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[기자수첩] 로봇이 끓인 라면은 맛있을까?

라면 한 그릇을 끓이는 일은 그리 간단치 않다. 물을 끓이고, 면과 스프를 뜯어 넣고, 타이밍을 맞춰 불을 줄여야 한다. 인간에게는 익숙한 동작이지만 로봇에게는 인식·조작·판단의 전 영역을 요구하는 일이다. 최근 여러 로봇 기업들이 조리 자동화를 시도하고 있지만, 요리는 여전히 '인간의 감각'을 필요로 한다. 여러 상황에서도 복합적인 작업을 자율적으로 수행할 수 있어야 하며, 계란이나 떡을 제대로 투입하고 섞어내는 일도 고민해야 한다. 조리로봇은 기술적으로 점점 정교해지고 있지만 완전 자동화는 쉽지 않은 문제다. 로봇이 모든 조리 과정을 자율적으로 수행하기 위해서는 고가의 센서, 비전 시스템, 정밀 제어 장치가 필요하다. 게다가 현실 주방 환경은 조리로봇에게 녹록치 않다. 냄비의 재질, 면의 브랜드, 물 온도, 스프 포장 등 변수가 너무 많다. 결국 이 모든 경우의 수를 커버하려면 비용은 폭발적으로 증가하고, 생산성은 인간보다 느려진다. 이 때문에 푸드테크 업계에서는 "조리 완전 자동화는 F1 머신 같다"는 말이 나온다. 일상적 이동수단이 아니라, 기술이 도달할 수 있는 극한의 성능을 보여주는 쇼케이스에 가깝다는 의미다. 최근 피지컬 AI 기업들이 보여주는 시도들은 조리 자율화의 현실적 가능성을 보여준다. 예컨대 국내 스타트업 리얼월드는 최근 자율적으로 우유를 따르는 로봇을 공개했다. 우유 따르는 일도 겉보기엔 단순한 동작이지만, 사실상 로봇에게는 상당히 어려운 과제다. 병을 잡는 힘 조절, 컵의 위치 인식, 액체의 흐름을 감지하며 멈추는 타이밍 등은 모두 물리적 인지와 제어의 정교한 결합이 필요하기 때문이다. 이처럼 로봇이 실제 세계에서 섬세한 피지컬 태스크를 수행할 수 있다면, 라면을 끓이거나 국물을 붓는 일도 기술적으로 멀지 않아 보인다. 그럼에도 이 기술의 상용화는 요원하다. 단기적으로는 사람과 로봇이 협업하는 형태가 먼저 자리 잡을 것이다. 사람이 재료를 준비하고, 로봇이 끓이는 과정을 맡는 편이 효율적이다. 언젠가 로봇이 혼자 라면을 끓이는 날이 오겠지만, 그보다 먼저 도착할 것은 인간과 로봇이 함께 끓이는 주방의 풍경일 것이다. '라면'은 로봇이 인간의 일상과 어떻게 공존할 수 있는가를 보여주는 한 그릇의 실험이다.

2025.10.17 15:35신영빈 기자

리얼월드, AWS 'AI 액셀러레이터 프로그램' 합류

피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드가 아마존웹서비스(AWS)에서 주관하는 '2025 AWS 생성형 AI 엑셀러레이터' 3기 프로그램에 선정됐다고 16일 밝혔다. 프로그램은 생성형 AI를 활용해 복잡한 산업 문제를 해결하고 있는 전 세계 유망 초기 스타트업을 발굴·육성하기 위해 마련됐다. 올해 전 세계 수천 개 지원 기업 중 총 40개 스타트업이 선정됐다. 국내에서는 2곳이 이름을 올렸다. 참가 기업은 AWS 크레딧, 멘토링, 학습 리소스 등 다양한 지원을 통해 AI 및 머신러닝(ML) 기술 활용 역량을 강화하고 사업을 확장할 수 있는 기회를 얻게 된다. 이번 프로그램에는 전 세계 수천 개의 지원 기업 중 총 40개 스타트업이 선정됐다. 이 중 한국에서는 단 2개 기업만이 이름을 올렸다. 이번 선정을 통해 리얼월드는 업계 최초의 5-핑거 덱스터리티 파운데이션 모델 '리얼덱스(RLDX)' 개발 및 확장에 박차를 가할 예정이다. 리얼덱스는 인간 수준 손재주와 정밀도를 구현해 복잡한 현실 환경의 조작 작업을 가능하게 하는 모델이다. 리얼월드는 공장, 물류 허브, 서비스 환경 등에서 수집한 고정밀 4D+ 멀티모달 데이터를 활용해 리얼덱스를 학습시키고 있다. 시각과 고유감각, 촉각을 결합한 새로운 아키텍처를 적용해 진정한 지능형 조작을 구현하고 있다. 리얼월드는 AWS 컴퓨팅 및 AI 인프라, 고급 학습 프레임워크, 엑셀러레이터 멘토십을 활용해 대규모 손재주 모델을 학습하고, 시뮬레이션-현실 전이 속도를 가속화하며, 서비스형 노동(LaaS) 사업 모델을 글로벌 시장을 확장할 계획이다. 류중희 리얼월드 대표는 "AWS 클라우드 및 AI 서비스, 시장 진출 지원을 통해 리얼월드의 RFM인 RLDX를 더욱 빠르게 확장하고, 개발 주기를 단축하며, 제조 및 물류 산업 전반에 휴머노이드 기반 자동화를 실현할 것"이라고 말했다. 이번 프로그램에 선정된 40개 스타트업은 오는 12월 미국 라스베이거스에서 열리는 AWS 리인벤트 2025 행사에 초청된다. 투자자·고객·파트너 및 AWS 리더십 앞에서 자사의 솔루션을 선보일 예정이다. 셰리 카람다쉬티 AWS 북미 스타트업 총괄 매니저는 "생성형 AI 혁신이 더 빠르게 성장하고 다양한 산업 고객들에게 실질적인 영향을 줄 수 있도록 지원하고자 한다"고 말했다.

2025.10.16 15:41신영빈 기자

혼자 뚜껑 따고 우유 따른다…사람 닮아가는 '로봇 손'

로봇이 손끝으로 세상을 배우기 시작했다. 사람의 개입 없이 유리병 뚜껑을 열고 컵에 우유를 따르는 전 과정을 완전 자동으로 수행한다. 피지컬 인공지능(AI) 스타트업 리얼월드(RLWRLD)는 최근 자체 개발 중인 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 리얼덱스(RLDX) 시연 영상을 유튜브에 공개했다. 약 1분 30초 길이의 영상은 로봇 손이 병을 집는 장면으로 시작된다. 세 손가락이 병뚜껑을 단단히 잡고 비트는 순간, '딸깍' 소리와 함께 뚜껑이 열리는 모습이 10배속 초고속 슬로모션으로 잡힌다. 로봇은 곧이어 병뚜껑을 들어 올려 내려놓고, 병을 정교하게 기울여 컵에 우유를 붓는다. 연구원이 컵을 좌우로 옮기자 로봇은 즉시 움직임을 인식해 따라가며 우유를 따른다. 한 방울의 실수도 없이 완벽한 동작이 완성된다. 류중희 리얼월드 대표는 "세 손가락을 이용해 뚜껑을 열고, 투명한 유리컵을 따라가며, 액체인 우유를 흘리지 않고 붓는 모든 동작이 리얼덱스로 구현됐다"며 "이전의 어떤 휴머노이드 데모에서도 보지 못한 결과"이라고 말했다. 리얼덱스는 '진짜 손재주(Real Dexterity)'를 의미한다. 로봇이 실제 물리 환경에서 지각, 조작, 학습 능력을 통합적으로 발전시키도록 설계됐다. 류 대표는 "리얼월드는 앞으로 15자유도(DoF) 이상의 5지 핸드를 섬세하게 움직여 진정한 손재주를 구현하는 RFM을 계속 연구개발해 나가겠다"고 밝혔다. 리얼월드는 앞서 공개한 브랜드 필름을 통해 "휴머노이드 로봇이 실제 세상으로 들어오기 위해 필요한 마지막 조각은 '손재주'"라고 강조한 바 있다. 단순히 걷고 서는 로봇이 아니라, 물체를 다루고 조작하는 지능적 손이 로봇의 진정한 실용화를 결정짓는 핵심이라는 것이다.

