2030년 휴머노이드 로봇 연간 설치 대수의 25%. 창고 및 물류 부문 차지 (사진=카운터포인트리서치)

휴머노이드 로봇은 기존 자동화 설비가 해결하지 못한 유연성의 공백을 메우는 대안으로 주목받고 있습니다. 무인운반차(AGV)나 고정형 로봇 암은 소량 다품종 환경에서 잦은 작업 전환과 예외 처리로 인해 한계를 드러냅니다. 이 과정에서 사람의 개입이 불가피해지고 성수기에는 단기 인력 의존도가 높아지면서 오류와 비효율이 반복됩니다.

휴머노이드 로봇은 이런 병목 구간을 보완하는 솔루션으로 자리매김하고 있습니다. 인간과 유사한 신체 구조와 AI 기반 인지·조작 능력을 바탕으로 다양한 상품을 처리할 수 있고, 새로운 상품단위(SKU)에도 빠르게 적응할 수 있습니다. 반복 작업으로 인한 현장 근로자 신체적 부담과 스트레스를 줄일 수 있다는 점에서도 도입 필요성이 커지고 있습니다.

창고 및 물류 환경은 제조 현장이나 가정용 환경에 비해 상대적으로 구조화돼 있어, 아직 범용 지능에 도달하지 못한 현재의 체화형 AI 시스템이 적용되기에 적합한 초기 시장으로 평가됩니다. 특정 작업에 집중해 성능을 반복적으로 개선하는 방식은 기술 성숙도를 빠르게 끌어올리고 상용화 속도를 높이는 데 유리하다는 평가입니다.

최근에는 휴머노이드 로봇 설계도 물류 환경에 맞춰 단순화되는 추세입니다. 고자유도 손 대신 그리퍼형 엔드이펙터를 채택하고, 이족 보행 대신 휠 기반 이동 방식을 적용해 비용과 시스템 복잡성을 낮추고 있습니다.

실제 현장 적용 사례도 늘고 있습니다. GXO는 애질리티와 리플렉스로보틱스의 휴머노이드 로봇을 도입했으며, BZS 테크놀로지는 로보테라 L7을 물류 시스템에 통합했습니다. 항차 그룹은 X1 휴머노이드 로봇을 출시하며 시장 진입에 나섰습니다.

작년 세계 물류 분야에 배치된 휴머노이드 로봇은 약 2천 대로, 전체 휴머노이드 설치 대수의 11% 수준으로 추산됩니다. 향후 체화형 AI와 조작 기술이 고도화되면 휴머노이드 로봇 역할은 피킹·분류를 넘어 포장, 품질 검사, 재고 파악 등으로 확대될 전망입니다.

업계는 2030년까지 물류 분야에 배치되는 휴머노이드 로봇이 약 8만 대에 이를 것으로 보고 있으며, 이는 휴머노이드 로봇이 스마트 물류 전환의 핵심 인프라로 자리 잡고 있음을 보여주는 지표로 해석됩니다.

출처: 지디넷코리아

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