[2026 로보월드 특집] - 한국형 휴머노이드 생태계 구축

글로벌 로봇산업의 경쟁이 새로운 국면에 접어들고 있다. 휴머노이드 로봇이 연구실과 전시장을 넘어 제조·물류 등 실제 산업 현장으로 활동 영역을 넓히면서, 경쟁의 초점도 로봇의 외형과 동작 구현에서 작업 수행 능력과 안정적인 운용, 생산 비용으로 이동하고 있다. 로봇 하드웨어뿐 아니라 인공지능(AI), 핵심 부품, 학습 데이터, 현장 실증 역량을 함께 확보하는 것이 산업 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다.

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미국과 중국이 정부와 빅테크 기업을 중심으로 휴머노이드 개발과 산업 현장 실증을 확대하는 가운데, 국내에서도 로봇산업의 기술과 공급망을 결집하려는 움직임이 본격화하고 있다.

▲AI로봇 M.AX 얼라이언스 참여 기업 및 기관

▲AI로봇 M.AX 얼라이언스 개념도

‘AI로봇 M.AX 얼라이언스’는 로봇 하드웨어(HW) 기업, 인공지능(AI) 전문 기업·전문가, 부품 기업, 수요 기업 및 대학·연구기관 등 총 270여 개 기관이 참여하는 국가적 민관 협력 네트워크다. 출범 이후 민간 부문의 자발적 협력이 활발히 이루어지며 20건 이상의 업무협약(MOU)이 체결되는 등 로봇 공급망 전반의 강력한 협력 기반을 다져나가고 있다.

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미국과 중국 등 글로벌 주요 국가들이 빅테크와 정부 주도로 휴머노이드 개발과 현장 실증을 가속화하는 상황 속에서, 우리나라는 얼라이언스를 구심점으로 삼아 국산 휴머노이드 밸류체인을 결집하고 있는 것이다.

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◇ AI 파운데이션 모델(RFM) 및 시뮬레이터 개발

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현재 국내에선 산업 현장 및 시뮬레이터 데이터를 바탕으로 다양한 로봇에 탑재 가능한 범용 AI 파운데이션 모델 개발이 추진되고 있다. 엔비디아 등 글로벌 제품 대비 높은 시간당 작업 속도를 갖는 모델(투모로로보틱스), 촉각 등 감각 인식을 통해 정교한 손 작업이 가능한 모델(리얼월드) 등 산업 현장에서 사용 가능한 로봇 파운데이션 모델을 목표로 지속적으로 기능을 고도화하고 있다.

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투모로로보틱스가 비전언어행동(VLA) 기반의 로봇 파운데이션 모델인 ‘하빌리스(HABILIS)’를 2026년 1월에 개발했다. ‘HABILIS-β’는 실제 휴머노이드(RB-Y1) 물류 패킹 테스트에서 시간당 처리량(TPH) 124회를 달성하며 해외 모델(π0.5, 그루트 등) 대비 우수한 처리량과 지속 운용 시간을 입증했다.

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10월 초에는 ‘하빌리스 브레인 0(HABILIS Brain 0)’를 공개했다. 주변 환경과 작업 지시를 이해하고, 이를 물체를 집거나 옮기는 동작으로 연결하는 로봇 AI 모델이다. 핵심 기술인 GC-VLA는 작업 과정에서 손과 물체의 위치가 어떻게 달라져야 하는지를 학습하고, 이를 작업 지시와 연결해 상황에 맞는 동작을 생성한다. 여기에 성공과 실패 경험을 바탕으로 기본 모델이 학습한 동작을 유지하면서 필요한 순간 동작을 보정하는 ‘GCRF’ 기술을 결합해 작업 수행 능력을 높였다. 투모로로보틱스는 이 두 가지 기술을 결합해 로봇 조작 지능을 고도화했다.

▲리얼월드가 자체 개발한 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) RLDX-1

리얼월드는 고자유도 5지 로봇 손의 정교한 조작을 위한 독자 로봇 파운데이션 모델 ‘RLDX-1(리얼덱스원)’을 2026년 5월에 공개했다. ‘RLDX-1’은 시각·언어뿐만 아니라 힘, 촉각, 접촉 타이밍까지 종합 처리해 글로벌 VLA 벤치마크(RoboCasa 365, LIBERO-Plus 등)에서 1위를 기록했다.

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장기·접촉 중심 과제로 설계된 'RoboCasa Kitchen'에서는 70.6점을 기록해 70점대를 돌파한 세계 최초의 VLA 모델이 됐고, 휴머노이드 전용 평가 'GR-1 Tabletop'에서는 58.7점으로 차순위 모델인 엔비디아 GR00T N1.6 대비 10.7%p의 격차를 만들었다. 카메라·조명·언어·배경 등 7개 변수에 대한 강건성 평가 'LIBERO-Plus'에서도 86.7%를 기록하며 비교 대상을 모두 앞섰다.시각과 언어뿐 아니라 손에 가해지는 힘(토크)·촉각·작업 기억까지 단일 모델에서 함께 처리한다는 점에서, 시각·언어 중심의 기존 범용 비전언어행동(VLA) 모델과 구조적으로 차별화된다.