2025.10.16 09:52신영빈 기자

"라면 끓이면 길 보인다…피지컬 AI 시험대"

"지금까지 푸드 로보틱스는 자동화에 머물렀지만, 앞으로는 학습과 적응이 가능한 지능형 로봇으로 나아가야 합니다." 이동원 홍콩과기대학(HKUST) 교수가 13일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '월드푸드테크 2025 컨퍼런스'에서 푸드 로보틱스 산업의 자동화 현황과 과제, 피지컬 인공지능(AI)의 필요성을 짚었다. 이 교수는 푸드테크 인더스트리 투자가인 데이비드 프라이버그의 발언을 인용하며 "올해는 로봇과 자율 시스템이 농업과 식품 산업을 변혁시키는 원년이 될 것"이라고 전했다. 그는 "식품 산업 전 과정이 자동화·지능화로 재편될 것이며, 그 핵심은 데이터"라며 "데이터를 쌓으려면 로봇이 현장에 투입돼야 한다. 로봇이 움직이며 데이터를 축적하고, 그 데이터가 다시 AI를 진화시키는 구조"라고 설명했다. 이 교수는 식품 가치사슬 전 단계에서 자동화 기술이 빠르게 확산 중이라고 분석했다. 그는 "생산 단계에서는 무인 방제 드론·수확 로봇·자율주행 트랙터가, 유통 단계에서는 스마트 물류 로봇이 도입되고 있다"며 "조리·가공 단계에서는 튀김·조립 등 단순 작업 자동화가 진행됐지만, 라면 끓이기처럼 섬세한 조리는 여전히 어렵다"고 말했다. 또 "서빙·배달 단계에서는 베어로보틱스 같은 자율주행 서빙 로봇이, 소비 이후 단계에서는 음식물 쓰레기 분류나 설거지 자동화 기술이 등장하고 있다"며 "푸드 밸류체인 전체에 걸쳐 로봇이 확산되고 있다"고 짚었다. 그는 "식품 산업은 다른 제조업에 비해 로봇 밀도 가 현저히 낮다"며 그 이유로 낮은 수익 구조(ROI) 와 위생 규제, 비정형 작업 환경을 꼽았다. "식품 산업은 임금 수준이 낮고, 장비 투자비용이 높다. 로봇을 도입해도 투자 회수가 어렵다"고 꼬집었다. 이 교수는 "식품은 균질하지 않다. 같은 재료라도 누가 만들었는지에 따라 맛이 달라지는 등 품질 편차가 크다"며 "로봇이 이런 비정형 환경에서 일관된 품질을 내기 어렵다"고 말했다. 여기에 "식품 위생 규제, 교차 오염 방지 기준, 재질 인증 등도 도입 장벽으로 작용한다"며 "이 때문에 국내 식품 산업의 자동화 수준은 자동차나 반도체에 비해 매우 낮은 편"이라고 덧붙였다. 이 교수는 "지금까지의 로봇은 룰 기반 자동화에 머물렀다"며 "정해진 공간 안에서 프로그래밍된 동작만 수행하기 때문에 식재료 상태 변화나 환경 변수에 대응하지 못한다"고 지적했다. 그는 "피지컬 AI는 이런 한계를 넘기 위한 접근"이라며 "비정형 환경에서도 스스로 판단하고, 시각·촉각·후각 데이터를 학습해 대응할 수 있어야 한다"고 말했다. 일례로 "계란을 한 번 깨본 로봇은 그 경험을 바탕으로 메추리알이나 타조알도 적절히 깨뜨릴 수 있어야 한다"며 "이런 범용적 지능이 바로 피지컬 AI가 지향하는 목표"라고 설명했다. 이 교수는 "라면 끓이기는 피지컬 AI의 대표적 벤치마크 과제가 될 것"이라고 평가했다. 그는 "머신러닝 초기엔 '개와 고양이 구분하기'가 상징적 과제였듯, 로보틱스 분야에서는 '라면을 끓일 수 있는가'가 지능형 로봇의 시험대가 될 것"이라고 했다. 이어 "라면 끓이기를 완전히 자동화할 수 있다면, 그건 인간 수준의 감각과 적응 능력을 로봇이 갖췄다는 의미가 된다"며 "피지컬 AI는 바로 그런 학습 기반의 지능화를 목표로 한다"고 강조했다. 이 교수는 “피지컬 AI의 발전을 위해선 시각-언어-행동(VLA)을 통합하는 모델이 필요하다"고 말했다. "하나의 파운데이션 모델로 엮어야 로봇이 현실 상황을 보고 이해하고, 그에 맞는 행동을 선택할 수 있다"고 설명했다. 그는 "한 번도 본 적 없는 새로운 식재료나 메뉴에도 별도 프로그래밍 없이 적응해야 한다"며 "계절 변화나 재료의 차이를 인식해 실시간으로 대응하는 능력이 피지컬 AI의 핵심"이라고 덧붙였다. 이 교수는 발표를 마무리하며 "현실은 이상에 비해 갈 길이 멀다"고 했다. 그는 "현재 최고 수준 로봇 기술도 아직 물병을 인식하고 뚜껑을 여는 수준에 머물러 있다"며 "사람에게는 쉬운 일이지만 로봇에게는 여전히 가장 어려운 영역"이라고 전했다. 그러면서 "하지만 이런 과제들을 하나씩 해결하면서 피지컬 AI는 점차 현실로 다가오게 될 것"이라고 강조했다.

2025.10.14 13:40신영빈 기자

"지구 150바퀴 달린 로봇…데이터로 진화하는 피지컬 AI"

"세계 5천개 이상 공간에 로봇을 공급했습니다. 누적 주행거리는 600만km를 넘었습니다. 이 과정에서 쌓인 데이터가 피지컬 인공지능(AI)의 기반이 됩니다." 김준수 베어로보틱스코리아 대표는 13일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '월드푸드테크 2025 컨퍼런스'에서 자율주행 로봇이 외식산업 현장에서 쌓아온 데이터를 기반으로 기술을 고도화하고 있다고 밝혔다. 김 대표는 실제 현장 적용 사례를 들어 로봇 간 주행 협력 기술을 설명했다. 그는 "한 식당에 로봇이 30개까지 들어간 곳이 있다"며 "각자 로봇들이 서로 정보를 공유하고, 스스로 판단해 양보하면서 갈 수 있어야 한다"고 말했다. 그는 "로봇이 복도에서 마주쳤을 때 서로 비켜갈 공간이 있으면 자연스럽게 우측으로 지나간다"며 "반면 장애물이 생겨 한 대만 지나갈 수 있을 때는 '나는 기다릴게, 나는 먼저 지나갈게'를 스스로 판단하고 공유해 문제를 푼다"고 설명했다. 또 "막다른 골목에 들어갈 때는 먼저 들어간 로봇이 나올 때까지 기다렸다가 나오는 공간을 확보해 주는 식으로 주행한다"며 "로봇이 각자 지능을 가지고 자율적으로 이뤄지고 있다"고 전했다. 김 대표는 "좁은 공간에서의 주행은 로봇에게 굉장히 어려운 영역"이라며 "로봇 폭이 59cm인데, 양쪽에 3cm 여유 공간만 있는 65cm 통로도 멈추지 않고 부딪히지 않게 주행한다"고 말했다. 이어 "이런 정밀 주행은 단순한 주행 알고리즘이 아니라 오랜 현장 데이터와 센서 제어 기술이 결합돼야 가능하다"며 "아무 로봇이나 할 수 있는 게 아니다"라고 자신감을 드러냈다. 김 대표는 "지금은 서빙 로봇뿐 아니라 호텔·리테일·병원·공장·물류센터 등 실내 자율주행이 가능한 거의 모든 영역으로 확장하고 있다"고 말했다. 그는 "이런 다양한 공간에서 수집되는 주행·환경 데이터를 기반으로 로봇이 더 많은 공간에서 스스로 판단하고 이동할 수 있도록 발전시키고 있다"며 "공존이 필요한 실제 환경 안에서 AI가 끊임없이 학습하고 있다"고 설명했다. 김 대표는 발표를 마무리하며 "결국 사람과 로봇, 로봇과 로봇, 그리고 로봇과 환경이 함께 진화해야 한다"며 "엘리베이터나 자동문처럼 주변 인프라와의 통합이 함께 이뤄져야 진짜 자동화가 완성된다"고 강조했다.

