[창간 11주년 기획] 휴머노이드 로봇이 본격 등장하는 AI 로봇시대

 

 

 

▲박현섭 부사장

 

올 3월 엔비디아 개발자 컨퍼런스(GTC)에서 젠슨 황은 엔비디아의 영혼인 Computer Graphics, Physics, AI를 통합하는 프로젝트 GR00T(General Robotics 003)를 공개하였다.

 

그 구성을 보면 1) 데이터센터에서 AI를 훈련‧추론시키는 파운데이션 모델, 2)로봇에 탑재되는 젯슨같은 엣지 컴퓨팅과 3)그 둘 사이에 있는 메타버스 플랫폼 ‘옴니버스’ 기반의 컴퓨팅이다. 옴니버스에선 시행착오나 추가 비용 지출없이 로봇을 훈련시킬 수 있다. 이들 3개의 컴퓨터가 끊임없이 상호작용하며 로봇을 훈련시킨다

 

그동안 그래픽처리장치(GPU)를 만들며 축적한 컴퓨터그래픽 역량에 물리학 지식과 AI 기술까지 더해져 탄생한 결정체로 휴머노이드 로봇을 본격 활용하는 AI 로봇시대의 서막을 알리는 것으로 보였다.

 

휴머노이드 로봇 기술을 실험실의 연구단계에서 한단계 발전시킨 것은 2015년에 결승전을 치룬 DRC(DARPA Robotics Challenge)다. 원전사고와 같은 위급한 상황에 인간을 대신하여 대처하기 위한 수단으로 휴머노이드 로봇기술이 적합하다고 보았다 결승전에는 전세계 25개 로봇이 참가하였고 우리나라 KAIST의 휴보가 우승을 차지하였다. 그러나 휴머노이드 로봇을 산업현장에 적용하기에는 부족함이 있었고 오랜기간의 기술개발이 필요해 보였다.

 

새로운 불씨를 지핀 사람은 테슬러의 일론 머스크로 ‘AI(인공지능) 데이 2022’ 행사에서 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’ 시제품을 공개했다. “2만달러(약 2800만원) 미만의 가격으로 3~5년 내 옵티머스 수백만 대를 생산할 것”이라며 “우리가 알고 있는 문명이 근본적으로 바뀌게 된다”고 선언했다. 당시 그의 비전에는 많은 비판이 있었으나, 그후 2년도 채 안된 젠슨 황의 발표장 배경에는 9종의 휴머노이드 로봇이 등장하게 되었다.

 

옵티머스를 추가해 10종*의 대표적인 휴머노이드 로봇을 국가별로 나누어 보면 미국 5, 중국 2, 노르웨이/캐나다/싱가포르 각각 1종 이다. 이들 로봇의 수요 기업은 자동차 기업 5, 물류기업 1 이며 협력 기업은 인공지능 2개 기업으로 휴머노이드 로봇시대가 이미 시작되었음을 알 수 있다.

 

*Figure 01(미)-Open AI/BMW, unitree(중), apptronik A1(미)-Benz, Digit(미)-아마존, Santuary(캐나다)-MS, 1X Neo(노르웨이), gr-1 fourier(싱가포르), Atlas(미)-현대차, Ubitech Walker(중)-니오, Optimis G2(미)-테슬라

 

산업용 로봇 강국인 일본, 독일 그리고 한국의 휴머노이드 로봇은 포함되지 않았는데, 휴머노이드 로봇 경쟁에서 뒤처진 것으로 보인다. 일본과 독일은 미국에서 개발된 산업용 로봇 기술을 넘겨받아 시장을 지배하고 있다. 미국은 수술 로봇, 물류 로봇 등 서비스 로봇 분야에서 다시 주도권을 잡고있고, 중국은 기술 발전과 저가격 로봇 제품으로 물류로봇 등 서비스 로봇 시장을 잠식하고 있다. 우리나라는 치열한 로봇 경쟁에서 전력을 쏟아 왔으나 고전 중인 상황이다. 그리고 미처 미래에 대한 준비가 부족한 상황에서 AI로봇 시대가 열리게 된 것이다.

 

로봇 시장에 새로운 게임 체인저가 나타났다. PC 시대의 마이크로소프트와 인텔, 스마트폰 시대의 애플을 거쳐 휴머노이드 로봇 시대는 엔비디아가 주도권을 잡기 시작한 것으로 보인다. 고속 인공지능 반도체, AI, 디지털 트윈(Digital Twin) 등이 융합하는 AI 로봇 시대에 새로운 접근이 필요하다.

 

국가 차원의 로봇연구소가 검토되어야 한다. 우리는 6개 연구기관에 로봇연구자가 분산되어 있고, 부처간에도 각각 로봇 연구가 진행되고 있다. 또한 중복투자에 대한 제한으로 지속적이고 장기적인 연구가 어려운 상황이다. 로봇 기술과 AI 기술, 첨단 생산기술이 합쳐지는 국가 차원의 대형 기술개발이 이루어져야 한다. 큰 그림을 그리고, 예산을 확보하고 로봇, AI, SW 등 다양한 분야의 전문가를 모아 장기적이고 지속적인 로봇 연구를 할 수 있는 시스템을 갖추어 우리의 역량을 모아야 할 것이다.

 

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