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서울대와 홀리데이로보틱스 등은 가상 환경에서 AI 학습과 테스트가 가능한 물리 기반 시뮬레이터 개발을 위해 협력하고 있다. ‘홀리데이 심(Holiday Sim)’ V1(로봇팔용)을 공개하고 V2(휴머노이드용) 배포 및 베타 테스트를 진행했다. 홀리데이심은 기존 시뮬레이터가 다루기 힘든 소프트 바디 접촉(Soft-body Contact) 및 물리적 마찰·탄성을 미세하게 반영해 심투리얼(Sim-to-Real) 간극을 최소화했다.

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◇ 핵심 부품 내재화 및 플랫폼 고도화

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최근 로보틱스 및 휴머노이드 산업에서는 로봇의 정밀한 작업 능력을 결정짓는 로봇 핸드와 촉각 센싱, 정밀 조작 기술이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다. 이에 발맞춰 국내 로봇 기업들과 자동차 부품 대기업들이 고자유도 핸드 개발과 상용화를 위한 연구개발 및 협업을 활발히 전개하고 있다.

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에이딘로보틱스는 독자적으로 개발한 독점 센싱 기술을 바탕으로 고도화된 인간형 로봇핸드를 개발해 글로벌 무대에서 기술력을 입증하고 있다. CES와 로보월드 등 주요 전시회에서 독자 개발한 택타일(ATT) 촉각 센서를 탑재한 2세대 인간형 로봇핸드를 선보였는데, 이는 물체 접촉 시 발생하는 위치와 힘의 크기를 실시간으로 감지하고 제어 화면에 시각화할 수 있는 것이 특징이다. 가반 하중을 개선해 고중량 작업 대응력을 크게 높였다는 평가를 받는다.

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이러한 기술력을 바탕으로 에이딘로보틱스는 HD현대로보틱스로부터 대규모 전략적 투자를 유치하고 파트너십을 공고히 했다. 양사는 단순 부품 공급을 넘어 조선 및 중공업 현장에 적용할 표면처리 로봇 자동화 솔루션과 고중량 5지 로봇핸드를 공동 개발하는 등 실제 산업 제조 현장으로의 적용을 가속화하고 있다.

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국내 대표 로봇 부품 및 플랫폼 기업인 원익로보틱스와 로보티즈 역시 정밀 조작이 가능한 다자유도 로봇핸드 기술을 고도화하고 있다.

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원익로보틱스는 글로벌 연구기관에서 표준 플랫폼으로 광범위하게 활용되는 ‘알레그로 핸드(Allegro Hand)’ 시리즈를 발전시켜, 5지에 20자유도를 갖추면서도 기존 제품 대비 전체 크기를 20% 이상 축소한 최신 라인업을 구성했다. 손끝과 관절, 손바닥 전 영역에서 정밀한 접촉 데이터를 수집하여 학습에 활용할 수 있도록 지원하며, 사용자가 작업 환경에 맞춰 제어 방식을 커스터마이징할 수 있는 소프트웨어 환경을 제공한다. 엔비디아의 아이작 심(Isaac Sim)을 활용한 강화학습과 메타와의 촉각 센서 공동 개발, 보스턴다이나믹스 로봇 AI 연구소와의 기술 협력도 진행 중이다.

▲로보티즈의 액추에이터인 다이나믹셀(DYNAMIXEL)의 다양한 라인업

로보티즈는 고성능 모듈형 액추에이터인 다이나믹셀(DYNAMIXEL) 원천 기술을 기반으로 정밀 제어가 가능한 로봇 그리퍼 및 엔드이펙터를 개발하고 있다. 모터와 제어기가 일체화된 오픈소스 기반 모듈형 설계를 통해 휴머노이드 및 물류용 로봇 플랫폼에 유연하게 통합될 수 있는 구조적 강점을 확보하고 있다. 로보티즈는 이미 10여 년 전부터 로봇의 관절과 움직임을 담당하는 핵심 액추에이터인 '다이나믹셀(DYNAMIXEL)'의 FCC 인증을 획득해 미국 수출을 진행해 왔다.

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나아가 로보티즈는 신규 액추에이터 라인업은 물론, 정밀 제어의 핵심인 '로봇핸드' 역시 이미 FCC 인증을 획득했다. 여기에 차세대 로봇 시장의 게임체인저로 꼽히는 '휴머노이드' 플랫폼 또한 현재 FCC 인증 절차의 마무리 단계에 접어들어, 부품부터 완성형 로봇 시스템 전체에 걸친 강력한 보안 및 안전 라인업을 구축해가고 있다.