2025.10.14 09:19신영빈 기자

"라면 끓이는 로봇 만든다…내년 시연 목표"

"자동화 이면에는 경제성과 생산성이 있습니다. 아무리 좋은 자동화라도 돈이 너무 많이 들거나 사람이 더 생산적이면 실효성이 없죠." 박종훈 뉴로메카 대표가 13일 서울 한국과학기술회관에서 열린 '월드푸드테크 2025 컨퍼런스'에서 푸드테크 자동화의 현실과 과제를 짚고, 피지컬 AI와 휴머노이드를 결합한 조리 자동화 구상을 공개했다. 박 대표는 현실적인 접근으로 '반자동화'를 제시했다. "사람이 하고 있는 작업들 중에서 일부를 최소한만 수정해 로봇이 사람이 하기 힘든 부분을 대신"하는 방식이다. 대표 사례로 치킨 튀김 공정을 들며 "로봇 한 대가 한 시간에 12마리 정도를 튀겨주는데 가격은 약 4천만 원 중반대"라며 "충분히 생산성이 남고 경제성이 인정된 분야"라고 말했다. 로봇 바리스타는 생산성이 가장 큰 걸림돌로 지목됐다. 박 대표는 "바리스타는 40~45초 정도 걸리는데 로봇으로는 1분 15초~1분 30초가 걸린다"라며 "그러면 1시간에 40잔밖에 못 판다"고 설명했다. 이에 공장자동화 노하우를 적용해 컨베이어·PLC 기반 완전 자동화 커피 시스템을 만들었지만 너무 비싸 경제성에 한계가 있다고 평가했다. 그는 "우리가 경제성을 잡느냐, 생산성을 잡느냐가 굉장히 중요하다"고 강조했다. 라면 조리 자동화 사례를 통해 시스템 통합(SI) 비용이 구조적 문제임을 지적했다. "라면 공정을 자동화하려면 수많은 일이 필요하다"며 "라면 로봇을 만들려면 로봇이 차지하는 건 한 20%, 나머지 한 60%는 주변 장치, 20%는 운영"이라고 전했다. 박 대표는 휴머노이드가 SI 문제를 줄일 대안이 될 수 있다고 봤다. "휴머노이드는 이미 팔에 손이 붙어 있고 이동을 위한 자유구동 로봇이나 다리가 있다"면서도, 현실적 제약을 짚었다. 그는 "현재 휴머노이드를 하려면 크게 세 가지 인프라가 필요하다"면서 "뉴로메카는 로봇 플랫폼과 데이터 팩토리, 데이터 인프라 세 가지를 다 가지고 있다"고 밝혔다. 뉴로메카는 사람의 도구를 그대로 쓰는 전제로 데이터를 수집하는 '데이터 팩토리'를 표준화해 대학 등 3~4곳에서 라면 조리 데이터를 추출 중이다. 박 대표는 라면 조리에 필요한 핵심 5대 기술을 다음과 같이 꼽았다. 먼저 ▲물 받기부터 ▲봉지·스프를 뜯는 일 ▲집게를 핸들링하는 일 ▲계란을 깨서 넣는 일 ▲떡을 잘 분배하고 파를 얹는 등 플레이팅 작업까지 언급했다. 그는 "이 다섯 가지 기술을 핵심으로 보고 라면 끓이는 영역의 파운데이션 모델, 즉 버티컬 RFM을 만들어야 한다"고 했다. LLM과 비교해 "로봇은 VLA를 바탕으로 행동까지 만들어내야 한다"고 설명했다. 학습 방법으로는 모방학습 중심 접근을 소개했다. "원격 디바이스 정도만 있으면 동작을 잘 모사할 수 있다"며 "한 20가지 동작 정도 데이터를 줘서 학습하면 임의 상황에 대응할 수 있다"고 했다. 안전성은 4단 제어 레이어로 담보한다. 그는 "척수 반사 신경 같은 레이어를 두고 서로 간 양팔 충돌이나 몸통과 충돌하지 않는다"며 "시스템 레이어 외에도 로보틱스, 그 밑 절대적 안전까지 네 가지 레이어로 파운데이션 모델을 만든다"고 설명했다. 구체 사례로 그는 "비정형 납땜을 학습해 1시간 동안 하면 99% 성공률로 납땜을 한다. 사람이 다가가면 회피하면서 납땜을 한다"고 소개했다. 또 밀가루·참깨·소금과 같은 물질을 대부분 1g 이내로 정확하게 계량하는 학습 결과도 제시했다. 박 대표는 "라면 끓이는 건 내년쯤 성과를 보여드릴 수 있으리라 생각한다"면서 "휴머노이드가 사람이 쓰는 주방 공간에 그대로 들어가 주방 도구들을 가지고 요리하는 것이 궁극적 목표"라고 밝혔다.

2025.10.14 09:17신영빈 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

"사람을 사람답게"…씨메스가 본 휴머노이드 철학

"로봇이 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람이 하기 힘든 일을 대신하는 것이 목표입니다." 김현우 씨메스 최고기술책임자(CTO)는 1일 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능소프트웨어산업협회가 주관한 'AI 페스타' 부대행사 '퓨처테크컨퍼런스'에서 피지컬 AI가 산업 자동화의 미래를 어떻게 바꿀 수 있는지에 대한 견해를 밝혔다. 그는 씨메스가 걸어온 길과 현재 추진 중인 기술, 휴머노이드 도입 필요성과 한계에 대해 풀어냈다. 씨메스는 2014년 설립된 이후 물류와 제조 현장을 중심으로 자동화 솔루션을 상용화해온 기업이다. 단순히 연구 단계에서 그치지 않고 실제 양산 수준의 자동화 시스템을 구축했다는 점에서 업계 내 존재감을 키워왔다. 미국과 베트남, 중국에 지사를 두고 사업을 확장해왔으며, 로봇 정밀 제어와 3D 비전, AI를 기반으로 한 엔드투엔드 자동화 기술을 내재화해온 것이 특징이다. 김 CTO는 특히 물류 자동화에서 씨메스가 보여준 성과를 강조했다. 대표적인 사례로는 이커머스 '로켓배송'을 위한 픽앤플레이스 자동화 시스템이 있다. 주문이 들어오면 로봇이 상품을 집고 포장해 배송하는 과정이 자동으로 이뤄진다. 이는 이미 현장에서 가동 중인 기술이다. 최근에는 대규모 언어모델(LLM)을 적용한 '픽GPT' 연구를 통해 로봇이 사람과 대화하며 상황을 이해하고, 그 맥락에 맞는 작업 계획을 세우도록 하는 시도를 진행하고 있다. 그렇다면 왜 휴머노이드인가. 김 CTO는 "산업 환경은 인간 중심으로 설계돼 있기 때문에, 로봇이 투입되려면 환경을 새롭게 구성해야 하는 비용이 발생한다"며 "휴머노이드는 별도 환경 변화 없이 기존 인프라에서 곧바로 활용할 수 있다는 점에서 의미가 크다"고 설명했다. 또한 기존 산업용 로봇이 처리하기 어려운 복잡한 작업과 높은 유연성을 휴머노이드가 보완할 수 있다는 점도 강조했다. 다만 현장 적용에는 여전히 난제가 많다. 고객사는 상품을 집고 바코드를 인식하는 시간을 3~4초로 요구하지만, 현 기술로는 10초 이상 걸린다. 물류 박스의 무게는 15~20kg에 달해 페이로드 측면에서도 한계가 있고, 배터리 지속 시간과 하드웨어 안정성 문제도 여전히 크다. 무엇보다 사람의 작업 오류율이 0.2~0.3% 수준인 반면, 로봇은 아직 이 기준을 충족하지 못하고 있다. 씨메스는 이러한 현실을 인정하면서도 단계적 접근을 준비하고 있다. 먼저 실제 현장 데이터를 기반으로 한 비전 파운데이션 모델을 개발해 투명 물체 인식 등 난제를 풀고, 안정적인 모션 제어 기술을 통해 안전성과 유연성을 확보한다는 전략이다. 아울러 다양한 그리퍼와 보조 장치를 결합해 어떤 물체든 빠르고 정확하게 다룰 수 있는 하드웨어 인테그레이션에도 집중한다. 김 CTO는 올해 말부터 주요 고객사에서 휴머노이드 개념검증(PoC)을 시작하고, 내년에는 양산 수준 논의로 이어가겠다는 계획을 밝혔다. 그는 발표를 마무리하며 "씨메스의 목표는 로봇이 사람을 대체하는 것이 아니다"라며 "사람이 하기 힘든 위험하고 고된 일을 대신함으로써, 사람이 사람답게 살아갈 수 있도록 돕는 기술을 만들겠다"고 말했다.

