[2026 Edge AI Day] 트위니 천홍석 대표 “피지컬 AI 상용화, 휴머노이드보다 산업 현장 생산성에 주목해야” 휴머노이드의 비용·에너지 소비·학습 데이터 확보 한계 지적…작업 목적에 맞는 로봇 개발 강조 피지컬 AI(Physical AI)의 산업 현장 도입을 위해서는 로봇의 형태보다 기존 작업 방식과 비교한 비용과 생산성을 우선 검토해야 한다는 의견이 제기됐다. 휴머노이드가 다양한 작업을 수행할 수 있다는 기대와 달리, 실제 제조·물류 현장에서 경제성을 확보하기까지는 기술적 과제가 남아 있다는 분석이다.자율주행 로봇 기업 트위니(Twinny)의 천홍석 대표는 지난 6일 서울 강남구 엘리에나 호텔에서 열린 어드밴텍의 ‘2026 Edge AI Day’에서 ‘The Technical Bottleneck of Physical AI’를 주제로 발표하며 이같이 밝혔다.천 대표는 피지컬 AI 시장이 본격적으로 형성될 것이라는 기대가 커지고 있지만, 실제 산업용 로봇의 상용화는 예상보다 더디게 진행되고 있다고 진단했다.그는 “휴머노이드는 현재 연구와 엔터테인먼트 목적으로 활용되는 경우가 많다”며 “산업 현장에서 생산 업무를 본격적으로 담당하는 단계까지는 해결해야 할 문제가 남아 있다”고 말했다.휴머노이드 상용화, 비용과 생산성의 균형이 관건천 대표는 이족보행·사족보행·바퀴형 로봇을 비교하며 이동 방식에 따른 경제성 차이를 설명했다.이족보행 로봇은 사람과 유사한 환경에서 움직일 수 있지만, 이동이라는 목적만 놓고 보면 바퀴형 로봇보다 에너지 소비와 적재 능력 측면에서 불리할 수 있다는 설명이다.바퀴형 로봇은 상대적으로 무거운 화물을 운반할 수 있고 정지 상태에서 에너지 소비도 적다. 반면 이족보행 로봇은 자세를 유지하는 과정에서도 지속적으로 에너지를 사용해야 한다.천 대표는 “기업 간 거래(B2B)에서 시장성을 판단할 때는 기존 대체 수단과 비교한 비용과 생산성을 살펴봐야 한다”고 강조했다.휴머노이드의 활용 가능성 자체를 부정하는 것은 아니다. 여러 종류의 작업을 수행하는 범용 로봇이 필요한 환경에서는 의미가 있지만, 정해진 작업을 반복하는 제조 현장에서는 전용 장비가 생산성 측면에서 유리할 수 있다는 견해다.높은 자유도와 학습 데이터 부족이 기술적 병목피지컬 AI 상용화를 가로막는 또 다른 과제로는 로봇 제어의 복잡성과 학습 데이터 확보 문제가 제시됐다.천 대표는 자율주행차와 휴머노이드를 비교하며 제어 대상과 수행 임무의 차이를 설명했다.자동차는 조향과 속도 제어를 중심으로 주행이라는 비교적 명확한 목적을 수행한다. 반면 휴머노이드는 여러 관절과 구동기를 제어하면서 물체를 집거나 이동시키는 등 다양한 작업을 처리해야 한다.학습에 필요한 데이터의 확보 방식도 다르다. 자율주행차는 실제 운행 차량에서 데이터를 수집할 수 있지만, 휴머노이드는 복잡한 동작을 학습할 만큼 충분한 실제 작업 데이터를 확보하기 어렵다는 설명이다.이를 보완하기 위해 시뮬레이션, 월드 모델, 원격조작 등을 활용한 데이터 수집이 이뤄지고 있으나, 가상 환경과 실제 산업 현장 사이의 차이를 해소하는 데는 한계가 있다고 지적했다.천 대표는 “휴머노이드는 제어해야 할 자유도가 높고 수행해야 하는 작업도 다양하지만, 데이터를 수집할 수 있는 로봇은 충분하지 않다”고 설명했다.산업 현장에 필요한 것은 작업 목적에 맞는 피지컬 AI천 대표는 피지컬 AI의 산업적 활용을 휴머노이드 중심으로 바라보는 접근에서 벗어날 필요가 있다고 주장했다.