인간형 로봇, 상용화까지 3대 난관 직면… 링이 지능제조 '탕얼잉' 총경리 진단¶
원제목: Tang Er'ying of Lingyi Intelligent Manufacturing: Humanoid robots still face three major ...
핵심 요약
- 인간형 로봇의 대규모 상용화를 위해서는 기술 성숙도, 시나리오 적용성, 비용 대비 효과 균형이라는 세 가지 주요 과제를 극복해야 함.
- 특히 정교한 손과 관절 부품의 정밀도, 내구성, 비용 효율성 개선이 시급하며, 복잡한 산업 및 서비스 환경에서의 안정적 운영 확보가 중요함.
- 규모의 경제와 모듈식 설계를 통한 비용 절감 노력으로 점진적인 산업적 이익 창출이 기대되지만, 아직은 넘어야 할 산이 많음.
상세 내용¶
링이 지능제조의 탕얼잉 총경리가 최근 열린 '2025 지속가능한 글로벌 리더 컨퍼런스'에서 인간형 로봇의 미래와 과제에 대해 발표했습니다. 그는 인간형 로봇이 현재 대규모로 보급되기까지는 반드시 극복해야 할 세 가지 주요 난관이 존재한다고 강조했습니다. 첫 번째 과제는 '기술 성숙도'입니다. 특히 인간의 손과 같이 섬세한 움직임을 구현해야 하는 '덱스터러스 핸드'와 각 관절 부품들의 정밀도, 내구성, 그리고 무엇보다 중요한 비용 측면에서 아직 개선의 여지가 많다는 지적입니다. 현재 기술 수준으로는 상용화를 위한 충분한 수준의 성능과 경제성을 확보하기 어렵다는 것입니다. 두 번째로 제시된 과제는 '시나리오 적응성'입니다. 인간형 로봇이 단순 반복 작업뿐만 아니라, 예측 불가능하고 복잡한 실제 산업 현장이나 다양한 서비스 환경에서도 안정적이고 효율적으로 작동할 수 있어야 한다는 점입니다. 이는 곧 다양한 작업 환경에 맞춰 로봇이 유연하게 대처하고, 오류 없이 임무를 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것이 관건임을 시사합니다. 마지막 세 번째 과제는 '비용 대비 가치(효율성)의 균형'입니다. 탕 총경리는 향후 규모의 경제 실현과 모듈식 설계를 통해 생산 단가를 지속적으로 낮추려는 노력이 이루어질 것이라고 전망했습니다. 이를 통해 점진적으로 인간형 로봇 도입의 산업적 이익이 가시화될 것으로 예상했습니다. 하지만 현재로서는 초기 투자 비용이 높아 일반적인 기업이나 소비자가 쉽게 도입하기 어려운 현실적인 장벽이 존재함을 인정하는 발언이었습니다.
편집자 노트¶
이번 링이 지능제조 탕얼잉 총경리의 발언은 현재 인간형 로봇 기술이 가진 현실적인 현황을 명확하게 짚어준다는 점에서 주목할 만합니다. 많은 분들이 영화나 SF 작품을 통해 미래 사회의 인간형 로봇을 기대하지만, 실제로 우리가 마주하게 될 인간형 로봇의 상용화 과정은 몇 가지 근본적인 문제들을 해결해야만 합니다. 탕 총경리가 언급한 '기술 성숙도'는 특히 로봇의 '손'과 '관절' 부분을 의미합니다. 인간처럼 섬세하고 복잡한 조작이 가능한 손, 그리고 부드럽고 강력하게 움직이는 관절을 저렴하면서도 튼튼하게 만드는 것은 아직 과학기술의 큰 숙제입니다. 우리가 스마트폰을 손쉽게 사용하지만, 로봇의 손으로 같은 작업을 하려면 수백 배, 수천 배의 정밀도와 내구성이 요구되기 때문입니다. 두 번째로 '시나리오 적응성'은 로봇이 실제 우리 생활이나 산업 현장에서 얼마나 유용하게 쓰일 수 있는지를 결정하는 문제입니다. 단순히 정해진 길만 걷거나 특정 동작만 반복하는 것이 아니라, 예측 불가능한 상황에서도 스스로 판단하고 대처하는 능력이 필요합니다. 예를 들어, 공장에서 갑자기 물건이 떨어지거나, 가정에서 예상치 못한 장애물을 만났을 때, 인간형 로봇이 당황하지 않고 문제를 해결할 수 있어야 한다는 것이죠. 마지막으로 '비용 대비 가치'는 결국 비즈니스의 핵심입니다. 아무리 뛰어난 기술이라도 너무 비싸면 아무도 사지 않습니다. 탕 총경리는 대량 생산과 설계 개선을 통해 가격이 낮아질 것이라고 했지만, 그 시점이 언제이며, 실제로 도입했을 때 얼마나 큰 경제적 이익을 가져다줄 것인지에 대한 구체적인 증명이 필요합니다. 결국 인간형 로봇이 우리의 삶에 깊숙이 파고들기 위해서는 기술적인 완성도뿐만 아니라, 실제 환경에서의 유연한 작동 능력, 그리고 무엇보다 경제성을 갖추는 것이 중요하며, 이러한 과제들을 얼마나 빠르고 효과적으로 해결하느냐가 인간형 로봇 시대의 개막을 앞당길 것입니다.