올해는 로봇이 기존 기계 이미지를 벗어던진 원년으로 기록될 전망이다. 스스로 사고·학습하는 '피지컬 AI(Physical AI)'가 로봇 글로벌 트렌드를 관통한 해로 평가된다. 이때 피지컬 AI는 AI가 물리적인 환경에서 직접 학습·적응함으로써, 실제 공간에서 자율적으로 문제를 해결하고 인간과 협력하도록 하는 최신 기술 방법론이다.
이를 기반으로 글로벌 빅테크가 범용 휴머노이드 로봇(Humanoid Robot)에 대한 청사진을 줄곧 내놨다. 이들 휴머노이드는 실제 완성차 공장 라인과 물류 거점에서 개념증명(PoC) 과정에 투입됐다. 인간의 노동력을 직접 대체하기 위한 여정을 시작했다.
이 과정에서 거대언어모델(LLM) 기반 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델이 주목받았다. 로봇에게 복잡한 자연어(Natural Language) 명령을 이해하고 즉각적인 판단을 내리는 지능형 두뇌 기술이다. 특히 올해는 고정된 프로그래밍의 한계를 벗어나 엔드투엔드(End-to-end) 학습으로 미지의 환경에 적응하는 로봇들이 대거 등장했다. 이는 로봇 공학이 하드웨어 중심에서 소프트웨어 정의 로봇(SDR)으로 체질을 개선되고 있음을 시사했다.
이러한 글로벌 기술의 격변 속에서 우리나라 역시 로봇 강국의 입지를 공고히 하기 위해 전방위적인 약진을 이어갔습니다. 국내 대기업들이 휴머노이드 양산 체계를 본격화하고, 소형 자율주행 배송 로봇이 도심 곳곳을 파고들고 있다. 우리나라 안방 시장의 기민한 대응과 글로벌 시장의 거시적 담론을 한눈에 비교했다.
<1월 국내> 삼성, 레인보우로보틱스 실질적 인수...‘로봇 총공세’ 서막
삼성전자가 레인보우로보틱스 지분을 추가로 확보해 최대 주주 지위에 오르면서, 국내 로봇 산업의 무게중심이 ‘협력’에서 ‘내재화’로 이동했다. 사측은 지분 확대와 협력 방향을 공식화하며, 로봇을 미래 신사업의 옵션이 아니라 조직 단위 전략으로 끌어올렸다는 신호를 분명히 했다.
여기서 포인트는 지분 구조 자체가 아니라 통합 속도다. 연구개발(R&D)·제품화·생산·영업·서비스 체계를 어떤 방식으로 통합해 시너지를 만들지에 따라 내년 실적과 시장 지형이 갈릴 가능성이 커졌다.
당시에는 ‘대기업이 로봇 영역을 어디까지 소화해야 하냐’의 의구심이 주를 이뤘다. 현재는 ‘삼성이 어떤 형태의 로봇 포트폴리오를 실제 제품·사업으로 전개하나’로 초점이 이동했다. 앞으로 휴머노이드 로봇, 협동 로봇(코봇), 제조 자동화를 단일 파이프라인으로 묶는 과정이 조명받을 전망이다.
<1월 세계> “데모는 끝났다” 테슬라 옵티머스 양산 선언
테슬라는 실적 발표 등 공개 석상에서 자사 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스(Optimus)’의 생산 목표를 구체적으로 언급했다. 당시 본격적으로 불붙었던 휴머노이드 담론을 ‘기술 데모’에서 ‘제조 계획’으로 확장시켰다. 여기서 핵심은 ‘언제 얼마나 만들겠다’의 메시지다.
휴머노이드는 알고리즘만으로 완성되지 않고 부품 수급, 제조 공정, 수율 관리 등이 일정과 원가를 좌우한다. 테슬라의 이 같은 목표 제시는 경쟁사와 공급망에도 압력을 걸며, 휴머노이드가 본격적인 사업화 단계로 이동하고 있음을 보여줬다.
현재 그 목표를 뒷받침할 공급망·제조 역량이 더 큰 변수로 떠올랐다. 앞으로는 목표치가 곧바로 출하로 이어지기보다, 업계는 핵심 부품의 다원화와 제조 안정화가 속도를 결정할 가능성이 크다고 내다보는 중이다.
