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지능형 로보틱스 최신 기술 동향 보고서

망고노트 2025. 10. 30. 08:30

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지능형 로보틱스 최신 기술 동향 보고서

1. 생성형 AI 기반 로봇 작업 지능 기술 동향

오늘날 생성형 AI (Generative AI)의 발전으로 로봇에게 시각-언어-행동 모델(Vision-Language-Action, VLA) 기반의 지능을 부여하는 새로운 접근이 각광받고 있습니다[1][2]. 기존의 로봇은 주로 정형화된 프로그램에 따라 작동하여 새로운 상황에 유연하게 대응하기 어려웠습니다. 반면 대규모 비전-언어 모델(Vision-Language Model, VLM)과 대규모 언어 모델(LLM)을 로봇에 접목하면, 로봇이 사람이 쓰는 자연어 명령을 이해하고 시각적 맥락을 함께 고려하여 복잡한 작업을 계획 및 실행할 수 있게 됩니다[3][4]. 이러한 생성형 AI 로봇 지능 기술은 제조, 물류, 서비스 등 다양한 산업 분야에서 보다 범용적이고 적응력 높은 로봇을 구현할 잠재력을 보여주고 있습니다[2][5].

1.1 기술 개발 현황: VLM/VLA를 활용한 로봇 지능

최근 몇 년간 로봇 지능을 향상시키기 위해 LLM과 VLM을 결합하는 다양한 연구와 시도가 이루어졌습니다. 대표적인 예로 구글이 발표한 PaLM-SayCan 프레임워크는 대규모 언어 모델을 로봇의 고수준 플래너로 사용하고, 별도의 가치 함수로 해당 행동의 실행 가능성을 평가하는 모듈을 결합한 것입니다[6]. 이를 통해 로봇은 “부엌에서 탄산수를 가져와줘”와 같은 추상적인 자연어 지시를 이해하고, 언어 모델의 상식 지식을 활용해 다음에 취할 행동 시퀀스를 제안하며, 로봇 모듈이 그중 실행 가능한 행동을 선택하는 방식으로 동작합니다[6]. 이러한 접근은 언어 모델이 사람처럼 맥락을 고려한 추론을 수행하고 로봇의 저-level 제어와 연계될 수 있음을 처음 보여주었습니다.

비전과 언어를 통합한 거대 모델도 등장했습니다. 2023년 구글은 PaLM-E 모델을 공개하였는데, 이 모델은 5,40억 개의 파라미터를 가진 거대 언어모델에 로봇의 카메라 영상 및 센서 데이터를 직접 입력하여, 장면을 “이해”하고 단계별로 작업 계획까지 언어로 생성해내는 멀티모달 LLM입니다[3]. 예를 들어 사람이 “나에게 칩 한 봉지를 가져다줘”라고 하면, PaLM-E는 로봇의 카메라 영상을 통해 주변을 보고 칩 봉지를 인식한 뒤 그것을 집어 가져오는 일련의 행동 계획을 텍스트로 출력할 수 있습니다[7]. PaLM-E는 이렇게 시각과 언어 정보를 동시에 처리하여 로봇 작업에 활용함으로써, 일반적인 비전-언어 문제(예: 이미지 묘사)에서도 당시 최고 수준의 성능을 보일 만큼 일반 지능을 갖춘 점이 주목되었습니다[7][8].

또 다른 진전으로, 구글 딥마인드는 2023년 Robotics Transformer 2 (RT-2)라는 모델을 발표했습니다[9]. RT-2는 웹에서 수집한 대규모 이미지-텍스트 데이터와 실제 로봇 시연 데이터를 함께 학습하여, 시각적으로 인지한 객체에 대해 로봇이 취할 동작 명령을 직접 출력하는 VLA 기반 행동 모델입니다[9]. 웹상의 방대한 지식으로부터 학습했기 때문에, RT-2는 훈련 때 보지 못한 새로운 물체나 지시도 이해하고 적절한 행동을 결정할 수 있습니다. 예를 들어 로봇 카메라에 잡힌 물체에 쓰인 재활용 마크를 보고 “이 물체는 재활용해야 한다”는 상식을 적용해 쓰레기를 분류하는 식의 응용이 가능해졌습니다[2]. 이는 과거에는 일일이 프로그램하지 않으면 불가능했던 유연한 인지와 행동 일반화를 한 모델이 해내었다는 점에서 큰 진전으로 평가됩니다.

