[테크콘 2025] 피지컬 AI와 휴머노이드 어메이징 슬롯의 최신 동향과 산업화-한재권 한양대학교 어메이징 슬롯공학과 교수
11일 코엑스에선 ‘지능형 로봇과 인간 공존의 새로운 패러다임’을 주제로 ‘테크콘 2025’가 열렸다. 이 행사는 로봇신문과 엑스포럼이 공동 주최하는 ‘로보테크쇼 2025’의 일환으로 진행됐다. 주요 발표자의 내용을 소개한다.(편집자)
◆피지컬 AI와 휴머노이드 어메이징 슬롯의 최신 동향과 산업화-한재권 한양대학교 어메이징 슬롯공학과 교수
한재권 한양대 교수는 직접 휴머노이드 로봇을 만드는 엔지니어로서 에이로봇(Aei Robot) 최고기술책임자(CTO)를 맡고 있기도 하다. 에이로봇은 현재 범용 이족보행 휴머노이드 로봇인 ‘앨리스 4세대’를 자체 개발해 선보이고 있다.
그는 2020년대가 가기 전에 휴머노이드 로봇이 현장에 투입될 것이라고 전망했다. 그리고 2020년대 후반 기업들의 비즈니스 승부는 우리가 휴머노이드 로봇으로 어떤 일을 할 것인가가 될 것이라고 말했다.
한 교수는 안타깝게도 범용으로 사용할 수 있어 경제성에서 뛰어난 휴머노이드 로봇 산업 분야에서 한국은 피지컬 AI와 하드웨어 양면에서 모두 미국과 중국에 크게 뒤진 것처럼 봤다. 하지만 그는 아직 희망이 있다고 강조했다.
제조업 강국인 우리나라는 산업 현장이 굉장히 다양하고 강하며 지금까지 쌓아온 다른 나라에는 존재하지 않는 데이터가 존재한다는 점이 희망이다. 피지컬 AI 경쟁력의 근본은 산업현장의 행동 데이터(암묵지)다. 이를 휴머노이드 로봇 훈련에 적용할 수 있기에 선진국에 뒤졌다 해도 불과 몇 년 뒤진 지금이 이를 따라잡을 굉장히 중요한 시기라는 것이다.
한 교수는 또한 휴머노이드 로봇은 자동차 산업만큼이나 배터리, AI칩, 액추에이터 같은 핵심 구성요소와 생태계가 필요한데 우리는 이 모든 것을 잘 갖추고 있어 해 볼 만 하다고 말한다.
◆어메이징 슬롯이 절대적으로 필요한 인구절벽과 경제 인구 상황
올해 1월 라스베이거스 가전쇼(CES2025)에서는 피지컬 AI 휴머노이드에 챗GPT 상황이 오고 있다면서 여러 소프트웨어가 소개됐다.
특히 로봇 파운데이션 모델(RFM)이 눈길을 끌었다. 정확히 설명하자면 엔비디아에 한정되고 있지만 혁신이 유저들에게 너무나 편리한 것이다. 로봇 업계 개발자들이 이를 사용하고 이를 통해 로봇 산업을 한 단계 더 업그레이드할 기회가 되고 있기 때문이다. 이는 가상현실(VR) 헤드셋을 끼고 움직이면 사람의 행동데이터 수집에 최적의 솔루션이 되고 있다. 이를 통해 여러 엔비디아 툴에 넣어 보면 워크플로우를 보여준다.
휴머노이드 로봇은 인구절벽으로 인한 산업, 경제, 사회 위기 시작점을 맞은 대한민국에서 그 필요성이 배가 되고 있다. 이런 비관적 상황이 아니라면 그 필요성은 반감될 것이다. 인구자체가 감소하는 것도 문제지만 노동력 생산 가능 인구의 평균연령이 증가(노동인구 노쇠화)하고 있다.
실제로 1970년 한해 우리나라 신생아는 100만명이었지만 2024에는 25만명으로 줄었다. 20년 후 지금 태어난 아이가 성인이 되면 25만명이 100만명을 먹여 살려야 하는 상황이 오게 된다. 그 해결책으로 지속적이고 유용성을 주는 기술인 로봇이 거론된다.