2025.10.02 10:18신영빈 기자

"휴머노이드 가치 '범용성'…조립라인 대체해야"

"휴머노이드가 지향해야 할 이상적인 모습은 자동차 조립 라인에서 사람이 하는 정교한 작업을 대체하는 것입니다." 알베르토 로드리게스 보스턴 다이내믹스 로봇행동 디렉터는 1일 서울 코엑스에서 열린 '휴머노이드 2025' 산업 패널 토론에서 휴머노이드 로봇의 핵심 가치와 산업적 과제에 대해 구체적인 비전을 제시했다. 로드리게스는 먼저 휴머노이드가 산업계에서 주목받는 이유를 '범용성'에서 찾았다. 그는 "사람들이 휴머노이드 로봇에 매료되는 이유는 단순히 인간의 외형을 닮았기 때문이 아니다"라며 "인간형 구조 덕분에 다양한 작업에 빠르게 적응할 수 있고, 새로운 환경에서도 재구성될 수 있다는 점이 핵심"이라고 강조했다. 그는 "휴머노이드 로봇이 진정으로 지향해야 할 이상적인 모습은 자동차 조립라인에서 사람이 수행하는 작업을 대체하는 것"이라고 설명했다. 로드리게스는 "예를 들어 로봇이 한 손으로 부품을 집고 다른 손으로 드라이버를 이용해 조립하는 과제를 수행할 수 있다면, 이는 단순한 기술 실험을 넘어 산업 현장 전체의 경제적 지속가능성을 입증하는 셈"이라고 말했다. 텔레오퍼레이션(원격조종)에 대한 한계도 지적했다. 그는 "당장은 유용하고 데이터 수집에도 도움이 되지만 장기적 해법은 아니다"라며 "궁극적으로는 자율적 정책 학습과 강화학습 기반의 로봇 제어가 뒷받침되어야 한다"고 강조했다. 또한 인공지능(AI)과의 결합이 휴머노이드 발전을 가속화하고 있다고 짚었다. 그는 "과거에는 로봇을 제어하기 위해 복잡한 파이썬 API 같은 인터페이스가 필요했지만, 이제는 대규모 멀티모달 모델 덕분에 자연어, 제스처, 영상 시연 같은 직관적 방법으로 로봇을 다룰 수 있게 됐다"며 "시장을 폭넓게 열어줄 전환점"이라고 내다봤다. 로드리게스는 마지막으로 "휴머노이드가 단순히 사람을 닮는 데 머물러서는 안 된다. 산업과 사회가 요구하는 것은 범용성·경제성·실용성"이라며 "이 세 가지를 충족할 때 로봇은 진정한 혁신으로 자리잡을 것"이라고 덧붙였다.

2025.10.02 09:12신영빈 기자

"휴머노이드 혁명, 생태계가 만든다"…에이로봇 '엘리스 M1' 론칭

"다리로 구동하는 휴머노이드는 조선소나 건설 현장처럼 험한 환경에서 유용합니다. 하지만 공장 바닥은 대부분 평평하기 때문에 제조업 현장에서는 휠 기반이 훨씬 효율적이고 경제적입니다." 한재권 한양대학교 로봇공학과 교수 겸 에이로봇 최고기술책임자(CTO)는 1일 과학기술정보통신부가 주최하고 한국인공지능소프트웨어산업협회가 주관한 'AI 페스타' 부대행사 '퓨처테크컨퍼런스'에서 이같이 말했다. 한 교수는 이날 산업 현장에 최적화된 휠 기반 휴머노이드 로봇 '엘리스 M1'의 공식 론칭 소식을 알렸다. 한 교수는 휴머노이드 로봇의 기본 조건으로 운동 성능과 균형 제어 능력을 꼽았다. 다리에 힘이 충분히 나오는지, 손과 팔을 원하는 대로 움직일 수 있는지, 전체 몸이 하나의 시스템처럼 균형을 잡을 수 있는지가 검증되어야 한다는 것이다. 그는 "스쿼트 테스트, 팔·손 제어, 균형 유지가 모두 가능해야 제대로 된 휴머노이드라 할 수 있다"고 강조했다. 이어 이상적인 모습만으로는 산업 현장에 투입하기 어렵다는 점도 분명히 했다. 실제 현장은 평탄한 바닥이 대부분이다. 두 발로 걷는 로봇보다 휠 기반 자율주행 휴머노이드가 적합하다는 것이 그의 판단이다. 그래서 에이로봇은 엘리스 M1을 통해 이동은 바퀴로 해결하고, 상체는 피지컬 인공지능(AI)을 결합한 두 팔로 다양한 상황에 대응할 수 있도록 설계했다. 앨리스 M1은 어드밴텍 로보틱스 전용 컴퓨팅 플랫폼 'AFE-R360'을 적용한 휠형 세미 휴머노이드 로봇이다. 키 130~180cm, 무게 97kg 체형을 갖췄다. 31자유도(DoF)로 다양한 동작을 수행할 수 있다. 7DoF 로봇 팔과 수평·수직 이동이 가능한 허리 구조는 좁고 복잡한 환경에서도 정밀 작업이 가능하도록 했다. 그는 이번 공개를 단순히 신제품 출시로 보지 않았다. 휴머노이드 로봇의 활용은 산업 생태계 전체의 문제이자 새로운 혁명을 여는 과정이라고 설명했다. 스마트폰의 등장을 예로 들며 "스마트폰 혁명은 애플이나 삼성만으로 이뤄진 게 아니라 수많은 앱 개발사와 스타트업이 함께 만들어낸 것"이라고 말했다. 그러면서 "휴머노이드 로봇 역시 플랫폼 제공 기업과 다양한 응용 서비스 기업이 함께 혁신을 이끌어야 한다"고 강조했다. 엘리스 M1은 이런 철학을 바탕으로 탄생한 로봇이다. 공장의 현실적 요구를 반영하면서도, 상체에는 피지컬 AI를 얹어 확장성을 확보했다. 한 교수는 "산업 현장에서 곧바로 활용할 수 있는 로봇 플랫폼을 제공하고 싶다"며 "이 로봇을 통해 어떤 일을 할 수 있을지는 이제 산업 생태계 전체가 함께 상상하고 만들어가야 한다"고 말했다.

2025.10.01 17:56신영빈 기자

제조업 자율화 이끄는 '피지컬 AI'…포스코DX는 어떻게 쓰고 있을까?