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최근에는 현대모비스와 테솔로를 중심으로 한 차세대 로봇 손 및 피지컬 AI 부품 국산화 연구개발이 본궤도에 올랐다. 현대모비스는 보스턴다이나믹스의 차세대 휴머노이드에 적용될 핵심 액추에이터 양산 사업을 계기로 로보틱스 부품 R&D 영역을 핸드 그리퍼, 정밀 센서, 제어기 등으로 빠르게 확장하고 있다. 자동차 부품 제조 공정에서 검증된 정밀 구동 기술과 전동화 역량을 결합해 휴머노이드의 핵심 부품을 내재화하고 지능형 부품 공급 체계를 구축한다는 구상이다.

▲테솔로 로봇핸드 DG-5F-S

로봇핸드 전문기업 테솔로는 산업통상부 로봇산업기술개발사업의 ‘온디바이스 AI 기반 고자유도 로봇핸드 및 정밀 조작·조립 제어기술 개발’ 과제 주관기관으로 선정돼 연구개발을 주도하고 있다. 테솔로는 다관절 로봇 핸드 '델토 그리퍼(Delto Gripper)' 시리즈 등을 비롯해 25자유도의 고자유도 인간형 로봇핸드를 개발하고, 사람의 손처럼 다수의 관절을 독립적이면서도 협조적으로 제어하는 기술을 구현하고 있다. 여기에 멀티모달 센서 시스템과 온디바이스 AI 기반 학습 알고리즘을 연계해 단순 파지를 넘어 복잡한 부품 조립과 정렬, 도구 활용 등 고난도 수작업을 자동 수행할 수 있는 차세대 지능형 조작 솔루션을 확보해 나가고 있다.

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최근 국내 휴머노이드 로보틱스 연구개발에서는 고속 민첩 보행과 고난도 양손 물체 조작이 가능한 하체 및 전신 휴머노이드 플랫폼의 개발이 눈부신 성과를 거두며 글로벌 기술 수준을 상회하는 기동성을 입증하고 있다.

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KAIST 연구진(휴보랩-박해원 교수)은 자체 기술로 설계한 차세대 휴머노이드 하체 플랫폼을 통해 평지에서 초속 3.25m(시속 약 12km) 이상의 고속 주행 성능을 달성했으며, 30cm 높이의 단차나 높은 계단을 가볍게 오르내릴 수 있는 역대 최고 수준의 장애(obstacle) 극복 및 고기동성을 입증했다.

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고성능 모터와 감속기, 제어기 등 핵심 부품의 내재화에 더해 강화학습 기반의 AI 제어 알고리즘을 결합함으로써, 불규칙한 험지에서도 균형을 유지하는 것은 물론 한 발 연속 도약과 같은 정밀한 민첩 보행을 구현했다. 나아가 이러한 하체 플랫폼은 양손 정밀 조작이 가능한 상체 시스템과 결합돼, 이동 중 물체를 옮기거나 도구를 사용하는 고난도 통합 작업 환경으로 확장되고 있다.

▲에이로봇 휴머노이드 ‘앨리스(ALICE)’

휴머노이드 스타트업 에이로봇은 실용성과 가격 경쟁력을 대폭 향상시킨 5세대 휴머노이드 ‘앨리스 5(ALICE 5)’를 공개하며 상용화에 박차를 가하고 있다. 앨리스 5는 고하중을 견뎌야 하는 하체 구동부에는 리니어 액추에이터를 적용하고, 유연한 작업 범위가 필요한 부위에는 준직구동(QDD) 방식을 혼용하는 등 구조적 효율성을 극대화한 것이 특징이다. 이를 통해 험지에서의 고속 보행과 안정적인 양손 조작 능력을 동시에 확보하며, 제조 및 물류 현장뿐만 아니라 특수 목적 산업 분야로의 빠른 진입을 도모하고 있다.

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로보티즈는 자체 모듈형 액추에이터 원천 기술을 바탕으로 보급형 휴머노이드 플랫폼인 ‘AI 사피엔스(AI Sapiens)’를 개발하고 피지컬 AI 생태계 확산에 앞장서고 있다. AI 사피엔스는 가상 시뮬레이션 환경에서 학습된 보행 및 조작 알고리즘을 실제 로봇에 즉시 적용할 수 있도록 최적화됐으며, 모션 제어 코드와 하드웨어 제어 체계를 전면 개방하는 오픈소스 방식을 취하고 있다. 이를 통해 연구진과 개발자들이 고속 보행과 양손 작업을 위한 AI 모델을 손쉽게 구현하고 검증할 수 있는 표준 연구용 휴머노이드 플랫폼 역할을 수행하고 있다.