◆어메이징 슬롯 성공의 조건과 휴머노이드 대세론의 배경
지금까지 많은 로봇들이 나왔다. 이 가운데 성공한 로봇들이 있지만 그렇지 못한 로봇들이 대부분이다. 배송로봇, 서빙로봇, 협동로봇, 4족보행 로봇 등 특수목적에 한해 성공했던 로봇들만 가지고 인구 구조 변화에 대응하기엔 충분치 않다.
그 수많던 로봇 프로젝트는 왜 상업화가 되지 못했을까. 우리가 필요한 로봇 적용 필요성은 증가하고 있으나 작업종류가 다양해 경제성 확보가 어렵기 때문이다. 로봇이 필요한 작업 분야에는 다양한 반복 작업, 위험하고 어려운 작업, 비좁은 공간에서의 작업들이 있다. 그런데 이 3D(힘들고 더럽고 지루한 직종) 로봇들과 성공한 비즈니스 로봇들을 비교하면 일치하지 않는다.
◆범용 AI 휴머노이드의 본질은 다양한 작업 수행 통한 경제성 확보
여기서 휴머노이드 로봇 얘기가 나온다. 인간의 다양한 일을 대신할 휴머노이드 로봇의 본질은 ‘인간을 닮았다’는 게 아니라 ‘하나의 로봇으로 다양한 일을 수행하게 하자’는 의지의 표현이자 경제성 확보를 위해 다양한 일을 수행하는 범용 로봇의 필요성이다.
범용 휴머노이드 로봇은 적용 가능성 무한대인 로봇이다. 투자수익률(ROI)은 일주일간 하루종일 일하는(24/7) 데서 나온다. 성공한 로봇을 잘 살펴보면 하루종일 일한다. 하지만 특수목적 로봇 기술을 구현했을 때 하루 24시간, 일년 365일 동안 얼마나 사용되느냐를 봐야 한다. 그게 성패를 가른다. 따라서 특수목적 로봇은 목적이 달성되고 나면 대부분 쉰다. 그래서 실패하는 것이다.
24/7 범용 휴머노이드 로봇이라면 어떨까. 인간을 닮은 휴머노이드 로봇은 인간이 구축해 놓은 문명세계 덕분에 그안에서 작업을 수행할 경우 성공확률이 정말 높다. 그래서 휴머노이드 로봇이 주목받는다. 그 본질은 범용성 다목적이다.
◆그렇다면 범용 휴머노이드 SW를 어떻게 만들까
다음 질문은 그러기 위해서 어떻게 해야 할까다. 다시 말해서 문제는 모든 인간의 작업을 대신 수행할 범용 휴머노이드 어메이징 슬롯용 소프트웨어를 어떻게 만들 것이냐다.
인간이 밤새 프로그래밍해도 인간의 일(직업)의 수인 30만가지 일을 하도록 프로그래밍을 할 수 없다.
지금까지 인간의 지나온 산업혁명의 특징을 보면 범용 기기가 값싼 가격에 공급됐을 때 커다란 변화의 물결이 온다. 전산업이 바뀐다. 산업혁명의 핵심은 범용기기다. T형 포드차(1908), 퍼스널 컴퓨터(PC 1981), 스마트폰(2007)이 그랬다. 성공하기 쉽지 않다. 기획하기도 쉽지 않지만 만약 성공한다면 그 때 세상이 바뀐다.
휴머노이드 로봇이 그 다음에 올 것이다. 이 일이든 저 일이든 이상적으로 우리가 생각하는 새로운 서비스를 수행할 수 있는 그런 로봇이다. 이 로봇으로 무엇을 하느냐에 따라 새로운 비즈니스의 장이 열린다.
이때는 사업을 해야 하고 투자해야 하고 누구보다 빨리 고지를 점령해야 한다. 그래서 2020년 시작된 코로나 팬데믹 시기에 빅테크 기업들이 움직였고 로봇 산업에 투자하기 시작했다. 왜냐하면 생성형 AI가 등장하기 시작했고 테슬라, 피규어AI가 휴머노이드를 만들고 있었고, 아마존은 애질리티를 밀고 있었고 앱트로닉은 구글의 지원을 받아 크고 있었다. 우리는 그저 바라만 보고 있었다. 그게 몇 년 전 일이다. 다시 말해 우리가 크게 늦지 않았다는 얘기일 수도 있다. 늦었다고 생각되는 지금이 가장 빠른 때일 수도 있다.