포스코DX 윤일용 센터장이 차세대 인공지능(AI)으로 떠오른 '피지컬 AI'의 산업 현장 적용 사례를 소개했다. 그는 1일 서울 삼성동 코엑스에서 열린 퓨처테크 컨퍼런스 무대에서 설비 관리부터 실제 장비 제어까지 업무 단계별로 구현된 피지컬 AI 솔루션을 발표하며 제조업 현장의 자율화 전략을 제시했다. 이번 컨퍼런스는 AI페스타 부대행사로 마련됐으며 국내외 주요 기업들이 산업별 AI 혁신 사례를 공유하는 자리로 꾸려졌다. 윤 센터장은 포스코DX가 AI를 바라보는 관점을 먼저 소개했다. 그는 "우리 회사는 정보기술(IT)과 운영기술(OT)을 융합하는 데 집중하고 있다"며 "공장 바닥까지 내려가는 전기·기계 제어 시스템과 AI가 결합해야 비로소 디지털 전환이 완성된다"고 말했다. 포스코DX에서 정의하는 '피지컬 AI'는 단순히 데이터를 분석하는 수준을 넘어 현실 환경을 인식하고 스스로 판단하며, 제어 시스템을 통해 기계를 움직일 수 있는 AI다. 윤 센터장은 "우리는 이를 단순 자동화가 아닌 '로보타이제이션(Robotization)'이라고 부른다"며 "기존 레거시 설비를 마치 로봇처럼 만드는 것"이라고 설명했다. 이어서 그는 제조업 현장에서 AI가 진화하는 방향을 소개했다. 그동안 AI는 설비 고장을 예측하거나 품질을 관리하는 데 주로 쓰였지만 이제는 직접 장비를 제어하고 비정형 작업을 수행하는 단계로 넘어가고 있다는 것이다. 이를 위한 핵심 요소로 ▲센서 엔지니어링 ▲시스템 엔지니어링 ▲자율 판단 기술 세 가지를 꼽았다. 윤 센터장은 "센서는 AI의 눈과 같기 때문에 데이터를 제대로 수집하지 못하면 아무리 좋은 알고리즘을 만들어도 소용이 없다"며 "현실과 가까운 환경을 직접 실험하고 노이즈까지 반영해야만 성능을 보장할 수 있다"고 강조했다. 이어 "AI가 센서로 감지한 정보를 실제 설비 전체로 연결해야 하는 만큼 제어 시스템과 통합되지 않으면 현장 적용은 불가능하다"며 "크레인 같은 대형 장비도 어디서 들어 올리고 어디로 옮길지 전체 공정을 고려해 움직일 수 있어야 한다"고 시스템 엔지니어링의 중요성을 짚었다. 또 그는 "제조업에서는 언제든 돌발 상황이 발생한다"며 "AI는 이런 상황에서도 최적의 결정을 내릴 수 있어야 하고 이를 위해 강화학습과 시뮬레이션을 통해 예기치 못한 상황에도 대응할 수 있는 자율 판단 능력을 갖춰야 한다"고 덧붙였다. 윤 센터장은 피지컬 AI가 이미 다양한 산업 현장에 적용되고 있다며 포스코DX에서 도입한 실제 사례를 소개했다. 먼저 물류 현장의 택배 분류 시스템을 예로 들었다. 그는 "겉으로 보기에는 단순히 상자를 인식해 세 갈래 라인으로 분류하는 작업처럼 보이지만 그 안에는 물품의 크기와 종류를 인식하고 최적의 이동 경로를 계산하며 속도와 간격까지 제어하는 복합적인 AI가 들어가 있다"며 "이는 피지컬 AI의 초기 단계로 인지와 제어가 결합된 사례"라고 설명했다. 철강업과 같은 대규모 산업에도 피지컬 AI가 점차 도입되고 있다. 포스코DX는 크레인 무인화 프로젝트를 진행 중이다. 윤 센터장은 "크레인을 단순히 원격으로 조종하는 수준을 넘어 어디서 들어 올려 어디로 옮길지 순서를 스스로 판단할 수 있는 단계를 개발 중"이라며 "이는 제어 시스템과 AI가 긴밀히 통합돼야 가능한 일"이라고 말했다. 하역기나 리프레임 같은 100m에 달하는 초대형 설비에서도 피지컬 AI는 활용된다. 공사와 설치에만 몇 년씩 걸리는 이들 장비를 보다 효율적으로 운용하기 위해 포스코DX는 시뮬레이터를 활용한다. 가상 공간에 설비를 구현한 뒤 AI 모델과 제어 시스템을 학습·검증하는 방식이다. 그는 "실제 현장에 적용할 때 발생할 문제를 시뮬레이션 단계에서 미리 검증할 수 있기 때문에 시행착오를 크게 줄일 수 있다"며 "초대형 설비일수록 이러한 병행 개발 방식이 필수적"이라고 강조했다. 이러한 사례를 바탕으로 이제 제조업에서도 AI가 점차 판단과 제어 단계로 확장되고 있다며 포스코DX가 지향하는 목표는 '인더스트리얼 에이전트(Industrial Agent)'라고 밝혔다. 윤일용 센터장은 "인더스트리얼 에이전트는 상황을 분석해 의사결정을 내리고 실제 기계와 설비를 움직이는 '판단·제어 AI'까지 통합한 개념으로 눈과 두뇌, 손을 모두 갖춘 제조업 특화 AI"라고 설명했다. 이어 "피지컬 AI는 전체 라인을 조망하고 어떤 순서로 움직여야 생산성이 높아지는지를 스스로 결정할 수 있어야 한다"며 "이것이 포스코DX에서 지향하는 궁극적인 목표라고 할 수 있다"고 포부를 밝혔다.

2025.10.01 12:12남혁우 기자

"휴머노이드·자율주행…피지컬 AI 국가적 투자 시급"

"인공지능(AI) 기술이 이제 실세계로 들어오기 시작했습니다. 국민 삶을 현장에서 직접 바꾸는 AI, 그것이 피지컬 AI라고 생각합니다." 박태완 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관은 피지컬 AI의 정책 방향을 주제로 발표하며 이같이 말했다. 그는 피지컬 AI가 제조업뿐 아니라 복지 등 생활 전반에서도 중요하게 작용할 것이라며, 국가 차원의 지속적인 투자가 필요하다고 강조했다. 박 정책관은 엔비디아 젠슨 황 CEO가 '피지컬 AI'라는 용어를 처음 제시했지만, 실제로는 전 세계 기업과 연구자들이 물리적 세계에서 AI를 구현하기 위한 연구를 오래 전부터 진행해 왔다고 짚었다. 미국과 중국이 이 분야에서 강하게 경쟁하고 있으며, 대형 빅테크 기업부터 로봇 전문 기업까지 다양한 주체들이 참여하고 있다는 점을 언급했다. 그는 피지컬 AI 구현을 위해 ▲AI 모델(머리 역할) ▲세상을 인식하고 데이터를 합성하는 월드 모델 ▲저전력 AI 반도체 ▲액추에이터·배터리·센서 같은 하드웨어 부품이 모두 결합돼야 한다고 설명했다. 특히 "피지컬 AI는 단순한 소프트웨어 기술이 아니라, 하드웨어와 소프트웨어가 균형 있게 발전해야 한다"고 강조했다. 또한 "리얼 데이터를 충분히 확보하기 어려운 상황에서 합성 데이터와 증폭 데이터가 필요하다"며, 월드 모델과 시뮬레이터 기술이 국내에서도 반드시 개발돼야 한다고 말했다. 그는 내년도 과기정통부 예산에 피지컬 AI 핵심 선도 기술 개발을 위한 약 150억원이 반영됐다고도 밝혔다. 박 정책관은 GPU에 집중된 현 구조의 한계를 지적하며, "GPU는 전력 소모가 크기 때문에 온디바이스에서 동작할 수 있는 MPU가 필요하다"고 말했다. 이어 "우리나라가 세계적으로 가장 앞서 있는 분야 중 하나"라고 평가했다. 그는 또 "프로세싱 인 메모리(PIM)도 국내 기업들이 적극적으로 개발 중이고, 국제 표준만 마련되면 상용화가 가능하다"며 "뉴로모픽은 아직 초기 단계지만 2030년대에는 초저전력 반도체로 자리 잡을 수 있을 것"이라고 전망했다.

2025.09.30 16:07신영빈 기자

"피지컬 AI, 노동력 보완·제조 혁신 열쇠"

"피지컬 인공지능(AI)은 부족한 노동력을 보완하고 제조업 혁신을 이끌 수 있는 산업입니다." 박동일 산업통상자원부 제조산업정책관은 29일 서울 양재동 엘타워에서 열린 한국공학한림원 제281회 NAEK 포럼에서 이같이 밝히며 정부의 정책적 우선 과제를 설명했다. 박 정책관은 한국 경제가 직면한 구조적 과제를 짚었다. 그는 "한국은 반도체, 자동차, 조선 등 제조업에서 강점을 갖고 있지만 성장 잠재력이 낮아지고 생산가능 인구가 줄고 있다"며 "향후 20~30년 동안 약 320만 명의 생산 인구가 줄 것"이라고 말했다. 그는 이러한 상황에서 로봇과 피지컬 AI가 새로운 해결책이 될 수 있다고 강조했다. "신자본재로서 로봇이 투입되면 부족한 인력을 보완하는 동시에 새로운 시장 성장성을 만들어낼 수 있다"는 것이다. 국제 경쟁 구도와 관련해 박 정책관은 "대한민국은 현재 로봇 밀도 세계 1위지만 중국의 추격 속도가 매우 빠르다"며 "생산과 기술 측면에서 위협이 커지고 있다"고 경고했다. 정책적 우선과제로는 ▲AI 알고리즘 ▲비전·센서 ▲엣지 컴퓨팅 ▲정밀 제어 하드웨어를 꼽았다. 그는 "소프트웨어와 하드웨어를 어떻게 균형 있게 지원하느냐가 관건"이라며 "정부가 민간 역량을 뒷받침할 수 있도록 정책적 지원을 강화하겠다"고 설명했다. 박 정책관은 또 피지컬 AI를 제조업 혁신과 연결해야 한다는 점을 강조했다. "산업 현장에서 생성되는 데이터를 활용해 공장을 더 스마트하고 효율적으로 만드는 것이 중요하다"며 산업부가 추진 중인 제조혁신 프로그램과의 연계 방향을 언급했다. 예산 확대 계획도 소개됐다. 박 정책관은 "올해 약 5천600억 원 규모였던 관련 예산을 내년에는 1조1천300억원 수준으로 두 배 이상 늘릴 예정"이라며 "기업의 수요와 현장의 필요를 반영해 실효성 있는 지원을 하겠다"고 말했다. 그는 끝으로 "정부 혼자 추진하는 것이 아니라 산·학·연이 함께 협력해야 한다"며 "현장의 의견을 반영해 정책을 계속 보완해 나가겠다"고 덧붙였다.