◇ 산업·서비스 현장 특화 휴머노이드 개발 및 실증

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건설(포스코이앤씨), 조선(HD현대중공업, HD현대미포), 화학(SK에너지), 유통·물류(CJ대한통운, BGF리테일), 디스플레이(LG디스플레이), 호텔(롯데호텔) 등 다양한 산업 현장과 서비스 환경을 대상으로 연구개발(R&D) 및 비R&D 트랙의 실증 과제가 본격적으로 추진되고 있다.

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특히 2족보행 휴머노이드 로봇 도입의 걸림돌이었던 현행 안전기준 문제를 해결하기 위해 규제샌드박스 과제가 승인(2025년 9월)됨에 따라, 현장 실증과 함께 표준 및 안전기준 데이터를 원활하게 확보할 수 있는 기반이 마련됐다.

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R&D 및 비R&D 트랙을 통해 조선, 자동차, 철강, 물류, 가전 등 업종별 특화 휴머노이드 현장 실증 과제를 지속 확대 운영할 계획이며, 2026년 10월에는 추가로 현장 제조 공정의 패러다임을 바꿀 이동형 휴머노이드 로봇의 실증 특례를 승인했다.

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로브로스는 네패스(반도체), 성우하이텍(자동차), HD현대삼호(조선), 딜리버리랩(물류) 등 주요 산업 현장에 휴머노이드 로봇 20대를 투입한다. 투입된 로봇들은 반도체 패키징 후공정 부품(CRS) 세척, 자동차 차체 부품 안착, 조선 족장피스 적재, 냉장 물류포장체 적재 등 복합 공정을 수행하게 된다. 단순 부품 이송을 넘어 정밀 세척과 저온 물류 등으로 활용 영역이 다변화되면서 제조 AI 전환(M.AX)을 앞당기는 기폭제가 될 전망이다.

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현장 실증을 통해 축적된 데이터를 바탕으로 휴머노이드 로봇 안전인증 기준을 2027년 하반기까지 마련하고, 동적 안정성·AI 신뢰성·사이버 보안 등을 검증하는 ‘휴머노이드 로봇 안전인증센터’ 구축 및 ‘지능형로봇법’ 개정을 추진하고 있다.

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◇ 향후 추진 계획…순환형 데이터 플라이휠·양산 체계 구축 등 추진

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정부와 얼라이언스는 10종·50대 이상의 다종·다수 휴머노이드를 상시 운영해 제조·물류 현장 수준의 모사 환경에서 공정별 멀티모달 로봇 행동 데이터를 대규모로 생산할 계획이다.

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수집된 실로봇·가상·인간 시연 데이터를 연계 및 확장하고, RFM 평가 결과를 바탕으로 부족한 데이터를 보완·반복 학습하는 순환형 데이터 플라이휠(Data Flywheel) 체계를 확립할 계획이다. 또한 고품질 데이터를 ‘제조AX 데이터 라이브러리’에 통합 저장해 로봇 AI 성능의 지속적인 고도화를 추진한다.

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제조업 AI 전환(M.AX)을 가속화하기 위해선 업종별 특화 AI 로봇을 개발하고 현장에 보급하며, 10대 업종별 데이터 팩토리 구축 및 3대 핵심부품(액추에이터, 센서, 로봇핸드)에 대한 R&D 투자를 대폭 확대할 방침이다. 나아가 전문인력 1만 명 양성을 추진하고 있다.

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새만금 지역에 로봇 파운드리 및 부품 클러스터를 조성하고, 대경권의 자동차·가전 부품기업들이 로봇 부품 제조로 전환할 수 있도록 지원한다. 또한 로봇 대·중소 상생 협력 프로젝트 및 신진 연구자와의 공동연구 프로젝트를 추진하고, AI 팩토리 풀스택 수출 모델 개발 및 글로벌 로봇센터 구축을 통해 국산 휴머노이드의 해외 시장 진출과 판로 확대를 적극 뒷받침할 계획이다.

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AI로봇 M.AX 얼라이언스가 추진하는 범용 AI 모델과 시뮬레이터 개발, 핵심 부품 내재화, 산업 현장 실증, 로봇 데이터 팩토리, 양산 기반 조성은 국내 독자적인 휴머노이드 로봇 생태계를 구축하기 위한 과정이다.

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앞으로의 관건은 기술 개발과 실증에서 확보한 성과를 실제 제품의 생산성과 가격 경쟁력으로 전환하고, 국내 산업 현장에서 검증한 기술을 해외 시장까지 확장할 수 있느냐에 달려 있다. 한국형 휴머노이드 생태계의 경쟁력은 얼마나 많은 로봇을 개발했는지가 아니라, 얼마나 안정적이고 경제적으로 현장에서 활용할 수 있는 로봇을 공급하느냐에 따라 결정될 전망이다.

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