생성형 AI를 로봇에 적용하려면 단순 모델 개발을 넘어 복합 아키텍처 설계도 필요합니다. 캐나다 스타트업 Sanctuary AI는 Carbon™이라는 로봇 지능 통합 플랫폼을 개발했는데, 여기에는 심볼릭 추론, 강화학습, 대규모 언어모델 등의 모듈이 모두 포함되어 있습니다[10]. Carbon은 사람의 자연어 명령을 받아 이를 논리적 작업 단계로 변환하고, 로봇의 시각 센서 정보와 사전 학습된 지식을 활용해 각 단계를 실행하는 종합적인 제어를 수행합니다[11]. 예를 들어 작업 관리자가 “작업대 위 공구들을 정리해줘”라고 지시하면, 언어모델이 이를 이해해 필요한 동작들을 계획하고 (어떤 공구를 집어 어디에 둘지 등), 로봇은 센서로 환경을 파악하면서 그 계획을 순차적으로 실행하게 됩니다[11]. 이처럼 복합지능 아키텍처는 고성능 인지 모델과 로우-레벨 제어 사이를 이어주는 역할을 하여, 생성형 AI의 실용적 활용을 앞당기고 있습니다.

1.2 산업 분야별 적용 사례

생성형 AI를 접목한 로봇 지능은 아직 연구단계가 많지만, 제조, 물류, 서비스 등 산업 현장에서도 점차 파일럿 적용 사례들이 나타나고 있습니다. 각 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 주요 사례를 중심으로 살펴보겠습니다.

제조 분야 적용 사례

제조업에서는 생산 라인의 유연성 향상과 자동화 수준 증대를 위해 지능형 로봇 도입이 진행되고 있습니다. 예를 들어, 전기차 업체 Tesla는 2021년 휴머노이드 로봇 Optimus 프로젝트를 발표한 후 빠르게 프로토타입을 개발해왔습니다. 2023년 공개된 2세대 Optimus 시연영상에서는 로봇이 걷고 물체를 조작하며, 심지어 달걀을 깨서 프라이팬에 넣는 섬세한 동작까지 선보였습니다[12]. 이 데모의 여러 동작에는 아직 원격 조작과 스크립트가 부분적으로 사용되었지만, Tesla는 자율 동작을 위한 AI 비전 및 제어 기술을 적극 활용하고 있음을 밝혔습니다[13]. 실제로 Optimus는 Tesla 전기차의 오토파일럿(자율주행) 기술에서 발전된 컴퓨터비전 및 신경망 기술을 로봇의 “눈과 두뇌”로 사용하고 있어, 실시간 시각인식 능력이 뛰어난 것이 강점입니다[14]. Tesla는 2024년 말까지 Optimus의 개발을 고도화한 뒤 2025년에 자체 공장에 1,000대 규모로 배치하여 자재 운반 등의 작업을 맡길 계획이라고 발표했는데[15], 이는 제조 현장에 AI 로봇 노동력을 투입하려는 첫 대규모 시도 중 하나입니다.

다른 제조 기업들도 발빠르게 움직이고 있습니다. 독일의 Mercedes-Benz는 미국 로봇 기업 Apptronik의 휴머노이드 Apollo를 자사 베를린 공장에 투입하여 조립 및 물류 공정 보조 실험을 진행하고 있습니다[16]. 아래 사진은 메르세데스 공장에서 인간 작업자와 Apollo 로봇이 함께 일하는 모습을 보여줍니다.

메르세데스-벤츠 조립 라인에서 인간 작업자와 협업 중인 휴머노이드 로봇 Apollo (출처: Mercedes-Benz)

이렇듯 인간형 로봇과 인간 작업자가 한 팀으로 일하면, 사람의 지시를 로봇이 이해하고 도구 건네주기, 부품 운반하기 등을 수행하며 생산성을 높일 수 있습니다. 또 다른 사례로 일본 BMW 공장에는 미국 스타트업 Figure사의 Figure 02 휴머노이드가 파일럿 투입되어 자재 핸들링 등을 테스트하고 있으며[17][18], Hyundai도 2021년 Boston Dynamics 인수를 통해 향후 수만 대의 휴머노이드 로봇을 제조 및 물류에 활용하겠다는 비전을 밝히는 등[19], 자동차 업계를 중심으로 AI 휴머노이드 로봇을 생산현장에 도입하려는 움직임이 본격화되고 있습니다.