<2월 국내> R&D를 넘어 실증으로...정부, 로봇 도입 ‘운영비 지원’ 전환
중소벤처기업부가 ‘2025년 스마트 공장 지원 사업’의 방향을 제시했다. 그러면서 제조 현장의 자동화(Automation)와 디지털화(Digitalization)를 동시에 달성하는 ‘통합 패키지’ 형태의 접근법을 강조했다. 로봇 도입이 단발성 장비 구매로 끝나지 않으려면 공정 데이터가 쌓이고 운영 역량이 필수라는 것이다.
기관이 지향하는 스마트 공장 고도화는 로봇 확산의 토대가 되는 구조로 해석됐다. 시장에서는 정책의 메시지는 ‘로봇을 로봇으로 보지 말고 공정의 일부로 설계하라’에 가깝다고 평가했다. 공급기업, 수요기업, 운영 인력을 한데 통합해야 한다는 판단이 반영되면서, 현장 도입 속도와 운영 안정성에 초점이 맞춰졌다.
당시에는 지원사업의 ‘도입 촉진’이 중심이었다면, 지금은 ‘로봇이 실제로 불량·가동률·리드타임을 얼마나 바꿨는가’와 같은 성과지표 설계가 핵심 이슈로 커지고 있다. 향후 축적된 성과 데이터가 예산 구조와 후속 사업이 이어질 가능성이 타진되고 있다.
<2월 세계> "유럽 가려면 설계부터 바꿔라"...AI Act가 재편하는 로봇 개발 관행
유럽연합(EU)의 AI 규제 법안 ‘인공지능법(AI Act)’이 단계적으로 적용되며 AI에 대한 거시적인 규제가 현실이 됐다. 로봇은 산업·의료·공공서비스 등 현장에서 AI와 결합돼 활용되는 사례가 많다. 이에 따라 유럽 시장 진출을 준비하는 업체들은 안전, 데이터 관리, 문서화, 감사 대응 체계 등이 필수가 됐다. 특히 제품 기획 및 설계 단계에서부터 이러한 법적 요건들을 반드시 반영해야 하는 시점에 도달했다.
이 법의 파급력은 유럽에만 머물지 않았다. 글로벌 로봇 제조사들이 유럽을 기준으로 개발 프로세스를 맞추면, 그 기준이 사실상 글로벌 관행이 되기 쉽다는 지적이 나왔다. 이러한 흐름에서 로봇 업계는 ‘기능’만큼 ‘규제 준수(Compliance)’가 경쟁력으로 작동하는 흐름이 강해졌다.
앞으로 고위험 AI 의무 적용이 본격화될수록, 규제 대응을 출시 직전에 덧대는 기업과 설계 단계에서 선반영한 기업 간 속도·비용 격차가 더 벌어질 것으로 보인다.
<3월 국내> 50조 원 ‘첨단전략산업기금’ 신설...“로봇은 설비·스케일업의 대표 주자”
정부가 산업은행 산하에 50조 원 규모 ‘첨단전략산업기금’을 신설하기로 했다. 로봇을 포함한 첨단 산업 투자가 단기 과제형 지원에서 중장기 설비·성장금융 프레임으로 이동했다. 금융위원회는 반도체·이차전지·바이오와 함께 AI·로봇 등 첨단전략산업 전반을 폭넓게 지원하고, 대기업뿐 아니라 중견·중소기업까지 대상으로 확장하겠다는 방향을 제시했다.
로봇 관점에서 이 조치의 핵심은 로봇 산업은 이제 R&D만으로 커지지 않는다는 선언에 가까웠다. 양산 설비, 공급망, 해외 인증·유통, 운영 서비스까지 규모가 커지는 와중에, 기금은 초저리 대출뿐 아니라 지분투자 등 수요 맞춤형 방식을 열어두게 됐다.
이러한 조치는 로봇 생태계의 경쟁이 납품·운영·매출로 빠르게 이동하면서 나타난 결과로 풀이된다. 이러한 성장금융이 실제로 어디에 배분되느냐가 시장의 포인트가 된 모양새다. 시장은 앞으로 기금의 집행 방식이 로봇 산업 지형을 가를 가능성이 크다고 내다보고 있다. 이에 따라 장비·부품 역량 내재화, 생산라인 증설, 해외 채널 확보 등 자본 흐름이 빠른 영역에 정책자금이 얼마나 빠르게 투입되느냐가 내년 로봇 산업의 체감 속도를 좌우할 전망이다.
