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[IT뉴스][현장] 사람 닮은 로봇보다 먼저 필요한 것… 피지컬 AI가 겨냥한 현장의 빈틈

온카뱅크관리자

2026-06-02 08:47:28

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="6TkyCW1yyr">
          <div contents-hash="7213f685d1a5e531a539e37553f3267d9a2a226bd6edeb6ec4bee1df19cfe0a3" dmcf-pid="PWDYlGFYvw" dmcf-ptype="general">
           <h5>SAC 2026 ‘물리 세상으로 나온 인공지능’…뉴로메카·트위니·에이로봇이 본 휴머노이드 상용화 조건</h5>
           <h5>범용 휴머노이드냐 도메인 특화 로봇이냐…관건은 외형보다 경제성·데이터·안전성</h5>
           <h5>로봇 파운데이션 모델·VLA·RaaS까지…한국 로봇 산업의 승부처는 현장 데이터와 추론 비용</h5>
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           <p class="link_figure"><img alt="솔트룩스가 개최한 SAC 2026에서 '물리 세상으로 나온 인공지능' 패널 토론에 참여한 (왼쪽부터) 김호정 에이로봇 리더, 박종훈 뉴로메카 대표, 천홍석 트위니 대표. (이미지=AI로 재조합)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084516181zwef.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="Ba0ixnAiTv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084516181zwef.png" width="658"></p>
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            솔트룩스가 개최한 SAC 2026에서 '물리 세상으로 나온 인공지능' 패널 토론에 참여한 (왼쪽부터) 김호정 에이로봇 리더, 박종훈 뉴로메카 대표, 천홍석 트위니 대표. (이미지=AI로 재조합)
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          <p contents-hash="65582762ab32d3d63d678ec363fb55a58a442bcfd98c141c78546ea95d016cd8" dmcf-pid="yebdPJNdSk" dmcf-ptype="general">솔트룩스가 지난달28일 서울 역삼 GS타워 아모리스홀에서 개최한 연례 AI 컨퍼런스 ‘SAC(Saltlux AI Conference) 2026’의 핵심 화두는 AI 에이전트였다. ‘AX 2.0, AI 에이전트 폭증의 시대’를 주제로 열린 이번 행사에서 솔트룩스는 온톨로지 파운드리(Ontology Foundry), 차세대 언어모델 ‘루시아(LUXIA) 4.0’, 도큐먼트 스튜디오(Document Studio), 에이전트 스튜디오(Agent Studio), 온프레미스형 AI 어플라이언스 ‘루시아 온 2.0(LUXIA-ON)’ 등을 공개했다. 기업 내부 문서와 업무 시스템, 산업별 데이터를 AI 에이전트가 이해하고 실행할 수 있는 구조로 연결하겠다는 구상이었다. </p>
          <p contents-hash="ad3175fd5adc4949a39964018dba946839c37ae274d30d686617099e500ae8d4" dmcf-pid="WdKJQijJCc" dmcf-ptype="general">하지만 이날 AI의 확장 방향은 화면 안의 업무 자동화에만 머물지 않았다. 오후 패널 세션에서는 ‘물리 세상으로 나온 인공지능’을 주제로 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 상용화 가능성이 집중적으로 다뤄졌다. 이경일 솔트룩스 대표가 모더레이터를 맡고, 박종훈 뉴로메카 대표, 천홍석 트위니 대표, 김호정 에이로봇 리더가 패널로 참여했다. 토론은 기술 소개보다 실제 로봇 기업들이 현장에서 마주한 비용, 생산성, 안전성, 데이터, 비즈니스 모델의 문제를 따지는 격론으로 진행됐다. </p>
          <p contents-hash="8ee93f3b842fcb1c6eae83a4938bc10d248cec32422179b53682328aded2082d" dmcf-pid="YJ9ixnAiyA" dmcf-ptype="general">세 기업의 로봇 산업 내 포지션은 서로 달랐다. 뉴로메카는 협동로봇 ‘인디(Indy)’를 비롯해 산업용 로봇, 자율이동로봇, 휴머노이드 플랫폼, 로봇 부품과 자동화 솔루션을 보유한 로봇 자동화 기업이다. 트위니는 물류센터 오더피킹과 공장 내 물류 이송을 겨냥한 자율주행 로봇, AMR·AGV와 관제 시스템을 제공하는 기술을 보유하고 있다. 에이로봇은 ‘A Robot for All’을 비전으로 내세우며 휴머노이드 플랫폼을 개발하는 기업으로, 리니어 액추에이터 기반 휴머노이드 ‘앨리스4(ALICE 4)’와 웰컴 로봇 ‘에이미’, 반려 로봇 ‘에디’ 등을 선보여 왔다. </p>
          <p contents-hash="4998b2786786a752a2b8131805996e4cc1f397b3381acddca65f7864e1a66c63" dmcf-pid="Gi2nMLcnlj" dmcf-ptype="general">이경일 대표는 최근 로봇 기업에 쏠린 시장의 관심과 휴머노이드 시연 영상이 만든 기대감을 언급하며 패널들에게 직구와 같은 질문을 던졌다. ‘피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 열풍은 거품인가’ ‘실제 돈이 되는 시장인가’ ‘제조업과 노동 구조를 바꿀 수 있는 변화인가’… 세 패널의 답은 하나로 모이지 않았다. 다만 시장을 먼저 여는 조건이 사람과 닮은 외형이 아니라, 사람이 하기 힘들거나 기존 자동화가 풀지 못했던 현장의 문제를 더 안전하고 싸게 해결할 수 있느냐에 달려 있다는 점에서는 의견이 일치했다. </p>
          <div contents-hash="3fe5905812720cf9154e8512b10a2b40bb53b694c100fa8a23a22240b32a5020" dmcf-pid="HnVLRokLSN" dmcf-ptype="general">
           <strong>“피지컬AI는 로보틱스의 대체가 아니라 확장”…자동화 강국 한국이 다시 자율화를 말하는 이유</strong>
