왜 로봇이 사람 모양인가라는 질문에서 출발해, 산업의 무게중심이 어디로 옮겨가는지, 대표 기종은 어떻게 세대를 거듭했는지, 그 몸을 움직이는 AI는 무엇인지, 그리고 그 로봇이 실제로 창고·병원·집에 들어갔을 때 무엇이 문제가 되는지까지 열두 편을 배치했다. 앞쪽은 배경 지식 없이 읽히고, 뒤로 갈수록 기술과 제도의 구체가 늘어난다.
휴머노이드 시연 영상과 물류 현장의 로봇, 그리고 안전·개인정보 규제가 각각 따로 있는 소식이 아니라 한 흐름의 앞뒤라는 것이 보인다.
이 글은 도서 소개 형식으로, 휴머노이드 로봇이 사람 형태를 취하는 이유를 묻는 질문에 답하는 방식으로 전개된다. 계단·문턱·좁은 통로·손잡이 달린 문 등 일상 공간 대부분이 사람 신체에 맞게 설계되어 있어, 해당 환경에서는 사람과 유사한 형태의 로봇이 유리하다고 설명한다. 바퀴 달린 로봇은 평탄한 공장 바닥에서는 효율적이지만 일반 생활 환경에서는 제약이 있다고 언급한다. 로봇 교육 방식과 관련해, 과거에는 모든 동작을 코드로 직접 작성해야 했으나 현재는 두 가지 방식으로 로봇을 훈련한다고 소개하지만, 제공된 본문이 중간에 끊겨…
한화투자증권이 2026년 9월 14일 발간한 산업 보고서에서 피지컬 AI(Physical AI) 모멘텀의 중심이 휴머노이드 로봇에서 자율주행·로보택시로 이동할 것으로 전망했다. 보고서는 지난해부터 과열됐던 휴머노이드 로봇 관련 기대감이 올해 중반 들어 다소 둔화됐다고 진단했다. 자율주행이 피지컬 AI 시장에서 차지하는 비중은 2025년 39%에서 2035년 69%까지 확대될 것으로 예상했다. 한편 골드만삭스는 2035년 글로벌 휴머노이드 로봇 보급 대수 전망치를 600만 대 이상으로 기존 대비 6배 상향한 바 있다.
Agility Robotics는 이족보행 로봇 Cassie를 시작으로 Digit을 다섯 세대에 걸쳐 개발해 왔다. Digit 5까지 이어진 각 버전은 산업 현장의 작업 수행에 맞게 기술을 조정하는 방향으로 진화해 왔다고 The Robot Report가 전했다.
Agility Robotics가 새 휴머노이드 로봇 Digit 5를 발표했다. Digit 5는 23 kg 물체를 2.1 m 높이까지 들어올릴 수 있으며, 하루 20시간 이상 운용이 가능하다. 키 1.8 m, 무게 129 kg의 이 로봇은 물리적 격벽 없이 사람과 근접한 환경에서 작업할 수 있도록 설계됐다. 출력·안전성·배터리 지속시간은 서로 상충하는 요소로, 이 세 가지를 동시에 확보하는 것이 상업용 휴머노이드 로봇 개발의 주요 과제였다.
중국 전기차 기업 샤오펑(XPENG, 小鹏)의 휴머노이드 로봇 생산라인이 정식 가동에 들어갔다. 범용 휴머노이드 로봇 IRON이 자동화 조립을 마친 뒤 스스로 생산라인에서 걸어 나오는 영상이 공개됐다. 샤오펑은 자사 로봇 사업이 연구개발 단계에서 제조 및 대규모 응용 단계로 전환됐다고 밝혔다. 이 생산라인의 핵심 공정 자동화율은 80% 이상으로 알려졌다.
UC 버클리와 스탠퍼드대 공동 연구팀이 휴머노이드 로봇용 AI 프레임워크 'BeyondMimic'을 개발했다. BeyondMimic은 휴머노이드 로봇이 다양한 민첩 동작을 학습하고 이를 자연스럽게 조합할 수 있도록 설계됐다. 연구팀에 따르면 이 프레임워크를 통해 로봇이 명시적으로 학습하지 않은 새로운 작업도 수행할 수 있다. 관련 논문은 학술지 'Science Robotics'에 게재됐다.