물류 분야 적용 사례

물류 창고와 배송 분야는 반복적이고 무거운 작업이 많아 예전부터 로봇 도입이 활발했지만, 주로 바퀴 달린 이동로봇(AGV)이나 고정된 팔로봇이 쓰였습니다. 이제는 두 발 또는 네 발로 걷는 로봇이 등장하며 물류 자동화의 지형을 바꾸고 있습니다. 특히, Agility Robotics사의 이족보행 로봇 Digit은 2023년 세계 최초로 상용 물류 현장에 휴머노이드 로봇을 투입한 사례로 기록되었습니다[20]. 2024년 미국 물류회사 GXO의 창고에 Digit이 정식 근무를 시작하여, 사람 대신 플라스틱 상자(tote)를 들어 올려 이동시키는 작업을 수행했습니다[21][20]. Digit은 사람과 동일한 공간에서 움직이며 여러 지게차나 컨베이어 사이를 다닐 수 있도록 설계되었고, 반복적이고 힘든 업무(예: 선반에서 상자 내려 컨베이어에 올리기)를 자동화하여 인력난을 해소하는 역할을 합니다[22]. Agility Robotics는 이러한 휴머노이드 로봇을 서비스로 제공하는 장기 계약을 체결하며, 해당 로봇이 실제 물류 운영의 일부로 자리잡게 된 점을 강조했습니다[23]. 이 사례는 로봇의 실용성이 입증되는 중요한 이정표로 평가받고 있으며, 향후 다른 물류센터에도 범용 작업자 로봇이 확산될 것임을 시사합니다[24][25].

미국 Figure AI의 Figure 02 휴머노이드 역시 초기부터 물류 창고 업무를 겨냥하여 개발되었습니다. 이 로봇은 OpenAI와 협업해 맞춤형 GPT 언어모델을 두뇌로 탑재함으로써, 인간의 언어 지시를 이해하고 작업을 수행하는 것을 목표로 했습니다[26]. 이후 Figure는 독자적인 Helix라는 비전-언어-액션 통합 AI 모델을 구축하여 자사 로봇에 적용하기로 전략을 전환하였는데, 이는 구글의 RT-2와 개념상 유사한 범용 지능 로봇 모델입니다[27]. Figure 02는 2024년부터 미국 BMW 물류창고에서 알파 테스트에 들어갔으며, 팔레트 적재, 창고 선반 재고 보충 등 다양한 작업을 시도할 예정입니다[17]. 캐나다 Sanctuary AI의 Phoenix 휴머노이드도 물류창고와 소매점 재고관리 등 반복 업무를 초기 타겟으로 삼고 있으며[28], 실제 소매 매장에서 상품 진열 작업 등을 파일럿 테스트한 바 있습니다. Sanctuary에 따르면 북미 지역에서 2026년경 수천 대의 휴머노이드 로봇이 조용히 창고와 공장에서 인간과 함께 일하게 될 가능성이 높다고 전망하고 있습니다[28]. 이처럼 물류 분야에서는 지능형 보행 로봇을 통해 사람과 동일한 작업환경에서 움직이며 기존 자동화로 어려웠던 작업들을 대체하려는 시도가 현실화되고 있습니다.

서비스 분야 적용 사례

서비스 분야에서는 사람과 직접 상호작용하는 로봇에 생성형 AI가 활용되어, 보다 자연스러운 사용자 경험을 제공하기 시작했습니다. 대표적으로 음성 비서 기술에 GPT와 같은 대화형 AI가 접목되면서, 가정용 서비스 로봇이나 안내 로봇의 활용도가 높아지고 있습니다. 예를 들어 아마존이 개발한 가정용 이동로봇 Astro는 기존에 Alexa를 통한 간단한 명령 수행만 가능했지만, 2023년 Alexa AI가 GPT 기반으로 업그레이드되면서 “Astro, 부엌에 가서 내가 가스 불 끄는 걸 깜빡했는지 확인하고 사진 찍어줘” 같은 복잡한 요청도 이해하고 수행할 수 있는 잠재력이 생겼습니다[29]. 곧 Astro가 집안 순찰뿐 아니라 사용자와 대화하며 가정 업무를 돕는 수준으로 발전할 것으로 기대됩니다.

