중국, 로봇 '두뇌' 키우기 총력전

중국 유니트리 휴머노이드 로봇은 대당 약 600만 원 수준으로, 이러한 저렴한 가격은 핵심 원가인 유성 감속기의 가격 하락에 기인한다.

뉴스타트 기업을 기준으로 감속기 대당 가격이 500위안(약 10만 원)까지 인하됐는데, 이는 전기차 기업들이 휴머노이드 부품 생산으로 전환하면서 공급망을 공유했기 때문이다.

이러한 부품 원가 절감은 중국 로봇 산업의 전반적인 가격 경쟁력을 높이는 주요 요인으로 작용한다.

지난해와 달리 올해 중국 로봇 컨퍼런스에서는 단순 엔터테인먼트 기능 대신 생산 및 물류 현장에서의 활용성이 강조되었다.

로봇의 작업 성공률과 장시간 작업 가능 시간 등 구체적인 데이터가 공개되며, 산업 현장의 바이어들을 겨냥한 효용 가치 중심의 전시로 변화하고 있다.

중국은 매년 1천만에서 1천2백만 명의 대졸자 중 70~80%가 공학 계열로 진학하여, 연간 700만에서 800만 명에 달하는 엔지니어 인력을 육성하고 있다.

이는 연간 약 80만 명 수준의 공학 인력을 배출하는 미국과 대조적인 수치이다.

어릴 적부터 로봇 교육 및 대회 참여를 통해 공학 기술 인력을 조기에 육성하는 전략을 펼치고 있다.

중국 정부는 휴머노이드 기업에 현금 대신 세 가지 무형 자산을 지원한다.

여기에는 로봇 학습에 필수적인 컴퓨팅 파워인 GPU와 API 토큰이 포함되며, 전국 22개 혁신센터를 통해 산업별 데이터 표준화 작업을 진행하고 있다.

이러한 방식으로 기술력을 갖춘 기업에 실물 경제 데이터를 무상으로 공급하여 로봇 개발을 촉진한다.

훌륭한 파운데이션 모델과 좋은 하드웨어가 결합되어도 로봇이 범용성을 갖지 못하는 이유는 데이터 부족에 있다.

로봇이 물리적 움직임을 학습하기 위해서는 사람이 직접 조종하여 데이터를 쌓는 텔레오퍼레이션이 필수적이다.

유튜브 등 관측 데이터는 실제 제어 데이터와 차이가 있으며, 시뮬레이션 환경과 현실 간의 격차를 해소하는 것이 중요한 과제이다.

이러한 데이터 부족이 현재 범용 휴머노이드 개발의 가장 큰 병목 현상으로 작용한다.

로봇의 팔 길이와 사람의 팔 길이가 다르기 때문에 로봇이 미세한 동작을 수행하는 것은 고난도 작업이다.

텔레오퍼레이션으로 8시간 학습해도 실제 유효한 성공 데이터는 4시간 분량에 불과하다.

외부 변수나 방해 요소가 발생하면 해당 데이터는 실패 데이터로 처리되어야 하므로, 학습 효율이 떨어진다.

이러한 현실은 하드웨어 정밀도보다는 로봇의 두뇌인 알고리즘을 고도화하고 대규모 데이터를 확보하는 것이 핵심임을 시사한다.

태양광 산업은 기술 진입 장벽이 낮아 정부 보조금 지급 후 수출 금액과 물량이 동반 하락하는 결과를 보였다.

반면 배터리 산업은 LFP(리튬인산철)와 같은 정교한 레시피 기술이 필요하여 수출 성공 사례가 되었는데, 이는 기술적 해자의 유무에 따라 보조금 정책의 성패가 갈림을 보여준다.

중국 정부는 휴머노이드 산업을 배터리 모델처럼 육성하여, 로봇의 브레인(AI) 기술이 이 산업의 기술적 해자가 될 것으로 보고 있다.

로봇의 미션 수행 능력을 측정하는 리베로 지수 결과, 단순 미션 수행은 98~99점까지 도달했지만, 조명이나 카메라 위치 등 미세한 환경 변수를 추가한 리베로 플러스 지수에서는 점수가 낮게 나왔다.

이는 로봇이 환경 변화에 대응하는 데 어려움을 겪고 있음을 시사하며, 지난해와 비교해 점수 개선이 정체되어 기술 고도화의 한계를 보여준다.