2025.09.30 15:54신영빈 기자

"모터 하나 구하기 어려워…로봇 생태계 지원 시급"

"국내에서 모터 하나 구하기도 어렵습니다. 인공지능(AI) 투자와 관심뿐 아니라, 로봇 플랫폼과 부품 생태계 전반을 지원해야 합니다." 김용재 위로보틱스 대표(겸 한국기술교육대 교수)는 29일 서울 양재동 엘타워에서 열린 한국공학한림원 제281회 NAEK 포럼에서 피지컬 AI 시대를 준비하기 위한 한국 로봇 산업의 과제를 제시했다. 김 대표는 로봇 하드웨어 발전과 관련해 "연속적인 개선이 아니라 새로운 패러다임을 추구해야 한다"며 "로봇이 사람과 함께 안전하게 활동하려면 정밀 동작과 큰 힘을 모두 구현할 수 있는 구조가 필요하다"고 설명했다. 단순히 걷고 뛰는 보행 능력을 넘어, 물건을 집고 조작하는 매니퓰레이션 기술이 본격적 과제로 떠오른다는 설명이다. 위로보틱스가 최근 선보인 로봇 '알렉스(ALLEX)'는 이러한 문제의식 속에서 개발됐다. 알렉스는 7자유도 팔과 15자유도 손을 갖추고, 모든 관절이 능동적으로 구동된다. 정밀한 작업부터 30kg 이상의 물체를 드는 작업까지 가능하며, 힘 제어를 통해 다양한 상호작용을 수행할 수 있다. 김 대표는 "사람은 접촉을 크게 두려워하지 않고도 활동한다"며 "알렉스 역시 환경과 직접 맞닿아 유연하게 동작하는 것을 목표로 하고 있다"고 말했다. 그는 한국 로봇 산업의 한계를 부품·플랫폼 생태계의 부족에서 찾았다. "모터 하나를 구해도 국내에서 양산하는 곳을 찾기 어렵다"며 "AI에만 투자가 집중되는 것이 아니라, 플랫폼을 만드는 회사와 부품 업체까지 연계가 필요하다"고 토로했다. AI 발전에 대해서는 "작년만 해도 언어 모델에 모션을 붙인 수준이었지만 지금은 훨씬 기민하게 움직인다"며 "그러나 하드웨어와 맞물린 연구가 필요하다. 힘과 인터랙션을 분리해 이해하는 강화학습(RFL) 같은 접근이 중요하다"고 꼬집었다. 김 대표는 "뒤처진 상황에서 중요한 것은 인간의 특성을 잘 발현시키고, 이를 양산으로 이어가는 것"이라며 "플랫폼과 부품 생태계가 함께 발전해야 한국 로봇 산업이 기회를 가질 수 있다"고 말했다.

2025.09.30 09:55신영빈 기자

"로봇 황금기 온다…사람이 못하는 과제 도전해야"

"사람이 하는 일을 그대로 따라가서는 안 됩니다. 사람이 못하는 과제를 정면 돌파해야 시장이 열립니다." 김진오 한국로봇산업협회 회장(로봇앤드디자인 대표)은 29일 서울 양재동 엘타워에서 열린 한국공학한림원 제281회 NAEK 포럼에서 피지컬 AI와 로봇 산업의 성공 조건을 제시했다. 김 회장은 로봇과 피지컬 AI가 산업 현장에서 안착하기 위해서는 무엇보다 '로봇전환(RX)'이 선행돼야 한다고 강조했다. 그는 "피지컬 AI·휴머노이드로 성공하려면 현장이 먼저 변해야 합니다. RX가 먼저고 AX(자동화)는 그 다음"이라며 "현장이 바뀌지 않으면 스마트팩토리는 실패할 수밖에 없다"고 단언했다. 김 회장은 작업을 로봇이 수행할 수 있도록 작업 구조 자체를 바꾸는 혁신이 필요하다고 덧붙였다. 그는 "사람이 하던 복합 작업을 그대로 로봇에 맡기면 오히려 공정 수만 늘어나 비효율이 발생한다"면서 "준비·조립을 분리하는 방식처럼 작업 아키텍처를 다시 설계하는 혁신이 본질"이라고 설명했다. 김 회장은 로봇·AI의 성공 요건으로 강한 고객의 존재를 꼽았다. "휴머노이드든 피지컬 AI든 강한 고객이 있어야 성공한다. 자기가 문제를 만들고 자기가 푸는 방식으로는 성공하기 어렵다"고 말했다. 그는 1999년 창업 이후 400여 종의 로봇을 개발했지만, 신산업 시장이 협소한 한국에서는 주로 유럽과 미국 시장을 공략해야 했다고 회상했다. "결국 현장 요구를 받아 문제를 해결하는 구조가 산업 성공의 열쇠"라고 강조했다. 김 회장은 로봇 산업의 진화를 세 단계로 나눠 설명했다. 첫 번째 단계는 지난 65년 동안 이어져온 산업용 로봇의 시대다. 이 시기 로봇은 주로 사람을 생산 현장에서 배제하는 방향으로 쓰였다. 자동차 산업을 비롯한 대량생산 체제 속에서 로봇은 용접과 핸들링 같은 단순·위험 작업을 대신 수행하며 인간 노동력을 대체했다. 두 번째 단계는 지난 25년간 본격화된 협업의 시대다. 기존에는 인간을 대신하는 도구였던 로봇이 점차 사람과 나란히 협력하는 존재로 자리 잡았다. 또한 로봇의 활동 영역이 제한된 공정을 넘어 넓은 공간과 다양한 산업 현장으로 확장됐다. 세 번째 단계는 현재 진행 중인 '로봇 러시' 시대다. 과거에는 로봇 기업들이 스스로 새로운 시장을 개척하려 애썼지만, 이제는 상황이 달라졌다. 김 회장은 "지금은 사회 곳곳에서 일할 사람은 있지만 실제로 일을 맡길 사람이 부족한 상황이 벌어지고 있다"며 "과거처럼 시장을 창출하려 하기보다, 이제는 시장의 요구에 신속하게 대응하는 능력이 무엇보다 중요하다"고 강조했다. 그는 이 같은 변화를 두고 "로봇 산업의 황금기가 시작됐다"고 말했다. 김 회장은 "로봇에는 본래 지능이 있다"며 피지컬 AI를 "사람이 복잡한 프로그래밍 없이 로봇과 쉽게 소통하고, 모방 학습 등을 통해 어려운 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술"이라고 설명했다. 휴머노이드에 대해서는 "국내 수준이 낮다는 우려가 있지만 충분히 따라갈 수 있다"며 "특히 모션과 제조 현장 적용은 우리가 금세 추격할 수 있는 분야"라고 자신감을 내비쳤다. 다만 "휴머노이드 상용화 시점에 대해선 2030년, 2050년, 또는 불가능하다는 세 가지 관점이 공존한다"며 신중론도 덧붙였다. 김 회장은 기술 개발만으로는 한계가 있다고 지적했다. 그는 "무엇을 할 것인가보다 무엇을 버릴 것인가가 더 중요하다. 로봇 산업의 핵심은 단일 기술이 아니라, 기술들을 조화롭게 통합하는 아키텍처 혁신"이라고 전했다. 그는 중소기업은 점진적·아키텍처 혁신, 대기업은 점진적·파괴적 혁신을 추구하는 역할 분담이 필요하다고도 제안했다. 김 회장은 "피지컬 AI와 휴머노이드의 성공 여부는 결국 현장 혁신, 강한 고객, 사람 대신하기 어려운 과제 선택, 아키텍처 혁신에 달려 있다"며 "공학인들의 삶이 나아지려면 국가 차원에서도 기술 조합과 통합 능력을 중시해야 한다"고 당부했다.

