中 로봇 무인공정 압도적…韓 기회는?

중국 공장을 시찰한 미베 도시바 혼다 CEO는 유럽과 일본 대비 4분의 1 수준인 구축 비용과 밸류체인 전반의 무인화 속도를 두고 '따라잡을 시간조차 없다'며 경쟁 불가능 수준을 시사했다.

자동차 밸류체인 전반이 무인 공정으로 전환되는 추세이며, 유럽 및 일본 기업 대비 공장 구축 비용이 약 4배 저렴한 것이 중국의 강점으로 꼽혔다.

중국의 다크 팩토리가 급속도로 확산하며 소등 후에도 가동되는 완전 무인화 공장 시스템을 구축하고 있다.

인건비와 노무비 절감을 통해 원가 경쟁력을 확보하고 있으며, 자국 로봇과 시스템을 활용하여 빠르게 무인화를 추진하는 것이 핵심 경쟁력으로 분석된다.

중국 정부가 15차 5개년 계획에서 신에너지차(NEV) 보조금을 철폐하면서 자동차 기업들의 생존 경쟁이 격화되고 있다.

약 483개에 달하던 자동차 기업들이 20개 내외로 통합되는 과정에서 과잉 생산된 재고가 수출로 이어져 글로벌 시장의 가격 하락을 유발하고 있다.

특히 에지봇과 유니트리 두 곳의 비중만 전 세계 75%를 기록 중이다.

특히 에지봇, 유니트리, 유비테크가 중국 휴머노이드 로봇의 3대장으로 꼽힌다.

이 중 에지봇과 유니트리 두 기업만으로도 전 세계 시장 점유율 75%를 차지하고 있다.

중국은 다크 팩토리와 무인 공정 도입을 통해 로봇 생산 및 활용을 가속화하며 글로벌 시장에서 독점적 지위를 굳히고 있다.

신생 기업 시냅X 등 중국 업체들은 뇌파로 의도를 읽어 모션 토큰으로 변환하는 방식을 도입해 로봇 제어의 정교함을 극대화하고 있다.

뇌파를 읽어 인간의 의도를 파악하고 이를 모션 토큰으로 변환하여 로봇에 전달하는 방식이 도입되었다.

외골격 장비를 이용한 동작 전달 외에 뇌파 데이터를 교차 검증에 활용하며 하이엔드 시장 경쟁력을 확보하고 있으며, 시냅X(SynapX) 같은 신생 기업들이 센서 및 인터페이스 기술을 고도화한다.

손목 내장 카메라로 물체를 실시간 인식하고 텐덤 구조로 자연스러운 동작을 구현한 신노바의 로봇 핸즈는 촉각 센서까지 탑재해 사람의 손과 일대일 동기화가 가능하다.

이 로봇 핸즈는 손목에 카메라를 내장해 물체를 실시간으로 인식하며, 철사 줄(텐덤) 구조를 이용해 자연스러운 손동작을 구현한다.

또한 촉각 센서를 탑재하고 사람의 글러브 제어와 실시간 동기화되어 정밀한 작업을 수행할 수 있다.

인간의 경험과 능력을 로봇에 주입하는 단위를 '모션 토큰'으로 정의하며, 로봇이 이 토큰을 다운로드하는 순간 해당 능력을 부여받게 된다.

기존 생산 요소인 자본, 노동, 토지에 기술과 경험이 추가되어 4대 생산 요소로 부상하고 있다.

모션 토큰의 줄당 양이 생산 효율성을 결정하는 지표로 여겨지며, 도요타의 생산 방식처럼 장인의 노하우를 형식지화하여 전수하는 것과 동일한 원리다.

AI 팩토리는 로우 데이터를 입력받아 AI를 통해 토큰 형태로 출력하는 공정을 의미한다.

여기서 토큰은 AI가 이해하기 쉬운 언어이자 화폐와 같은 개념으로 사용되며, 토큰 계산기를 통해 한국어와 영어의 토큰 사용량 차이를 확인할 수 있다.

