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[IT뉴스]“로봇 작동률 99%도 부족”…삼성 피지컬AI 전략은 ‘오직 신뢰’

온카뱅크관리자

2026-09-30 16:57:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 삼성 RX, 제조현장부터 로봇 실증…향후 가정·서비스로 확장 
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 [디지털데일리 오병훈기자] “공장 운영자에게 로봇이 80% 성공률로 작동한다고 말하면 웃을 겁니다. 99%라고 해도 마찬가지입니다. 실제 생산라인에 투입하려면 99.99% 수준의 성공률이 필요합니다.”
 크리스 하우저 삼성전자 RX사업추진실 로보틱스랩장은 30일 삼성전자 서초사옥에서 열린 ‘삼성 AI 포럼 2026’에서 삼성의 로봇 연구개발(R&amp;D) 방향을 소개하며 이같이 말했다.
 삼성전자가 로봇 사업 확대 과정에서 ‘범용성’보다 ‘신뢰성’을 우선순위에 둔다. 처음부터 모든 일을 수행하는 범용 휴머노이드를 목표로 하기보다는 제한된 업무라도 여러 환경에서 안정적으로 수행할 수 있는 로봇을 먼저 상용화하고, 이를 기반으로 데이터를 축적해 적용 범위를 넓히겠다는 전략이다.
 삼성은 RX 조직을 중심으로 우선 산업용 로봇 활용 사례를 발굴하고 이후 가정·서비스 로봇으로 영역을 확장할 계획이다. 삼성전자 내부에는 100개가 넘는 공장과 제품 생산라인이 있어 초기 로봇 실증과 데이터 확보를 위한 기반도 갖추고 있다는 설명이다.
 특히 모바일·반도체 생산은 자동화율이 높지만 물류와 설비 모니터링, 검사, 품질관리, 포장 등 아직 로봇을 적용할 수 있는 영역이 남아 있다. 가전 제조에서는 자동화되지 않은 공정이 더 많다. 하우저 랩장은 냉장고 등 가전제품 생산에 필요한 작업 가운데 현재 자동화된 비중이 절반에도 미치지 않는다고 설명했다.
 다만 기존 AI처럼 모델 규모를 키우고 데이터를 늘리는 것만으로 로봇 문제를 풀기는 어렵다고 봤다. 로봇은 성공과 실패가 수㎜ 차이에서 갈리고, 모터·센서·운영체제(OS)·그래픽처리장치(GPU) 등 여러 요소가 실시간으로 동시에 작동해야 하기 때문이다. 하나의 구성요소에서 발생한 오류가 전체 시스템 실패로 이어질 수도 있다.
 하우저 랩장은 “로봇은 언어나 비전보다 더 어려운 문제”라며 “로봇이 백플립을 할 수 있다고 해서 물병 뚜껑을 돌려 열 수 있다는 뜻은 아니다”고 말했다.
 실제 산업 현장의 요구 수준도 높다. 로봇이 업무를 수행하는 것만으로는 부족하고 사람과 비슷한 속도와 높은 안정성을 함께 확보해야 한다. 휴머노이드 하드웨어와 개별 작업을 학습시키는 AI 개발비용까지 고려하면 경제성 역시 해결해야 할 과제다.
 삼성 RX가 이에 따라 내세운 원칙이 ‘범용성보다 품질 우선(Quality before Generality)’이다.
 최근 로봇 AI 업계는 하나의 모델이 다양한 작업을 수행하는 범용 로봇 파운데이션 모델에 집중하고 있지만, 실제로는 특정 작업에서는 좋은 성능을 내면서 비슷한 다른 작업에서는 실패하는 경우가 적지 않다는 것이다.
 하우저 랩장은 “환경 범용성이 작업 범용성보다 더 중요하다고 본다”며 “몇 가지 정해진 작업이라도 매우 다양한 환경에서 수행할 수 있다면 로봇을 제품으로 만드는 데 더 가까이 갈 수 있다”고 강조했다.
 이어 “많은 일을 할 수 있는 로봇이라도 환경이 바뀌었을 때 작동하지 않는다면 고객은 신뢰하기 어렵다”며 “먼저 좁은 범위의 일을 신뢰성 있게 수행하는 로봇을 제공하는 것이 필요하다”고 말했다.
 안정적인 로봇을 실제 현장에 배치하면 다음 단계에서는 데이터 확보 속도도 빨라질 수 있다. 현장에서 작동하는 로봇들이 데이터를 생성하고, 다시 AI 모델 학습에 활용하는 ‘데이터 플라이휠’을 구축할 수 있기 때문이다.
 삼성은 이를 위해 사람의 원격조작을 통해 로봇 데이터를 수집하는 ‘데이터 팩토리’도 활용하고 있다. 가전·전자제품 조립부터 주방과 가정환경의 여러 작업까지 사람이 로봇을 조작해 데이터를 만들고 이를 향후 로봇 AI 학습의 기반으로 삼는 방식이다.
 궁극적으로는 로봇 개발자가 고객별 작업을 일일이 다시 학습시키는 구조에서 벗어나는 것이 이들 목표다. 현재 로봇 AI 스타트업은 고객이 원하는 새로운 업무를 로봇에 적용하기 위해 연구개발 인력과 데이터 수집, GPU 학습을 다시 거쳐야 해 수개월이 소요될 수 있다.
 반면 AI 성능이 충분히 높아져 사용자가 직접 수시간 안에 새로운 작업을 가르칠 수 있게 된다면 로봇 보급 속도를 크게 높일 수 있다는 설명이다.
 하우저 랩장은 “미래에는 사용자가 자신의 로봇을 직접 개인화하게 될 것”이라며 “로봇은 사용자가 원하는 작업과 그 환경의 복잡성, 그리고 사용자가 원하는 방식까지 학습하게 될 것”이라고 말했다.
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