" 로보틱스 파운데이션 모델을 만들려고 보니 핵심은 손이었다. 손을 자유자재로 움직이는 문제를 풀어야 공장에도 집어넣을 수 있고 편의점이나 호텔 등 여러 산업 현장에서 쓸 수 있겠다고 봤다. 류 대표는 “저희가 만나본 어떤 고객도 하반신이 이쪽 보행이어야 한다고 얘기하는 고객은 없다”며 “바퀴 달린 자율주행로봇(AMR)이라도 상관없는데 상반신은 양팔에 열 손가락을 가지고 있어야 사람의 노동을 대체할 수 있다고 본다”고 전했다. 다만 로봇의 전체 몸체를 조작하는 일보다 손동작을 만드는 일이 훨씬 고차원적인 문제였다. 그는 데이터의 부재가 가장 큰 어려움이라고 털어놨다. 류 대표는 “사람처럼 움직이는 로봇을 만들 때 몸의 움직임을 포착하면 되는데, 공장에서 일하는 사람들의 손놀림이나 손에 전해지는 감각들을 모아놓은 데이터라는 건 없다”라며 “카메라로 찍는다고 해도 작고 그림자도 많아서 데이터 취득에 어려움이 많다”고 꼬집었다. 심지어 어떤 데이터를 어떻게, 얼마나 모아야 하는지도 정답이 없는 상황이다. 그는 “LLM에서 온 철학을 로봇에 끼워 맞춰서 너무 느리고 정확하지 않은 결과물이 나오고 있다”며 “로봇 관점에서 AI를 다시 설계해야 하는 시기가 온 것”이라고 주장했다. 고도화된 로봇 손을 구하기도 어려운 상황이다. 사람처럼 정교하게 작업하려면 15개 자유도 이상을 갖춰야 하는데, 6개 자유도에 불과한 손도 상용화 사례를 찾아보기 드물다. 리얼월드는 좋은 AI를 연구하기 위한 양질의 하드웨어 연구에도 참여하기로 했다. 웨어러블 로봇 업체 위로보틱스와 전략적 제휴를 맺고 차세대 레퍼런스 휴머노이드 로봇을 공동 개발 중이다. 류 대표는 세계 최초로 손가락을 꼬는 로봇도 만들겠다는 포부도 전했다. 류 대표는 “손은 반도체 같은 게 아니다. 지금도 10~15 자유도 정도의 오픈 소스 손이 많이 나왔다”라며 “빠르면 내년 정도에는 고자유도의 손을 중국에서 아무렇지도 않게 막 찍어낼 수 있게 될 것”이라고 내다봤다. "로봇이 로봇 만들 때까지" 휴머노이드 의미에 대해서도 설명했다. 류 대표는 로봇이 사람을 대체하기 위해서는 사람의 모습이 필요하다고 봤다. 노동을 대체하기에 가장 적합한 형태일 뿐만 아니라, 휴머노이드를 동작시키기 위한 데이터를 얻기가 가장 쉽기 때문이라는 분석이다. 류 대표는 “사람 움직임을 데이터로 취득하면 그대로 휴머노이드 데이터로 쓸 수 있다. 사람처럼 생겼기 때문에 동작이 쉽다”며 “다만 아직까지 실제 사람 크기의 쓸 만한 손을 가진 제품은 역시 없다”고 말했다. 그는 로봇 생태계 발전을 위해 AI와 액추에이터 분야에 투자해야 한다고 조언했다. 손에서 작고 강한 힘을 내기 위한 초소형 액추에이터 부품 기술을 고도화하는 일이 성패를 가를 수 있다는 진단이다. '로봇 파운드리'를 국가 주도로 육성하자는 방안도 제시했다. 로봇이 로봇을 만드는 자동화 공자을 구현해서 미래 로봇 생태계를 꾸리자는 복안이다. 현존하는 대부분 로봇 공장은 아직까지 상당 부분 수작업에 의존하고 있다. 그는 “휴머노이드를 자동 생산할 수 있는 건 휴머노이드 밖에 없다. 이 상황이 되면 싱귤래리티 모멘텀이 되는 것”이라며 “모든 AI와 로보틱스 기업은 그걸 앞당기기 위해 일해야 한다”고 제언했다.

2025.06.18 10:28신영빈 기자

"피지컬AI, 범용로봇 'GPT 모멘트' 실현 중"

"휴머노이드가 스마트 물류를 이루는 게 생각보다 더 빠를 겁니다. 복잡하고 다양한 작업을 수행할 뇌를 현장 작업 데이터로 학습시키고 있습니다." 손동신 LG CNS 스마트물류센터 전문위원은 17일 서울 조선팰리스 강남에서 열린 오토스토어 아레나 코리아에서 휴머노이드 로봇 기술 동향을 소개했다. 손 위원은 로봇이 정해진 분야에서만 일하던 1~2세대 로봇에서 배운 것만 알아서 하는 3세대 로봇으로 변화하고 있고, 나아가 생각해서 알아서 일하는 4세대 로봇으로 진화할 것이라고 내다봤다. 여기서 4세대 로봇이란 범용 지능을 갖춘 휴머노이드를 말한다. 특히 챗GPT가 일반 지능의 가능성을 보여준 것처럼, 피지컬 AI가 범용 로봇의 'GPT 모멘트'를 실현하고 있다고 손 위원은 분석했다. 손 위원은 휴머노이드 구성이 단순해지고 있고, 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)과 학습 환경이 기술의 핵심 요소가 됐다고 전했다. 상용 휴머노이드 하드웨어에 로봇 지능을 탑재하는 일이 벌어지면서 생태계가 조성되고 있는 점도 언급했다. 휴머노이드 하드웨어(HW)를 만드는 업체뿐만 아니라 ▲센서 HW ▲로봇 지능 소프트웨어(SW) ▲로봇 시뮬레이션 SW ▲엔지니어링과 데이터 캡처 SW 등 각 분야 전문 업체가 등장했다. 손 위원은 "휴머노이드 생태계를 활용해서 우리가 먼저 서비스를 만들고 실제 적용 사례를 만들어볼 수 있을 것"이라며 "하드웨어 완성도가 높아지길 기다리기보다 두뇌에 고민해야 하는 문제에 직면한 상황"이라고 진단했다. 그는 로봇 파운데이션 모델 학습 방안을 방대한 데이터로 학습하는 '프리트레인'과 직무교육(OJT)인 '파인튜닝'으로 구분했다. 이 가운데 특히 파인튜닝을 잘하기 위해서는 양질의 브레인을 구해서 현장 데이터를 갖고 학습을 시켜야 한다는 설명이다. 데이터를 습득하는 일도 중요해졌다. 손 위원은 원격 조작 방식으로 휴머노이드를 훈련시키는 과정을 소개했다. 양손을 활용해 물체를 집고 옮기는 등 시도를 통해 로봇 지능을 고도화시키고 있었다. 손 위원은 "원격 조작으로 그대로 정교한 작업을 하려면 더욱 개발이 필요하겠지만, 당장 현장에 사람이 하던 일에 사람의 폼팩터로 투입할 수 있어 중국과 미국 등 여러 업체들이 이 방식을 시도하고 있다"고 말했다. 그는 휴머노이드 로봇이 투자대비 효과가 큰 고강도 작업과 유해환경 작업에 우선 적용될 것으로 전망했다. 단순반복 작업에서도 유의미한 효과를 낼 것으로 전망했다.

2025.06.18 08:57신영빈 기자