토큰은 매우 작은 단위로 생성되므로 기존 신용카드 결제 방식으로는 처리가 불가능하며, 이에 따라 마이크로페이먼트가 필수적이다.

지식이 곧 돈이 되는 시대에 토큰 거래와 과금을 위한 마이크로페이먼트는 모든 산업 영역의 행위를 토큰으로 저장하는 데 필수적인 요소다.

용접, 농업, 병원 등 모든 산업 활동이 토큰화되어 거래될 수 있는 시대가 도래하고 있다.

UMI 인터페이스는 복잡한 도구 없이 사람의 동작을 직관적으로 로봇에 전달하며, 2D 영상을 3D로 복원하는 WAM 모델과 결합해 로봇의 학습 속도를 획기적으로 높이고 있다.

복잡한 도구 없이 직관적으로 조작하는 UMI(Universal Manipulation Interface) 인터페이스와 2D 카메라 영상을 3D로 복원하는 WAM 모델 등이 그 예시로 제시된다.

데이터 학습은 시뮬레이션과 현실 데이터를 점진적으로 전환하는 과정을 거치며, 타임스탬프를 기반으로 에고센트릭과 3인칭 시점 데이터를 동시 학습시키는 방식이 효율적이다.

로봇 학습은 시뮬레이션과 실제 데이터의 비율을 점진적으로 조정해나가는 과정이며, 초기에는 5:5에서 시작하여 99.9:0.1까지 변화한다.

특히 에고센트릭(1인칭)과 3인칭 시점 데이터를 타임스탬프 기반으로 동시 학습시키는 방식이 가장 효율적인 데이터 학습 방법으로 꼽힌다.

유럽과 중국이 다크 팩토리를 통해 노동 집약적 생산 방식을 자동화로 전환하려는 이유가 바로 여기에 있다.

전 세계 연간 노동 소득 60조 달러가 자본화될 가능성이 있으며, 이는 투자 패러다임의 근본적인 변화를 의미한다.

대한민국은 숙련된 장인들의 암묵지(경험적 지식)를 형식지(데이터)화하여 토큰 형태로 시장에 내놓는 전략으로 미래 경쟁력을 확보해야 한다.

로봇을 공기계로 판매한 뒤 앱스토어처럼 전문 기능을 구독하거나 다운로드하는 플랫폼 전략을 통해 수익을 창출할 수 있으며, 모션 토큰을 올린 전문가에게 수익이 직접 분배되는 구조를 만들 수 있다.

모션 토큰이 다운로드될 때마다 장인들에게 수익이 배분되는 구조는 이들의 기술 자산화에 충분한 동기를 부여할 것이다.

대한민국은 제조 강국으로서 로봇 모션 토큰 시장을 주도할 가능성이 높으며, 이는 장기적인 성장 동력이 될 수 있다.

모션 토큰 거래소는 전문 장인들의 노하우를 경제적 가치로 전환하여 국가 경쟁력을 높이는 중요한 플랫폼이 될 것이라고 전망된다.

단순 반복 작업을 수행하는 공장 로봇 분야에서부터 시장이 형성될 것으로 보이며, 10년 내 모션 토큰 시장은 본격적인 개화기를 맞이할 전망이다. 장인의 노하우가 담긴 모션 패키지는 높은 가치로 거래될 가능성이 크다.

전문 장인들만이 보유한 암묵지(노하우)를 담은 모션 패키지는 미래 모션 토큰 시장에서 높은 가치를 지닐 것으로 전망된다.

휴머노이드 로봇 시장에서는 로봇 제조사가 플랫폼을 주도할 가능성이 크며, LG전자나 삼성전자 같은 가전 강자들이 유리한 입지를 가질 수 있다.

현대자동차는 공장 특화 로봇에 강점을 보이며, LG전자는 섬세한 가정용 서비스 로봇 분야에서 우위를 점할 수 있다.

글로벌 A/S망과 판매망은 로봇 비즈니스에서 강력한 해자(경쟁 우위)로 작용하며, 로봇 판매 후 수리 및 유지보수 서비스가 중요해질 것이다.