[단독] “왜 휴머노이드인가? 노동력 부족+피지컬 AI 임계점 넘어” 어질리티 CTO

휴머노이드 로봇 분야 선두주자 어질리티 로보틱스(Agility Robotics, Inc.)의 프라스 벨라가푸디 CTO(최고기술책임자)는 더밀크와의 단독 인터뷰에서 “실제 로봇이 배치된 생산 환경에서는 다양한 특수 사례들이 존재한다”고 강조했다. 

사람 크기의 휴머노이드 로봇 디짓(Digit)을 아마존, GXO의 대형 물류 창고 등 실제 현장에서 운영해보니 다양한 변수, 예외 상황에 대응할 수 있는 신뢰성과 안전이 가장 중요했다는 설명이다.

어질리티 로보틱스는 세계 최초로 휴머노이드 로봇을 산업 현장에 투입한 기업이다. 디짓은 이미 10만 개 이상의 토트(Tote, 물류용 박스)를 옮기며 많은 데이터를 축적했다. 

벨라가푸디 CTO는 특히 데모 영상 등 일부 과대 광고에 주의할 필요가 있다고 조언했다. 묘기를 부리거나 쿵푸를 하는 휴머노이드의 영상은 시선을 끌기 충분하지만, 실제 현장에 로봇을 투입하는 건 전혀 다른 이야기라는 설명이다. 

그는 “영상 만으로는 해당 로봇이 그 동작을 완벽하게 수행하기까지 얼마나 많은 시도가 필요했는지 전혀 알 수 없다. 디짓이 배치되는 생산 환경에서는 용납될 수 없는 일”이라며 “예컨대 깨지거나 미끄러운 토트 같은 특수 사례가 발생하더라도 디짓은 문제 없이 업무를 수행, 높은 신뢰성을 제공하도록 설계됐다”고 했다. 

핵심은 피지컬 AI와 휴머노이드라는 거대한 혁신의 물결이 이미 시작됐다는 것이다. 더밀크가 CES 2026를 맞아 7일(현지시각) 라스베이거스에서 개최한 ‘K-이노베이션 나이트’에 기조연설로 참여한 벨라가푸디 CTO는 현재의 휴머노이드 열풍이 단순한 유행이 아니라 노동 시장의 압박, 하드웨어의 비약적 발전, ‘피지컬 AI(Physical AI)’의 혁명이 맞물린 결과라고 분석했다. 

모건 스탠리나 골드만 삭스 같은 금융 기관들도 최근 그 잠재력을 인지하고 시장 전망을 내놓기 시작했다. 모건 스탠리는 2050년까지 휴머노이드의 약 90%(약 9억3000만 대)가 반복적이고 단순하며 체계적인 작업에 사용될 것으로 전망했고, 시티그룹은 2050년 휴머노이드 로봇 시장 규모가 7조달러(약 1경341조원)에 달할 것으로 예측했다.

벨라가푸디 CTO에 따르면 미국 내 육체 노동 분야 미충원 일자리는 2016년 60만 개에서 2023년 100만 개로 급증했다. 아마존이 로봇 도입을 60만 대에서 100만 대 이상으로 늘리는 등 자동화 노력을 기울였음에도 인력 부족 현상은 심화되고 있다. 

벨라가푸디 CTO는 “로봇이 일자리를 대체하고 있다는 것은 사실이 아니다”라며 “오히려 로봇은 일자리를 변형시키고, 채워지지 않은 포지션을 인간이 시간을 투자해야 할 분야로 이동시키는 역할을 한다”고 강조했다.

이러한 수요를 뒷받침한 것은 기술이다. 엔비디아의 AI 가속기(accelerator, GPU), 자율주행 기술로 저렴해진 센서, 전기차로 발전한 배터리 기술, 그리고 더욱 강력해진 모터 기술 등이 현대형 휴머노이드의 등장을 가능케 했다는 설명이다. 