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="00ae2dbb5975d22759fd487be8e383bea2b91110457d7c17c45d4c6ce175191a" dmcf-pid="X6UP2QiPCa" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="솔트룩스가 지난달28일 서울 역삼 GS타워 아모리스홀에서 개최한 연례 AI 컨퍼런스 ‘SAC(Saltlux AI Conference) 2026’에서 AI의 확장 방향은 화면 안의 업무 자동화에만 머물지 않았다. 특히 오후 패널 세션에서는 ‘물리 세상으로 나온 인공지능’을 주제로 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 상용화 가능성이 집중적으로 다뤄졌다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084517718edbj.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="b7eSsvXSlS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084517718edbj.jpg" width="658"></p>
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            솔트룩스가 지난달28일 서울 역삼 GS타워 아모리스홀에서 개최한 연례 AI 컨퍼런스 ‘SAC(Saltlux AI Conference) 2026’에서 AI의 확장 방향은 화면 안의 업무 자동화에만 머물지 않았다. 특히 오후 패널 세션에서는 ‘물리 세상으로 나온 인공지능’을 주제로 피지컬 AI와 휴머노이드 로봇의 상용화 가능성이 집중적으로 다뤄졌다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="8cb93cbd633584449ad02ade305f0079f8573b768e76ef9e038a295655594515" dmcf-pid="ZPuQVxnQSg" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="2d7a5852369db1411db3a05b8d5f7d806930f2e28ae7a5ad81adf70141514932" dmcf-pid="5Q7xfMLxTo" dmcf-ptype="general">토론의 출발점은 각 기업이 만드는 로봇의 정체성이었다. 박종훈 대표는 뉴로메카의 로봇을 ‘도메인 노하우가 구현된, 자동화를 쉽고 안전하게 실현하기 위한 로봇’으로 설명했다. 천홍석 대표는 트위니를 하드웨어 형태와 관계없이 로봇을 자율주행·자율보행·자율비행하게 만드는 소프트웨어 기업으로 규정했다. 김호정 리더는 에이로봇을 사람을 위해 만들어진 인프라 안으로 들어가 에이전트 역할을 수행하는 휴머노이드 로봇 기업으로 소개했다. </p>
          <p contents-hash="35190d408480eee0aca93881db21cf66e998d196ad6e67a85b187578e8feb1d2" dmcf-pid="1xzM4RoMWL" dmcf-ptype="general">박종훈 대표는 첫 쟁점인 피지컬 AI의 의미를 기존 로보틱스를 대체하는 새 이름이 아니라 자동화의 범위를 넓히는 개념으로 정리했다. 박 대표의 발언은 피지컬 AI를 과장된 유행어로 소비하기보다, 기존 로봇 기술이 닿지 못한 영역을 설명하는 기준으로 삼아야 한다는 취지였다. </p>
          <div contents-hash="94d10ec2e3f43fdd0e122ba75016cc89991e7e7bbae35869e1d2b7bfcb9e2246" dmcf-pid="tMqR8egRln" dmcf-ptype="general">
           “로보틱스는 기본적으로 센싱하고, 계산하고, 구동하는 피드백 구조로 움직입니다. 기존 로보틱스가 잘하는 부분도 있지만, 사람처럼 상황을 인지하고 계획을 세우는 영역에서는 한계가 있습니다. 작업자의 숙련된 동작을 일반화하는 일도 전통적인 로보틱스만으로는 접근하기 어렵습니다. 그래서 피지컬 AI는 로보틱스가 못하던 부분을 메워주면서 기술을 완성해 가는 흐름이라고 봅니다. 출발은 마케팅 용어처럼 보일 수 있고 거품도 있을 수 있지만, 로봇 기업 입장에서는 결국 나아갈 수밖에 없는 방향입니다.” 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f558349e9d69e1dd1485f8b874f66b97a6228ed3e334f0332cd7b72f51a79df7" dmcf-pid="FRBe6daeTi" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이경일 솔트룩스 대표는 이날 패널 토론의 모더레이터를 맡아 세 패널들에게 휴머노이드 로봇의 미래를 비롯해 자동화와 자율화의 논의 등 다양한 이슈와 관련된 질문을 던졌다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084519214iepl.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="K4QdPJNdWl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084519214iepl.jpg" width="658"></p>
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            이경일 솔트룩스 대표는 이날 패널 토론의 모더레이터를 맡아 세 패널들에게 휴머노이드 로봇의 미래를 비롯해 자동화와 자율화의 논의 등 다양한 이슈와 관련된 질문을 던졌다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="ec20671ee5bdec8ae3d9115ebdeed4db9f0bc96276aea51538b529efe435892e" dmcf-pid="3ebdPJNdTJ" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="b6c48fac52cc2349e083f82c8a5bb50f58a0caa3ae662d38d77177f098f4559e" dmcf-pid="0dKJQijJWd" dmcf-ptype="general">이경일 대표는 박 대표의 설명을 받아 자동차 공장 같은 대규모 제조 현장에서 로봇이 노동자를 대체할 수 있는지 물었다. 박 대표는 기술 가능성과 비용 구조를 나눠 봐야 한다고 답했다. 가령 2028년 전후 휴머노이드가 적재·하역 작업을 수행하는 시나리오는 가능하더라도, 해당 작업만으로 투자 회수를 장담하기 어렵다는 취지였다. 박 대표는 2030년 이후 자동차 의장 공정에서 실내 의자 장착, 하네스 배선 체결처럼 더 까다로운 작업까지 수행할 수 있어야 본격적인 투자 판단이 가능하다고 봤다. </p>
