장병탁 K-휴머노이드 연합 위원장은 “한국이 피지컬AI 분야를 선도할 수 있는 골든타임이 3~5년밖에 남지 않았다”고 강조했다. 특히 국내 제조기업들의 AI전환(AX)에 휴머노이드 로봇이 결정적인 역할을 할 것으로 내다봤다. 국내 제조기업들은 인력난과 생산성 위기에 직면해 있다. 하지만 제조업체의 90% 이상을 차지하는 중소기업들은 ‘초기 설비 투자비용’ 앞에서 망설이고 있다. 자율로봇, 협동로봇, AMR 등을 활용한 스마트팩토리를 구축하려 해도 기존 생산설비를 변경하는 부담이 커 AI 로봇·자동화솔루션 도입을 포기하기 쉽다. 이에 장 위원장은 “예전에는 로봇을 도입하려면 환경을 바꿨는데, 휴머노이드는 기존 설비와 바로 호환돼, 도입비를 크게 낮출 수 있다”고 강조했다. 기존 산업용 로봇은 공정 구조 자체를 재설계해야 했지만, 휴머노이드는 사람의 작업을 그대로 대체하기 때문에 설비 교체 없이 도입할 수 있다는 것이다.
장병탁 K-휴머노이드 연합 위원장은 “한국이 피지컬AI 분야를 선도할 수 있는 골든타임이 3~5년밖에 남지 않았다”고 강조했다. 특히 국내 제조기업들의 AI전환(AX)에 휴머노이드 로봇이 결정적인 역할을 할 것으로 내다봤다. 국내 제조기업들은 인력난과 생산성 위기에 직면해 있다. 하지만 제조업체의 90% 이상을 차지하는 중소기업들은 ‘초기 설비 투자 비용’ 앞에서 망설이고 있다. 자율로봇, 협동로봇, AMR 등을 활용한 스마트팩토리를 구축하려 해도 기존 생산설비를 변경하는 부담이 커 AI 로봇·자동화솔루션 도입을 포기하기 쉽다. 이에 장 위원장은 “예전에는 로봇을 도입하려면 환경을 바꿨는데, 휴머노이드는 기존 설비와 바로 호환돼, 도입비를 크게 낮출 수 있다”고 강조했다. 기존 산업용 로봇은 공정 구조 자체를 재설계해야 했지만, 휴머노이드는 사람의 작업을 그대로 대체하기 때문에 설비 교체 없이 도입할 수 있다는 것이다.
국내 제조업의 90%를 차지하는 중소기업들은 AI 도입에 여전히 소극적이다. 데이터 인프라 부족, 자금 지원 한계, 그리고 무엇보다 ‘ROI를 맞출 수 있을까’라는 우려 때문이다. 장 위원장은 중소기업 대상 AI인프라 지원과 바우처 제도로 초기 부담을 낮춰야 한다고 제안했다. 그가 휴머노이드를 대안으로 제시하는 이유는 명확하다. 과거 스마트팩토리 구축을 위해 도입했던 산업용 로봇은 공장 환경 자체를 로봇에 맞춰 재설계해야 했다. 컨베이어 벨트 위치를 바꾸고 작업대 높이를 조정하고 안전 펜스를 설치하는 등 막대한 초기 투자가 필요했다. 반면 휴머노이드는 사람이 일하던 환경에 그대로 투입할 수 있다.
하지만 장 위원장은 한국이 이 기회를 잡을 수 있는 시간이 많지 않다고 경고했다.
“골든타임은 3년에서 5년입니다. 데이터 확보와 모델 개선, 실제 양산 단계까지 나가려면 5년은 걸립니다. 느리면 경쟁력을 잃을 수 있습니다.”
특히 중국 기업들이 빠른 속도로 휴머노이드 하드웨어 양산에 나서고 있는 상황에서 한국은 지금 당장 움직여야 한다는 것이다. 그는 “아직 생산 단가를 논의하는 단계는 아니지만, 가장 중요한 것은 속도”라며 “정부와 기업이 함께 협력해야 할 때”라고 강조했다.