<3월 세계> 구글, ‘제미나이로보틱스’ 공개...로봇을 AI 전장으로
구글(Google)의 AI 조직 딥마인드(DeepMind)는 로봇 작업 수행을 지원하는 ‘제미나이로보틱스(Gemini Robotics)’와 파생 모델을 공개했다. 로봇 학습의 중심축이 시각·언어·행동을 통합한 ‘비전·언어·행동(Vision-Language-Action)’ 모델로 옮겨가고 있음을 시사한 점이다. 업계는 이에 대해 로봇 소프트웨어(SW) 경쟁이 플랫폼 경쟁으로 번지는 신호로 해석했다.
이때 핵심은 모델 자체보다 현장 적용에서의 병목이다. 데이터 수집, 안전, 실패 복구, 시뮬레이션·실환경 간 격차(Sim2Real Gap) 등이 여전히 크기 때문이다. 이에 따라 빅테크는 이를 플랫폼과 툴체인으로 통합해 생태계를 선점하려는 흐름을 강화하고 있다.
이처럼 로봇용 모델이 본격화되면서 시장 표준을 구축하는 것이 과제가 됐다. 내년을 기점으로 VLA 영역이 산업별 레퍼런스와 안전·검증 프레임까지 포함한 ‘패키지 경쟁’으로 확장될 가능성이 크다.
<4월 국내> “2030년 휴머노이드 강국으로”...‘K-휴머노이드 연합’ 닻 올려
산업통상부 주관 휴머노이드 로봇 협력체 ‘K-휴머노이드 연합’이 출범했다. 휴머노이드를 국가 단위 산업 의제로 끌어올린 계기다. 휴머노이드는 단일 기업이 모든 요소를 감당하기 어렵기 때문에 생태계 구축·융합이 중요하다. 이에 따라 해당 연합은 부품·플랫폼·AI·제조·실증 등 전주기를 포괄하는 국가 단위의 전략으로 주목받았다.
여기서 핵심 포인트는 현실적인 PoC다. 안전·신뢰·유지보수 체계가 갖춰지지 않으면 산업 현장에 도입되기 어려운 점이 이를 뒷받침한다. 당시 연합이 해결해야 할 것으로 데모가 아닌 운영 인프라다로 지목됐다.
연합은 현재 로드맵의 구체성과 테스트베드, 표준, 조달 메커니즘 등 핵심 요소를 구축하는 데 집중하는 모양새다. 앞으로 이러한 인프라 구축이 현실화될 경우, 산업형 휴머노이드의 초기 레퍼런스가 가시화될 것으로 보인다. 전문가들은 반대로 이러한 실행 장치가 부재하거나 구축이 늦처지는 연합은 느슨해질 가능성도 공존한다고 우려한다.
<4월 세계> "AI가 전부 아니야" 테슬라 옵티머스 발목 잡는 'HW 공급망' 경고
로이터(Reuters)는 테슬라의 옵티머스 개발 과정이 중국의 희토류 수출 통제 등 공급망 변수에 영향을 받을 수 있음을 부각했다. 휴머노이드는 AI만 잘하면 된다는 프레임이 다가 아니기 때문이다. 모터·자석·감속기·배터리 등 HW 공급망이 일정과 원가를 좌우한다는 현실을 드러낸 시각으로 해석된다.
결국 휴머노이드 경쟁은 모델 성능 경쟁이면서 동시에 제조·조달 경쟁이다. 국가·기업 단위로 핵심 소재와 부품 리스크를 얼마나 분산했는지가 출시 속도에 직결될 수 있다.
현시점 기술 내재화·다원화 방향으로 전환되는 과정에서 이러한 이슈는 더욱 중요해졌다. 내년을 전후해 공급망 안정화를 먼저 끝낸 기업이 기술 격차가 크지 않더라도 출시 타이밍과 원가에서 우위를 가져갈 수 있겠다.
<5월 국내> 휴머노이드 ‘구동기’가 전략기술로...한국이 겨냥한 병목은 부품이다
글로벌 휴머노이드 로봇 시장이 부품 확보로 경쟁 요소가 확장되는 모양새다. 구동부(Actuator)) 등 핵심 부품이 국가 전략기술 관점에서 다뤄져야 한다는 논의가 힘을 얻었다. 휴머노이드는 관절 수가 많고 반복 동작의 신뢰성이 중요해, 액추에이터의 효율과 내구성이 곧 제품 경쟁력으로 직결된다.