          <p contents-hash="46f9c1ad0f2c93728ee98c19ee7a52bc77e9b2deecf19a33427ea57d146a0122" dmcf-pid="pzGq0B4qTe" dmcf-ptype="general">천홍석 대표는 제조 현장에서 사람의 일이 로봇으로 대체되는 흐름 자체는 피하기 어렵다고 봤다. 다만 천 대표의 문제의식은 ‘사람을 대신하는 로봇이 반드시 사람처럼 생겨야 하는가’에 맞춰져 있었다. 천 대표는 휴머노이드라는 외형보다 실제 작업 단위의 생산성과 가격 구조를 먼저 따져야 한다고 강조했다. </p>
          <p contents-hash="ffd98e9aa7ff2398674e064615811c9594f877400119a00f75f5a8c2856817c3" dmcf-pid="UqHBpb8BCR" dmcf-ptype="general">“사람보다 생산성이 높고 사람보다 저렴하면 로봇은 쓰이게 됩니다. 그런데 지금의 휴머노이드 형태가 그대로 공장에 들어가 높은 생산성을 낼 것이라고 보기는 어렵습니다. 가격은 높고 배터리 소모도 크며, 특정 작업만 놓고 보면 사람보다 느릴 수 있습니다. 서서 팔과 상체만 움직이면 되는 작업이라면 굳이 다리까지 달린 휴머노이드가 필요하지 않을 수 있습니다. 다리를 없애는 순간 가격과 배터리 문제가 크게 줄어들 수 있고, 산업에서 중요한 것은 사람처럼 보이는지가 아니라 그 일을 사람보다 싸고 효율적으로 할 수 있는지입니다.” </p>
          <div contents-hash="71694c6dde7028d4838acce388bb75db1857d6404e3bd399abdfc2852b4c7fb0" dmcf-pid="uBXbUK6bSM" dmcf-ptype="general">
           천 대표는 트위니의 물류 로봇 가격도 예로 들었다. 모터, 배터리, 센서, 컴퓨터가 들어간 로봇 한 대가 약 4500만원 수준이고, 물류센터 직원을 대체해 한국 인건비 기준으로 비용을 30~40% 줄일 수 있다는 설명이다. 천 대표는 동시에 로봇이 자동차보다 비싼 현재의 가격 구조에 개선 방향을 덧붙였다. 양산 체제가 갖춰져야 가격이 내려가고, 양산을 가능하게 하려면 먼저 실제 시장이 열려야 한다는 판단이다. 
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           <p class="link_figure"><img alt="천홍석 대표는 제조 현장에서 사람의 일이 로봇으로 대체되는 흐름 자체는 피하기 어렵다고 봤다. 다만 천 대표의 문제의식은 ‘사람을 대신하는 로봇이 반드시 사람처럼 생겨야 하는가’에 맞춰져 있었다. 천 대표는 휴머노이드라는 외형보다 실제 작업 단위의 생산성과 가격 구조를 먼저 따져야 한다고 강조했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084520637wzkq.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="9ZxJQijJWh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084520637wzkq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            천홍석 대표는 제조 현장에서 사람의 일이 로봇으로 대체되는 흐름 자체는 피하기 어렵다고 봤다. 다만 천 대표의 문제의식은 ‘사람을 대신하는 로봇이 반드시 사람처럼 생겨야 하는가’에 맞춰져 있었다. 천 대표는 휴머노이드라는 외형보다 실제 작업 단위의 생산성과 가격 구조를 먼저 따져야 한다고 강조했다. (사진=테크42)
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          <div contents-hash="fe2107a90e8944d6de0e7d7cad4c0d6d073f9c81dff0b3892d7012f1793083a6" dmcf-pid="zK5972Q9CQ" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="fc81a8789aedafacf736d22f1c9d10b477351ff29b2868273f92146787149172" dmcf-pid="q912zVx2vP" dmcf-ptype="general">김호정 리더는 에이로봇의 자동차 부품 제조 현장 실증 경험으로 초기 시장을 설명했다. 해당 사례는 이미 자동화가 상당히 진행된 공장에서도 사람이 남아 있는 이유를 보여줬다. 다품종 소량생산 구조에서는 모든 작업을 고정 설비와 산업용 로봇으로 처리하기 어렵고, 단순하지만 반복 피로도가 큰 작업이 사람에게 남는다. </p>
          <p contents-hash="bffddfa7f20d1598ffb6abb1106fe2ba0a75dff1f7e17ab34ee9b946b0234098" dmcf-pid="B2tVqfMVT6" dmcf-ptype="general">“지난해 하반기에 국내 자동차 부품 제조 현장에 휴머노이드 로봇을 투입해 실증을 진행했습니다. 해당 공장은 이미 자동화가 매우 잘돼 있어서 한 공장에 작업자가 30명도 되지 않는 수준이었습니다. 그런데도 여전히 사람이 할 수밖에 없는 작업이 남아 있었습니다. 예를 들면 길이 90cm, 무게 3~4kg 정도의 부품을 들어 대차로 옮기는 작업입니다. 작업 자체는 단순하지만 반복하면 팔과 손목에 부담이 가고, 현장에서는 산재 이야기가 농담처럼 나올 정도였습니다. 이런 무겁고 위험하고 단순한 일은 로봇이 먼저 들어갈 수 있는 영역이고, 그 시점이 아주 먼 미래만은 아니라고 봅니다.” </p>
          <p contents-hash="fb34028a97dff9f8fc77e177182ae697ad8082c43072c2731af92506963806b1" dmcf-pid="bthFH3qFW8" dmcf-ptype="general">이경일 대표는 이 논의를 자동화와 자율화의 차이로 확장했다. 한국은 이미 제조 자동화 수준이 높은 나라지만, 자동화가 잘된 현장일수록 남아 있는 일은 더 비정형적이고 예외 상황이 많은 경우가 적지 않다. 기존 자율이송 로봇이 사람을 만나면 멈춰서 기다리는 수준이었다면, 자율화된 로봇은 상황을 판단해 우회하고 다음 행동을 선택해야 한다. 이에 대해 박 대표는 중소 제조기업의 다품종 소량생산 환경에서 최소한의 자율성이 필요하다고 봤고, 천 대표는 제조 공장과 물류센터에 사람이 남아 있는 이유를 하드웨어 부족보다 소프트웨어 한계에서 찾았다. </p>
