[지디넷코리아]
“춤을 추는 등 화려한 동작을 보여주는 로봇이 대거 등장하고 있지만 실제 산업에 적용되거나 양산되는 사례는 찾아보기 어렵습니다. 로봇과 이를 제어하기 위한 소프트웨어(SW)가 연동되지 못하고 있기 때문입니다.“
김민표 두산로보틱스 대표는 18일 강원 춘천 엘리시안 강촌에서 열린 ‘제3회 한국인공지능·소프트웨어산업협회(KOSA) 리더스 포럼’에서 발표했다.
김 대표는 내부 사례를 바탕으로 설명하며 본격적인 로봇 성장을 위해선 하드웨어 제조 기업과 AI 기업 간 긴밀한 협력이 시급한 시기라고 제언했다.
김 대표는 피지컬 AI 시대를 가속화하는 가장 강력한 거시 요인으로 구조적 인구 변화를 꼽았다. 저출산과 고령화가 전 세계 제조업 기지를 동시에 압박하면서 현장 인력 확보가 사실상 불가능한 수준에 이르렀다는 설명이다.
그는 “위험하고 기피되는 3D 산업 특성 탓에 젊은 세대의 제조업 기피가 심화되고 있다”며 “글로벌 제조업은 지금 인력 공급이 수요를 따라가지 못하는 ‘퍼펙트 스톰(Perfect Storm)’에 직면해 있으며, 이 관점에서 로봇 자동화는 더 이상 비용 절감 수단이 아니라 기업 생존을 위한 필수 조건”이라고 역설했다.
다만 최근 많은 기업에서 보여주는 화려한 로봇 시연와 현실 사이에는 여전히 거대한 기술적 공백이 존재한다고 지적했다.
김 대표는 “텍스트 기반 대규머언어모델(LLM)은 인터넷에 존재하는 방대한 데이터를 기반으로 학습하지만 로봇 관절의 움직임이나 미세한 힘을 제어하는 ‘힘 순응 데이터’는 인터넷 어디에도 존재하지 않는다”며 “현장마다 해결해야 할 문제가 다르고 데이터 획득 자체가 거대한 전쟁”이라고 말했다.
시뮬레이션 기반 학습의 한계도 짚었다. 그는 “가상 환경에서 수천만 번 학습한 모델이라 하더라도 마찰력, 조명, 환경 변수 등 미세한 차이로 인해 실제 현장에서는 오차가 발생한다”며 “이른바 심투리얼(Sim-to-Real) 갭은 여전히 피지컬 AI의 핵심 난제”라고 설명했다.
이어 “소프트웨어의 오류가 곧바로 물리적 사고와 자산 손실로 이어지는 로봇 산업 특성상 완벽한 시뮬레이션만으로 현실을 대체하는 것은 불가능하다”고 강조했다.
두산로보틱스는 지난 1년 반 동안 이 문제를 정면 돌파하기 위해 단순 협동로봇 제조사에서 데이터 기반 ‘풀스택 로봇 솔루션 기업’으로 체질을 전환하고 있다.
토스증권 초창기 아키텍트를 영입하는 등 소프트웨어 인재 중심으로 조직을 재편하고 기술 스택을 내재화한 것이 대표적인 변화다.
이를 통해 로봇 운영체제(OS)를 기반으로 한 ‘에이전틱(Agentic) 구조’를 구축했다. 로봇이 외부에서 주어진 좌표를 단순 실행하는 수준을 넘어, 스스로 상황을 인지하고 판단해 작업을 수행하는 방식을 말한다.
김 대표는 엔비디아(NVIDIA) 주최 경진대회에서 세계 1위를 차지한 지능형 팔레타이저 기술을 사례로 들었다. 해당 기술은 시뮬레이션 환경에서 파손된 박스를 스스로 인지하고 처리 방법을 추론하는 기능을 구현한 것이다.
또한 올해 CES에서 ‘최고 혁신상’을 수상한 자율주행 지게차 결합형 샌딩 모듈 역시 이러한 실용적 지능화 전략의 결과물이라고 설명했다.
김 대표는 피지컬 AI 시장이 전 세계적으로 다수의 기술검증(PoC)에 머물러 있고 실제 양산으로 이어지지 못하는 이유로 제조 기업과 SW 기업 간 이원화 구조를 지목하며
김 대표는 “피지컬 AI는 소프트웨어 기업이나 제조사 어느 한쪽의 역량만으로는 결코 완성될 수 없다”며 “현장의 실데이터, AI 모델, 로봇이 작동하는 산업 환경이 유기적으로 연결돼야 한다”고 말했다.
이어 “두산로보틱스의 로봇 OS 플랫폼 위에서 국내 소프트웨어 기업들이 자유롭게 비즈니스를 전개할 수 있도록 데이터와 모델 오너십을 포괄하는 오픈 이노베이션 파트너십을 언제든 환영한다”고 밝히며 발표를 마무리했다.