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[IT뉴스][AIF2026] "휴머노이드 양산 단계 진입···하드웨어보단 행동 데이터가 승부처"

온카뱅크관리자

2026-09-17 16:27:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">휴머노이드 R&amp;D 넘어 양산 경쟁 진입···지난해 1만6000대 산업 현장 배치 <br>하드웨어 평준화 속 행동 데이터가 승부처···현장 배치·학습 속도가 경쟁력 <br>손병희 마음AI 연구소장 “공급망·로봇 지능 집중···행동 데이터 표준 선점해야”</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="bWrjOB3GdB">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="37eb2f4542cb3efeac08934efe47c1202b310d3e5e739dae123ef853c6e9e687" data-idxno="239850" data-type="photo" dmcf-pid="KYmAIb0Hnq" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="손병희 손병희 마음AI 연구소장 겸 한국피지컬AI협회 의장은 17일 시사저널e가 주최한 '제12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)'에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917162456638qrrm.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="3NU5zjJ6i6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917162456638qrrm.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            손병희 손병희 마음AI 연구소장 겸 한국피지컬AI협회 의장은 17일 시사저널e가 주최한 '제12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)'에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d443f61213802c61c96b7592058c8512c9419705dadc1c04cb1a6182ad1a42bf" dmcf-pid="9GscCKpXLz" dmcf-ptype="general">[시사저널e=김도영 기자] 휴머노이드 산업의 경쟁축이 로봇 하드웨어에서 현장 행동 데이터로 이동하고 있다는 진단이 나왔다. 로봇을 얼마나 정교하게 개발했는지보다 산업 현장에 얼마나 많이 배치해 경험을 축적하고, 이를 인공지능(AI) 모델 개선에 활용하는지가 시장 주도권을 가를 것이란 분석이다. 한국은 완제품 생산량 경쟁보다 부품 공급망과 로봇 지능, 데이터 표준에서 승부해야 한다는 제언이 제시됐다.</p>
          <p contents-hash="2f179a8efbfb81f85e3f67eb8972153667c55396ab22274b46aba31c0255d0ab" dmcf-pid="2HOkh9UZM7" dmcf-ptype="general">손병희 마음AI 연구소장 겸 한국피지컬AI협회 의장은 17일 시사저널e 주최로 서울 용산구 그랜드하얏트 서울에서 열린 '제12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)'에서 '휴머노이드의 10년, AI와 가상융합이 만드는 새로운 현실'을 주제로 발표하며 "휴머노이드 산업이 연구개발(R&amp;D) 단계를 벗어나 양산 경쟁에 진입했지만 안타깝게도 실제 산업 현장에 배치된 로봇 중 80%가 중국산"이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="5337d16fc2e5cac5f35881dacb60b314fd66c88bf80f4f45d7905b6bee2e0fb1" dmcf-pid="VXIEl2u5du" dmcf-ptype="general">시각·언어·행동을 연결하는 시각언어행동모델(VLA)과 월드모델이 로봇을 단일 작업 장비에서 범용 에이전트로 바꾸고 있다는 게 손 소장의 설명이다. 액추에이터와 정밀 모터 등 핵심 부품이 자동차 공급망을 타고 가격이 낮아지고 있을 뿐만 아니라 생산가능인구 감소로 숙련된 인력이 사라지며 로봇이 인력을 자연스럽게 대체하게 될 것이라는 전망이다.</p>
