인공지능이 구현된 기술이 차세대 휴머노이드 로봇 공학을 어떻게 변화시키고 있는가

휴머노이드 로봇은 짧은 시연에서는 놀라울 정도로 유능해 보일 수 있지만, 조명이 바뀌거나, 물체가 몇 센티미터만 움직이거나, 서랍이 뻑뻑해지거나, 훈련 과정에서 사용된 순서보다 작업 시간이 더 오래 걸리면 여전히 어려움을 겪을 수 있습니다. 완벽한 시연과 신뢰할 수 있는 실제 작업 사이의 이러한 격차가 차세대 휴머노이드 로봇 공학이 해결하고자 하는 핵심 문제입니다.

현재 진행 중인 변화는 단순히 프로그래밍된 동작을 반복하는 로봇에서 물리적 신체를 통해 인지, 추론, 계획 및 행동할 수 있는 로봇으로의 전환입니다. 이러한 접근 방식을 흔히 ' 체화된 인공 지능(embodied AI)' 이라고 합니다 . 실질적으로 로봇은 단순히 인공지능 모델을 실행하는 것이 아니라, 카메라, 힘 센서, 관절 위치, 손, 다리, 그리고 주변의 변화하는 환경과 같은 요소들을 통해 지능을 발휘합니다.

2026년 9월 현재, 여러 주요 로봇 공학 프로그램들이 이러한 방향으로 나아가고 있습니다. 구글 딥마인드는 2026년 7월 전신 제어 및 체화된 추론 기능을 갖춘 제미니 로보틱스 2를 발표했고, 엔비디아의 GR00T 1.7은 개방형 비전-언어-행동 기반 모델과 엔드투엔드 학습 워크플로우를 제공합니다. 피겨는 헬릭스 02가 학습된 제어 기능을 상체에서 전신 이동 및 조작으로 확장했다고 밝혔으며, 보스턴 다이내믹스는 학습된 행동, 강화 학습, 기반 모델 연구를 자사의 생산 플랫폼인 아틀라스에 결합하고 있습니다. 이러한 발전은 중요하지만, 이는 빠른 진전의 증거일 뿐, 범용 휴머노이드 로봇이 모든 작업장이나 가정에 적합하다는 증거는 아닙니다.

인간 환경에서 기존 로봇 자동화 방식이 제대로 작동하지 않는 이유는 무엇일까요?

기존 산업용 로봇은 모든 것이 제어되는 환경에서 매우 효율적입니다. 고정된 로봇 팔은 동일한 용접, 배치 또는 조립 동작을 수천 번 반복할 수 있는데, 이는 물체의 위치, 공구, 안전 장치 및 작업 순서가 로봇에 맞춰 설계되었기 때문입니다.

휴머노이드 로봇은 사람을 위해 설계된 공간과 같이 더욱 까다로운 작업 환경을 목표로 합니다. 선반, 문, 수납함, 도구, 계단, 작업대, 부품 등이 다양할 수 있습니다. 로봇은 걷고, 손을 뻗고, 균형을 유지하고, 조작하고, 잘못된 자세에서 자세를 바로잡고, 음성 명령을 이해하는 등의 동작을 수행해야 하며, 매번 상황이 바뀔 때마다 기술자가 동작 프로그램을 다시 작성할 필요가 없어야 합니다.

이로 인해 서로 연관된 네 가지 문제가 발생합니다.

• 인지 불확실성: 로봇은 변화하는 환경 속에서 물체, 표면, 사람, 빈 공간 및 작업 상태를 인식해야 합니다.
• 장기적인 관점에서 생각해야 합니다. 유용한 작업에는 종종 여러 단계가 상호 의존적으로 포함되며, 한 단계에서 실패하면 계획 전체가 무효화될 수 있습니다.
• 전신 협응력: 걷기와 손동작 조작은 서로 연관되어 있습니다. 팔을 더 멀리 뻗으면 균형이 바뀌고, 물건을 들어 올리면 관절에 가해지는 힘과 안정성이 달라집니다.
• 데이터 부족: 물리적 환경에서 고품질 로봇 시연 영상을 수집하는 것은 인터넷 규모의 AI를 위한 텍스트나 이미지를 수집하는 것에 비해 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸립니다.