중국 로봇기업 Unitree(유니트리)가 휴머노이드 로봇 G1에 AI 모델 'UnifoLM-X2-1.0'을 탑재한 자율 격투 시연 영상을 2025년 7월 7일 공개했다. G1은 사람의 원격 조종 없이 상대의 움직임을 스스로 인식해 펀치와 킥을 구사하고 공격을 회피한다. 기존 로봇 격투 방식은 원격 조종이나 사전 설정 동작에 의존했으나, 이번 모델은 AI가 주변 상황을 실시간으로 인식해 행동을 결정하는 방식으로 작동한다.
이탈리아 코마우(Comau)가 프랑스 데카트론(Decathlon)의 전자상거래 물류 풀필먼트(fulfillment) 운영에 적용할 피킹·팔레타이징 자동화 시스템의 테스트 검증을 마쳤다. 이 시스템은 대량 생산에서 유연한 맞춤형 제조로의 전환을 목표로 하는 유럽 프로젝트 MASTERLY의 일환으로 개발됐다. 코마우의 마이코(MYKO) 협동로봇(코봇)과 ROS 2 기반 소프트웨어 아키텍처가 핵심 구성 요소로 활용된다. 또한 가변적인 제품 흐름에 대응하기 위한 첨단 모듈형 그리퍼가 시스템에 통합됐다.
징둥로지스틱스(JDL, 京东物流)가 글로벌과학기술탐색자대회(JDD)에서 '슈퍼브레인(超脑)+늑대군단(狼族)' 로봇 제품군을 공개했다. 슈퍼브레인은 복잡한 현장에서의 의사결정 및 협동 스케줄링을 담당하는 초거대 모델이다. 늑대군단은 창고·분류·배송 등 상황에 적용되는 9가지 상품군, 11종의 로봇으로 구성된다. 징둥로지스틱스는 5년 내 300만 대의 로봇을 현장에 적용한다는 목표를 밝혔다.
국립재활원은 2026년 9월 16일 서울 백범김구기념관에서 '2026 돌봄로봇 네트워크 포럼'을 개최하고 돌봄로봇 기술 개발·실증 성과와 정책 방향을 공유했다. 정부는 수요자 중심의 돌봄로봇 개발·실증 및 상용화를 추진하며, 이동·목욕·의사소통·거동 보조 등으로 기술 적용 범위를 확대하고 있다. 이번 포럼은 보건복지부와 산업통상자원부가 참여하는 다부처 협업사업 형태로 진행됐다.
기존 로봇 안전 평가는 시스템 오작동 상황을 주된 위협으로 가정했으나, 물리적 AI(Physical AI) 환경에서는 공격자가 로봇의 인식·판단·행동을 조작해도 겉으로는 아무 이상이 없어 보일 수 있다는 점이 새로운 과제로 부상하고 있다. 현대 로봇은 다중 모달 센서로 환경을 인식하고 AI 모델로 맥락을 해석한 뒤 물리적 동작으로 전환하므로, 의사결정을 이끄는 데이터의 무결성이 안전성과 직결된다. 공격 표면(attack surface)은 학습 파이프라인, 시스템 인프라, 런타임 인식의 세 계층으로 나뉜다. 2017년 BadNets…
개인정보보호위원회(개인정보위)는 국내에서 판매되는 주요 로봇청소기 5종의 개인정보 처리실태를 점검한 결과, 영상·음성·지도 정보가 수집·전송되는 과정에서 전반적으로 안전하게 관리되고 있다고 밝혔다. 다만 개인정보 수집·이용 동의 방식, 국외 이전 안내, 국내대리인 지정, 안전조치 등 「개인정보 보호법」 의무 준수 항목에서 일부 미흡한 사례가 확인됐다. 개인정보위는 해당 사업자에게 자율 개선을 안내했으며, 대부분의 사업자가 개선을 완료했거나 조치 중인 것으로 나타났다.
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