          <p contents-hash="3bb94e444695b332aa6f9e8f1e560c9c9404bce711de778cfbe1018954f3295e" dmcf-pid="fZCDSV71nU" dmcf-ptype="general">시장 성장 속도도 가파르다. 손 소장은 휴머노이드 시장이 2035년 140만대, 380억달러 규모로 성장하고 2050년에는 최대 5조달러에 이를 수 있다고 설명했다. 그는 "제조원가가 하락해 휴머노이드 가격이 1만달러 수준에 도달하면 완전자율화 이전에도 부분자율과 원격조종을 결합한 서비스가 먼저 확산할 것"이라며 "4~5년 후엔 바로 옆에 휴머노이드가 있게 될 것"이라고 말했다. </p>
          <p contents-hash="ffbe87f721e15989aecd34a3bd2b61a98d4e825720dffa36b6fa45b0767df750" dmcf-pid="40yIGQ9Udp" dmcf-ptype="general">이런 흐름에 따라 마음AI도 VLA 모델부터 엣지 디바이스와 자율로봇, 서비스·관제 솔루션까지 연결하는 수직통합형 피지컬 AI 체계를 구축하고 있다. 실제 로봇 데이터와 엔비디아 아이작 심 기반 합성 데이터를 함께 학습하는 데이터팩토리를 통해 데이터 수집부터 모델 학습, 추론과 로봇 제어까지 하나의 순환 구조로 연결한다는 구상이다.</p>
          <p contents-hash="755826d2768ac5a8dc117b224db0c129bbfc001ff8f74770580cf3033f24d2a7" dmcf-pid="8pWCHx2uL0" dmcf-ptype="general">4족 보행 로봇 '해치'를 활용한 공공 안전과 건설 현장 실증도 추진한다. 천안 온디바이스 AI 실증사업에서는 공원과 하천변 등을 순찰하며 불법 적치물과 침수 위험, 화재 징후 등을 탐지한다. 소규모 건설 현장에서는 안전장비 착용 여부와 바닥 적치물, 균열과 누수 등을 점검하고 매일 달라지는 현장 상황을 행동 데이터로 축적하고 있다. </p>
          <div contents-hash="800ccbaa110dda2b7aebd77492b1f7cc78578c83db80a9e5a3932256a0d6f20f" dmcf-pid="6UYhXMV7R3" dmcf-ptype="general">
           <strong>◇ 로봇 현장 배치가 데이터로···"한국은 데이터팩토리에서 승부해야"</strong>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6d01b2c454830e204b1e395667c508867901d3fa346e097f1389039f4a43fd40" data-idxno="239851" data-type="photo" dmcf-pid="PuGlZRfzLF" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="손병희 손병희 마음AI 연구소장 겸 한국피지컬AI협회 의장은 17일 시사저널e가 주최한 '제12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)'에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917162457905idps.jpg" data-org-width="960" dmcf-mid="BJVz8OcnRb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/17/552777-a6ToU27/20260917162457905idps.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            손병희 손병희 마음AI 연구소장 겸 한국피지컬AI협회 의장은 17일 시사저널e가 주최한 '제12회 인공지능 국제포럼(AIF 2026)'에서 발표하고 있다. / 사진=시사저널e
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d2d534a06311c00347e03b0f7ae1fa1c0c3ac2c27cbd759ed0e8f202cc1a4e83" dmcf-pid="Q7HS5e4qnt" dmcf-ptype="general">하드웨어가 점차 상향 평준화됨에 따라 휴머노이드에 AI 기술을 어떻게 접목할 것인지에서 승부가 갈리고 있다는 게 손 소장의 설명이다. 중국이 공략하고 있는 하드웨어보다는 고품질 행동 데이터를 어떻게 확보할 것인지가 한국의 승부처가 될 것이라는 전망이다. 손 소장은 "한국은 지금 중국의 물량 공세를 따라갈 수 없기 때문에 시뮬레이션 데이터를 어떻게 고품질의 데이터로 만들 것인가를 고민해야 한다"고 말했다. </p>