이 흐름은 부품·제조·검증의 인프라를 먼저 확보해야 한다는 업계의 청사진을 보여준다. 부품 경쟁력이 확보되면 휴머노이드뿐 아니라 코봇, 산업·공장 자동화(FA)로 파급되는 범위가 넓어지는 구조다.
기업들은 자신의 연구조직이 공급망과 표준을 선점해야 한다는 것을 잘 알고 있다. 휴머노이드 실증 과정이 더욱 활발해진다면, 액추에이터의 신뢰성 데이터와 양산 역량이 시장 지배력을 결정하는 요소로 부상할 가능성이 높다.
<5월 세계> 아마존, '느끼는 로봇' 벌컨 공개...물류 자동화 퍼즐 '촉각' 맞췄다
아마존이 촉각 기반 창고 로봇 ‘벌컨(Vulcan)’을 공개했다. 이는 물류 자동화가 유연하고 섬세한 인프라를 갖게 됨을 시사했다. 다시 말해 집기·정리 등 공정이 더욱 효율적으로 변모할 것임을 예상하게 했다. 기존 시각(Vision)만으로는 어려운 조작을 촉각 데이터로 보완하면, 피킹·패킹 자동화의 실패율을 낮추고 인간·로봇 역할 분담을 재정의할 수 있기 때문에 시사하는 바가 크다.
이 이슈는 센서, 그리퍼(Gripper), 학습 데이터 등을 포함한 생태계 경쟁으로 이어질 여지가 크다. 촉각 데이터가 축적될수록 작업 전환 비용이 내려가고, 그 자체가 물류 로봇 소프트웨어(SW) 경쟁력의 자산이 되기 때문이다.
지금 물류 현장에서 자동화가 ‘조작의 정밀도’ 문제로 수렴하고 있다. 이러한 흐름은 촉각·힘 피드백이 표준 기능으로 흡수될 가능성을 점치고 있다. 향후 이러한 촉각 기반 조작이 특정 기업의 내부 최적화로 남을지, 산업 전체의 레퍼런스 아키텍처로 확산될지에 따라 물류 로봇 시장의 판이 달라질 전망이다.
<6월 국내> ETRI, 시각장애인 돕는 '에디' 공개...공공 로봇의 핵심은 '운영 신뢰성'
한국전자통신연구원(ETRI)가 시각장애인 보행을 돕는 AI 안내 로봇 ‘에디(Eddie)’를 선보였다. 이로써 공장 밖 서비스 로봇이 운영 신뢰성과 안전 설계로 평가받는 국면이 분명해졌다.
공공 공간 로봇은 작은 오류가 곧 안전 문제로 연결될 수 있다. 이에 따라 환경 인지, 경로 안내, 실패 대응 시나리오, 운영 책임 구조가 핵심이 된다. 실증이 늘수록 로봇 도입 논의는 지자체·기관이 상시 운영을 어떻게 설계하고 책임질지로 확장된다. 로봇이 사회문제 해결 수단으로 들어오는 순간 산업정책과 사회정책의 경계가 옅어진다.
에디 사례는 공공 영역 로봇이 ‘도입’에서 ‘운영’ 단계로 넘어가는 프로젝트가 늘 가능성을 내다보게 했다. 이때 사용자 경험(UX)과 운영 표준을 먼저 만든 주체가 확산을 주도할 것이라는 메시지로도 확장됐다.
<6월 세계> WEF 선정 10대 기술...로봇, ‘산업 전환의 축’으로 공인
세계경제포럼(WEF)은 기술 융합 흐름을 정리했다. 이 과정에서 어디에 어떤 기술이 도입되느냐에 대한 관점이 재조명받았다. 로봇과 AI는 결합 자체가 목적이 아니라, 안전·보안·책임·거버넌스 등 운영 시스템을 재설계해야 비로소 확산이 가능하다는 메시지가 반복된다.
기업 전략 측면에서도 로봇은 R&D 성과보다는 현장 운영 체계를 만드는 기술이라는 전제가 커졌다. 도입 산업, 작업 표준, 안전 프레임까지 포함해 설계하는 조직이 유리해지는 구도다.