2025.09.30 09:54신영빈 기자

"피지컬 AI, 경험론 넘어 실존적 지능으로"

"휴머노이드는 피지컬 AI 연구의 연장선상에 있으며, 이제 산업 현장에 직접 투입돼 육체 노동을 대신하는 단계로 발전할 수 있습니다." 장병탁 서울대 컴퓨터공학부 교수(투모로로보틱스 대표)는 29일 서울 양재동 엘타워에서 열린 한국공학한림원 제281회 NAEK 포럼에서 이같이 말하며, 피지컬 AI의 발전 방향과 한국이 나아가야 할 전략을 제시했다. 장 교수는 피지컬 AI를 "지각하고 사고하며 행동하는 사이클을 완성해 실제 세계에서 작동하는 인공지능"이라고 정의했다. 그는 "과거 AI는 사람이 지식을 집어넣는 합리론적 접근이었지만 지금은 데이터로부터 학습하는 극단적 경험론으로 바뀌었다"며 "피지컬 AI는 세상 속에서 체득한 지식을 기반으로 작동하는 실존적 지능에 가깝다"고 설명했다. 또 판단형·생성형·행동형 AI의 발전 과정을 짚으며 "가상 세계 안에서만 작동하던 에이전트가 센서와 액추에이터를 통해 실제 환경과 상호작용하는 단계로 넘어온 것이 바로 피지컬 AI"라고 강조했다. 장 교수는 피지컬 AI 구현 과정에서 휴머노이드 로봇의 역할을 강조했다. 그는 "휴머노이드는 피지컬 AI의 다음이고, 그 연장선상에 있다"며 "기존의 전통적인 로보틱스가 오토메이션 중심이었다면, 이제는 사람이 하는 일을 데이터 기반으로 학습해 그대로 수행할 수 있다"고 말했다. 이어 "휴머노이드는 사람이 이미 만들어놓은 환경에 그대로 들어가 일을 할 수 있다는 점에서 큰 장점이 있다"며 "별도 인프라 투자가 필요하지 않고 곧바로 현장에 적용할 수 있다"고 덧붙였다. 장 교수는 한국이 피지컬 AI 시대를 선도하기 위한 과제를 제시했다. 그는 "국제적으로도 아직 데이터가 부족하다. 테스트베드를 확대해 현장에 투입하고 데이터를 직접 수집해야 한다"며 데이터 확보의 중요성을 강조했다. 또한 "산업부는 K-휴머노이드 연합체를 구성해 프로젝트를 시작했고, 과기부도 피지컬 AI 투자를 본격화하고 있다"고 설명하며 국가 차원의 프로젝트를 소개했다. 아울러 "앞으로는 인재 양성과 제도적 기반이 필요하다. 결국은 생태계를 얼마나 잘 조성하느냐가 한국의 경쟁력을 좌우할 것"이라고 덧붙였다. 장 교수는 "피지컬 AI는 가상 공간에 머물던 인공지능을 실제 세계로 끌어내는 과정"이라며 "데이터와 현장 실증, 국가 프로젝트, 인재·제도를 바탕으로 한국이 전략을 세운다면 글로벌 경쟁에서 충분히 앞설 수 있다"고 말했다.

2025.09.29 23:19신영빈 기자

"피지컬AI, 산업 패러다임 바꿀 전환점"…산·학 공동 진단

"피지컬AI는 산업 패러다임을 바꾸는 전환점입니다." 29일 국회의원회관에서 '열린 제3회 국회미래산업포럼: 피지컬AI 시대 제조경쟁력 강화를 위한 정책토론회'에서는 국회, 정부, 산업계, 학계 전문가들이 참석해 한국 제조업 경쟁력 강화를 위한 전략을 논의했다. 이날 토론에서는 데이터 확보·활용, 안전성 확보, 규제 혁신, 정부 지원이 공통된 화두로 제시됐다. 박민규 더불어민주당 의원은 "돈을 더 쓰지 않고도 제조업 경쟁력을 강화할 수 있는 방법을 모색해야 한다"며 적극 행정과 구조 개혁을 주문했다. 이해민 조국혁신당 의원은 "피지컬AI는 특정 산업에 깊게 적용되는 버티컬 AI로서 한국에 기회가 있다"며 "활용과 자체 기술력을 동시에 키우는 투트랙 전략이 필요하다"고 강조했다. 이 의원은 "산업 발전을 위해서라도 최소한의 안전 가이드라인이 필요하다"며 입법부가 '신호등 역할'을 해야 한다고 덧붙였다. 최형두 국민의힘 의원은 "피지컬AI는 여야 협치의 산물"이라며 "한국형 파운데이션 모델 개발과 제조 데이터 활용이 국가 경쟁력을 좌우할 것"이라고 말했다. 송영진 산업부 인공지능혁신과장은 "해외 생산 기지와 국내 핵심 공장을 허브-스포크 구조로 연결해 부가가치를 국내에 남겨야 한다"며 "산업부, 과기부, 중기부가 함께 AI 팩토리와 지역 거점 실증 사업을 추진 중"이라고 밝혔다. 또 "이족보행 로봇 투입을 허용한 규제 샌드박스처럼 규제가 기술 발전을 늦추지 않도록 개선하겠다"고 말했다. 삼성 글로벌리서치 김민우 펠로우는 "미국·중국이 데이터 공장까지 세우며 피지컬AI를 가속화하고 있다"며 "한국도 범용 파운데이션 모델과 테스트베드 클러스터 구축이 시급하다"고 제안했다. SK이노베이션 이규석 실장은 "정유·화학 공정은 폭발 위험이 큰 만큼 안정성 검증 체계와 방폭 로봇 규제 개선이 필요하다"고 지적했다. LG AI연구원 김유철 본부장은 "피지컬AI는 제너레이티브AI 역량과 직결된다"며 "비디오·로봇 시점(POV) 데이터 확보가 절실하다"고 강조했다. 서울대 정문식 교수는 "피지컬AI는 블랙박스가 아닌 '설명 가능한 AI'가 되어야 사회적 수용성을 얻는다"며 "산업 데이터 레이크 구축과 국제 표준화 전략이 필요하다"고 말했다. 그는 중국의 빠른 수직계열화와 데이터 공유 생태계를 사례로 들며 "한국은 고품질 제조 데이터를 강점으로 살려야 한다"고 했다. 이날 토론회에 참석한 전문가들은 한목소리로 "피지컬AI는 단위 기술이 아닌 산업 전체를 바꾸는 전환점"이라며 "정부와 국회, 산업계가 협력해 데이터·안전·규제·투자를 뒷받침해야 한국이 글로벌 경쟁에서 우위를 확보할 수 있다"고 입을 모았다.

2025.09.29 14:25신영빈 기자

"피지컬AI, 韓에 맞는 승부처…산업별 기회 찾아야"

"소프트웨어를 등한시한 대가가 최근 화재·해킹 사고로 드러났습니다. 이제는 피지컬 인공지능(AI)을 통해 제조 경쟁력과 안전성을 동시에 확보해야 합니다." 이해민 조국혁신당 의원은 29일 국회의원회관에서 열린 '제3회 국회미래산업포럼: 피지컬AI 시대 제조경쟁력 강화를 위한 정책토론회'에서 피지컬AI가 한국 제조업에 새로운 기회가 될 수 있다고 강조했다. 이 의원은 발제자들의 발표 중 '소프트웨어 정의 공장(SDF)' 개념을 언급하며 "그동안 한국은 소프트웨어를 하이레벨 시스템 디자인 차원에서 등한시해 왔고, 그 결과 화재나 해킹 사고 같은 문제가 발생했다"고 지적했다. 그는 "정부가 과기정통부 장관을 부총리급으로 격상한 것도 결국은 컨트롤타워 필요성 때문"이라고 덧붙였다. 이 의원은 피지컬AI의 특성으로 '버티컬'을 꼽았다. 범용 챗봇이나 생성형 AI와 달리, 공장 생산·검수 같은 특정 영역에 깊이 적용되는 만큼 한국이 기회를 잡을 수 있다는 설명이다. 그는 "범용 AI로 가면 데이터와 자본 경쟁이 불가피하지만, 제조 현장에 특화된 버티컬 AI에서는 한국이 강점을 가질 수 있다"고 부연했다. 또한 글로벌 산업 경쟁력을 위해 투트랙 전략이 필요하다고 역설했다. 그는 "산업 현장은 활용 중심으로 AI를 접목해야 하지만, 동시에 국가 차원에서는 자체 기술력 확보가 병행돼야 한다"며 "활용이 늘어날수록 자체 기술을 축적할 길이 보인다"고 말했다. 현대자동차 사례도 언급했다. 이 의원은 "10여 년 전 소프트웨어에 무관심했던 현대차가 지금은 조지아 공장에서 보스턴 다이내믹스 로봇을 활용하는 모습을 보고 놀랐다"며 "글로벌 진출과 개방적 혁신 태도가 중요하다"고 평가했다. 반면 최근 테슬라 공장에서 발생한 로봇 사고를 언급하며 "산업 발전은 안전성 확보와 균형을 이뤄야 한다"고 강조했다. 마지막으로 그는 입법부의 역할을 '신호등 역할'에 비유했다. "산업 발전을 위해서라도 최소한의 안전 가이드라인이 필요하다"며 "AI 기본법 제정 과정에서 이를 담고자 했다"고 말했다. 이어 "로보틱스와 AI 결합 속도는 상상을 뛰어넘을 만큼 빠르다"며 "국회가 한 발 앞서 입법·정책적 지원을 서둘러야 한다"고 마무리했다.