◆휴머노이드 경쟁력의 핵심인 교육, 그 교육의 핵심은 현장 데이터
휴머노이드 로봇이 인간의 다양한 일을 수행토록 하기 위해서는 어떻게 해야 할까. 로봇이 다양한 일을 수행하기 위해 로봇이 스스로 깨우치면 된다. 이때 로봇에 행동 비전 데이터를 넣어줘야 한다. 사람이 행동하는 것을 따라 학습하게 해보자. 일단 VR헤드셋을 쓰고 움직이면 이를 받아 로봇들이 따라할 수 있게 한다. 그 행동 데이터는 시뮬레이터에서 증폭되거나 아이작심이나 코스모스에서 증폭된다.
엔비디아가 그 파운데이션 모델로 만들어진 것을 처리하고 파인튜닝하는 구조를 제시했다. 수많은 휴머노이드 로봇 기업들이 엔비디아 솔루션을 따라가기 시작했다.
그런데 아직까지는 휴머노이드 어메이징 슬롯이 일상적 작업을 하기엔 약간 버겁다. 다시 말해 내일 모레 투입할 수준은 아니고 가능성이 높은 확률로 성공할 것이라고 말하는 단계다.
당장 내일 모레 안되는 이유는 배터리, AI칩, 액추에이터 등 모든 범용 휴머노이드 로봇이 사용하는 핵심 요소 기술이 아직 미흡하기 때문이다.
배터리는 전기차용과 로봇용인데 배터리 용량을 늘리거나, AI칩 전력소비량을 줄여야 한다. AI칩은 학습용이고 추론용이다. 액추에이터는 대근육과 소근육을 대신한다. 이런 근육을 표현할 효율적인 다양한 각종 액추에이터들이 필요하다. 모두가 사활을 걸고 개발중이다. 따라서 개발 진도가 빠르다.
나는 2020년대에 휴머노이드 로봇이 현장에 투입될 것이라고 본다. 2020년대 후반에 우리가 휴머노이드 로봇으로 어떤 일을 할 것인가는 상상의 영역이다. 어떤 비즈니스를 할 것인가가 승부처가 될 것이라고 본다. 지금부터 이 큰 시장을 준비하는 사람들은 그 큰 시장에 들어갈 수 있을 것이고 그렇지 못한 사람들은 구경만 하게 될 것이다.
◆제조업 강국 한국의 희망은 제조현장 데이터
그럼 우리는 휴머노이드 로봇을 미국이나 중국에서 사다 쓰게 되나? 아니다. 메타, 구글, 아마존이 생성형 AI에서 강한 경쟁력을 보여주는데 그 원천이 무엇이냐 하면 데이터다.
구글이, 페이스북이, 엑스(x)가 갖고 있는 데이터들은 너무 많다. 사람들은 매일같이 경쟁적으로 제공하고 있다.
그런데 우리나라는 제조업 강국으로서 산업 현장이 굉장히 다양하고 강하다. 우리는 제조업 기반의 국가다. 다른 나라에는 존재하지 않는 데이터가 우리나라에 존재하는 것을 볼 수 있다. 우리는 이 데이터를 로봇 훈련에 사용할 수 있다. 피지컬 AI 경쟁력의 근본은 산업현장의 행동 데이터(암묵지)다. 그래서 지금이 굉장히 중요한 시기다.
휴머노이드 로봇은 자동차 산업만큼이나 생태계가 필요하다. 배터리, 액추에이터, 센서 다모으고 다 활발하게 해 나가고 있다. 정부도 연구개발(R&D) 지원으로 뒷받침할 것이다. 각종 펀드까지 함께 한다면 우리가 스스로 희망을 만들 수 있을 것이다.
우리나라는 아직 늦지 않았다. 휴머노이드로 어떤 세상을 만들어 갈지 생각해 보자. 패스트 팔로워 전략을 다시 써야 할 때다.