          <div contents-hash="93ae6e2f40ab3377c9c17b518aa27dca032dd52dd08db55b03939da0202f2c3c" dmcf-pid="KFl3X0B3C4" dmcf-ptype="general">
           <strong>범용 휴머노이드냐, 도메인특화 로봇이냐…‘사람 닮은 로봇’보다 중요한 시장의 선택</strong>
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          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="927d1c29b406be948351949e99ef2b9bd766ab212a958b4b7b63c9abe0967773" dmcf-pid="93S0Zpb0Tf" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="김호정 리더는 휴머노이드가 필요한 이유를 사람 중심의 기존 인프라에서 찾았다. 공장, 주방, 계단, 문, 작업대, 좁은 통로, 군사 시설, 잠수함 같은 공간은 모두 사람의 신체와 행동을 기준으로 설계돼 있다. 김 리더는 최근 이재명 대통령이 3000톤급 잠수함 신채호함을 방문한 사례를 언급하며, 사람 기준으로 설계된 좁고 복잡한 공간에서는 휴머노이드 형태가 갖는 의미가 커질 수 있다고 설명했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084522082hwlj.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="2comcsvmSC" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084522082hwlj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            김호정 리더는 휴머노이드가 필요한 이유를 사람 중심의 기존 인프라에서 찾았다. 공장, 주방, 계단, 문, 작업대, 좁은 통로, 군사 시설, 잠수함 같은 공간은 모두 사람의 신체와 행동을 기준으로 설계돼 있다. 김 리더는 최근 이재명 대통령이 3000톤급 잠수함 신채호함을 방문한 사례를 언급하며, 사람 기준으로 설계된 좁고 복잡한 공간에서는 휴머노이드 형태가 갖는 의미가 커질 수 있다고 설명했다. (사진=테크42)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="7a84ffcbdaab025cdfc81b74621263acf459dc76fe2b43a93303bc79fd7a8986" dmcf-pid="20vp5UKpvV" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="3d5bbf6406e9edbb4b777b2657715027dbfc0f75266e3573d0bffc34fb0809f5" dmcf-pid="VpTU1u9Uh2" dmcf-ptype="general">두 번째 쟁점은 앞서도 언급된 휴머노이드의 형태였다. ‘로봇이 사람의 일을 대신한다면 반드시 사람처럼 생겨야 하는가’ 혹은 ‘특정 작업에 최적화된 도메인 특화 로봇이 더 현실적인가’ 이 질문 앞에서 세 패널의 시각은 가장 선명하게 갈렸다. </p>
          <p contents-hash="7fb46fdfb4f537958d17652911b2766cda36619189e82f17d5f21b515ec4592b" dmcf-pid="fUyut72uy9" dmcf-ptype="general">김호정 리더는 휴머노이드가 필요한 이유를 사람 중심의 기존 인프라에서 찾았다. 공장, 주방, 계단, 문, 작업대, 좁은 통로, 군사 시설, 잠수함 같은 공간은 모두 사람의 신체와 행동을 기준으로 설계돼 있다. 김 리더는 최근 이재명 대통령이 3000톤급 잠수함 신채호함을 방문한 사례를 언급하며, 사람 기준으로 설계된 좁고 복잡한 공간에서는 휴머노이드 형태가 갖는 의미가 커질 수 있다고 설명했다. </p>
          <p contents-hash="dc56317785d559472e61d3e696ad705b82d00436897e7beb83ae90f612c4ec1c" dmcf-pid="4uW7FzV7TK" dmcf-ptype="general">“기존 인프라는 사람과 사람의 행동에 맞춰 만들어져 있습니다. 계단, 문, 작업대, 주방, 잠수함 같은 공간은 모두 사람이 들어가서 일한다는 전제로 설계됐습니다. 이런 공간에 다른 형태의 로봇을 넣으려면 환경 자체를 바꿔야 하는 경우가 많습니다. 반면 휴머노이드는 이미 사람이 쓰도록 만들어진 공간에 들어갈 수 있다는 장점이 있습니다. 병력 감소나 인구 구조 변화까지 생각하면, 사람처럼 기존 공간을 활용할 수 있는 로봇이 필요한 영역은 분명히 있습니다. 그래서 모든 시장이 휴머노이드를 필요로 한다는 뜻은 아니지만, 사람 중심 인프라에서는 휴머노이드가 해결할 수 있는 문제가 있습니다.” </p>
          <div contents-hash="c5baaa14f723889441b40d3b5eaa86d4de221d8e4d866799b76523e8787c7920" dmcf-pid="87Yz3qfzvb" dmcf-ptype="general">
           김 리더는 지능의 차이도 함께 강조했다. 산업용 로봇은 정해진 경로대로 물체를 집어 옮기고, 협동로봇은 토크 제어 등을 통해 안전성을 높인다. 그러나 김 리더가 보는 휴머노이드의 차별점은 단순 이동 경로가 아니라 ‘무엇을 어디로 옮겨야 하는지’ 이해하고 더 자연스럽게 움직이는 능력에 있었다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5996f476ac546dac2101bccfeb8a35b3ff0310cab14b00f80de20a797135a026" dmcf-pid="6dKJQijJWB" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="피지컬 AI 로봇 전략은 도메인 특화형 자동화와 휴머노이드 범용화라는 두 갈래로 진화하고 있다. 왼쪽은 물류·제조 현장의 반복 작업에 최적화된 로봇 팔과 이동형 베이스를, 오른쪽은 계단·문·작업대 등 사람 중심 인프라에 적응하는 휴머노이드 로봇의 가능성을 보여준다. 