포드·TPS·테슬라, 이젠 로봇 공장…미래 車 제조 표준 경쟁
완성차 업체들이 차량 생산공장을 로봇의 학습장과 검증 무대로 바꾸고 있다. 포드가 컨베이어벨트로 대량생산 시대를 열고, 토요타가 현장 개선을 앞세운 토요타 생산방식(TPS)을 구축했다면, 이제는 숙련 작업자의 지식과 공장 데이터를 인공지능(AI) 로봇에 학습시키려는 경쟁이 본격화하고 있다. 22일 업계에 따르면 토요타는 지난 18일 유럽법인 TME의 투자자 대상 기술 설명회에서 2028년 이후 매년 약 1조엔을 투입해 세계 60개 공장과 그룹·협력사 생산설비를 현대화하는 구상을 제시했다. 이 과정에서 약 40만대의 로봇 설비를 도입하는 방안도 포함했다. 로봇 설비 40만대에는 휴머노이드와 비휴머노이드 로봇을 모두 포함한 수치다. 토요타와 그룹사, 주요 부품 협력사가 운영하는 기존 산업용 로봇 교체와 신규 자동화 설비 도입을 포괄한 추산치다. 토요타는 공장과 로봇, 협력사를 데이터로 연결하는 체계를 '팩토리 오토메이션 3.0'으로 제시했다. 이번 구상의 핵심은 숙련 기술의 디지털 전환이다. 작업자가 부품을 집고 조립하며 축적한 동작과 판단을 AI 로봇이 학습하고, 이를 다른 공장에서도 활용하게 한다는 구상이다. 토요타가 개발 중인 '엘리(ELEY)'는 이런 전략의 시험대다. 엘리는 사람과 유사한 상체와 팔을 갖췄지만 두 발로 걷는 휴머노이드가 아니라 바퀴로 이동하는 모바일 매니퓰레이터다. 생산 현장에서 부품을 잡고 옮기는 작업 수행을 목표로 한다. 특히 엘리에는 토요타 리서치 인스티튜트(TRI)의 대규모 행동 모델(LBM)이 적용된다. 사람이 직접 시연한 행동을 학습해 로봇이 작업을 재현하는 AI 모델이다. 토요타는 숙련 작업자가 가진 암묵지와 현장 개선 경험을 데이터로 전환해 여러 공장에 확산시키겠다는 구상이다. 현대차그룹은 로봇의 학습·검증 체계를 실제 공장 안에 구축했다. 보스턴다이내믹스는 21일(현지시간) 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 안에 '로보틱스 메타플랜트 응용 센터(RMAC)'를 열고 본격 운영에 들어갔다. RMAC은 휴머노이드 로봇 아틀라스가 양산 현장 투입 전 자동차 제조 작업을 배우는 시설이다. 아틀라스는 실제 사업장과 같은 환경에서 물류 작업을 준비하고, 자동차 부품을 조립 순서에 맞춰 배치하는 시퀀싱 작업 등을 학습한다. 현대차그룹은 지난 6월부터 RMAC을 시범 운영했으며, 내년에는 HMGMA 안에 별도 시설을 마련해 현재의 약 10배 규모로 확장할 계획이다. 현대차그룹은 오는 2030년까지 아틀라스의 적용 범위를 부품 조립으로 넓히고, 향후 반복 작업과 중량물 취급 업무에도 활용한다는 방침이다. 수년 내 현대차·기아 글로벌 사업장에 아틀라스를 약 2만5000대를 순차 배치하고, 미국에는 연 3만대 규모의 로봇 생산 시설을 구축할 계획도 제시했다. 테슬라는 차량 생산 혁신에서 축적한 AI와 제조 역량을 옵티머스로 확장하고 있다. 테슬라는 최근 미국 프리몬트 공장의 모델 S·X 생산라인을 철거하고 옵티머스 1세대 생산라인을 설치 중이라고 밝혔다. 초기 생산 로봇은 옵티머스 아카데미에서 작업 데이터 수집과 기능 고도화에 활용한다. 실제 생산량과 외부 판매 일정은 아직 공개하지 않았다. 중국 샤오펑은 가장 빠른 양산 일정을 내걸었다. 샤오펑은 지난 8일 휴머노이드 로봇 IRON 생산라인을 가동하고 첫 생산 로봇이 자율 보행으로 출고됐다고 발표했다. 올해 말 양산에 들어가 자사 매장과 사업장에 우선 적용한 뒤, 2027년 중국과 해외 시장에서 판매·인도를 시작할 계획이다. 업계에서는 완성차 업체들이 생산시설에 피지컬 AI와 로보틱스를 도입하기 위한 본격 경쟁에 들어선 것으로 보고 있다. 주요 업체의 현장 투입 시점이 2028년 전후로 좁혀진 만큼, 앞으로 약 2년간 축적할 제조 데이터와 로봇 학습 성과가 생산방식 전환의 성패를 가를 변수로 꼽힌다. 이를 위해 토요타는 TPS와 글로벌 공급망을 결합한 자동화 전환에, 현대차그룹은 RMAC에서 학습한 아틀라스를 실제 제조공정에 투입하는 작업에, 테슬라는 자율주행 AI와 로봇 양산라인 구축에 각각 핵심 역량을 집중한다. 샤오펑은 전기차 제조에서 쌓은 자동화·품질관리 경험을 휴머노이드 생산에 먼저 이식하고 있다.