여기에 물리 법칙을 이해하며 현실 세계에서 스스로 판단하고 행동할 수 있는 ‘피지컬 AI’기술이 결합되며 휴머노이드 로봇은 보다 복잡한 작업을 수행할 수 있게 됐다.

어질리티 로보틱스의 휴머노이드 로봇 디짓은 이미 아마존, 물류기업 GXO 등 실제 물류 현장에서 활약하고 있다.

벨라가푸디 CTO는 휴머노이드가 ‘인간 중심의 환경(Brownfield)’에 배치될 때 가장 큰 가치를 발휘한다고 설명했다. 그가 꼽은 디짓의 핵심 경쟁력은 ▲이동성(Mobility) ▲유연성(Flexibility) ▲동적 안정성(Dynamic Stability)이다.

특히 물류 기업 GXO의 현장 사례는 디짓이 왜 가장 먼저 상용화에 성공한 휴머노이드 로봇인지 잘 보여준다. 미국 여성 브랜드 스팬크스(Spanx)의 주문 처리 과정에서 디짓은 자율 이동 로봇(AMR)과 컨베이어 벨트 사이를 오가며 물품이 담긴 토트(Tote) 박스를 옮길 수 있는 이동성과 유연성, 동적 안정성을 증명했다. 

벨라가푸디 CTO는 “컨베이어에 실을 수 없을 만큼 토트가 많을 경우 디짓은 옆에 스택을 쌓은 후 나중에 다시 컨베이어로 이동시킨다”며 “동일한 로봇이 상황에 따라 두 가지 다른 작업을 수행하며 유연성을 발휘하는 것”이라고 설명했다. 단순히 컨베이어에 반복적으로 토트를 두는 작업만 하는 게 아니라 사람처럼 유연성을 발휘할 수 있는 것이다. 

볼 베어링 열처리 공정과 같이 바닥이 평평하지 않고 배수구가 있는 복잡한 제조 환경에서도 디짓은 장애물을 넘어 다니며 기계에 부품을 적재할 수 있다. 기존의 바퀴 달린 로봇이나 로봇 팔로는 접근이 불가능했던 영역을 휴머노이드가 해결한 것이다. 이처럼 인간 중심 환경(Human-Centric Environments)에서 인간과 비슷한 구조를 가진 휴머노이드의 가치가 가장 극대화된다는 게 그의 주장이다. 

물론 상용화의 길은 멀고 험하다. 벨라가푸디 CTO는 “80%나 90% 수준의 신뢰성으로는 충분하지 않다. 대부분의 경우 98% 이상의 신뢰성을 요구받으며, 어질리티 로보틱스는 99.99% 수준을 목표로 한다”고 밝혔다.

그는 실제 현장에서 겪은 ‘납땜 파열’ 사례를 소개했다. 로봇이 500시간을 걸은 후에 웅크리는 동작에서만 발생하는 오류가 발견된 것이다. 이는 테스트나 초기 배포 단계에서는 나타나지 않았던 문제였다. 대규모 양산과 장기 운용을 위해서는 이러한 ‘롱테일(Long-tail, 발생 확률은 낮지만 다양한 예외 상황)’ 문제를 해결해야 함을 시사한다.

안전 문제 역시 까다롭다. 자율주행차나 드론은 주변 사물이나 사람에 닿지 않는 것이 안전의 핵심이지만, 휴머노이드는 작업을 위해 인간과 함께 일하며 인간의 작업 환경과 접촉해야만 한다.

벨라가푸디 CTO는 “휴머노이드 로봇은 매우 강력한 기계다. 로봇이 고장 났을 때도 사람을 해치지 않아야 한다”며 “단순히 로봇을 멈추는 것을 넘어선 고차원적인 안전 설계와 추론 능력의 필요하다”고 했다.