이날 패널토론에서 천홍석 트위니 대표와 김호정 에이로봇 대표의 의견은 각각의 타당성이 언급되며 격론 양상을 띄기도 했다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084523749bjbt.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="VDgskOTsvI" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084523749bjbt.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            피지컬 AI 로봇 전략은 도메인 특화형 자동화와 휴머노이드 범용화라는 두 갈래로 진화하고 있다. 왼쪽은 물류·제조 현장의 반복 작업에 최적화된 로봇 팔과 이동형 베이스를, 오른쪽은 계단·문·작업대 등 사람 중심 인프라에 적응하는 휴머노이드 로봇의 가능성을 보여준다. 이날 패널토론에서 천홍석 트위니 대표와 김호정 에이로봇 대표의 의견은 각각의 타당성이 언급되며 격론 양상을 띄기도 했다. (이미지=AI로 생성)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="9f5fdaa1025546c6a30594d2e24217a38eca81365ce722000e81df038399a62f" dmcf-pid="PJ9ixnAivq" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="761c341996089a4b5212d84a0ce8c8ac793ab0440451a3cf1f6e16046e219730" dmcf-pid="Qi2nMLcnlz" dmcf-ptype="general">한편 천홍석 대표는 대부분의 산업 현장에서는 범용 휴머노이드보다 작업 특화 로봇이 먼저 생산성을 낼 가능성이 크다고 봤다. 천 대표는 사람이 여러 일을 할 수 있는 제너럴리스트라는 점은 인정하면서도, 특정 업무에서는 바로 그 범용성이 비효율로 바뀐다고 지적했다. 특정 작업만 놓고 보면 세탁기, 물류 이송 장치, 상자 분류 장치처럼 목적이 뚜렷한 기계가 사람 형태의 로봇보다 더 효율적일 수 있다는 판단이다. </p>
          <p contents-hash="2477443b978fdc2e9f93ce1f75f7c0368a88ad35f12aabfc0ceaff469c0985a4" dmcf-pid="xnVLRokLC7" dmcf-ptype="general">“사람은 제너럴리스트이지만 굉장히 비효율적인 동물이기도 합니다. 빨래만 놓고 보면 세탁기가 사람보다 훨씬 생산성이 높습니다. 산업 현장의 많은 일은 하루 종일 특정 작업을 반복하는 구조입니다. 상자를 뒤집는 일, 물건을 집어 옮기는 일, 정해진 위치로 이동시키는 일은 꼭 사람의 전체 신체 구조를 모방해야 해결되는 일이 아닙니다. 휴머노이드가 필요한 시장은 분명히 있지만, 그 시장이 전체 산업에서 얼마나 큰지와 언제 열릴지는 따로 봐야 합니다. 가정처럼 빨래, 설거지, 청소, 수리까지 모두 해야 하는 환경이라면 휴머노이드가 필요할 수 있지만, 산업 현장의 반복 작업은 작업에 맞게 설계된 로봇이 더 현실적일 수 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="c7a7162d56155113bc2d95f2079ff99c827c6d91569bb6f1dda18849a58e352c" dmcf-pid="y5I1Yt71Wu" dmcf-ptype="general">천 대표의 시각은 휴머노이드의 필요성을 부정하는 쪽이 아니었다. 다만 휴머노이드가 필요한 시장과 도메인 특화 로봇이 먼저 경제성을 확보할 시장을 구분해야 한다고 봤다. 이 구분은 로봇의 외형보다 수요의 종류, 작업의 복잡도, 자유도, 데이터 수집 난이도에 가까운 문제다. </p>
          <div contents-hash="8bf75aa4d3f73733fd716a323fd1f06f8280ef8f5c6aa41ec40b5eb827fb7a4b" dmcf-pid="W1CtGFzthU" dmcf-ptype="general">
           박종훈 대표는 두 관점을 시간축으로 정리했다. 장기적으로는 사람이 상상하는 범용 휴머노이드가 등장할 수 있지만, 단기간에 사람이 하던 작업을 그대로 대신해 현장 생산성을 낸다는 접근은 위험하다는 판단이라는 것이다. 그러면서  대표는 기술 시연과 실제 상용화 사이의 간극을 안전 인증, 작업 속도, 투자 회수라는 기준으로 설명했다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d0bf7a53955c5df897f1670dc1203c7e5f4eaed76e24fbef4aae784d48bf46d7" dmcf-pid="YthFH3qFWp" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박종훈 대표는 두 관점을 시간축으로 정리했다. 장기적으로는 사람이 상상하는 범용 휴머노이드가 등장할 수 있지만, 단기간에 사람이 하던 작업을 그대로 대신해 현장 생산성을 낸다는 접근은 위험하다는 판단이라는 것이다. 그러면서  대표는 기술 시연과 실제 상용화 사이의 간극을 안전 인증, 작업 속도, 투자 회수라는 기준으로 설명했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084525227sfii.jpg" data-org-width="1024" dmcf-mid="ftEvOTZvvO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084525227sfii.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박종훈 대표는 두 관점을 시간축으로 정리했다. 장기적으로는 사람이 상상하는 범용 휴머노이드가 등장할 수 있지만, 단기간에 사람이 하던 작업을 그대로 대신해 현장 생산성을 낸다는 접근은 위험하다는 판단이라는 것이다. 그러면서  대표는 기술 시연과 실제 상용화 사이의 간극을 안전 인증, 작업 속도, 투자 회수라는 기준으로 설명했다. (사진=테크42)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="270098de24f15013ea4172d4a9cef9d61dbbe899fd4180b92ce7b0f2dd89ce57" dmcf-pid="GFl3X0B3T0" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="573ce1ca874868c2c5558a1681a5e7ce5de52373c2c57e74b3b9ab53975b91a9" dmcf-pid="HHmXTZpXW3" dmcf-ptype="general">“10년 이후에는 우리가 머릿속에 그리는 휴머노이드가 분명히 가능해질 것이라고 생각합니다. 다만 지금부터 5년 안에 사람이 하는 작업을 그대로 휴머노이드가 해서 생산성을 내겠다는 접근은 로봇을 만드는 입장에서는 위험합니다. 실증과 현실은 다릅니다. 실제 현장에 들어가려면 안전 인증을 받아야 하고, 사람 옆에서 멈추지 않고 안정적으로 일해야 합니다. 작업 속도도 사람을 따라가야 하고, 투자 회수 가능성도 확보돼야 합니다. 그래서 단기 시장에서는 사람이 하던 방식을 그대로 모사하기보다, 생산성이 나오는 프로세스를 새로 설계하는 관점이 필요합니다.” </p>
