조간 브리프
11월 12일 오늘의 로보틱스 브리프
정부가 국비 4402억원을 들여 휴머노이드 로봇의 핵심 부품을 국산화하기로 하고, 11일 비상경제장관회의에서 액추에이터와 로봇용 배터리, 차세대 센서를 초혁신경제 선도 프로젝트에 추가했다. 로봇의 팔다리와 손가락을 움직이는 액추에이터에는 2029년까지 1000억원을 투입해 단위 무게당 출력을 35Nm에서 165Nm로 높이고 내구성을 30만회에서 100만회 이상으로 늘린다. 지금 19.7%인 액추에이터 국산화율은 2030년께 80%까지 끌어올린다. 배터리에는 2031년까지 2714억원을 들여 공장 3교대 근무에 맞춰 한 번 충전으로 8시간을 연속 가동하는 제품을 상용화하고, 센서가 스스로 데이터를 판단하는 온센서 AI 개발에는 688억원을 쓴다. 올해 세계에서 출하된 휴머노이드 1만5000대 가운데 86.5%가 중국산이다.
용접 로봇을 만드는 미국 피지컬 AI 기업 Path Robotics가 성장 단계 기업에 투자하는 Georgian 주도로 3억달러 규모의 시리즈E 투자를 유치해 기업가치 24억5000만달러를 인정받았다. 이 회사의 연간 반복 매출은 최근 18개월 사이 17배로 늘었다. 이번 투자에는 NAVER Ventures와 D. E. Shaw Ventures가 새로 참여했고 Tiger Global과 Yamaha Motor Ventures 등 기존 투자사도 추가로 투자했다. 고객사로는 미국 최대 조선사 HII와 Lockheed Martin이 있고, 이 가운데 HII와는 8월 미 해군 군함 건조에 피지컬 AI를 적용하는 6억달러 규모의 성과 연동형 생산 계약을 체결했다. Path Robotics는 이번 투자금을 용접 전후 공정까지 자동화하는 데 필요한 데이터와 연산 자원, 모델 개발에 쓰겠다고 밝혔다. 직원은 1년 새 97% 늘었고 연말까지 400명으로 늘린다.
Google DeepMind가 로봇용 비전·언어·행동(VLA) 모델 Gemini Robotics 2.5를 10일 공개하고 협력 로봇 기업들에 배포하기 시작했다. 집게로 음식을 담거나 선물 상자에 리본을 묶는 등 200개가 넘는 작업으로 평가한 결과, 이전 모델보다 작업 유형에 따라 성공률이 30~100% 높았고 작업 시간은 20~30% 줄었다. Mercedes-Benz의 헝가리 케치케메트 공장과 독일 진델핑겐 공장 생산라인에서 진행한 개념검증에서는 미국 휴머노이드 기업 Apptronik의 Apollo 2가 자동차 부품을 분류하고 포장하는 작업을 96% 성공했다. Google은 로봇에게 위험한 행동을 시키려는 탈옥 공격을 평가하는 공개 벤치마크 ASIMOV-Jailbreak도 내놓았다. 새 모델의 탈옥 저항률은 99.5%로, 이전 모델 Gemini Robotics ER 2의 82%보다 높았다.
미국 보도 배달로봇 기업 Serve Robotics가 개발자와 기업, AI 비서가 코드 몇 줄로 자사 배달로봇을 불러 쓸 수 있도록 공개 API와 시험용 샌드박스를 담은 AV Delivery Developer Portal을 11일 열었다. 앱이나 AI 비서가 픽업과 배송 지점을 요청하면 배차와 경로 설정, 주행, 원격 감독은 Serve가 맡는다. 지금까지 이 로봇은 배달 플랫폼을 거쳐야만 쓸 수 있었다. Serve는 미국과 호주에 로봇 2000대 이상을 배치해 약 300만명이 사는 지역에서 식당 4000곳 넘는 곳의 배달을 맡고 있다. 배달은 운영 지역과 시간, 적재함에 들어가는 물건으로 한정되고 실제 로봇을 쓰려면 Serve의 승인을 받아야 한다. Serve는 지난주 외부 로봇 개발사에 데이터와 원격 제어 인프라를 공급하는 Physical AI Services도 시작했다.
중국 휴머노이드 기업 UniX AI가 5억위안(약 1003억원) 규모의 프리A 투자를 유치했다. 전략적 투자자로 참여한 중국 부동산 그룹 Greenland는 보안과 호텔, 의료 현장에 UniX AI의 로봇을 도입하는 데 협력한다. UniX AI는 매달 로봇을 100대 이상 출하하고 있으며 건물 보안과 호텔, 슈퍼마켓 분야 기업들로부터 100대 넘는 물량을 주문받았다. JD.com의 7FRESH 커피 매장에서는 UniX AI의 로봇이 24시간 쉬지 않고 음료 2156잔을 오류 없이 만들어 기네스 세계 기록에 등재됐다.