WEF의 발표는 로봇 확산의 비기술 변수가 실제 투자·조달·규제 논의를 재점화시켰다. 이후 로봇 도입이 안전·노무·ESG·보안 등 전사 의사결정 구조로 더 깊게 편입될 수 있음을 시사했다. 기술보다 거버넌스를 먼저 정비한 기업이 확산 속도에서 앞설 가능성을 암시하는 부분이다.
<7월 국내> 스마트 농업 로봇, ‘시범’ 넘어 ‘제도권’ 진입...예산 투입 본격화
농림축산식품부는 이상기후 등 변수를 AI로 다루는 방향의 스마트농업 정책을 강화했다. 그러면서 스마트 농업을 ‘데이터 기반 운영’으로 전환시키는 흐름을 구축했다. 기관은 ‘이상기후 적응형 딸기 AI 재배모델 개발’을 주제로 한 2025 스마트 농업 AI 경진대회를 통해 이 같은 트렌드를 제시했다. 이 과정에서 데이터 활용, 모델 개발, 검증 절차 등을 한데 융합한 실증형 경쟁 구조를 설계했다.
이 가운데 농촌진흥청은 현장·연구 데이터를 ‘농업기술 데이터 플랫폼’으로 체계화해 대국민 서비스로 제공하는 등 데이터 축적과 활용 기반을 별도로 확대하고 있다. 비정형 환경이 많은 농업에서 로봇은 인지·판단이 흔들리기 쉬운 만큼, 이런 데이터 축적과 검증 루프가 농업 로봇 확산의 선행조건으로 작동할 예정이다.
현재 농림축산식품부는 데이터·모델·검증을 파이프라인으로 설계해, 실제 운영 시스템에 결합시키는 쪽으로 방향성을 정한 모습이다. 앞으로는 스마트 농업이 플랫폼화될수록 데이터, 모델, 로봇 적용 시나리오를 패키지로 제안하는 주체가 필요할 것이다.
<7월 세계> 성능 경쟁에서 운영 효율 경쟁으로, 로봇 대중화의 병목 '센서 비용' 잡는다
미국 매사추세츠 공과대학교(MIT)는 로봇 제어에 필요한 상태 정보를 비전 기반으로 추정하는 접근법을 내놨다 이는 기존 고가 센서에 의존한 부담을 덜고, 로봇 확산의 총소유비용(TCO)을 저감하게 된 사례로 평가받는다.
현장에 로봇 대수가 늘수록 센서·교정(Calibration)·유지보수 등에 소모되는 비용이 급격히 커진다. 상태 추정의 비용 구조를 낮추면 보급 속도 자체가 달라질 수 있다는 게 이번 연구의 시사점이다.
이 방향성은 ‘비싸고 정교한 로봇 한 대’보다 ‘충분히 괜찮은 로봇 100대’가 시장을 만든다는 판단과 맞물린다. 이렇게 인지·제어 비용을 낮추는 기술은 물류·제조 현장에서 특히 파급력이 클 것으로 보인다.
현재 해당 접근법이 제품화·표준 기능으로 흡수될 수 있는지가 큰 관전 포인트가 됐다. 비용 구조를 낮춘 인지·제어 기술 체계가 점차 확산되면서, 로봇 시장의 승부가 성능 경쟁에서 운영 효율 경쟁으로 다시 한 번 더 이동할지 주목된다.
<8월 국내> 위로보틱스 ‘알렉스’ 공개...국내 휴머노이드, ‘제품 기획’ 경쟁으로
국내 로봇 기술 업체 위로보틱스가 휴머노이드 로봇 ‘알렉스(ALLEX)’를 공개하며, 국내 휴머노이드 흐름이 제품 및 운영 기획 중심으로 이동하고 있음을 보여줬다. 휴머노이드는 완성형 데모보다 어떤 환경에서 어떤 작업을 반복적으로 수행하며 레퍼런스를 쌓는지가 관건이다. 이 사례는 국내 로봇 생태계 정렬의 신호탄으로 분석된다.
알렉스 사례처럼 휴머노이드가 상용화 국면으로 갈수록 부품, 모듈, 운영 SW, 안전 인증이 함께 조명된다. 그럴수록 파트너십과 공급망 정렬 속도도 빨라질 수 있다.