          <p contents-hash="5bddbdc0095bb9863ac5015b88c0ed11ff3da3ebac4da7df0e382db1f52a6353" dmcf-pid="XXsZy5UZlF" dmcf-ptype="general">이 대표는 이 대목에서 자동화의 다음 단계로 자율화를 다시 언급했다. 기존 자동화가 규칙을 사전에 정의해 반복하는 방식이었다면, 자율화는 예외 상황에서 판단하고 작업을 조정하는 능력이다. 김 리더가 말한 사람 중심 인프라, 천 대표가 강조한 작업 특화 설계, 박 대표가 제시한 시간축은 서로 충돌하기보다 시장을 나누는 기준으로 읽힌다. 사람 중심 공간에는 휴머노이드가 필요할 수 있지만, 산업 현장의 상당수 반복 작업에서는 도메인 특화 로봇이 먼저 경제성을 확보할 가능성이 크다. </p>
          <p contents-hash="4d9b7e555ba7805a53609e022fdf3efde9a1c01684031c11df7bdce45a6d93f6" dmcf-pid="ZZO5W1u5St" dmcf-ptype="general">중소 제조 현장에 대한 논의도 이 맥락과 맞닿아 있었다. 김 리더는 지방의 5인 이하 사업장이 사람을 구하기 어려워지고 있고, 농번기나 제조 현장에서는 외국인 노동자도 더 높은 임금을 주는 곳으로 이동한다고 말했다. 천 대표는 피지컬 AI가 처음부터 복잡한 범용 작업을 해결하려 들면 데이터 수집과 자유도 문제가 급격히 커진다고 봤다. 박 대표는 대기업의 소품종 대량생산 환경과 달리 중소 제조기업의 다품종 소량생산 환경에서는 기존 룰 기반 자동화만으로 모든 상황을 처리하기 어렵다고 정리했다. </p>
          <p contents-hash="6fd0e06032ab66e2faef0f7e26a6e52f47777d955e6a84d30bf89d6d7980bc6f" dmcf-pid="55I1Yt71y1" dmcf-ptype="general"><strong>로봇 파운데이션 모델·VLA·RaaS…한국 로봇산업의 승부처는 데이터와 추론 비용</strong> </p>
          <p contents-hash="7576a293ce84e3e26b982489c77eac973f095fac07f531b89f563bded4bb68a3" dmcf-pid="11CtGFztl5" dmcf-ptype="general">토론 후반부는 로봇 파운데이션 모델(RFM)과 VLA(Vision-Language-Action, 시각 정보를 인식하고 언어 지시를 이해한 뒤 로봇의 행동으로 연결하는 모델)로 이동했다. 최근 2~3년 사이 로봇과 휴머노이드에 대한 관심이 커진 배경에는 하드웨어 발전만이 아니라 로봇에 적용되는 AI 모델의 진화가 있었다. 이경일 대표는 VLA를 ‘챗GPT가 눈을 갖고 로봇 머리에 들어가기 위한 준비’에 비유했다. 비전으로 세상을 보고, 언어나 미션을 이해하고, 결과를 손발의 행동으로 옮기는 모델이라는 설명이다. </p>
          <p contents-hash="73dedd811d241a959778a11b7456e22ecb547e43afbb2f642b0d5aec1db06928" dmcf-pid="tthFH3qFWZ" dmcf-ptype="general">또한 이 대표는 테슬라 자율주행 사례를 들어 엔드 투 엔드 머신러닝의 의미도 설명했다. 과거에는 비전으로 인식한 뒤 사람이 설계한 규칙과 해석 과정을 거쳐 핸들, 브레이크, 가속 조작으로 이어졌다. 엔드 투 엔드 방식에서는 비전 입력과 차량의 행동 사이를 AI가 직접 연결한다. 로봇 역시 비슷한 방향으로 가고 있으며, 앞으로의 로봇은 떨어진 빨래를 다시 집어 올리는 식으로 상황을 추론하고 행동해야 한다는 설명이었다. </p>
          <div contents-hash="b447039c97f07335d3b9600b1e12cc1d04c3d061b48de7fc8428ffe6aabc75e5" dmcf-pid="FFl3X0B3WX" dmcf-ptype="general">
           천홍석 대표는 이 흐름을 로봇 기업에 큰 기회로 봤다. 다만 천 대표가 가장 중요하게 본 것은 모델 자체보다 데이터였다. 자율주행 자동차에서 테슬라가 경쟁력을 확보한 이유가 다양한 환경에서 실제 주행 데이터를 축적했기 때문이라면, 로봇에서도 각 도메인의 작업 데이터를 누가 확보하느냐가 핵심이라는 판단이다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a74c36e99403990680c20bb63fc99f2e3ba7e4862263974fac7ef87d22d4d7a2" dmcf-pid="33S0Zpb0SH" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="(왼쪽부터) 김호정 아이로봇 리더, 천홍석 트위니 대표, 박종훈 뉴로메카 대표. 현대자동차의 로봇 파운드리 가능성과 관련해, 박 대표는 로봇 파운드리가 한 곳에서 모든 것을 해결하기 어렵고, 자동화와 현장 적용까지 내려가면 더 작은 기업과 다양한 부품·ODM·OEM 생태계가 필요하다고 봤다. 천 대표는 반도체 파운드리와 달리 로봇 파운드리는 아직 시장 수요 자체가 충분히 검증되지 않았다는 점에서 순서가 다를 수 있다고 지적했다. 김 리더는 기존 자동차 부품 생태계가 로봇 부품 생태계로 전환될 가능성에 주목했다. (사진=테크42)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084526880txuq.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="4uHBpb8Bys" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084526880txuq.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            (왼쪽부터) 김호정 아이로봇 리더, 천홍석 트위니 대표, 박종훈 뉴로메카 대표. 현대자동차의 로봇 파운드리 가능성과 관련해, 박 대표는 로봇 파운드리가 한 곳에서 모든 것을 해결하기 어렵고, 자동화와 현장 적용까지 내려가면 더 작은 기업과 다양한 부품·ODM·OEM 생태계가 필요하다고 봤다. 천 대표는 반도체 파운드리와 달리 로봇 파운드리는 아직 시장 수요 자체가 충분히 검증되지 않았다는 점에서 순서가 다를 수 있다고 지적했다. 김 리더는 기존 자동차 부품 생태계가 로봇 부품 생태계로 전환될 가능성에 주목했다. (사진=테크42)
