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[IT뉴스]한·중 전문가들, 휴머노이드 난제로 ‘일반화 능력·손가락 제어’ 꼽아

온카뱅크관리자

2026-11-04 06:07:26

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 탕지엔 CTO, 낯선 환경에서 실패를 학습하는 ‘재귀적 자기개선’ 제시 
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 [디지털데일리 구아현기자] 실한국과 중국의 로봇 전문가들이 범용 휴머노이드의 상용화를 가로막는 난제로 일반화 능력과 손가락 제어를 꼽았다. 실험실에서 아침을 차리던 로봇이 처음 가는 집에서도 같은 일을 해낼 수 있는지, 공장에서 물건을 쥔 로봇 손이 힘을 조절하며 사람의 작업 속도를 따라갈 수 있는지가 관건이라는 진단이다. 현장 중심의 성능 평가와 데이터 표준화를 과제도 제시했다.
 3일 서울 중구 더그랜드롯데 호텔 주한 중국대사관, 대한민국 국회, 양국 로봇·AI 학계와 산업계가 공동 주최·참석한 ‘한중 피지컬AI 기술산업협력포럼’에서 탕지엔 베이징휴머노이드로봇혁신센터 최고기술책임자(CTO)와 이동준 서울대학교 로봇틱스국가연구소 교수 겸 미래모빌리티기술센터장이 범용 로봇의 기술 과제를 제시했다.
 아울러 왕윈타오 중국정보통신연구원 인공지능연구소 부총엔지니어는 실제 공장에서 로봇이 여러 단계의 작업을 끝까지 수행하는지 검증해야 한다며 현장 중심의 성능 평가와 데이터 표준화를 과제로 제시했다.
 ◆ 낯선 환경에도 적응하는 능력 관건
 탕 CTO가 제시한 범용 로봇의 기준은 적응력이다. 데이터를 미리 수집한 적이 없는 곳에 로봇을 데려가도 사람의 지시를 이해하고 일을 해낼 수 있어야 한다. 그는 “가장 핵심적인 병목은 일반화 능력이 부족하다는 점”이라며 “실험실에서는 아침 식사도 준비할 수 있지만 다른 집으로 옮기면 환경과 물건, 작업 순서가 달라 같은 일을 하지 못한다”고 강조했다.
 탕 CTO는 로봇 팔이 감당하는 하중이나 배터리 사용 시간은 꾸준히 개선될 것으로 봤다. 반면 집마다 다른 주방에서 조리 도구를 찾아 쓰는 일은 본체의 연산 성능을 높여도 풀기 어렵다. 센터가 주목하는 해법은 ‘재귀적 자기개선(Recursive Self-Improvement)’이다. 그는 “로봇으로 물리 세계의 모든 데이터를 빠짐없이 모을 수는 없다”며 “새로운 환경에서 작업에 실패하더라도 스스로 학습하고 개선해야 그곳에서 일을 점점 더 잘할 수 있다”고 강조했다.
 센터는 작업 여건에 따라 두 기술을 병행해 연구하고 있다. 상자 운반이나 나사 조이기처럼 작업 조건이 일정하면 영상과 언어 지시를 동작으로 바꾸는 시각·언어·행동(VLA) 모델이 유리하다. 가정처럼 변수가 많은 곳에선 행동의 결과를 예측하는 ‘월드모델’에 기대를 걸고 있다. 컵을 집는 동작을 예측한다면 손이 컵에 다가가 쥐는 경로까지 물리 법칙에 맞아야 실제 로봇 팔이 그 궤적을 따를 수 있다.
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 로봇이 몸과 감각을 통해 주변과 상호작용하는 ‘체화 지능’을 구현하기 위해 센터는 판단과 실행을 나눴다. 클라우드의 AI가 아침 준비를 냉장고 문 열기, 달걀 꺼내기 같은 작업으로 쪼개면 본체에 탑재된 임베디드 AI가 각 동작을 맡는 구조다.
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 ◆ 생산성 가르는 건 로봇 손 속도
 이동준 서울대학교 로봇틱스국가연구소 교수 겸 미래모빌리티기술센터장은 사람 손가락처럼 유연하고 빠른 능력을 아직 로봇이 따라잡지 못하고 있다고 지적했다.