공개 당시 시장에서는 우리나라도 휴머노이드 제품화가 가시화된다는 기대가 컸다. 한 분기가 지난 지금은 어떤 산업 현장에 먼저 들어가 운영 레퍼런스를 만들 것인가가 핵심으로 이동했다. 이러한 국산 휴머노이드들은 경비·물류·점검 등 조건이 비교적 명확한 환경에서 초기 상용 운영이 갈릴 가능성높다. 이 과정에서 운영 SW와 안전 체계가 경쟁력의 중심으로 떠오를 전망이다.
<8월 세계> 로봇도 오프라인에서 산다...중국 '로봇 몰' 등장이 예고한 최신 트렌드
중국에서 로봇을 전면에 내세운 오프라인 판매 공간이 보도되며, 휴머노이드 경쟁이 유통 채널과 사후서비스(AS) 체계로 확장됐다. 실제로 유비텍로보틱스(Ubtech Robotics), 유니트리로보틱스(Unitree Robotics) 등 중국 소재 40여 개 휴머노이드 브랜드가 로봇 100여 종을 한 공간에 모아 판매하는 형태의 ‘로봇 몰’을 론칭했다.
이렇게 본격적으로 휴머노이드 판매가 시작되면 안전 가이드, 수리·부품 교체, 책임 구조가 제품 가치의 일부가 될 전망이다. 이는 기술 격차만으로 시장을 장악하기 어려운 국면이 열릴 수 있음을 암시했다.
결국 ‘휴머노이드 운영 통합 인프라’를 내놓는 기업이 로봇 확산을 주도할 것으로 보인다. 이렇게 유통과 AS가 갖춰지면, 휴머노이드는 제품 스펙 경쟁에서 운영 신뢰 경쟁으로 옮겨간다. 중국의 로봇 몰은 내년을 시작으로 휴머노이드가 대중 접점으로 확대될지 기대하게 되는 부분이다.
<9월 국내> 로봇·자율주행 등 ‘핵심 산업’ 규제 합리화...확산 단계의 병목 ‘겨냥’
정부가 규제 합리화 논의를 통해 로봇·자율주행 등 신산업의 확산 병목을 점검했다. 이는 기술 개발보다 현장 적용 규칙이 기술 고도화의 속도를 좌우한다는 인식을 확장시켰다. 이러한 규제 논의의 본질은 안전과 확산의 균형이다. 이에 따라 거버넌스와 실증 기준을 함께 설계하는 흐름이 강화됐다.
로봇 산업은 제품 성능보다 표준·인증·보험·조달이 확산 속도를 결정하는 구간으로 진입하는 중이다. 정부의 이 같은 규제 합리화는 그 과정을 정비하는 작업이다. 당시 ‘규제 완화’ 성격이 강했지만, 지금은 ‘안전한 로봇 확산을 위한 규칙 설계’가 핵심으로 자리 잡았다. 로봇이 대규모로 도입되는 산업군에서 운영 표준을 선점한 주체가 탄생해야 함을 시사한다.
<9월 세계> “미래는 휴머노이드 로봇, 돈벌이는 산업용 로봇”
국제로봇연맹(IFR)의 ‘World Robotics 2025’ 통계에 따르면, 지난해 전 세계 산업용 로봇 신규 설치는 54만2000대로 집계됐다. 연간 설치가 4년 연속 50만 대를 넘기며, 로봇이 ‘도입기’에서 ‘운영 확장기’에 들어섰다는 점을 수치로 확인시켰다. 지역별로는 아시아가 2024년 신규 설치의 74%를 차지했다.
이 지점에서 업계가 읽어야 할 메시지는 당장의 수익은 산업용 로봇에서 발생한다는 구조다. IFR도 휴머노이드가 차세대 화두로 부상하고 있음을 별도 보고서로 짚었지만, 실제 생산성과 투자 회수를 좌우하는 건 여전히 제조 현장에서 확동하는 산업용 로봇의 설치·운영 성과다.
따라서 보고서가 짚은 핵심은 로봇 설치 대수 경쟁이 아니라 공정 단 ROI 경쟁이다. 같은 로봇이라도 어느 공정에 투입되느냐, 어떤 SW·비전·안전·유지보수 체계로 가동되느냐에 따라 성과가 갈린다는 것이다. 그 성과가 다음 투자와 공급망 재편을 만들 것이라는 전망도 함께했다. 즉 성장 엔진이 로봇 HW 자체에서 운영·통합 역량으로 이동하는 흐름이 더 뚜렷해질 전망이다.