어질리티 로보틱스는 피지컬 AI를 통해 로봇에게 복잡한 기술을 가르치고 있다. 예를 들어 토트 박스를 적재할 때 정확한 정렬을 맞추는 것은 코딩으로 구현하기 매우 어렵기 때문에 인간이 원격으로 시범을 보이고 이를 학습시키는 방식(Teleoperation to Policy)을 통해 해결하는 식이다.

벨라가푸디 CTO는 “피지컬 AI는 직접적인 작업 모델링 없이도 로봇이 쉽고 일반적인 기술을 배울 수 있도록 돕는다”며 “기술은 갖춰졌고, 시장도 변화를 파악했으며 관심도 높다”며 “우리는 휴머노이드 시대에 접어들었다”고 자신감을 내비쳤다. 

젠슨 황 엔비디아 CEO를 비롯한 업계 전문가들은 더 발전된 피지컬 AI(알고리즘), 실제 현장 및 가상 환경에서 획득하는 데이터, 액추에이터를 비롯한 기계 분야 기술력이 이 분야에서 경쟁력을 갖추기 위한 핵심 조건이라고 입을 모은다. 원격 시범, 시뮬레이션을 동원해 빠르고 저렴한 비용으로 로봇을 훈련하는 것도 전략적으로 더 중요해질 전망이다. 

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Q: 어질리티 로보틱스는 아마존, GXO 같은 거대 기업과 계약을 맺으며 파일럿 단계를 넘어섰다. 로봇 자체 비용보다 기존의 인간 중심 시설(Brownfield)에 자동화를 통합하는 비용이 더 크다고 언급했는데 ‘어질리티 아크(Agility Arc, 휴머노이드 로봇 관리 및 자동화 클라우드 플랫폼)’는 이를 어떻게 해결하나?

A: 기존 시스템과의 통합은 성공적인 배포를 위한 필수 요소다. GXO, 아마존, 셰플러(Schaeffler) 같은 고객사와 작업할 때 시설의 기존 안전 시스템과 통합하거나 특정 토트 박스의 특성을 파악하는 등 다양한 워크플로우(작업 흐름)를 수용해야 했다. 

이러한 예시들은 상당한 개발 과정을 필요로 한다. 바로 이 지점에서 클라우드 기반 시스템인 ‘어질리티 아크’가 큰 가치를 발휘한다. 우리는 단일 인터페이스를 통해 필요한 모든 연결을 만들고, 보고 및 문서화를 간소화하며 많은 작업을 사전에 처리할 수 있도록 돕는다.

Q: 휴머노이드 최초로 미국 직업안전위생국(OSHA)이 인정하는 NRTL 인증을 획득했다. 엄격한 기준을 통과하기 위해 어떤 ‘기능 안전(functional safety)’ 아키텍처가 필요했나? 로봇의 물리적 힘과 인간 옆에서 일하기 위한 안전성 사이의 균형을 어떻게 맞췄나?

A: 로봇 산업은 역사적으로 로봇과 인간을 분리하는 데 초점을 맞춰왔다. 하지만 디짓은 그럴 수 없다. 디짓의 주 기능은 인간 중심 환경 속에서 물체를 옮기는 것이며 무언가를 만져야만 한다. 따라서 디짓을 위한 기능 안전 시스템을 설계할 때 단순히 장애물이 있다는 것을 인식하는 것을 넘어 그 장애물이 무엇인지(예: 인간인지 물체인지) 파악하는 아키텍처가 포함돼야 했다. 

이는 우리가 인증할 수 있는 방식으로 움직임을 제한하는 안전 동작 시스템을 의미한다. 우리는 안전한 인간 감지와 안전한 동작, 그리고 로봇의 운동학을 이해하는 안전 제어기를 결합해 전반적인 안전 전략을 수립했다.

Q: 물류 업계에서 99%의 성공률은 실패로 간주되곤 한다. 나머지 1%의 오류가 지속적인 인간의 개입을 요구해 투자수익률(ROI)을 깎아 먹기 때문이다. 10만 개 이상의 토트를 운반하며 얻은 데이터로 파악한 ‘롱테일(Long-tail)’ 실패 유형은 무엇인가?