공공장소의 서비스 로봇들도 마찬가지로 진화하고 있습니다. 호텔, 쇼핑몰, 병원 등에서 쓰이는 안내 로봇이나 고객 응대 로봇에 GPT 기반의 대화엔진이 탑재되면, 방문자의 질문에 훨씬 유연하고 상세하게 답변할 수 있습니다[30]. 예컨대 로봇 컨시어지에 “근처에 글루텐 프리 파스타 파는 곳 있어?”라고 물으면, 단순히 한두 문장으로 준비된 답을 하는 대신 주변 식당 목록과 추천 메뉴까지 대화하듯이 안내할 수 있습니다[30]. 이러한 자연언어 이해 능력은 기존 키오스크형 로봇에서는 어려웠던 맥락 있는 답변과 잡담까지 가능케 하여, 고객 만족도를 높이고 사람 직원의 업무 부담을 줄여줍니다. 스웨덴 Furhat Robotics의 사회적 로봇은 환자에게 증상을 물어보는 의료 접수 역할에 시범 투입되었는데, LLM이 환자의 서술을 의학적으로 해석하여 중요한 정보를 추출하고 더 자연스럽게 다음 질문을 이어가는 실험도 이루어졌습니다[30]. 이처럼 서비스 분야의 로봇은 생성형 AI 덕분에 더 인간다운 소통 능력을 갖추게 되었고, 정서적 교감이나 교육 목적의 로봇 (예: 아이들과 대화하며 학습을 돕는 Embodied사의 Moxie 등)에도 GPT 계열 모델이 활용되어 높은 몰입감과 상호작용성을 보여주고 있습니다[31].

서비스 로봇에 생성형 AI를 적용하는 것은 아직 초기 단계지만, 언어모델의 지속적 발전으로 대화 품질과 상황 이해 능력이 향상되면, 사람들은 로봇을 진정한 비서 혹은 동료처럼 여기며 편하게 사용할 수 있을 것으로 보입니다. 궁극적으로 “바닥에 커피를 흘렸으니 치우고 행주를 빨아놓아줘”와 같은 일상적인 부탁을 알아듣고 실행하는 가정용 로봇 비서도 머지않아 등장할 것으로 전망됩니다[5].

2. 휴머노이드 및 보행 로봇의 설계·제어 기술 동향

휴머노이드 로봇(humanoid robot)과 다족보행 로봇(legged robot)은 인간과 유사한 이동 및 작업 능력을 지닌 로봇으로, 최근 하드웨어 설계, 센서 융합, 보행 제어 알고리즘 측면에서 많은 발전을 이루고 있습니다. 휴머노이드/보행 로봇은 바퀴형 로봇에 비해 구조와 제어가 복잡하지만, 인간 작업 환경에 바로 투입할 수 있고 계단이나 험지 등 비정형 지형을 이동할 수 있다는 장점 때문에 산업계의 관심이 높습니다[22]. 이 장에서는 이러한 로봇들의 핵심 기술 요소 발전 동향과 실제 산업 적용 사례를 정리합니다.

2.1 하드웨어 설계의 발전

현대 휴머노이드 및 보행 로봇의 하드웨어 설계에는 경량화, 고출력 구동기, 고밀도 전원 등 여러 첨단 기술이 접목되고 있습니다. 예를 들어, Boston Dynamics의 Atlas 휴머노이드는 이전 세대의 유압식이 아닌 완전 전기식 구동으로 설계되어, 더 조용하고 제어가 정밀한 동시에 높은 출력을 낼 수 있게 되었습니다[32]. Atlas는 맞춤형 배터리와 고급 액추에이터를 사용하여 강력한 힘을 발휘하면서도 균형을 유지하도록 되어 있는데, 이러한 고출력 경량 설계 덕분에 난이도 높은 역동적 동작 (예: 도약, 공중제비 등)도 구현합니다[33]. 또한 Atlas의 구조 부품에는 티타늄 및 알루미늄 합금을 3D 프린팅하여 사용함으로써, 강도 대비 무게비를 최적화했습니다[34]. 이처럼 새로운 소재와 제조 기법을 활용한 경량 고강도 구조는 보행 로봇의 에너지 효율과 기동성을 크게 향상시킵니다.