제조 현장에는 사람이 직접 조작하거나 이동시켜야 하는 설비가 많지만, 이를 자동화하기 위해 반드시 사람 형태의 로봇을 도입할 필요는 없다는 것이다.그는 특정 작업에 맞춰 설계된 하드웨어에 AI를 결합하는 방식을 대안으로 제시했다. 기존 장비와 비교해 생산성을 높일 수 있는 작업을 발굴하고, 이에 필요한 AI 모델과 학습 데이터를 확보하는 것이 중요하다는 설명이다.천 대표는 “우리나라는 제조업 기반을 갖추고 있다”며 “휴머노이드에만 집중하기보다 어떤 하드웨어와 AI 모델을 결합해야 기존 방식보다 나은 성과를 낼 수 있는지 고민해야 한다”고 말했다.물류센터별 작업 공정에 맞춘 자율주행 로봇 활용트위니는 물류센터의 운영 방식에 따라 자율주행 로봇의 역할을 구분해 소개했다.주문 상품을 피킹·포장하는 물류센터(DC·Distribution Center)에서는 작업자의 물품 운반을 보조하고, 환적센터(TC·Transfer Center)에서는 분류된 화물을 목적지별로 이동시키는 방식이다.DC에서는 작업자가 카트를 끌며 상품을 수집하는 기존 방식에서 로봇이 이동과 운반을 담당하도록 구성할 수 있다. TC에서는 송장 정보를 바탕으로 분류된 물품을 지정된 위치까지 운반하는 작업에 활용된다.천 대표는 이러한 반복 운반 작업이 특정 목적에 맞춰 설계된 로봇을 적용할 수 있는 산업 분야라고 설명했다.복잡한 물류 환경에서 위치 인식 기술의 중요성 강조발표 후반부에는 GPS 신호를 활용하기 어려운 실내 환경에서 로봇이 자신의 위치를 파악하는 문제가 주요 기술 과제로 제시됐다.기존 물류로봇은 바닥에 설치한 마커나 자기 유도선, 레일 등을 활용해 정해진 경로를 이동하는 방식이 사용돼 왔다.2D LiDAR 기반 로봇은 센서가 측정하는 높이에 따라 주변 환경 인식에 제약이 발생할 수 있으며, 마커 기반 시스템은 물류센터의 랙 배치나 작업 동선이 변경될 때 재설정이 필요하다.천 대표는 복잡하고 넓은 물류 환경에서 안정적으로 위치를 추정하고 자율주행하는 기술이 로봇 상용화의 주요 과제라고 지적했다.트위니는 물류센터 등에서 활용해 온 자율주행 소프트웨어를 다른 형태의 피지컬 AI 기기로 확장하는 방안도 소개했다.천 대표는 자사의 위치 인식 및 자율주행 기술을 유니트리(Unitree) 로봇에 적용한 영상을 공개했다. 기존 이동로봇에서 개발한 기술을 휴머노이드 플랫폼에 활용하는 사례로 제시했다.이어 물류 작업을 수행하는 로봇의 원격조작 영상도 소개했다. 해당 로봇은 아직 자율적으로 작업을 수행하는 단계가 아니라, 원격조작을 통해 데이터를 수집하는 과정이라고 설명했다.어드밴텍 산업용 PC 적용…로봇 제어 시스템 안정성 고려트위니는 자율주행 로봇에 어드밴텍의 산업용 PC를 적용하는 이유도 설명했다.주요 고려 사항은 팬리스(Fanless) 설계를 통한 먼지 유입 및 기계적 고장 요소 감소, 부품 단종 대응과 장기 공급 안정성, 산업용 인증, 통신 인터페이스 지원 등이다.팬리스 구조는 로봇 내부의 방열 설계와 유지보수에 영향을 미치며, 산업용 PC의 장기 공급 정책은 양산 및 유지보수 과정에서 발생할 수 있는 부품 단종 위험을 관리하는 데 활용된다.CAN·USB·LAN 등의 통신 인터페이스는 모터 드라이버와 센서, 주변 장치를 연결하는 역할을 한다.천 대표는 트위니의 로봇에 산업용 PC가 적용되고 있다며 어드밴텍과의 협력 관계를 언급했다. 로봇의 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 이를 구동하는 컴퓨팅 하드웨어의 안정성과 공급 연속성도 산업 현장 적용에서 고려해야 할 요소로 제시했다.