구현형 AI는 지각, 계획, 동작을 개별적인 스크립트로 취급하는 대신 연결된 학습 시스템으로 이러한 문제에 접근하기 때문에 휴머노이드 개발 방식을 바꾸고 있습니다.

1. 더 나은 인식-행동 순환 구조부터 시작하세요

가장 쉽고 기본적인 개념적 개선점은 바로 이것입니다. 로봇은 자신이 행동한 후에 무슨 일이 일어났는지 지속적으로 관찰해야 한다는 것입니다. 스크립트 기반의 로봇은 "손을 X, Y, Z 좌표로 움직여라"라는 명령만 실행할 수 있습니다. 하지만 실체화된 로봇은 "물체가 지금 어디에 있지? 내가 물체를 잡았나? 물체가 움직였나? 다음에 무엇을 해야 할까?"와 같은 더 풍부한 질문에 대한 답을 찾으려 노력합니다.

최신 비전-언어-액션 모델( VLA) 은 시각적 입력과 자연어 명령을 로봇 동작에 연결합니다. 구글 딥마인드는 제미니 로보틱스 2를 비전과 언어를 모터 제어로 변환하는 VLA로 설명합니다. NVIDIA는 GR00T 1.7을 언어, 이미지, 로봇 상태와 같은 다중 모달 입력을 받아 동작을 생성하는 크로스 임보디먼트 VLA로 설명합니다.

이는 동일한 모델이 여러 작업에 걸쳐 광범위한 개념을 재사용할 수 있기 때문에 중요합니다. "파란색 상자를 집어 트레이에 놓으세요"라는 지시는 더 이상 특정 테이블 배치에 얽매인 고정된 경로를 의미할 필요가 없습니다.

최신 기술 정보는 Google DeepMind의 2026년 7월 Gemini Robotics 2 릴리스 및 NVIDIA의 2026년 7월 GR00T 1.7 개발 가이드를 참조하십시오 .

2. 단일 작업 정책을 재사용 가능한 기반 모델로 대체

다음 단계는 처음부터 학습해야 하는 행동의 양을 줄이는 것입니다. 로봇 기초 모델은 개발자가 특정 휴머노이드 또는 워크플로에 맞게 모델을 특화하기 전에 객체, 언어, 동작 및 조작에 대한 재사용 가능한 사전 정보를 인코딩하는 것을 목표로 합니다.

NVIDIA는 GR00T 1.7이 약 32,000시간 분량의 실제 데모 및 1인칭 시점의 인간 데이터와 약 8,000시간 분량의 시뮬레이션 배포 및 데모 데이터를 기반으로 사전 학습되었다고 밝혔습니다. 개발자는 빈 정책에서 시작하는 대신, 특정 구현체 및 작업에 맞게 기본 모델을 사후 학습할 수 있습니다.

기대되는 품질 향상은 단순히 "로봇이 더 많이 알게 된다"는 것이 아닙니다. 더 유용한 결과는 일반화 입니다 . 즉, 객체의 위치, 시점, 배경 또는 작업 표현이 합리적인 범위 내에서 변경될 때에도 정책이 계속 작동해야 합니다.

이러한 접근 방식이 효과적이라는 좋은 징조는 팀이 이전보다 작업별 재교육을 덜 필요로 하면서 새로운 객체, 장면 레이아웃 또는 지침을 추가할 수 있을 때입니다. 반대로 모든 새로운 변형에 대해 여전히 별도의 정책, 신중하게 구성된 환경 또는 수동 복구 절차가 필요한 경우는 경고 신호입니다.

3. 하드웨어에 무리를 주지 않고 시뮬레이션을 활용하여 경험을 확장하세요.