휴머노이드 로봇의 구동 장치(모터) 수도 많아, 일반적으로 두 팔과 두 다리, 목과 허리 등 합하면 20~40개의 모터가 한 로봇에 들어갑니다[35]. 각 모터는 정교한 관절 움직임을 만들어내므로 서보모터, 브러시리스 DC모터, 스텝모터 등 다양한 종류가 사용되고, 인간 근육과 유사한 움직임 특성을 내도록 배치됩니다[35]. 이러한 수십 개의 모터와 센서, 배터리, 제어회로를 컴팩트한 인간형 구조에 모두 넣는 것은 시스템 통합 면에서 매우 어려운 도전으로, 열 관리, 간섭 최소화 등의 공학적인 문제 해결이 필요합니다[36]. 최근에는 NXP 등 반도체 업체와의 협업으로 모터 드라이버, 센서 인터페이스, 통신 등을 하나로 묶은 모듈식 제어 보드를 개발하여, 부피를 줄이고 신뢰성을 높이는 방향으로 진화하고 있습니다[36].

휴머노이드/보행 로봇 설계에서 신뢰성과 유지보수도 중요한 이슈입니다. 로봇이 하루 24시간 공장이나 창고에서 일하려면 부품의 내구성이 높아야 하므로, 원격 모니터링과 예지정비 기술이 함께 도입되고 있습니다[35]. 예컨대 수십 개 모터 중 하나에 발열 등 이상 징후가 보이면 미리 교체하거나 수리함으로써, 현장에서의 갑작스런 고장을 방지하는 식입니다. 끝으로 코스트 다운 측면에서, 아직 휴머노이드 로봇 한 대의 가격은 수만 달러 수준으로 높지만 (예: 4족 보행로봇 Spot은 약 $75,000에 판매됨[37]), Tesla 등은 향후 대량생산을 통해 2~3만 달러 수준으로 낮추겠다는 목표를 제시하고 있습니다[38]. 실제 생산 규모가 커지면 부품 단가가 하락하고 제조 자동화로 비용이 절감되어, 2030년대에는 자동차와 비슷한 가격에 휴머노이드를 구매하는 것도 가능할 전망입니다[39][40].

2.2 센서 융합 및 인지 기술

센서 융합(sensor fusion)은 보행 로봇의 균형 유지와 환경 인지에 필수적인 기술입니다. 인간이 눈, 귀, 평형감각 등을 종합하여 움직이듯, 로봇도 여러 센서 정보를 결합해 자기 상태와 주변 환경을 추정합니다. 현대 휴머노이드에는 먼저 스테레오 카메라나 LiDAR 같은 3차원 비전 센서가 탑재되어 물체 인식과 공간 지각을 수행합니다[41][42]. 예를 들어 앞에 계단이 있다면 카메라 깊이 정보를 통해 계단 높이와 폭을 파악하고 발을 어디에 디딜지 결정합니다. 다음으로 관성측정장치(IMU) – 가속도계와 자이로 – 가 기울기, 회전, 충격 등을 실시간 측정하여 로봇이 넘어지지 않도록 자세 제어에 활용됩니다[43][44]. 이와 함께 다리 관절에는 토크/포스 센서와 발바닥 압력 센서가 있어 지면 접촉력을 감지하고, 팔에는 촉각 센서가 달려 물건을 쥘 때의 압력을 제어합니다[45][46]. 일부 로봇은 마이크(robo-ear)로 소리도 듣는데, 이는 작업 환경에서 알람음이나 음성 명령을 인식하는 데 쓰입니다[47].

여러 종류의 센서 데이터는 각각 한계와 오차가 있으므로, 이질 센서 데이터를 실시간 융합하여 로봇의 자기 위치(self-localization)와 자세(pose)를 정확히 추정하는 알고리즘이 중요합니다. 예를 들어 Boston Dynamics는 카메라, LiDAR, IMU, 다리 관절 정보를 모두 활용해 Atlas의 상태를 추정하는 이질 센서 융합 시스템을 개발하였는데, 이를 통해 실시간 위치 추정의 정확도와 안정성을 높였습니다[48]. 또 테슬라 Optimus의 경우 차량용 자율주행에서 축적한 멀티카메라 비전 인식과 초음파 센서 기술을 로봇에 이식하여, 인간 작업 공간을 고해상도로 파악하고 물체를 식별하도록 하였습니다[14].