 그는 이날 서랍 손잡이를 잡는 로봇을 사례로 제시했다. 사람은 손잡이가 손끝에 걸리면 감촉만으로도 손가락을 오므려 당긴다. 반면 발표 영상 속 로봇은 손이 닿을 때까지 손잡이를 눈으로 확인하며 천천히 움직였다. 힘 조절이 서툰 상태에서 속도를 높이면 손가락이 부딪혀 부러질 수 있다. 한 번 서랍을 여는 데 성공해도 사람과 나란히 일하는 공정에서는 이 속도 차이가 생산성을 좌우한다는 설명이다.
 보행과 조작은 학습 조건부터 다르다. 보행은 가벼운 다리와 유연한 구동기를 갖춘 로봇이 시뮬레이션에서 수많은 걸음을 반복하며 균형을 익힐 수 있다. 조작은 같은 물체라도 놓인 각도와 손가락이 닿는 지점마다 필요한 힘이 달라진다. 사람이 물건을 집는 영상에는 손끝에 가한 힘이 기록되지 않고, 사람이 원격으로 로봇을 조종해 동작을 가르치면 시간과 비용이 든다.
 이 교수는 “다양한 상황에서 대규모 조작 데이터가 일차적으로 필요하다”며 “데이터 생성과 수집 모두 쉽지 않다”고 강조했다. 하드웨어에도 격차가 있다. 이 교수는 사람 손의 무게가 300~400g인 데 비해 로봇 손은 1㎏에 가까운 사례를 들었다. 산업 현장에서 작업 속도를 끌어올리려면 손이 가벼워야 하고, 빠르게 움직이다 물체에 부딪혀도 손가락이 충격을 견디면서 접촉을 감지해야 한다는 지적이다.
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 ◆ 공장에서 연속 작업 해내나… 피지컬 AI 평가도 현장 중심으로
 왕윈타오 중국정보통신연구원 인공지능연구소 부총엔지니어는 피지컬 AI를 기존 로봇과 구분하는 능력으로 인지·협업·학습을 꼽았다. 물체를 감지하는 데서 나아가 자신이 놓인 환경을 이해하고, 다른 로봇과 협력하며, 작업 경험으로 성능을 높일 수 있어야 한다는 설명이다.
 그는 산업계에서 체화 지능과 피지컬 AI를 혼용하지만, 엄밀히 보면 체화 지능은 로봇·드론·무인차처럼 몸체와 지능의 결합에, 피지컬 AI는 지능과 물리 환경의 상호작용에 초점을 둔 더 넓은 개념이라고 설명했다.
 왕 부총엔지니어는 로봇의 움직임이 느리고 서툰 원인 중 하나로 본체의 연산 능력 부족을 지목했다. 평가 방식도 현장에 맞춰야 한다고 봤다. 그는 “피지컬 AI 평가 방식 800여 개를 살펴봤지만 산업 현장의 실상을 잘 반영하는 방식을 찾지 못했다”며 “실제 공장에서 수행하는 여러 단계의 작업을 설계해 AI 시스템을 시험하려 한다”고 강조했다. 중국정보통신연구원이 개발한 ‘EAI 벤치’는 로봇에 이런 과제를 맡겨 일련의 작업을 끝까지 해내는지 평가하는 방식이다.
 표준화 과제로는 시스템 간 통신, 데이터 호환, 모델 성능 평가, 안전 등 네 가지를 제시했다. 왕 부총엔지니어는 “제조사마다 데이터 인터페이스가 달라 서로 수집한 데이터를 재사용할 수 없다”며 “표준화를 통해야 이 문제를 해결할 수 있다”고 강조했다. 그는 로봇의 오작동이 물리적 피해로 이어질 수 있는 만큼 성능과 함께 안전을 검증할 기준도 필요하다고 짚었다.
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 한중 협력 의제로는 피지컬 AI의 현장 실증과 표준화가 거론됐다. 다이빙 주한중국대사는 “한국은 반도체와 정밀 제조에서 앞선 경험이 있고 중국은 대규모 생산에 능하며 적용 현장이 풍부하다”며 “규제 체계와 기술표준, 윤리 규범의 공동 제정을 추진해야 한다”고 강조했다.
 송기헌 국회 과학기술정보방송통신위원장은 “정밀 로봇 손 기술과 국제 표준화 논의가 양국의 공동 연구개발과 기업 간 사업 협력으로 이어지길 기대한다”며 "한중 양국의 기술 교류와 산업 협력이 더 확대될수록 지속적인 관심을 기울이겠다"고 말했다.
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