독일 생산기술·자동화 연구소 Fraunhofer IPA가 이끄는 컨소시엄이 휴머노이드 로봇과 VLA 모델을 실제 산업 현장의 작업에 시험할 1만3000㎡ 규모의 실증시설 Robo-Hub ProLog의 사전기획 사업자로 선정돼 다음 달부터 9개월 동안 연방정부 지원금 50만유로를 받는다. 사업을 주관하는 독일 연방 연구기술우주부는 공모로 고른 7개 사전기획 사업 가운데 최대 3곳을 최종 선정하며, ProLog가 선정되면 2028~2030년 약 7000만유로 규모의 사업이 진행된다. 실증시설은 바덴뷔르템베르크주 하일브론의 인공지능 혁신단지 IPAI 캠퍼스에 건설 중이며 2028년부터 이용할 수 있다. 로봇의 성능과 한계, 안전성, 경제성을 검증하는 이 사업에는 Bosch와 Siemens, Trumpf, Festo, SAP 등 175곳이 넘는 기업과 기관이 지지 의사를 밝혔다.
10일 교육훈련 비행 중이던 육군 소형 정찰 무인기가 통신이 끊긴 뒤 경기 김포시의 주택가 공원에 추락했다. 인명 피해와 민간 피해는 없었지만 추락 지점에서 100m가량 떨어진 곳에는 유치원이 있었다. 추락한 기체는 대대급 부대가 감시·정찰에 쓰는 국산 무인기 리모아이(Remo-Eye)로, 별도 이륙 장치 없이 손으로 던져 이륙시킨다. 군은 무인기가 통신 범위를 벗어났는지, 기체에 결함이 있었는지 조사하고 있다. 앞서 8월 해군과 국방과학연구소가 처음 실시한 자폭무인기 해상 전투실험에서는 중형 무인기 2대가 발사관 결함으로 바다에 추락했고, 9월 국방 드론 기술전에서는 시연에 나선 민간 무인기 17종 가운데 6종이 추락하거나 제대로 작동하지 않았다. 군은 2일 국방드론본부를 출범시켰으며 2030년까지 저비용 무인기를 2만대 이상 확보할 계획이다.
미국 미시간대 연구진이 관절의 위치와 속도처럼 서로 곱해지는 물리량 사이의 관계를 직접 학습하는 신경망 구성요소 PRISM을 개발해 시뮬레이션 속 휴머노이드가 24초 보행 시험을 넘어지지 않고 마친 비율을 51%에서 92.5%로 높였다. 비교 대상은 로봇 학습에 흔히 쓰이는 다층 퍼셉트론(MLP)으로, 파라미터를 43%가량 늘린 MLP도 이 비율이 52.3%에 그쳤다. 실제 로봇팔 SO-101로 테이프 롤을 집는 실험에서는 기존 방식과 똑같은 시연 데이터로 학습했는데도 PRISM이 50번 시도에서 94%를 성공해 기존 방식의 68%보다 높았다. PRISM은 입력을 처리하는 앞단만 바꾸기 때문에 기존 로봇 학습 시스템의 센서와 제어기는 그대로 두고 적용할 수 있다. 연구 결과는 미국 텍사스주 오스틴에서 열린 로봇 학습 콘퍼런스 CoRL 2026에서 발표됐다.
미국 MIT 컴퓨터과학·인공지능연구소(CSAIL)와 카네기멜런대 연구진이 대형 AI 모델을 실행하지 않고도 로봇이 밀리초 단위로 다음 동작을 결정할 수 있게 하는 Workspace Models를 개발했다. 대형 시각언어모델이 사전에 작은 모듈을 학습시켜 과거 카메라 영상에서 필요한 정보만 압축해 저장하게 하고, 작은 정책 모델이 이 정보를 바탕으로 동작을 선택하는 방식이다. 가상 환경과 실제 로봇팔 실험에서 블록을 집어 정리하는 작업의 성공률은 약 92%로, AI 에이전트가 영상 기록을 검색해 필요한 장면을 찾게 한 방식보다 25%포인트가량 높았다. 연구를 이끈 MIT 박사과정생 니티시 다쇼라(Nitish Dashora)는 "최첨단 모델로 로봇을 움직이는 사람이 늘고 있지만 실행에 오랜 시간이 걸린다"고 말했다.
선박해양플랜트연구소(KRISO)가 2013년 개발한 해저보행로봇 크랩스터 CR200이 올해 국가중요과학기술자료로 등록됐다. 크랩스터는 조류가 세고 물이 탁한 서해 같은 얕은 바다를 탐사하기 위해 만든 로봇으로, 추진기 대신 다리 6개로 해저면을 걸으며 조류에 맞서 자세를 유지한다. 최대 수심 200m에서 작업할 수 있으며 제작 당시 수중보행로봇으로는 세계 최대 규모였다. 2015년 충남 태안 마도 해역에서 진행한 수중문화재 탐사시험에서는 해저에 미리 묻어 둔 문화재 모조품을 찾아내 인양했다. 국가중요과학기술자료는 과학기술정보통신부와 국립중앙과학관이 역사적·교육적 가치가 큰 과학기술자료를 골라 보존하는 제도다.
이 글이 어땠나요?
눌러 주시면 다음 글을 쓸 때 소중한 참고가 됩니다.