센서 융합의 또 다른 면은, 이러한 다양한 센서를 통해 얻은 정보를 AI 기반 인지 모듈이 해석하도록 하는 것입니다. 즉 로봇이 카메라로 보는 장면을 VLM이 이해하고, 촉각 센서 데이터를 토대로 물체의 미끄러짐을 학습하는 등 센서 데이터 → 유의미한 피쳐로 바꾸는 지능화가 진행 중입니다. 최근 연구에서는 인간이 도구를 사용하는 모습을 카메라로 촬영한 비디오 데이터를 로봇이 학습하여, 유사한 작업 행동을 모방하도록 하기도 합니다. 예컨대 사람이 공구함에서 드라이버를 찾아 나사를 조이는 영상을 보고, 로봇이 같은 센서 입력(카메라 영상, 관절각도 변화)을 받았을 때 스스로 그 행동 시퀀스를 유추해내도록 하는 식입니다[49][50]. 이러한 학습 기반 센서 데이터 해석은 향후 로봇이 새로운 작업을 배울 때 프로그래밍 없이도 센서피드백을 통해 적응하게 만드는 핵심 기술이 될 것입니다.

2.3 보행 제어 알고리즘의 발전

보행 제어는 휴머노이드 및 다족 로봇 기술의 핵심으로, 최근 전통적인 모델기반 제어와 학습기반 제어가 병행 발전하고 있습니다[51]. 전통적으로는 이족 보행의 동역학을 단순화한 도립진자 모델(LIPM)이나 카트-테이블 모델 등을 이용해, 로봇의 무게중심과 발목 힘을 계산함으로써 넘어지지 않게 하는 안정적 보행 알고리즘이 발전해왔습니다[52][53]. 예를 들어 제로 모멘트 포인트(ZMP) 제어는 로봇이 걷는 동안 무게중심이 두 발 지지 영역 안에 있도록 모터 토크를 조절하여 항상 넘어지지 않는 걸음새를 만들고[54][55], 모델 예측 제어(MPC) 기법은 몇 초 앞의 로봇 움직임을 예측 계산해 최적의 관절 제어 입력을 찾아냄으로써 발걸음의 균형과 경로를 동시에 달성합니다[56]. 이러한 동역학 기반 제어는 Honda의 ASIMO(2000년대 초기) 같은 로봇에서 정교하게 구현되어, 평지에서 뛰거나 계단을 오르는 안정적인 보행을 실현했습니다[57]. 현재도 많은 산업용 보행 로봇에 PID 제어 + ZMP 기반 보행 패턴 생성기가 내장되어 있어 규칙적인 걸음걸이를 유지합니다[52].

한편, 울퉁불퉁한 지형이나 돌발 상황에서는 학습 기반 제어의 장점이 부각됩니다. 최근 강화학습(RL)을 이용해 시뮬레이션에서 수백 시간씩 보행을 연습시킨 로봇이 인간처럼 균형을 잡으며 달리기에 성공하는 사례가 나왔습니다. 미국 오레곤주립대에서 개발한 Cassie 이족 로봇은 학습기반 제어기를 통해 30분 이상 연속 달리기를 성공하며 세계 기록을 세우기도 했습니다. Boston Dynamics의 Atlas도 이제 강화학습과 딥러닝 모델을 제어에 도입하여, 인간이 일일이 프로그래밍하지 않은 새로운 역동적 동작을 학습하고 실행합니다[58]. 실제 Atlas는 2023년 공개 영상에서 공사현장을 배경으로 물체를 집어 다른 사람에게 던져 건네주고, 남은 짐을 들고 뛰어서 발판에 오르는 시연을 했는데, 이는 사전에 코드로 짠 것이 아니라 AI 정책(policy)이 스스로 생성한 동작 시퀀스였습니다. Atlas 개발팀은 이러한 “Large Behavior Model”이라는 언어 조건 정책을 도입하여, Atlas가 이미지+프리오프셉션+언어 프롬프트를 입력 받아 30Hz로 전체 관절에 명령을 내리는 end-to-end 모델을 연구 중이라고 밝혔습니다[49][59]. 이 정책은 Atlas에게 장시간의 복잡한 조작 임무를 수행하도록 하는데, 예컨대 언어 프롬프트로 “바닥의 공구를 들어 선반에 올려놔”라고 주면, Atlas가 두 손과 다리 움직임을 모두 활용해 몸을 낮추고 균형을 잡으면서 공구를 집어 옮기는 식입니다[50]. 그 과정에서 다리의 위치 선정, 무게중심 이동, 충돌 회피 등을 모두 한꺼번에 고려해야 하므로 매우 난도가 높은데, 언어로 조건부 생성되는 정책이 이러한 조작+보행 복합 과제를 해결해 나가고 있습니다[50]. 학습기반 기법 외에도, 모방 학습으로 인간 시연 동작을 따라하게 하거나, 중앙 패턴 생성기(CPG)를 응용해 생체의 걸음 리듬을 모방하는 등 다양한 접근이 연구되고 있습니다[51].

