휴머노이드 경쟁축, 하드웨어서 산업 데이터로

한재권 한양대 로봇공학과 교수 겸 에이로봇 CTO는 휴머노이드 시장이 기술 시연을 넘어 산업 현장에서 생산성과 작업 완성도를 입증하는 단계로 이동했다고 진단했다. 외형이나 단순 동작보다 실제 업무 수행 능력이 선택 기준이 되며, 하드웨어 성능과 함께 작업 데이터를 학습한 피지컬 AI가 경쟁의 승패를 좌우할 핵심 요소로 꼽혔다.

중국은 하드웨어와 공급망, 가격, 제어 기술에서 한국보다 앞서 있고 미국은 자체 거대언어모델을 로봇 파운데이션 모델에 활용하고 있다. 한국은 독자 AI 생태계를 구축하며 양국을 추격하는 상황이다. 한 교수는 제조 현장의 숙련 작업자가 보유한 효율적인 움직임을 영상으로 수집·가공하면 차별화된 학습 자산이 될 수 있다고 봤다. 이를 위해 실증사업 확대와 산업 데이터의 체계적인 수집·표준화가 필요하다는 판단이다.

에이로봇은 이족 보행 로봇 ‘앨리스’와 바퀴형 세미 휴머노이드 ‘앨리스 M’을 개발하고, 조선소를 범용 작업 능력의 실증 무대로 삼았다. 조선소에는 순찰·안전 점검·청소·자재 운반·설비 확인·용접 준비 등 여러 업무가 있고 인력 부족과 위험·반복 작업 부담도 크다. 현재 단순한 순찰과 점검부터 검증하고 있으며, 설비 관리와 용접 전 공정을 거쳐 궁극적으로 용접까지 역할을 넓힐 계획이다.

상용화의 분기점은 2028년으로 제시됐다. 주요 기업의 대량생산 체계 구축으로 제조 단가가 낮아지고 산업 데이터가 임계 수준을 넘으면 도입이 빠르게 확산할 수 있다는 전망이다. 에이로봇은 올해 말 자체 공장 착공, 내년 말 준공과 대량생산을 목표로 가격 경쟁력을 확보할 계획이다. 저전력·고성능 AI 반도체와 소프트웨어, 제조 기술의 결합, 하드웨어와 AI를 함께 이해하는 융합 인재 확보도 산업 생태계의 필수 조건으로 제시됐다.