[2026 Edge AI Day] 트위니 천홍석 대표 “피지컬 AI 상용화, 휴머노이드보다 산업 현장 생산성에 주목해야”

휴머노이드의 비용·에너지 소비·학습 데이터 확보 한계 지적…작업 목적에 맞는 로봇 개발 강조

물류센터 자율주행 기술과 위치 인식 과제 공유…어드밴텍 산업용 PC 적용 사례 소개

기사입력 2026-11-09 18:40:38

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[산업일보]
피지컬 AI(Physical AI)의 산업 현장 도입을 위해서는 로봇의 형태보다 기존 작업 방식과 비교한 비용과 생산성을 우선 검토해야 한다는 의견이 제기됐다. 휴머노이드가 다양한 작업을 수행할 수 있다는 기대와 달리, 실제 제조·물류 현장에서 경제성을 확보하기까지는 기술적 과제가 남아 있다는 분석이다.

자율주행 로봇 기업 트위니(Twinny)의 천홍석 대표는 지난 6일 서울 강남구 엘리에나 호텔에서 열린 어드밴텍의 ‘2026 Edge AI Day’에서 ‘The Technical Bottleneck of Physical AI’를 주제로 발표하며 이같이 밝혔다.

천 대표는 피지컬 AI 시장이 본격적으로 형성될 것이라는 기대가 커지고 있지만, 실제 산업용 로봇의 상용화는 예상보다 더디게 진행되고 있다고 진단했다.

그는 “휴머노이드는 현재 연구와 엔터테인먼트 목적으로 활용되는 경우가 많다”며 “산업 현장에서 생산 업무를 본격적으로 담당하는 단계까지는 해결해야 할 문제가 남아 있다”고 말했다.

‘2026 Edge AI Day’ 행사 발표 현장 전경.

휴머노이드 상용화, 비용과 생산성의 균형이 관건

천 대표는 이족보행·사족보행·바퀴형 로봇을 비교하며 이동 방식에 따른 경제성 차이를 설명했다.

이족보행 로봇은 사람과 유사한 환경에서 움직일 수 있지만, 이동이라는 목적만 놓고 보면 바퀴형 로봇보다 에너지 소비와 적재 능력 측면에서 불리할 수 있다는 설명이다.

바퀴형 로봇은 상대적으로 무거운 화물을 운반할 수 있고 정지 상태에서 에너지 소비도 적다. 반면 이족보행 로봇은 자세를 유지하는 과정에서도 지속적으로 에너지를 사용해야 한다.

천 대표는 “기업 간 거래(B2B)에서 시장성을 판단할 때는 기존 대체 수단과 비교한 비용과 생산성을 살펴봐야 한다”고 강조했다.

휴머노이드의 활용 가능성 자체를 부정하는 것은 아니다. 여러 종류의 작업을 수행하는 범용 로봇이 필요한 환경에서는 의미가 있지만, 정해진 작업을 반복하는 제조 현장에서는 전용 장비가 생산성 측면에서 유리할 수 있다는 견해다.

[2026 Edge AI Day] 트위니 천홍석 대표

높은 자유도와 학습 데이터 부족이 기술적 병목

피지컬 AI 상용화를 가로막는 또 다른 과제로는 로봇 제어의 복잡성과 학습 데이터 확보 문제가 제시됐다.

천 대표는 자율주행차와 휴머노이드를 비교하며 제어 대상과 수행 임무의 차이를 설명했다.

자동차는 조향과 속도 제어를 중심으로 주행이라는 비교적 명확한 목적을 수행한다. 반면 휴머노이드는 여러 관절과 구동기를 제어하면서 물체를 집거나 이동시키는 등 다양한 작업을 처리해야 한다.

학습에 필요한 데이터의 확보 방식도 다르다. 자율주행차는 실제 운행 차량에서 데이터를 수집할 수 있지만, 휴머노이드는 복잡한 동작을 학습할 만큼 충분한 실제 작업 데이터를 확보하기 어렵다는 설명이다.

이를 보완하기 위해 시뮬레이션, 월드 모델, 원격조작 등을 활용한 데이터 수집이 이뤄지고 있으나, 가상 환경과 실제 산업 현장 사이의 차이를 해소하는 데는 한계가 있다고 지적했다.

천 대표는 “휴머노이드는 제어해야 할 자유도가 높고 수행해야 하는 작업도 다양하지만, 데이터를 수집할 수 있는 로봇은 충분하지 않다”고 설명했다.

산업 현장에 필요한 것은 작업 목적에 맞는 피지컬 AI

천 대표는 피지컬 AI의 산업적 활용을 휴머노이드 중심으로 바라보는 접근에서 벗어날 필요가 있다고 주장했다.

제조 현장에는 사람이 직접 조작하거나 이동시켜야 하는 설비가 많지만, 이를 자동화하기 위해 반드시 사람 형태의 로봇을 도입할 필요는 없다는 것이다.