요약하면 현대 보행 로봇 제어는 전통적 제어 이론의 정밀함과 AI 학습의 적응력을 모두 활용하는 방향으로 가고 있습니다[51]. 이는 로봇이 공장같이 규칙적인 환경에서는 효율적으로 움직이면서도, 예기치 않은 충격이나 미끄러운 바닥 등에서는 본능적으로 균형을 잡는 탄력적 거동을 하도록 만드는 데 필수적입니다. 앞으로는 두 접근의 경계가 더욱 희미해져, 제어공학 모델에 기계학습이 통합된 하이브리드 제어 시스템이 표준이 될 것으로 전망됩니다.

2.4 산업 적용 사례 및 주요 로봇 플랫폼

휴머노이드 및 보행 로봇은 아직 개발 단계에 있는 모델이 많지만, 이미 몇몇 플랫폼은 산업계에 투입되어 상용화 초기 단계를 밟고 있습니다. 아래 표는 현재 산업 현장에서 주목받는 대표적인 로봇 플랫폼과 그 특성, 활용 사례를 정리한 것입니다.

로봇 플랫폼 (기업)	로봇 유형 및 주요 사양	산업 적용 사례 및 상용화 현황
Tesla Optimus (Tesla)	인간형 이족 휴머노이드. 완전 전기 구동, 160cm급. Tesla 자율주행 시각 AI 기술 활용[14].	개발 진행 중 (Gen2 프로토타입 공개). 2025년 자사 자동차 공장 1000대 배치 계획[15]; 공장 내 자재 운반 등 반복 작업 투입 목표. 가격 목표 약 $20~30k[38].
Figure 02 (Figure AI)	인간형 이족 휴머노이드. Figure 01 후속 175cm급. Helix VLA 모델 내장 (자연어 지시 이해)[26].	물류창고용 휴머노이드로 개발. 2024년 美 BMW 공장 파일럿 운영 (부품 운반)[17]. 2025년 실제 가정 환경 알파 테스트 예정[60]. 대량 생산 위해 연 12,000대 규모 공장 건설 중[61].
Digit (Agility Robotics)	인간형 이족 (머리 없음) 로봇. 높이 175cm, 팔로 18kg까지 적재 가능. 안정적 보행 및 물체 운반 특화.	세계 최초 상용 휴머노이드 배치: 2024년 GXO 물류창고에 투입되어 박스 상하차 작업 수행[20]. 오리건주에 연간 수백 대 생산 가능한 RoboFab 공장 가동 (2024)[62]. Amazon 등 대형 물류사와 파일럿 진행 중.
Apollo (Apptronik)	인간형 이족 휴머노이드. 모듈식 설계, 전기식 액추에이터 사용. 높이 168cm, 무게 73kg.	제조 분야 협업로봇 지향. 2023년 메르세데스-벤츠 독일 공장에 시범 투입되어 조립 라인 보조 작업 테스트[16]. 2024년 상용 버전 출시 예정.
Phoenix (Sanctuary AI)	인간형 이족 휴머노이드. 키 170cm, 원격 조작 + 자율 AI 혼합 제어. Carbon 지능 플랫폼 적용.	서비스/물류 범용 로봇으로 개발. 2023년 소매점 재고관리 등 현장 시험 진행. 물류창고, 제조, 리테일 분야를 1차 타겟으로 상용화 추진[28]. 2024~25년 중 소규모 배치 예상.
Atlas (Boston Dynamics)	인간형 이족 휴머노이드. 높이 150cm, 무게 89kg. 최첨단 제어 알고리즘과 유압식/전기식 하이브리드 구동.	R&D 플랫폼 (상용 제품 아님). 역동적 보행 및 파쿠르 동작 시연으로 유명. Toyota 등과 협업하여 LBM 기반 언어 조건 행동학습 연구중[49]. 향후 기술을 상용 로봇에 이전 계획.
Spot (Boston Dynamics)	4족 보행로봇. 무게 32kg. 최대 14kg 적재, 90분 작동. 팔 부착 가능 (경량 매니퓰레이터)[39]. 다양한 센서 (360도 카메라, LiDAR 등) 탑재.	산업용 검사 로봇으로 2020년대 초부터 상용 판매. 건설 현장, 석유화학 플랜트, 발전소 등에서 원격 현장순찰, 열화상검사 등에 활용 중. 기준 가격 약 $75,000[63]. 1,000대 이상 판매 (2023년 기준) 추정.