2025.09.29 14:10신영빈 기자

"로봇 투입만으론 부족해...산업 바꿀 제조 OS 필요"

"해외에 공장을 짓더라도 운영은 한국에서 하는 원격 공장 시스템이 필요합니다. 이를 통해 국내 일자리를 지킬 수 있습니다." 장영재 KAIST 산업공학과 교수가 29일 국회의원회관에서 열린 '제3회 국회미래산업포럼 : 피지컬AI 시대 제조경쟁력 강화를 위한 정책토론회'에서 원격 공장 모델과 인공지능 기반 제조혁신 전략을 제안했다. 장 교수는 대기업들이 이미 해외 공장을 원격 관리하는 시스템을 운영하고 있지만, 중소·중견기업은 각자 시행착오를 겪고 있는 현실을 지적했다. 그는 "산업단지 차원에서 공동으로 활용할 수 있는 원격 공장 인프라를 마련해야 한다"며 "이렇게 해야 해외 진출과 동시에 국내 일자리를 보존할 수 있다"고 설명했다. 그는 또 중소기업의 로봇 도입 과정에서 발생하는 문제를 짚었다. "로봇을 단순히 투입한다고 생산성이 오르는 게 아니다. 사전 분석이 필요하지만 외산 소프트웨어는 연간 2억원에 달하고 전문 인력 확보도 어렵다"는 것이다. 해법으로 제시한 것이 피지컬AI다. 장 교수는 카이스트 연구진이 3~4주 걸려 진행하던 로봇 동선 설계 작업을 피지컬AI로는 3시간 만에 자동화할 수 있다고 강조했다. 장 교수는 "내년부터 중소벤처기업부와 함께 클라우드 기반으로 이 기술을 무료 배포할 계획"이라며 "중소기업 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 밝혔다. 장 교수는 단위 기술을 넘어 산업 전체를 혁신하는 시스템 접근의 중요성을 역설했다. 그는 "에디슨이 위대한 이유는 발명이 아니라 발전·송전·배전 시스템을 구축해 전기 혁명을 만든 데 있다"며 "지금 우리에게 필요한 것도 단위 기술이 아니라 산업을 바꿀 수 있는 제조 OS"라고 말했다. 또한 미국 빅테크 기업들이 이미 제조 OS 시장에 진출한 상황을 언급하며, "대한민국도 연합을 통해 글로벌 기업과 경쟁할 수 있는 구도를 마련해야 한다"고 강조했다. 토론회에 참석한 국회의원들의 발언도 인용됐다. 장 교수는 "이철규 위원장께서 뿌려주기식 지원보다 기술 개발·공급의 중요성을 강조하셨는데 전적으로 동의한다"며 "피지컬AI는 단순 자동화가 아니라 새로운 일자리 창출의 기회"라고 말했다.

2025.09.29 11:02신영빈 기자

"로봇은 협업 파트너…엣지 지능으로 여는 피지컬 AI 시대"

"앞으로의 로봇은 더 이상 단말이 아니라 자율적인 협업 파트너로 봐야 합니다. 그러려면 엣지 지능이 필요합니다." 음병찬 디스펙터 대표는 최근 인터뷰에서 피지컬 인공지능(AI)에 대한 이같은 포부를 밝혔다. 그는 피지컬 AI를 "AI가 인지와 판단에 머무는 것이 아니라, 행동까지 확장되는 기술"이라고 정의했다. 이어 "로봇이 백플립을 하고 발로 차도 균형을 잡는 장면은 멋지지만, 진짜 가치는 예측 불가능하고 복잡한 현실 속에서 꾸준히 작동할 때 나온다"며 "디스펙터는 단발성 쇼케이스가 아니라 대량 운용 가능한 플랫폼을 만들고 있다"고 설명했다. 디스펙터가 지향하는 차별점은 '스케일'이다. "최고의 쇼를 구현하는 F1 머신이 아니라, 다양한 차종이 혼재된 실제 도로에서도 안전하게 돌아가는 자동차 생태계처럼, 여러 로봇과 로봇 파운데이션 모델이 뒤섞인 현실에서도 표준적인 워크플로우를 실행하게 만드는 것이 우리의 목표"라는 게 그의 설명이다. 회사가 내세우는 전략은 '실행 가능한 피지컬 AI 플랫폼'이다. 그는 "센서 융합, 엣지 컴퓨팅, 의사결정, 행동까지 전 과정을 최적화하고 있다"며 "플러그앤플레이 방식으로 다양한 로봇에 곧바로 연결해 쓸 수 있는 엣지 지능을 구현 중"이라고 말했다. 음 대표는 "지금까지의 로봇은 대부분 원격 관제에 의존하는 더미 터미널에 가까웠다"며 "앞으로의 로봇은 자율적 협업 파트너로서 현장에서 사람과 함께 일하는 존재가 될 것"이라고 부연했다. 디스펙터의 초기 상용화 무대는 B2B 현장이다. 조영후 디스펙터 최고기술책임자(CTO)는 "계단이나 단차가 많은 환경에서는 바퀴형 로봇의 한계가 뚜렷하다"며 "다족 보행 로봇이 필요한 이유"라고 설명했다. 따라서 디스펙터는 공장·플랜트 등에서 순찰, 점검, 감시, 현장 관리 같은 반복 업무를 우선 공략하며, 이후 작업자와 자연스럽게 협업하는 '코워커(Co-worker) 로봇' 모델로 확장할 계획이다. 디스펙터는 로봇 제조사와 긴밀히 협력한다. 레인보우로보틱스, 유니트리 유통사인 로아스와 협업 중이다. 과거에는 보스턴다이내믹스 '스팟'과 고스트로보틱스 제품도 다뤘다. 상업 고객 1호로 레인보우로보틱스, 한국지역난방공사 프로젝트를 시작했고, 화학융합시험연구원과도 과제를 진행 중이다. 회사는 외부의 AI 솔루션을 플랫폼에 얹어 빠르게 커스터마이즈할 수 있는 생태계 전략도 병행한다. 음 대표는 디스펙터가 지향하는 모델로 '유아이패스'를 꼽았다. 그는 "소프트웨어 영역에서 RPA를 만든 회사처럼, 우리는 물리 세계의 RPA를 지향한다"면서 "기업 내부 시스템과 연동해 현장의 로봇이 자율적으로 업무를 실행하게 하는 피지컬 RPA 플랫폼을 만들고 싶다"고 밝혔다. 그는 "전통적인 로봇 관제 기업들은 의미 있는 성과를 내고 있지만, 우리의 지향점은 다르다"며 "시장이 아직 작기 때문에 경쟁사라기보다는 생태계 동료로 본다"고 했다. 디스펙터는 올해를 기점으로 향후 3~5년간 매년 2배 성장을 목표로 뒀다. 하지만 음 대표는 "매출 숫자 자체보다, 우리가 지향하는 고객과 유즈케이스를 제대로 만들고 있는지가 더 중요한 지표"라고 강조했다. 그러면서 "정부 과제 등 돈 되는 일은 많지만, 비전에 맞는 플랫폼 역량을 잠식하지 않는 범위에서 균형 있게 접근할 것"이라고 덧붙였다. 음 대표는 한국이 피지컬 AI에서 글로벌 경쟁력을 가질 수 있다고 본다. "제조·하드웨어 기반, 정책 지원이 강점"이라며 "소프트웨어 게임은 미국이 강하고, 중국은 대외 확장 제약이 있다. 지금이 한국형 베스트 프랙티스를 보여줄 타이밍"이라고 말했다. 피지컬 AI의 난제는 데이터다. 조 CTO는 "심투리얼(Sim2Real) 격차는 여전히 크다. 엔비디아 시뮬레이터가 진화하고 있지만, 현실 데이터 결합은 불가피하다"고 전했다. 음 대표는 "강화학습식 브루트포스 데이터 수집에는 한계가 있다"며 "예측 능력을 갖춘 대안적 아키텍처가 해법이 될 수 있다"고 전망했다. 디스펙터는 거대 모델의 진화를 활용하는 한편, 현장 환경에서 로봇이 점점 더 일을 잘하게 만드는 데이터 루프를 설계하는 데 집중한다. 그는 "지금 로봇은 비싸고 위험한 특수 장비로 여겨진다. 하지만 자동차처럼 누구나 일상에서 당연히 쓰는 존재가 돼야 한다"고 강조했다. 이어 "엣지 지능과 워크플로우 플랫폼이 그 기반이 될 것"이라며 "로봇이 사람과 자연스럽게 대화하고 협업하며, 기업은 대규모 연구소 없이도 로봇을 개발·운영하는 시대를 열겠다"고 덧붙였다.

2025.09.27 06:32신영빈 기자

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