"투모로로보틱스는 휴머노이드 교육을 하빌리스 브레인과 하빌리스 콘솔로 구성된 단일 시스템으로 구현하고 있습니다. 교육은 단순한 알고리즘이 아니라 운영체계(OS)입니다."
장병탁 투모로로보틱스 대표는 6일 서울 웨스틴조선 파르나스에서 열린 '제1회 휴머노이드 테크콘' 기조발표에서 휴머노이드 상용화를 위한 핵심 플랫폼으로 '하빌리스 브레인'과 '하빌리스 콘솔'을 제시했다.
장 대표는 "하빌리스 브레인은 세계를 추론하고 월드 모델링을 수행하는 인지적 코어"라며 "3차원 지각과 인지, 행동을 연결하는 중심축"이라고 설명했다. 또 "하빌리스 콘솔은 인간 개입을 가능하게 하는 인터페이스로 텔레오퍼레이션(원격조작), 시범 동작 제공, 피드백, 지속적인 커리큘럼 관리를 지원한다"고 밝혔다.
그는 "교육은 단순히 데이터를 더 넣는 것이 아니라, 목표를 이해하고 경험을 통해 개선하는 구조"라며 휴머노이드 상용화 경쟁이 소프트웨어 기반 교육 플랫폼 경쟁으로 확장될 수 있음을 시사했다.
장 대표는 휴머노이드 상용화의 본질적 과제로 '일반화'를 꼽았다. 그는 "데모는 인상적이지만 실제로 배치하려고 하면 잘 작동하지 않는다"며 "진짜 문제는 일반화"라고 진단했다.
장 대표는 학습 방식의 차이를 "훈련은 특정 기술과 행동을 전달하는 것이고, 교육은 목표 지향적으로 환경에 적응하며 시간이 지나면서 개선되는 것"이라고 구분했다. 그는 이를 "데모에서 워킹 인텔리전스로의 전환"이라고 표현했다.
장 대표는 휴머노이드 교육은 하나의 방법으로 해결되지 않는다며, 시뮬레이션과 인간 가이던스, 합성 데이터, 현실 세계 상호작용을 결합한 '레이어드 커리큘럼' 접근을 강조했다.
시뮬레이션은 대규모 행동을 안전하게 탐색할 수 있지만 현실 격차가 존재하고, 텔레오퍼레이션은 고품질 데이터를 확보할 수 있으나 확장성이 제한된다고 설명했다.
또 생성형 AI 기반 합성 데이터는 희귀 상황과 롱테일 시나리오까지 만들 수 있지만 합성 데이터와 현실 데이터 분포 정렬이 과제라고 지적했다. 장 대표는 "궁극적인 교육은 현실 세계에서 시행착오와 회복을 통해 이뤄져야 한다"며 현장 경험의 중요성을 강조했다.
그는 휴머노이드 지능 성장은 인지와 행동이 순환하는 '피지컬 AI 학습 루프'에서 발생한다고 설명했다. 장 대표는 "교육은 폐쇄 루프 안에서 일어난다"며 "루프가 끊기면 학습이 정체되고 루프가 계속되면 로봇은 자율적으로 지능을 키워간다"고 말했다.
로봇 파운데이션 모델 적용의 현실적 제약도 언급했다. 장 대표는 "피지컬 AI에 파운데이션 모델을 적용할 때 이슈 중 하나는 실시간성"이라며 "속도가 너무 느리다"고 지적했다.
그는 "언어를 생성하거나 이미지를 생성하는 것은 기다릴 수 있지만, 로봇은 늦으면 사고가 난다"고 말하며 레이턴시가 핵심 장벽이라고 밝혔다.
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데이터 부족 문제에 대해서는 "피지컬 AI는 아직 데이터가 부족하다"고 언급하며, 다양한 학습 방법을 커리큘럼 형태로 결합해 단계적으로 성장시키는 접근이 필요하다고 강조했다.
장 대표는 발표를 마무리하며 "미래는 더 잘 훈련된 로봇이 아니라, 교육된 피지컬 인텔리전스"라고 강조했다. 휴머노이드가 단일 제품을 넘어 산업 현장에서 지속적으로 학습하고 확장되는 플랫폼으로 진화할 것이라는 전망이다.