표에서 보듯, Tesla, Figure, Agility, Apptronik, Sanctuary와 같은 신생 기업부터 Boston Dynamics 같은 선구 기업까지 각기 특색있는 휴머노이드/보행 로봇 플랫폼을 내놓고 있습니다. 이들의 상용화 수준은 아직 소규모 파일럿이나 제한된 환경 투입 단계이지만, 자동차 업계 등 대기업과의 파트너십을 통해 빠르게 현실 업무에 적응하고 있습니다[16]. 특히 자동차 제조사들은 자사 공장에 휴머노이드를 투입하는 실험을 활발히 진행 중인데, 이는 로봇을 실제 생산라인에 세워 사람과 함께 일하게 함으로써 생산 효율과 유연성을 검증하려는 노력입니다[16].

또한 4족 보행로봇 Spot과 같이 이미 수년째 판매되며 산업 현장의 신뢰성을 입증한 플랫폼도 있다는 점에서, 보행 로봇의 상용화는 일부 영역에서는 현실이 되었습니다. Spot의 사례는 다리가 여러 개인 로봇이 높은 안정성과 충분한 작업 시간을 확보하면, 사람이 하기 위험하거나 번거로운 현장 점검 업무를 성공적으로 대체할 수 있음을 보여줍니다. 스위스 ANYbotics사의 4족 로봇 ANYmal 역시 하수도나 해양 플랜트 점검 등 특수 분야에서 상용 활용되고 있어, 다족보행 로봇은 험지 이동용 플랫폼으로 자리잡아 가고 있습니다.

향후 5년 내에는 위 표에 언급된 휴머노이드 로봇들이 더욱 발전하여, 창고에서 팔레트 적재, 공장 생산라인 보조, 상점 상품 진열 등 다양한 업무에 투입될 것으로 전망됩니다[28]. 골드만삭스는 2035년까지 휴머노이드 로봇 시장 규모가 380억 달러에 달할 것으로 예상하며[64], 이는 이러한 로봇들의 상용화 단계 진입이 가속화됨을 의미합니다. 기업들은 대량 생산 체계를 갖추고 원가를 낮추는 한편, 로봇의 신뢰성을 높이는 데 주력하고 있습니다[65][19]. 물론 인간 수준의 범용지능과 완전한 자율성을 갖추려면 갈 길이 멀지만, 제한된 산업 영역부터 인간-로봇 협업이 실현되면서 그 성과가 누적될 것으로 보입니다. 결국 지능형 보행 로봇은 가까운 미래에 산업 현장의 일상적인 동료로 자리매김하며, 작업 효율과 안전을 향상시키는 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다[66].

[1] Pure Vision Language Action (VLA) Models: A Comprehensive Survey

https://arxiv.org/html/2509.19012v1

[2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [17] [26] [27] [28] [29] [30] [31] [38] [60] [61] Robotics and AI: An AI Atlas Report | Emerge Haus Blog

https://www.emerge.haus/blog/robotics-ai

[16] [18] [19] [35] [36] [37] [39] [40] [41] [42] [43] [44] [45] [46] [47] [63] [64] [65] [66] Sensor Fusion in Humanoids – How Humanlike Robots Energize Automation

https://www.embedded.com/sensor-fusion-in-humanoids-how-humanlike-robots-energize-automation/

[20] [22] [23] [24] [25] Digit Deployed at GXO in Historic Humanoid RAAS Agreement

https://www.agilityrobotics.com/content/digit-deployed-at-gxo-in-historic-humanoid-raas-agreement

[21] Why Agility Robotics is one of the most innovative companies of 2024

https://www.fastcompany.com/91039186/agility-robotics-most-innovative-companies-2024

[32] [51] [52] [53] [54] [55] [56] [57] Advancements in humanoid robot dynamics and learning-based locomotion control methods

https://www.oaepublish.com/articles/ir.2025.32

[33] [34] [58] Atlas | Boston Dynamics

https://bostondynamics.com/atlas/

[48] Accurate and robust localization for walking robots fusing kinematics ...

https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6015814/

[49] [50] [59] Large Behavior Models and Atlas Find New Footing | Boston Dynamics

https://bostondynamics.com/blog/large-behavior-models-atlas-find-new-footing/

[62] Agility Robotics signs multi-year contract in an industry first

https://robotsandstartups.substack.com/p/agility-robotics-signs-multi-year

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