결론적으로, 로봇이 다양한 환경 변화에 유연하게 대응하기 위해서는 대규모 데이터 축적이 필수적이다.

타산(기업)은 센서 촉감 데이터 축적을 위해 '로봇 유치원'을 운영하며, 저장대학교는 '로봇 학교'를 통해 특정 기업이나 개인 환경에 맞춘 동작 학습을 진행한다.

이러한 교육 시스템은 캐드 도면, 동선, 물품 규격 등을 입력하여 로봇을 즉시 현장에 투입 가능한 수준으로 훈련시킨다.

훈련된 로봇은 현장에 배포되며, 지속적인 업데이트를 제공하는 구독 서비스 형태로 수익을 창출한다.

이를 통해 로봇이 다양한 환경에서 실질적인 작업을 수행할 수 있도록 데이터와 학습 역량을 강화하는 동시에 새로운 비즈니스 모델을 구축한다.

유니트리 CEO는 휴머노이드의 양산은 가능하지만 범용화까지는 10~20년이 걸릴 것이라고 발언했다.

이는 기술 부족을 인정함과 동시에 정부의 정책적 지원을 호소하려는 전략적 포석으로 해석된다.

하지만 비상장사들은 자신들의 기술 성숙을 자신하며 반론을 제기하는 등, 업계 내에서 기술 발전과 시장 확대에 대한 다양한 인식이 공존하고 있다.

대부분의 중국 휴머노이드 기업들은 여전히 엔비디아의 아이작(Isaac) 플랫폼과 토르(Thor) 칩에 대한 의존도가 높다.

중국 내 엔비디아 유사 기업인 '에지봇(Agibot)'이 언급되지만, 미국이 토르 칩 공급을 제한할 경우 중국 로봇 산업에 큰 리스크로 작용할 수 있다.

국내 감속기 관련 엔지니어 및 대표들의 평균 연령이 60대에 달하며, 후배 양성이 거의 이루어지지 않고 있다.

이는 청년층의 로봇 업계 선호도가 낮고, 기본적으로 연봉 격차가 크기 때문에 후배 양성이 어려운 환경 때문이다.

하드웨어 분야는 10년 이상의 경력이 필요하여 20대 창업이 현실적으로 어려운 점도 인력난을 심화시키는 요인이다.

상대적으로 고된 업무 환경도 청년층 유입을 어렵게 만든다.

중국의 휴머노이드 로봇이 이미 유럽의 가전 라인에 검수 단계에 도입되어 운용 중이다.

저장성 혁신센터와 중공기술이 나비 AI 휴머노이드를 협력 개발하여 수출하는 사례는 데이터 학습을 통해 공정 단계별로 로봇 활용 범위를 넓히는 전략을 보여준다.

이러한 성공적인 수출 모델 안착은 기술 고도화와 가격 경쟁력을 동시에 확보하며 중국 로봇 산업의 해자를 구축하는 데 기여할 것으로 보인다.

현재 휴머노이드 시장은 완성 업체보다 부품 공급 업체가 소수이기 때문에 부품 업체들이 높은 바게닝 파워를 갖는다.

특히 감속기 생산 설비를 빠르게 증설한 기업들이 높은 마진을 확보하는 추세이며, 한국 로봇 기업들도 부품 분야에서 역량을 보여 수익성 개선 기회를 포착하고 있다.

중국 정부는 저가 로봇의 보급을 통해 대규모 데이터를 축적하고, 이를 활용하여 로봇의 '브레인'을 고도화하는 선순환 구조를 목표로 한다.

브레인 고도화로 하드웨어 정밀도가 낮아져도 기능을 보완할 수 있게 되면, 다시 브레인 기술에 투자하는 방식으로 발전한다.

정부 주도 혁신 센터가 이러한 기술 표준화와 데이터 공급의 핵심적인 역할을 수행하여 산업 생태계를 강화한다.

현재 시점에서는 유비테크가 좋은 투자 선택지로 평가된다. 유비테크는 기존 고객사 데이터와 파운데이션 모델 개발 강점을 가지고 있어 사업 안정성이 높다고 판단된다.

반면 유니트리는 엔비디아의 레퍼런스 로봇으로 향후 성장 잠재력이 크지만, 현재 시점에서는 유비테크가 상대적으로 더 안정적인 선택지로 제시된다.