그는 특정 작업에 맞춰 설계된 하드웨어에 AI를 결합하는 방식을 대안으로 제시했다. 기존 장비와 비교해 생산성을 높일 수 있는 작업을 발굴하고, 이에 필요한 AI 모델과 학습 데이터를 확보하는 것이 중요하다는 설명이다.

천 대표는 “우리나라는 제조업 기반을 갖추고 있다”며 “휴머노이드에만 집중하기보다 어떤 하드웨어와 AI 모델을 결합해야 기존 방식보다 나은 성과를 낼 수 있는지 고민해야 한다”고 말했다.

물류센터별 작업 공정에 맞춘 자율주행 로봇 활용

트위니는 물류센터의 운영 방식에 따라 자율주행 로봇의 역할을 구분해 소개했다.

주문 상품을 피킹·포장하는 물류센터(DC·Distribution Center)에서는 작업자의 물품 운반을 보조하고, 환적센터(TC·Transfer Center)에서는 분류된 화물을 목적지별로 이동시키는 방식이다.

DC에서는 작업자가 카트를 끌며 상품을 수집하는 기존 방식에서 로봇이 이동과 운반을 담당하도록 구성할 수 있다. TC에서는 송장 정보를 바탕으로 분류된 물품을 지정된 위치까지 운반하는 작업에 활용된다.

천 대표는 이러한 반복 운반 작업이 특정 목적에 맞춰 설계된 로봇을 적용할 수 있는 산업 분야라고 설명했다.

복잡한 물류 환경에서 위치 인식 기술의 중요성 강조

발표 후반부에는 GPS 신호를 활용하기 어려운 실내 환경에서 로봇이 자신의 위치를 파악하는 문제가 주요 기술 과제로 제시됐다.

기존 물류로봇은 바닥에 설치한 마커나 자기 유도선, 레일 등을 활용해 정해진 경로를 이동하는 방식이 사용돼 왔다.

2D LiDAR 기반 로봇은 센서가 측정하는 높이에 따라 주변 환경 인식에 제약이 발생할 수 있으며, 마커 기반 시스템은 물류센터의 랙 배치나 작업 동선이 변경될 때 재설정이 필요하다.

천 대표는 복잡하고 넓은 물류 환경에서 안정적으로 위치를 추정하고 자율주행하는 기술이 로봇 상용화의 주요 과제라고 지적했다.

트위니는 물류센터 등에서 활용해 온 자율주행 소프트웨어를 다른 형태의 피지컬 AI 기기로 확장하는 방안도 소개했다.

천 대표는 자사의 위치 인식 및 자율주행 기술을 유니트리(Unitree) 로봇에 적용한 영상을 공개했다. 기존 이동로봇에서 개발한 기술을 휴머노이드 플랫폼에 활용하는 사례로 제시했다.

이어 물류 작업을 수행하는 로봇의 원격조작 영상도 소개했다. 해당 로봇은 아직 자율적으로 작업을 수행하는 단계가 아니라, 원격조작을 통해 데이터를 수집하는 과정이라고 설명했다.

어드밴텍 산업용 PC 적용…로봇 제어 시스템 안정성 고려

트위니는 자율주행 로봇에 어드밴텍의 산업용 PC를 적용하는 이유도 설명했다.

주요 고려 사항은 팬리스(Fanless) 설계를 통한 먼지 유입 및 기계적 고장 요소 감소, 부품 단종 대응과 장기 공급 안정성, 산업용 인증, 통신 인터페이스 지원 등이다.

팬리스 구조는 로봇 내부의 방열 설계와 유지보수에 영향을 미치며, 산업용 PC의 장기 공급 정책은 양산 및 유지보수 과정에서 발생할 수 있는 부품 단종 위험을 관리하는 데 활용된다.

CAN·USB·LAN 등의 통신 인터페이스는 모터 드라이버와 센서, 주변 장치를 연결하는 역할을 한다.

천 대표는 트위니의 로봇에 산업용 PC가 적용되고 있다며 어드밴텍과의 협력 관계를 언급했다. 로봇의 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 이를 구동하는 컴퓨팅 하드웨어의 안정성과 공급 연속성도 산업 현장 적용에서 고려해야 할 요소로 제시했다.

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김우겸 기자 kyeom@kidd.co.kr

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국제산업부 김우겸 기자입니다. 산업인들을 위한 글로벌 산업 트렌드와 현안 이슈에 대해 정확하면서도 신속히 보도하겠습니다.