휴머노이드 로봇(humanoid Robot)은 인간형 로봇이라고도 불리며, 정확한 정의는 존재하지 않지만, 일반적으로 사람의 형상이나 능력을 모델로 하는 범용 이족보행 로봇을 가리킨다. 대부분 물체를 집고, 컨테이너를 옮기고, 부품을 배치하는 것과 같은 공장 내부 작업부터 세탁물을 개거나 사람의 대화 상대가 되어주는 등 가정에서의 서비스를 염두에 둔 작업까지, 폭넓은 태스크에 대응하는 것을 목표로 설계된다.

<표1>  휴머노이드 로봇의 특징

주) 이미지 : 테슬라의 휴머노이드 로봇 옵티머스

자료 : 각종 자료를 기반으로 작성

사람과 비슷한 형상을 가짐으로써 사회가 받아들이기 더 쉬워지고, 사람을 중심으로 설계된 사회 인프라에 도입하기 쉬울 것이며, 장기적으로는 사람이 수행하는 작업을 보조하거나 대체할 것으로 예상된다.

휴머노이드 관련 기술은 소프트웨어부터 하드웨어까지 다양하며, 종합적인 기술력이 필요하다. 그중에서도 최근에는 AI 기술이 발전하고 있다. 기존의 현실 데이터를 통한 학습에서는 데이터를 취득하는 데 많은 비용과 시간이 들어갔지만, 가상공간에서 동시에 다수의 휴머노이드를 시뮬레이션하여 보행 및 넘어짐, 물체의 이동 등 다양한 동작을 효율적으로 학습할 수 있게 됨에 따라 휴머노이드의 동작 제어가 대폭 개선되었다.

<그림1>  가상공간에서 학습하는 모습

하지만 현실의 모든 것을 가상공간에서 재현하기는 어렵고 가상공간에서의 학습을 그대로 현실에 적용하게 되면 어긋날 수 있기 때문에 조정을 해야 하기 때문에, 현실의 데이터도 계속해서 중요한 역할을 한다.

미국 NVIDIA는 가상공간에서 로봇 AI의 학습이 이루어지는 개발 환경 플랫폼 ‘Isaac 시리즈’를 제공하여 동사의 GPU 학습용 소프트웨어인 CUDA가 AI 개발에 있어 GPU의 우위성을 확립하여 많은 연구자를 불러 모으고 있어, 로봇 AI 분야에서도 우위성을 얻고자 하는 의도를 엿볼 수 있다.

<그림2>  Isaac : 지능형 로봇을 위한 NVIDIA의 개방형 플랫폼

자료 : https://data-newbie.tistory.com/785

또한 최근에는 엔드 투 엔드 학습이라 불리는 학습 방식 및 대규모 행동 모델과 같은 인간의 행동 데이터를 가지고 AI가 스스로 학습하는 방식도 개발되어, 앞으로 더 큰 발전이 기대된다.

AI 이외에는 액추에이터의 변화와 센싱 기술의 성숙 또한 로봇의 정밀도를 높이는 데 기여하고 있다.

<표2>  휴머노이드 제어 정밀도 향상에 기여하는 기술

비용 면에서는 오랫동안 1대를 제조하는 비용이 수억~수십억 원 수준이었지만, 2023년에는 추정 5만 달러 정도까지 낮아졌으며, 현실적으로 양산할 수 있는 가격에 가까워지고 있다.

<그림3>  휴머노이드 로봇의 부품과 비용(2023년 추정값) / 대표적인 서플라이어

자료 : GLOBAL X 자료를 기반으로 작성

휴머노이드의 과제로는 먼저 AI 모델의 해석 가능성 향상이 있다.

심층학습에 근거한 AI 기술은 결과에 도달한 이유를 사람이 이해하기 어렵다. 따라서 문제가 일어났을 때 원인을 규명하기 어려워 안전이 요구되는 상황에서 사용하기 어렵다. 또한 안전성의 확보도 과제라 할 수 있다.

휴머노이드의 무게는 성인 한 명의 무게와 비슷하며, 사람과 가까운 곳에서 협업하도록 만들어지기 때문에 만약 불의의 동작을 하게 되면 물리적으로 큰 영향을 미친다.

또한 정밀도 향상 및 대량 생산과 비용 절감도 과제라 할 수 있으며, 이를 극복한다면 더욱 광범위한 산업 분야에서 도입될 것으로 보인다.

현재는 시험 도입을 통해 그 유용성을 시험하고 있는 단계이며, 태스크에 특화된 전용 로봇에 비해서는 당분간 성능과 비용이 뒤떨어지겠지만, 현재의 기술 발전 속도와 자금 유입 상황을 고려한다면 향후 십수 년 안에 전용 로봇을 능가할 가능성도 충분히 있다.

그렇게 되면 범용 태스크에 대응할 수 있는 휴머노이드가 물류, 제조, 소매, 의료, 가정용에 더하여 인구 감소로 인한 노동력 부족이 문제가 되고 있는 음식점 및 건설업, 사람이 가동하는 일을 최대한 피해야 하는 방위나 재해 대응과 같은 다양한 영역에서의 도입이 단숨에 확대될 가능성이 있다.

한편, 휴머노이드 로봇 시장은 2030년부터 폭발적으로 성장할 예정이다.

골드만삭스는 최근 보고서를 통해 2022년 발표했던 기존 글로벌 휴머노이드 로봇 시장 전망치를 약 3~5배 상향 조정해 발표했는데, 이에 대한 핵심 요인으로 휴머노이드 로봇 부품 가격의 인하와 인공지능 기술의 급속한 발전을 꼽았다.

맥쿼리 또한 휴머노이드 로봇 시장이 2030년 116만대(보급률 0.85%), ’35년 942만대(보급률 8.52%)까지 성장할 것으로 전망한 바 있다.

<그림4>  세계 휴머노이드 로봇 시장 전망 (단위: 만대)

자료 : 한국과학기술연구원, 산업용 로봇 관점에서의 휴머노이드 로봇 동향(2024)