"휴머노이드가 스마트 물류를 이루는 게 생각보다 더 빠를 겁니다. 복잡하고 다양한 작업을 수행할 뇌를 현장 작업 데이터로 학습시키고 있습니다."
손동신 LG CNS 스마트물류센터 전문위원은 17일 서울 조선팰리스 강남에서 열린 오토스토어 아레나 코리아에서 휴머노이드 로봇 기술 동향을 소개했다.
손 위원은 로봇이 정해진 분야에서만 일하던 1~2세대 로봇에서 배운 것만 알아서 하는 3세대 로봇으로 변화하고 있고, 나아가 생각해서 알아서 일하는 4세대 로봇으로 진화할 것이라고 내다봤다.

여기서 4세대 로봇이란 범용 지능을 갖춘 휴머노이드를 말한다. 특히 챗GPT가 일반 지능의 가능성을 보여준 것처럼, 피지컬 AI가 범용 로봇의 'GPT 모멘트'를 실현하고 있다고 손 위원은 분석했다.
손 위원은 휴머노이드 구성이 단순해지고 있고, 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)과 학습 환경이 기술의 핵심 요소가 됐다고 전했다. 상용 휴머노이드 하드웨어에 로봇 지능을 탑재하는 일이 벌어지면서 생태계가 조성되고 있는 점도 언급했다.
휴머노이드 하드웨어(HW)를 만드는 업체뿐만 아니라 ▲센서 HW ▲로봇 지능 소프트웨어(SW) ▲로봇 시뮬레이션 SW ▲엔지니어링과 데이터 캡처 SW 등 각 분야 전문 업체가 등장했다.
손 위원은 "휴머노이드 생태계를 활용해서 우리가 먼저 서비스를 만들고 실제 적용 사례를 만들어볼 수 있을 것"이라며 "하드웨어 완성도가 높아지길 기다리기보다 두뇌에 고민해야 하는 문제에 직면한 상황"이라고 진단했다.

그는 로봇 파운데이션 모델 학습 방안을 방대한 데이터로 학습하는 '프리트레인'과 직무교육(OJT)인 '파인튜닝'으로 구분했다. 이 가운데 특히 파인튜닝을 잘하기 위해서는 양질의 브레인을 구해서 현장 데이터를 갖고 학습을 시켜야 한다는 설명이다.
데이터를 습득하는 일도 중요해졌다. 손 위원은 원격 조작 방식으로 휴머노이드를 훈련시키는 과정을 소개했다. 양손을 활용해 물체를 집고 옮기는 등 시도를 통해 로봇 지능을 고도화시키고 있었다.
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손 위원은 "원격 조작으로 그대로 정교한 작업을 하려면 더욱 개발이 필요하겠지만, 당장 현장에 사람이 하던 일에 사람의 폼팩터로 투입할 수 있어 중국과 미국 등 여러 업체들이 이 방식을 시도하고 있다"고 말했다.
그는 휴머노이드 로봇이 투자대비 효과가 큰 고강도 작업과 유해환경 작업에 우선 적용될 것으로 전망했다. 단순반복 작업에서도 유의미한 효과를 낼 것으로 전망했다.