[아이포럼 2026] 황정훈 센터장 "휴머노이드 양산 시대, 韓 부품 생태계·파운데이션 모델 선점해야"

[아이뉴스24 설재윤 기자] 우리나라가 휴머노이드 로봇 양산 시대에 대비해 수십 년간 축적한 독자적인 제조 공정 데이터를 바탕으로 휴머노이드 파운데이션 모델을 만들고, 부품 양산 생태계를 선점해야 한다는 제언이 나왔다.

황정훈 한국전자기술연구원 지능로보틱스연구센터 센터장은 22일 서울 용산구 서울드래곤시티에서 열린 '아이포럼 2026'에서 이같이 밝혔다.

황 센터장은 피지컬 AI의 등장은 휴머노이드 로봇의 하드웨어 양산 시대가 본격화됐다고 진단했다. 모건스탠리는 2050년 휴머노이드 시장이 현재 자동차 시장의 2배 규모로 성장할 것으로 내다봤다.

실제 테슬라는 올해 초 미국 프리몬트 공장의 모델S·X 생산을 중단하고 옵티머스 제조 라인으로 전환해 연 100만대 생산을 목표로 잡고 있다. 현대자동차그룹은 2028년부터 미국 조지아주 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 공장에 차세대 아틀라스를 2만대 이상 투입하고 연 3만대 이상 양산할 계획이다. 중국 역시 애지봇 등 복수의 기업이 지난해 말 기준 5000대 이상의 양산 실적을 기록했다.

황 센터장이 꼽은 한국의 첫 번째 기회는 핵심 부품 공급망 선점이다. 휴머노이드는 1대당 필요한 액추에이터(구동기) 수가 산업용 로봇보다 5~10배 이상 많다. 테슬라 옵티머스의 대당 하드웨어 원가인 5만~6만달러 중 구동기 비중이 70%에 달한다.

작업 성능을 좌우하는 로봇핸드 역시 핵심 부품이다. 황 센터장은 "사람 손에 준하는 17~23 자유도를 구현하려면 많은 구동기와 고밀도 센서가 집약돼야 하는데, 사물과 끊임없이 접촉해 고장 확률이 높은 만큼 신뢰성 확보가 가장 어렵다"고 설명했다.

이어 "미국과 중국이 로봇 성능을 끌어올리고 있지만 자동차 수준의 안전 인증과 부품 신뢰성 검증까지는 갈길이 남았다"며 "미국은 부품 제조 역량이 떨어져 한국과 일본에 의존하고 있는 만큼 국내 기업들이 글로벌 공급망에서 핵심 역할을 할 수 있다"고 강조했다.

두 번째 기회로는 제조 데이터에 기반한 피지컬 AI와 로봇 파운데이션 모델(RFM) 구축을 제시했다. 텍스트나 이미지만 주고받는 기존 거대언어모델(LLM)과 달리, 피지컬 AI는 외부 환경을 인식해 실제 물리적 행동으로 옮기는 상호작용이 핵심이다.

KETI 역시 숙련공의 금속 연마 작업을 원격제어 방식으로 수집해 모방학습과 강화학습을 결합한 '마이스터 로봇 솔루션'을 개발하는 등 로봇 제어 기술을 고도화하고 있다.

황 센터장은 피지컬 AI의 성능을 좌우할 핵심 요소로 '프라이빗 데이터'를 꼽았다. 그는 오픈소스 같은 퍼블릭 데이터는 이미 AI가 학습을 마쳐 격차를 내기 어렵지만, 기업 내 제조 공정 데이터와 현장 전문가들의 직관적 판단인 암묵지는 아직 데이터화되지 않은 영역"이라며 "수십 년간 제조업을 이어온 한국과 일본 정도만이 이러한 데이터를 보유하고 있다"고 말했다.

그러면서 "탄탄한 부품 제조 생태계에 독자적인 산업 데이터 기반의 RFM 모델 기술이 결합한다면 피지컬 AI 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.