A. 아주 좋은 질문이다. 인상적인 로봇 영상을 볼 때 사람들은 그 로봇이 완벽하게 수행하기 위해 얼마나 많은 테이크를 찍었는지 전혀 모른다. 하지만 디짓이 배치된 실제 생산 환경에서 그런 방식은 용납되지 않는다. ‘99.9999%(six nines)’의 신뢰성을 구축하지 않는다면 그건 본질적으로 데모를 만드는 것에 불과하다. 

디짓이 현장에서 오랫동안 일하며 배운 것은 자율주행 기업들이 배우고 있는 것과 같다. 여전히 설명해야 할 코너 케이스(예외 상황)들이 존재한다는 것이다. 우리의 경우 깨지거나 미끄러운 토트 박스 같은 것들이 될 수 있다. 우리는 디짓이 이러한 예외 상황에서 우아하게 회복하고, 그 경험으로부터 계속해서 배우는 것을 기대하며 로봇을 개발하고 있다.

Q: 한국은 배터리, 모터, 센서 등 하드웨어 강국이다. 디짓 같은 로봇의 필수 파트너가 되려는 한국 기업 CEO들에게 조언한다면?

A: 글로벌 로봇 공급망에는 여전히 포착해야 할 가치가 상당히 많이 남아 있다. 휴머노이드 로봇 분야는 비교적 새로운 분야다. 

대규모로 포착되거나 대량 생산 수준으로 제품화되지 않은 새로운 발전들도 상당히 많이 존재한다. 우리가 특히 관심을 기울이는 카테고리로는 배터리 기술 및 에너지 저장 시스템, 액추에이터, 토크 밀도가 높은 모터, 센서, 컴퓨팅 등이 있다.

Q: 2030년을 내다볼 때, 한국같이 복잡하고 밀집된 주거 환경에서 로봇이 안전하게 작동하기 위해 가장 필요한 기술은 무엇일까?

A: 휴머노이드 로봇이 널리 보급되기 위해서는 먼저 안전해야 한다. 이 기술을 확장하는 데 있어 진짜 장벽은 AI나 배터리 기술이 아니다(물론 기술 발전에 도움은 되겠지만 말이다). 

진짜 장벽은 인간과 나란히 안전하게 일할 수 있는 로봇을 만드는 것이다. 우리는 인간과 안전하게 작업할 수 있는 최초의 휴머노이드 로봇인 차세대 디짓 출시를 준비하고 있다. 

또한 이러한 수준의 안전을 제공하는 데 필요한 표준을 만드는 것을 돕고 있다. 생산 현장에서 휴머노이드가 사람과 나란히 일하는 완전한 협동 안전을 위해서는 새로운 표준이 마련돼야 한다.

Q: 로봇 산업의 미래에 대한 비전이 궁금하다. AI 기반 휴머노이드가 향후 10년 동안 우리의 일상과 노동력을 어떻게 변화시킬 것이라고 예측하나?

A: 전 세계 창고와 물류 시설은 막대한 노동력 부족에 직면해 있다. 단조롭고 육체적으로 힘든 역할이지만, 공급망을 유지하기 위해 인간 노동력에 의존하고 있다. 

그 공백을 메우기 위해 디짓 같은 자동화 솔루션이 필요하다. 10년 전 미국 내 물류 및 제조 분야의 자재 취급 직무에서 미충원된 일자리는 60만 개였지만, 오늘날에는 110만 개에 달한다. 

2030년까지 미국 내에서만 210만 개, 전 세계적으로는 700만 명 이상의 숙련된 제조 인력이 부족할 것으로 예상된다. 과도한 결근율과 40~50%에 달하는 이직률까지 고려하면 자동화의 필요성은 더욱 절실하다.