장 위원장은 피지컬AI를 물리적인 세계에서 움직이는 AI 에이전트라고 설명했다. AI에이전트가 웹상에서 사용자의 지시에 따라 스스로 계획을 세우고 작업을 완료한다면, 피지컬AI는 물리적인 몸체를 가지고 현실 세계에서 작동한다. 그는 피지컬AI야말로 한국이 글로벌 1등을 노릴 수 있는 분야라고 강조했다.
“세계적으로도 아직 태동기입니다. 한국은 IT 인프라, 우수한 인력, 다양한 산업 수요를 모두 갖추고 있어요. 미국은 제조인프라가 무너졌고, 중국은 소프트웨어 수준이 아직 따라오지 못하고 있습니다.” 장 위원장은 한국의 강점을 이렇게 정리했다. “우리는 하드웨어와 소프트웨어 양쪽 모두 경쟁력이 있습니다. 부가가치가 더 높은 걸 우리가 잘할 수 있어요. G3(글로벌 톱3)가 목표가 되기보다, 우리가 1등이 될 수 있는 분야에 집중해야 합니다.” 테스트베드가 풍부한 한국의 환경도 장점으로 꼽았다. “국내 기술이 성숙되면 해외로 수출할 수 있습니다. 다만 지금 추진력 있게 나아가지 않으면 골든타임을 놓칠 수 있습니다.” 더불어 정부 지원 방식에 대해서도 제안했다. “과감한 투자가 필요합니다. 펀드를 만들어 장기적으로 투자를 받을 수 있도록 해야 합니다. 그리고 데이터 확보와 GPU 확보가 가장 중요합니다.”
휴머노이드 개발 과정에서 얻은 기술은 다른 형태의 로봇에도 적용할 수 있다. 장 위원장이 2022년 창업한 투모로로보틱스는 환경, 폼팩터(외형), 업무에 제약받지 않는 로봇 파운데이션 모델을 개발하고 있다. 로봇 분야의 챗GPT라 할 수 있다. 챗GPT가 방대한 양의 데이터를 학습해 텍스트 생성 능력이 높아진 것처럼, 로봇 파운데이션 모델도 방대한 양의 학습 데이터가 필요하다. 이를 위해 데이터 확보가 최우선 과제라고 강조했다.
“학습 데이터가 많이 수집되어야 합니다. 제한된 도메인에서 범용적으로 적용할 수 있는 모델을 만들려면 데이터 축적이 필요합니다.”
하나의 파운데이션 모델로 여러 형태의 로봇을 작동시킬 수 있다면, 제조 현장의 AI 확산 속도는 크게 높아질 것이다. 스마트팩토리에는 휴머노이드뿐 아니라 AMR, 협동로봇, 산업용 로봇 등 다양한 로봇이 필요하지만, 각각에 별도 AI를 개발하면 비용과 시간이 급증한다. 장 위원장은 “AI 관점에서 휴머노이드를 잘 작동하게 만들면 나머지는 따라오는 문제”라며 이를 위해 K-휴머노이드 연합이 수요 기업의 데이터를 기반으로 파운데이션 모델을 개발·실험하고, 산업부 과제를 통해 기업 간 협력을 추진하고 있다고 설명했다.
로봇 파운데이션 모델은 제조업을 넘어 의료, 국방 등 다양한 분야로 확장될 수 있다. 병원 내 다양한 센서 장치에서 수집한 데이터로 환자의 생명 징후를 모니터링하거나, 의사를 보조하는 AI수술로봇을 개발할 수 있다. 장 위원장은 “서울대학교병원에서도 수술보조로봇을 만들어 달라는 요구가 많다”며 “이미 많은 양의 텔레오퍼레이션 데이터가 있어, 향후 수술 보조 휴머노이드를 만들면 고부가가치 산업이 될 수 있다”고 전했다.
마지막으로 그는 정부와 산업계에 당부했다.
“현재는 PoC(개념증명) 단계입니다. 과제 규모가 더 커져야 하고, 성과가 좋은 기업들에게 후속 투자를 해줘야 시장이 창출됩니다. 산업 전반을 같이 키워야 합니다.”
[박수빈 기자 · 사진 류준희 기자]
[본 기사는 매경LUXMEN 제183호 (2025년 12월) 기사입니다]
