김민표 두산로보틱스 대표
현장 데이터에서 시작하는 3단계 진화
김민표 두산로보틱스 대표는 7일 서울 과학기술회관에서 열린 '2026 글로벌 기계기술 포럼'에서 "휴머노이드로 갈 것이냐, 안 갈 것이냐가 아니라 어떤 순서로 갈 것이냐의 문제"라며 "작업지능을 먼저 정하고 그에 맞는 몸을 만들어갈 것"이라고 밝혔다.
두산로보틱스의 로드맵은 협동로봇→지능형 로봇 솔루션→산업용 휴머노이드로 이어진다. 현재 산업현장에 투입된 협동로봇을 통해 실제 작업 데이터를 축적하는 것부터 시작한다. 여기서 수집되는 접촉 순서, 힘의 크기, 마찰 같은 현실 세계의 정보들이 다음 단계의 기초가 된다.
축적된 데이터는 지능형 로봇 솔루션으로 진화한다. 표면처리, 용접 같이 숙련도가 필요한 작업을 스스로 수행하는 로봇으로 발전시키는 단계다. 이후 한팔 작업에서 양팔 작업으로, 다시 이동 기능까지 붙이는 방식으로 산업용 휴머노이드로 확장한다.
인터넷 데이터로는 만들 수 없는 능력
두산로보틱스가 강조하는 부분은 피지컬 AI의 독립성이다. 대규모언어모델(LLM)은 인터넷에 축적된 방대한 데이터를 학습 자산으로 삼을 수 있다. 하지만 로봇은 다르다. 작업을 수행하면서 성공과 실패, 환경 반응을 직접 경험하고, 이러한 현실 세계의 데이터를 스스로 생성해야 한다.
김 대표는 "지능은 폭발적으로 발전하고 있지만 가장 똑똑한 모델도 컵 하나를 사람처럼 다루지 못한다"고 지적했다. 그는 "피지컬 AI는 LLM의 연장이 아니라 별개의 문제라는 관점에서 봐야 한다"고 강조했다.
문제를 좁혀서 하나씩 해결하는 전략
두산이 택한 접근법은 '문제를 좁히는 전략'이다. 처음부터 모든 작업을 수행하는 범용 휴머노이드를 만들기보다는, 자동화가 어렵고 사람이 숙련되는 데 오랜 시간이 필요한 작업을 골라 하나씩 해결한다는 것이다.
기존 산업용 로봇은 사람이 작업을 정의하고, 티칭·좌표·경로 설정 같은 모든 움직임을 프로그래밍해야 했다. 두산이 개발하는 '에이전틱 로봇'은 다르다. 사람이 '무엇을(WHAT)' 할지만 지정하면, 로봇이 환경을 이해하고 작업계획을 세운 뒤 실행한다. 작업 결과를 관찰·검증하고 문제가 발생하면 스스로 재계획하는 방식이다.
김 대표는 "앞으로 로봇의 운영 주체는 사람이 아니라 에이전트가 될 것"이라며 "로봇을 프로그래밍하던 시대에서 목표를 관리하는 시대로 바뀌게 될 것"이라고 말했다. 이는 숙련도 낮은 현장 인력도 고도화된 자동화 시스템을 운영할 수 있는 환경이 온다는 뜻이다.
[글로벌에픽 안재후 CP / anjaehoo@naver.com]
<저작권자 ©GLOBALEPIC 무단 전재 및 재배포 금지>