           </figcaption>
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          <div contents-hash="74318cd6164734204e9413b9412e6a9cddaef5703766ba3f8412263458713665" dmcf-pid="02tVqfMVyG" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="5de985b4ff4635cecc90052da0c37e12857512ac04fe167b3c103dce82d331c8" dmcf-pid="pVFfB4RfTY" dmcf-ptype="general">“피지컬 AI 시대가 오면 이동이 필요한 기기와 소프트웨어가 필요한 시장은 더 커질 것입니다. 로봇 모델도 중요하지만 결국 데이터 관점에서 봐야 합니다. 테슬라가 엔드 투 엔드 자율주행을 밀고 갈 수 있었던 이유도 전 세계에서 달리는 차량을 통해 다양한 환경의 데이터를 모았기 때문입니다. 로봇은 사람의 동작을 따라 해야 하는 경우가 많고, 도메인마다 필요한 작업 데이터가 다릅니다. 그래서 각 도메인별 데이터를 어떻게 확보하느냐가 경쟁력이 될 것입니다. 한국은 제조, 물류, 조선, 자동차처럼 몸으로 일하는 산업 기반이 남아 있고 인건비도 낮지 않기 때문에 피지컬 AI 로봇의 테스트베드가 될 수 있습니다.” </p>
          <p contents-hash="c3aa5cfd341fe630ff9b1aed2e3d66de3adb4e3f141922d03610c4739ba7c1be" dmcf-pid="Uf34b8e4WW" dmcf-ptype="general">다만 박종훈 대표는 최신 AI 모델의 중요성을 인정하면서도, 순수 엔드 투 엔드 방식만으로 모든 로봇 동작을 처리하는 데에는 신중한 입장을 내비쳤다. 자동차처럼 자유도가 비교적 제한된 시스템과 달리, 휴머노이드는 팔, 관절, 손가락까지 포함해 자유도가 수십 개에 이른다. 박 대표는 VLM이나 VLA 같은 최신 AI 모듈을 가져오되, 로봇 기업이 오래 축적해온 제어 기술과 결합하는 하이브리드 방식이 현재로서는 현실적이라고 봤다. </p>
          <p contents-hash="78ee34195e484f1a33fef4c74d5e91d51898c11cbdb88af4a00a18bc67eec420" dmcf-pid="u408K6d8Cy" dmcf-ptype="general">“챗GPT 모멘트 이후 비전까지 통합된 시스템은 굉장히 빠르게 발전하고 있습니다. 로보틱스 시대에는 생각하기 어려웠던 일들이 지금은 가능해지고 있습니다. 다만 자동차처럼 자유도가 두세 개인 시스템과 팔, 관절, 손가락까지 포함한 휴머노이드는 난도가 다릅니다. 모든 동작을 순수 엔드 투 엔드로 학습해 안정적으로 제어하는 방식은 아직 도전적인 문제입니다. 그래서 새로운 AI 모듈과 오래된 로보틱스 제어 기술을 잘 섞는 접근이 현실적입니다. 더 중요한 것은 RFM 시장이 학습 시장만이 아니라 추론 시장이라는 점입니다. 모델을 가져다 쓰는 것보다, 수 밀리초 단위로 계속 추론을 돌리는 비용을 낮추지 못하면 현장 적용은 어렵습니다.” </p>
          <p contents-hash="10e28bf46f944dec592abdf1438c0cc00d1540e69e552398cbc8b40f037f4949" dmcf-pid="78p69PJ6ST" dmcf-ptype="general">박 대표는 추론 비용 문제를 로봇 산업 생태계의 과제로 확장했다. 피지컬 AI 기반 자동화를 구현하려면 많은 로봇을 만들어낼 수 있는 로봇 파운드리, 자동화를 이해하는 역량, 도메인 기술을 추출하는 데이터 팩토리, 가능하다면 추론 전용 데이터센터까지 결합돼야 한다는 판단이다. 단순히 하드웨어를 생산하는 데서 끝나는 것이 아니라, 현장 데이터 수집, AI 모델 적용, 추론 인프라, 자동화 공정 설계가 하나의 산업 체계로 맞물려야 한다는 의미다. </p>
          <p contents-hash="47cb7c16b4f49732d058bc557fbabc22f92f14445692159257edaf75f16c28c1" dmcf-pid="z6UP2QiPyv" dmcf-ptype="general">한편 김호정 리더는 로봇 파운데이션 모델의 확산을 휴머노이드 플랫폼 기업에는 긍정적 신호로 봤다. 김 리더의 관점에서 모델 경쟁은 로봇 플랫폼 기업이 직접 모든 것을 만들지 않아도 된다는 가능성을 확장시키는 과정이다. 한국 기업이 자체 RFM을 모두 개발해야만 글로벌 경쟁이 가능한 것은 아니며, 필요한 모델을 활용해 더 큰 가치를 만드는 전략도 가능하다는 것이 김 리더의 설명이다. </p>
          <p contents-hash="c710136c5fffa8f5d7e37145118bed8459f7acf339f4578b7c82201682320608" dmcf-pid="qPuQVxnQSS" dmcf-ptype="general">“RFM이 없었다면 휴머노이드가 지금처럼 전 세계적으로 주목받기 어려웠을 것이라고 봅니다. 미국의 피지컬 AI 기업이든 국내 AI 기업이든 좋은 모델을 만들기 위해 경쟁하는 것은 휴머노이드 플랫폼 기업 입장에서는 좋은 일입니다. 어떤 모델이 이기든 실제 로봇 플랫폼을 만드는 기업은 그 모델을 활용해 실사용성을 높일 수 있습니다. 저희 입장에서는 이긴 편이 우리 편이라는 생각입니다. RFM을 반드시 모두 직접 만들어야만 하는 것은 아니라고 봅니다. 스마트폰 제조사가 안드로이드를 활용해 더 큰 가치를 만들었듯, 좋은 모델을 활용해 더 많은 돈을 벌 수 있다면 라이선스 비용은 감당 가능한 문제입니다.” </p>