<10월 국내> 방산 로봇, ‘전력화’ 단계로...폭발물 제거 로봇은 운영 체계가 핵심
방위사업청은 ‘폭발물 탐지·제거 로봇 양산 사업’ 착수회의를 열었다. 이 자리에서 양산 계획, 공정·품질 관리, 부품 단종 대응, 기관 간 협력 방안 등을 논의했다. 기관은 지난 2020년부터 로봇 개발을 추진해 2023년 8월 전투용 적합 판정을 받았다. 이후 군 표준 품목 지정 절차를 거쳐 지난 9월 한화에어로스페이스와 약 2700억 원 규모 양산 계약을 체결했다. 로봇은 2027년 말까지 전력화를 완료한다는 계획이다.
이 이슈는 국내 폭발물처리(EOD) 로봇이 실제 운용 조건에서 평가받는 국면으로 들어섰다는 점이 핵심이다. 이 시장은 성능 수치만으로 승부가 나지 않는다. ▲원격 운용 ▲통신 안정성 ▲현장 내구성 ▲정비 체계 ▲부품 수급 ▲교육·훈련 시나리오 ▲고장 시 복구 리드타임 등이 실전 가치를 결정한다.
기관 측이 착수회의 의제로 품질관리, 부품 단종 대응, 군·국방기술품질원·업체 간 협업을 전면에 올린 것도 이 때문이다. 전력화를 ‘장비 보급’이 아니라 ‘수명주기 운용’으로 보겠다는 뜻으로 해석된다.
현시점 관전 포인트는 로봇의 각 군 조직 인도 이후다. 실제 운용에서 고장률이 얼마나 관리되는지, 정비 리드타임이 얼마나 짧게 유지되는지, 교육 체계가 표준화되는지가 관건이 될 전망이다.
<10월 세계> 소프트뱅크, ABB 로봇 부문 ‘54억 달러’ 규모 인수 빅딜
소프트뱅크(SoftBank)가 ABB의 로보틱스 사업부를 총 53억7500만 달러(약 7조7000억 원)에 흡수했다. 이번 거래는 EU·중국·미국 등 규제 승인과 통상적인 종결 조건을 전제로 이뤄졌다. 소프트뱅크 측은 내년 중반기·하반기 중 마무리를 예상하고 있다.
소프트뱅크는 인수 목적에 대해 AI 로보틱스 강화로 명시했다. ABB가 가진 글로벌 채널 및 현장 레퍼런스를 자사 AI 투자 포트폴리오와 결합하겠다는 방향성이다. 로봇 시장의 주도권이 HW의 물리적 사양에서 운영 데이터, 소프트웨어, 서비스 생태계로 옮겨가는 흐름을 잡겠다는 전략으로 풀이된다.
사측은 내년부터 설치 기반을 통해 운영 데이터를 확보하고, 유지보수·업데이트를 반복 수익으로 전환하는 구조를 갖겠다는 방침이다.
<11월 국내> AI 기본법 시행령 ‘체크리스트’ 공개...“로봇 기능만큼 중요한 ‘문서·검증’”
과학기술정보통신부는 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(이하 AI 기본법)’의 시행령·시행규칙 제정안을 입법 예고했다. 법이 요구하는 ‘신뢰’의 세부 요건을 제도로 구체화하는 단계에 들어갔다는 것이다. 이는 선언적 원칙이던 법 조항이 시행령에서 의무와 절차로 바뀜을 의미하는 것이다. 이렇게 되면서 각 제품 관련 조직은 설계·데이터·시험·운영 등 전략을 역산해 다시 짜야 한다.
구체적으로 로봇·AI 기업에 민감한 대목은 경계선이다. 어느 수준의 적용이 ‘고영향(High-impact)’으로 분류되는지, 어떤 평가·관리 체계를 어떤 주체가 언제까지 갖춰야 하는지가 곧 비용과 출시 속도를 결정할 예정이다. 특히 안전·품질·인력 등 관련 의사결정에 영향을 미치는 현장 AI는 책임·추적이 가능한 운영체계를 요구하게 됐다.
현재 정부는 관련 업계 의견수렴을 거치고 있다. 의무 수준과 범위가 어디로 수렴하느냐를 판가름하기 위함이다. 내년 제도가 본격 작동하는 구간에서는 규정 대응을 제품 프로세스에 선제적으로 내재화한 기업이 리스크·비용을 줄이게 될 전망이다. 반대로 뒤늦게 문서·검증 체계를 구축한 기업은 일정 부분부터 고충을 느낄 것으로 보인다.
