[음료수를 달랬더니, 냉장고를 가져왔다: 일하는 로봇의 시대로]

안녕하세요? 삼성 모빌리티 임은영입니다. 보스턴 다이내믹스에서 10일만에 아틀라스 훈련 영상을 공개했습니다. 23kg 무게의 냉장고를 옮겨, 고하중 작업을 안정적으로 수행할 수 있음을 보여주었습니다. Figure AI는 Figure 03가 6일 연속으로 물류 테스트 창고에서 물품 서열작업을 수행하는 모습을 라이브 스트리밍으로 보여주고 있습니다. 중국의 로봇은 하드웨어 원가경쟁력을 기반으로 연구실, 학교에 배포하여 데이터를 쌓고, 범용 로봇을 목표로 하고 있습니다. 미국의 로봇은 지능개발의 경쟁력을 기반으로, 산업현장에 투입을 목표로 기술을 고도화하여, 인건비를 낮추는데 집중하고 있습니다. 각 로봇회사는 양산 시작과 함께, 어떻게 부가가치를 창출할지에 대해, 경쟁력과 상황에 맞게 피봇해가고 있는 과정입니다. 한편, 현대차그룹은 해외컨퍼런스에 참여하여, 로봇 생태계에서 각 계열사의 업무를 구체화했습니다. 2026년 하반기에는 로봇 훈련센터가 운영되고, 로봇 생산 공장 건설 장소와 투자규모도 발표가 예상됩니다. 초기에는 2.5만대 이상의 아틀라스가 현대차그룹의 130여개 공장에서 작업하며, 데이터를 축적해 갈것입니다. 현대차그룹은 2028년 BD의 상장과 아틀라스의 대량생산을 목표로 하고 있습니다. 이처럼 현대차그룹은 로봇에 대한 구체적인 비전과 로드맵, 생태계를 구축하고 있어, 글로벌 로봇 트렌드의 주도가 될 것으로 예상합니다. ■ 아틀라스 작업영상 - 전신제어를 통한 고하중 작업수행: 아틀라스의 Payload는 최대 50kg. 자동차 부품의 무게는 최소 15kg이상으로, 자동차 공장 투입을 목표로 함을 보여줌. 손 중심의 물체 파지를 넘어, 팔, 다리, 몸통 전체의 질량과 지지력 활용. - SimtoReal 격차의 최소화: 정밀한 시뮬레이션 환경에서 수백만 시간동안 학습. 물리법칙과 마찰력에 대한 정교한 보상 조율을 통해, 시뮬레이션의 행동을 실제 하드웨어에서도 재현 - 고속 반복 및 학습 파이프라인 구축: 엔지니어가 새로운 제어정책을 훈련시키면, 내일 완성된 모델이 나오고, 하드웨어 주입 후 1시간 내에 실제 로봇에 올려 데스트. 데이터를 수집하여 반복 수정. - 하드웨어의 단순화와 고성능 양립: 부품과 메커니즘을 극도로 단순화하여 대량생산 및 A/S용이. 그럼에도 BD 로봇의 강력한 힘, 기민한 속도, 민첩성, 제어의 용이성을 유지하면서, 백플립 같은 고난이 동작도 안정적으로 수행. (2026/5/19일 공표자료)