          <p contents-hash="fdfed3b85bc05d7af85bac5b22fb160eea8bb016ded24787e00870e142f644c7" dmcf-pid="BQ7xfMLxll" dmcf-ptype="general">이경일 대표는 엔비디아 등 글로벌 플랫폼 기업이 자율주행과 로봇, 피지컬 AI 영역에서 공통 모델과 개발 생태계를 제공하는 흐름도 짚었다. 초기에는 효율적일 수 있지만, 장기적으로 특정 플랫폼에 종속될 수 있다는 우려다. AI 모델 생태계가 초기에는 개방 전략을 취하다가 시간이 지나며 라이선스와 수익화 구조로 이동한 사례도 함께 거론됐다. </p>
          <p contents-hash="5c104532796f32f008c05de28b14ec66073c0cb2a935be141284118e86f067d3" dmcf-pid="ba6NijrNlh" dmcf-ptype="general">현대자동차의 로봇 파운드리 가능성도 화두에 올랐다. 박 대표는 로봇 파운드리가 한 곳에서 모든 것을 해결하기 어렵고, 자동화와 현장 적용까지 내려가면 더 작은 기업과 다양한 부품·ODM·OEM 생태계가 필요하다고 봤다. 천 대표는 반도체 파운드리와 달리 로봇 파운드리는 아직 시장 수요 자체가 충분히 검증되지 않았다는 점에서 순서가 다를 수 있다고 지적했다. 김 리더는 기존 자동차 부품 생태계가 로봇 부품 생태계로 전환될 가능성에 주목했다. </p>
          <div contents-hash="ed2ad52d079097af10da6b2c6825664f7de2d76b4d917252cf2c74354752f1a9" dmcf-pid="KNPjnAmjlC" dmcf-ptype="general">
           비즈니스 모델도 변화할 것으로 전망됐다. 이 대표는 로봇을 한 번에 수천만원에서 1억원 이상 주고 구매하는 방식 대신, 로봇을 빌려 쓰고 월 사용료나 작업량에 따라 비용을 지불하는 RaaS(Robot as a Service, 서비스형 로봇)와 LaaS(Labor as a Service, 서비스형 노동) 모델을 언급했다. 천 대표는 실제 금융권과 결합한 리스 사업을 추진하고 있다고 밝혔다. 특정 물류센터에 상주하는 전용 로봇에는 작업량별 과금보다 월 구독료 방식이 더 현실적일 수 있다는 의견도 나왔다. 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6ac3635621a9f2f2ff243a34741e6ad15acb186c24db6bc29976567d19f2610c" dmcf-pid="9jQALcsACI" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="피지컬 AI 기반 자동화 로봇이 실제 산업 현장에서 생산성을 높이는 가운데, 국내 로봇 기업들은 연구개발과 프로토타입 고도화를 통해 고령화·인구 감소 시대의 미래형 로봇 생태계를 준비하고 있다. (이미지=AI로 생성)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084528670tgki.png" data-org-width="1024" dmcf-mid="87VLRokLvm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202606/02/552816-OGTrtXj/20260602084528670tgki.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            피지컬 AI 기반 자동화 로봇이 실제 산업 현장에서 생산성을 높이는 가운데, 국내 로봇 기업들은 연구개발과 프로토타입 고도화를 통해 고령화·인구 감소 시대의 미래형 로봇 생태계를 준비하고 있다. (이미지=AI로 생성)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="7c12beb82c5ac1927f3963b6d77c9d94c7e2d1bfe089758e68375babe8f949a7" dmcf-pid="2AxcokOclO" dmcf-ptype="general">
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          <p contents-hash="f58d142e6bfc792ae34a789acf01877b501616dca9ce80c0af4a06feae299520" dmcf-pid="VcMkgEIkys" dmcf-ptype="general">토론 말미에 김 리더는 대한민국의 인구가 줄고 수명이 늘어나는 구조에서 휴머노이드 로봇의 필요성이 커질 수밖에 없다고 말했다. 천 대표는 국내 로봇 기업들이 시행착오를 겪더라도 기술 패권을 다른 나라에 빼앗기지 않도록 시장의 인내와 응원이 필요하다고 강조했다. 박 대표는 뉴로메카가 ‘오늘 적용할 수 있는 피지컬 AI 기반 자동화’ 사례를 만들어가고 있다고 말했다. </p>
          <p contents-hash="891f4220e046ad6918400bf77faa3e1d3acc9709636794627e4331e8c6ad20f9" dmcf-pid="fkREaDCElm" dmcf-ptype="general">이번 패널 토론이 남긴 메시지는 분명했다. 피지컬 AI의 미래는 휴머노이드 시연 영상만으로 설명되지 않는다. 로봇이 사람처럼 걷는지보다 중요한 것은 실제 산업 현장에서 사람보다 안전하고, 싸고, 안정적으로 일할 수 있는지다. 범용 휴머노이드의 시대는 올 수 있지만, 시장을 먼저 여는 것은 사람이 하기 힘들고 반복적이며 기존 룰 기반 자동화로는 처리하기 어려웠던 현장의 빈틈일 가능성이 크다. </p>
          <p contents-hash="89ea008ba91ecb3b59a866de5ef0497a993d8f4dc61877cafd672f366de8836a" dmcf-pid="4EeDNwhDlr" dmcf-ptype="general">AI가 화면 밖으로 나와 물리 세계에서 행동하기 시작하면 로봇은 더 이상 기계장치만으로 정의되지 않는다. 로봇은 AI 모델, 도메인 데이터, 제조 역량, 추론 인프라, 서비스형 비즈니스 모델이 결합된 산업 플랫폼이 된다. 따라서 피지컬 AI의 첫 전장은 휴머노이드의 외형 경쟁 보다는, 누가 더 빨리 현장의 문제를 데이터로 확보하고, 낮은 비용으로 추론하며, 실제 투자 회수가 가능한 자동화·자율화 모델을 만드느냐에 달렸다고 할 수 있다. </p>
          <p contents-hash="3f52efbcf660671208153e8711a89ae74e58c340426457727249dd8d6afe5862" dmcf-pid="8Ddwjrlwyw" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p>
         </section> 
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