<11월 세계> 딥마인드, 보스턴다이내믹스 CTO 출신 영입...‘모델 공개’에서 ‘제품화’로 이동
구글 딥마인드가 보스턴다이내믹스(Boston Dynamics) 최고기술책임자(CTO) 출신 아론 손더스(Aaron Saunders)를 하드웨어 엔지니어링 리더로 영입했다. 본격적인 로봇 제품화를 목표로 로봇 전략을 전환한 것으로 해석된다.
이 인사는 글로벌 로봇 개발 생태계를 선도하려면 개발자 툴과 모델만으로는 부족하다는 메시지로 연결된다. 로봇에 탑재되는 모델이 안정적으로 가동하기 위해서는 표준 하드웨어, 검증 파이프라인 등이 필요하다는 뜻이다. 스마트폰에서 운영체제(OS)가 생태계를 만들었듯, 로봇에서도 SW 주도권이 결국 HW 표준화 시도로 확장될 수 있다는 이야기다.
<12월 국내> 로봇 주행 인증 심사 기간 단축...'기준의 실행'으로 로봇 상용화 길 텄다
이달 국내 로봇·AI 이슈의 키워드는 ‘기준의 실행’으로 좁혀졌다. 정부 관계부처가 AI 규제 합리화 로드맵을 공개하며 로봇 산업 지원에 나섰다. 우선 실외 이동로봇의 운행안전인증 절차를 개선해 평가 항목을 줄이고 심사 기간을 대폭 단축하기로 했다. 안전 기준은 철저히 유지하면서도, 현장 보급의 걸림돌이 되었던 '병목 규제'를 과감히 걷어내겠다는 취지다.
실외 이동로봇은 공장 안과 달리 보행자·차량·시설물과 맞닿아 있다. 이는 성능보다 운영 규칙이 더 우선시돼야 함을 시사한다. 인증 기준이 모호하거나 심사가 길면, 기업은 제품을 만들고도 사업에 애를 먹을 가능성이 크다는 것으로 연결된다. 반대로 예측 가능한 기준과 합리적인 심사 속도가 일반화되면, 보험·유통·AS 등 운영 생태계가 뒤따르고 현장에 로봇이 늘어나는 구조가 된다는 뜻이다.
이 같은 로드맵은 실제 제도와 현장 운영 가이드의 호흡이 일치해야 실현 가능하다. 공공·민간에서 자율주행로봇(AMR) 도입이 확장될 가능성이 높은 지금, 이 운영 표준을 선제적으로 소화할 수 있는 기업이 시장 신뢰를 선점할 공산이 크다.
<12월 세계> 中, ‘인간 닮은 AI’ 규제 강화...휴머노이드 안전망 구축 노려
중국 당국이 인간과 감정적으로 상호작용하는 ‘인간형 AI’에 대한 규제 초안을 추진한다는 내용이다. 휴머노이드·대화형 로봇이 커질수록 성능 경쟁과 별개로 안전 프레임이 먼저 고정될 수 있음을 보여준다. 로이터에 따르면 이용자 보호와 서비스 제공자의 책임을 강화하는 방향을 담고 있다. 특히 미성년자 보호와 중독성 방지 같은 요소가 규제에 포함될 전망이다.
이 같은 변화는 앞서 글로벌 어젠다가 된 ‘콘텐츠 규제’만이 아니라 제품 설계 규제로 이어진다. 휴머노이드가 대중 접점으로 진입하면 무엇이 AI인지에 대한 ‘표시 의무’, 어떤 상호작용이 금지·제한되는지 같은 ‘안전 가이드’, 문제 발생 시 책임 추적이 가능한 ‘로그·데이터 관리’ 등 기능이 제품의 기본 사양이 될 예정이다. 다시 말해, 로봇이 인간과 말하는 순간부터 운영·정책·보호장치가 제품 경쟁력으로 편입된다.
이 프레임이 글로벌 제품 기획을 얼마나 바꾸는지 주목된다. 향후 휴머노이드 상용화가 확산될수록, 기능 경쟁과 함께 ‘상호작용 안전’ 경쟁이 함께 진행될 수 있음을 의미한다. 이 같은 규제에 대한 대응이 시장 진입의 전제가 되는 국면이 현실화될 가능성이 높다.
헬로티 최재규 기자 |
