[2026 로보월드] 모토마인드, 피지컬 AI 기반 로봇으로 제조현장 노동력 제공한다

[산업일보]
제조업의 인력난이 심화하면서 로봇을 활용한 생산공정 자동화에 대한 관심이 커지고 있다. 하지만 기존 산업용 로봇은 정해진 위치와 동작에 맞춰 작업하도록 설계돼 비정형적인 환경이나 유연한 대응이 필요한 공정에는 적용하기 어려운 측면이 있다.

모토마인드는 한국AI·로봇산업협회, 한국로봇산업진흥원, 제어·로봇·시스템학회의 공동주관으로 4일부터 7일까지 열리는 ‘2026 로보월드’에서 자체 개발한 로봇 밀리(Milly)와 벨로미니(Velomini)를 중심으로 제조공정 자동화 시연을 선보였다.

엄기영 모토마인드 대표이사는 “밀리와 벨로미니는 설계부터 제조, 양산까지 국내에서 직접 진행하고 있는 제품”이라며 “이번 전시에서는 VLA(Vision-Language-Action) 기반 피지컬 AI 소프트웨어를 로봇 하드웨어와 결합해 제조공정에서 어떻게 활용할 수 있는지를 보여주고 있다”고 설명했다.

전시장에 마련한 데모 라인에서는 박스를 다른 라인으로 옮기는 작업부터 여러 부품을 하나의 팟(Pod)으로 조립하는 공정, 유연한 소재를 박스에 투입하는 작업까지 다양한 시나리오를 구현했다.

엄 대표는 비정형 작업에 대한 대응 능력을 강조했다. “기존 협동로봇이나 산업용 로봇은 정해진 위치를 기준으로 움직이는 방식이지만, VLA 기반 솔루션은 AI가 주변 상황을 인식하고 변화하는 환경에 적응할 수 있다”고 말한 그는 “기존에는 작업물을 정확한 위치에 놓도록 가이드를 설치해야 했지만, 모토마인드의 솔루션은 작업물을 유연하게 배치해도 작업할 수 있다”고 말했다.

이는 자동화 설비를 구축하는 과정에서 발생하는 비용을 줄이는 데도 기여할 수 있다는 설명이다. 작업물의 위치를 일정하게 유지하기 위한 별도 장치나 정교한 라인 설계의 필요성을 낮출 수 있기 때문이다.

그리퍼에 가해지는 힘을 수치화하고 이를 AI 학습에 활용하는 방식도 함께 언급됐다. 물체의 재질과 형태에 따라 적절한 힘을 적용하고, 이 과정에서 축적되는 데이터를 AI 모델에 반영하는 것이 핵심이다.



현재 시연 수준의 작업 속도는 사람보다 느리게 보일 수 있지만, 엄 대표는 데이터 축적에 따라 성능을 높일 수 있다고 설명했다. 그는 “이번 데모는 약 2시간 동안 수집한 데이터로 구현한 것”이라며 “50~100시간 정도 데이터를 추가로 확보하면 사람과 거의 유사한 수준, 최대 90%까지 도달할 수 있을 것으로 보고 있다”고 밝혔다.

엄 대표는 “모토마인드는 로봇을 판매하는 기업이 아니라 노동력을 판매하는 기업”이라며 “ 로봇을 구매한 고객이 클라우드에 연결하면 구독이나 별도 과금 구조를 통해 필요한 노동력을 바로 실행할 수 있는 파이프라인을 제공하는 것이 목표”라고 강조했다.

올해 2월 창업한 모토마인드는 제품 프로토타이핑과 개념검증(PoC)을 진행하며 산업현장 적용 가능성을 확인하고 있다. 내년에는 10곳 이상의 고객사를 대상으로 PoC를 추진하고, 다양한 제조환경에서 데이터를 확보한다는 계획이다. 이를 바탕으로 2028년에는 로봇을 실제 판매하고 서비스화하는 사업 모델을 본격적으로 구현하는 것이 목표다.