          <p contents-hash="87ab0d70ac612d082de12c7da574b38d7c962a88fdd38c623825ecd263ae8aa1" dmcf-pid="xzXv1d8Bd1" dmcf-ptype="general">피지컬 AI는 텍스트와 이미지를 처리하는 생성형 AI와 학습 방식부터 다르다. 생성형 AI는 인터넷에 축적된 문서와 이미지 등을 학습할 수 있지만, 로봇이 힘과 접촉, 균형을 이해하는 데 필요한 행동 데이터는 인터넷에 존재하지 않는다. 로봇이 현실이나 시뮬레이션에서 직접 경험을 쌓아야 한다.</p>
          <p contents-hash="749c8a4bb7ae6386ee282f5d2629633a3bcd16ce05842d762c3a8fbab099ca28" dmcf-pid="yEJPLHlwL5" dmcf-ptype="general">손 소장은 "생성형 AI는 인터넷이 학교였지만 로봇의 학교는 현실과 시뮬레이션"이라며 "컵을 잡는 방법과 문을 여는 방법, 사람과 협업하는 방법은 직접 경험을 만들어 학습시켜야 한다"고 설명했다. 지식을 문장으로 설명하는 언어 지능과 실제 물체를 다루는 물리 지능은 별개의 문제라는 것이다.</p>
          <p contents-hash="ff42fd7d69d1d6a9d7cca25deed8e0e8540d3dcc16c76bffd46e98a6f7706986" dmcf-pid="WDiQoXSrnZ" dmcf-ptype="general">손 소장은 로봇을 교육·성장시키는 학습 인프라인 '데이터 팩토리'의 중요성을 강조했다. 데이터 팩토리를 통해 고품질의 데이터 증강 데이터를 빠른 속도로 만들어서 데이터를 만들고 AI 모델을 고도화하는 그 선순환 구조를 구축해야 한다는 것이다. 그러면서 손 소장은 "로봇의 교육 환경은 따로 만드는 것이 아니라 따로 기존의 실제 산업 현장이 교육 환경이 될 것"이라고 말했다. 로봇이 실제 환경에서 축적한 경험을 공통 데이터로 전환하고 여러 기업이 활용할 수 있는 '로봇의 학교'를 구축해야 한다는 주장이다. </p>
          <p contents-hash="8b48c2d5f66e5ef648b90b323d12d0a76bf260d5cbe757ad9abd84b98521a1a7" dmcf-pid="YwnxgZvmdX" dmcf-ptype="general">행동 데이터를 확보하는 방법으로는 시뮬레이션이 제시됐다. 사람이 가상현실(VR) 장비나 햅틱 컨트롤러로 로봇을 조종하는 텔레오퍼레이션은 정확한 데이터를 만들 수 있지만 수집량이 제한된다는 설명이다. 사람의 작업 영상에서 동작을 학습하는 모방학습 역시 확장성이 높은 반면 사람과 로봇의 신체 차이를 해결해야 한다. 이 가운데 시뮬레이션은 물리 조건과 조명, 재질을 바꿔 수많은 합성 궤적을 만들 수 있다. </p>
          <p contents-hash="c24833f5cfdc70dec32d67d172fadb26d17117b2787138d313cc862eb039afcd" dmcf-pid="GrLMa5TsRH" dmcf-ptype="general">아울러 손 소장은 한국이 부품 공급망과 로봇 지능, 학습 인프라에서 경쟁력을 확보해야 한다고 제언했다. 물리 법칙과 인과관계를 학습해 행동 결과를 예측하는 월드모델도 핵심 기술로 꼽았다.</p>
          <p contents-hash="8b4046687c8e4443a00eff1243ae9cba7332129d67a696a217d5a859c5260afa" dmcf-pid="HmoRN1yOMG" dmcf-ptype="general">기업마다 영상과 관절 궤적, 힘 센서 데이터를 서로 다른 형식으로 저장하는 점은 산업 확산의 걸림돌로 지목됐다. 데이터 형식을 통일하는 표준에 더해 시간 동기화와 좌표 정확성 등을 평가하는 품질 기준, 재현성과 개인정보·산업기밀 처리를 검증하는 인증 체계를 마련해야 한다는 설명이다. 손 소장은 "대한민국이 피지컬 AI를 잘 활용하는 나라를 넘어 세계 피지컬 AI 행동 데이터의 규칙을 만드는 나라가 되기를 기대한다"고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 시사저널e 무단전재 및 재배포 금지</p>

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