실제 로봇은 비용이 많이 드는 훈련 장비입니다. 모터가 과열되고, 로봇 팔이 마모되고, 배터리가 방전되고, 부품이 파손되고, 추락 사고가 발생하면 개발이 몇 시간 또는 며칠 동안 중단될 수 있습니다. 시뮬레이션은 하드웨어 테스트 전에 다양한 변형을 병렬적으로 연습할 수 있도록 함으로써 이러한 문제를 해결합니다.

보스턴 다이내믹스는 시뮬레이션에서 강화 학습을 통해 아틀라스 동작을 훈련한 다음 실제 하드웨어로 옮겨 실제 결과를 바탕으로 반복 작업을 수행한다고 설명합니다. NVIDIA의 GR00T 워크플로도 이와 유사하게 시뮬레이션 설정, 원격 조작 데이터 수집, 정책 훈련, 평가 및 배포 단계를 포함합니다.

핵심은 ' 시뮬레이션에서 현실로'라는 표현입니다 . 즉, 시뮬레이션에서 학습한 내용을 실제 로봇에 적용하는 것입니다. 시뮬레이션은 유용하지만 현실 그 자체는 아닙니다. 마찰, 접촉, 센서 노이즈, 케이블의 움직임, 재료의 유연성, 인간의 예측 불가능성 등은 완벽하게 모델링하기 어렵습니다.

따라서 팀은 시뮬레이션을 하드웨어 검증을 대체하는 것이 아니라, 시너지 효과를 내는 도구로 활용해야 합니다. 시뮬레이션에서는 완벽해 보이지만 실제 환경에서 작은 변화에도 무너지는 정책은 배포 문제를 해결하지 못합니다.

4. 팔 기술에서 전신 지능으로 나아가기

휴머노이드 로봇은 이동과 조작이 동시에 해결될 때 비로소 고정된 로봇 팔과 진정한 차이를 보이게 됩니다. 사람이 무거운 문을 열 때 자연스럽게 무게중심을 이동하고, 자세를 바꾸고, 몸통을 회전시키고, 잡는 방식을 조절합니다. 휴머노이드 로봇은 안정성을 유지하면서 여러 관절에 걸쳐 이와 유사한 동작들을 조율해야 합니다.

Figure는 2026년 1월 Helix 02를 발표하며 , 자사 시스템이 시각, 촉각, 고유수용감각을 통합된 시각-운동 네트워크에서 전신 동작과 연결한다고 밝혔습니다. 이 회사는 걷기, 균형 유지, 조작을 결합한 자율 식기 세척 작업을 몇 분 동안 시연했습니다. 이는 독립적인 벤치마크 테스트가 아닌 회사 자체 발표 자료이지만, 앞으로 나아갈 방향을 명확히 보여줍니다. 즉, 전신 자율 주행이 기존의 "내비게이션 우선"과 "팔 동작 후처리"라는 구분 방식을 대체하고 있다는 것입니다.

구글 딥마인드의 제미니 로보틱스 2 역시 발끝부터 손끝까지 전신을 활용한 인간형 로봇 제어에 중점을 두고 있습니다. 궁극적인 목표는 모든 인간형 로봇이 사람처럼 움직이도록 만드는 것이 아니라, 로봇이 안정적이고 효율적인 신체 움직임을 선택하여 안전하게 작업을 수행하도록 하는 것입니다.

5. 복잡하고 여러 단계를 거치는 작업에 추론 계층을 추가합니다.

VLA는 국소적인 센서-행동 반응은 처리할 수 있지만, 장기적인 작업에는 더 높은 수준의 추론 능력이 필요합니다. 예를 들어 "작업대를 정리하고, 도구를 라벨이 붙은 서랍에 넣고, 포장재를 버리고, 손상된 것이 있으면 보고하세요"와 같은 작업을 생각해 보세요. 로봇은 하위 작업을 식별하고, 완료된 작업을 추적하고, 실패를 인식하고, 환경이 예상과 다를 경우 계획을 변경해야 합니다.

구글 딥마인드는 공간 이해, 작업 계획, 도구 조작 및 성공 감지를 위한 체화된 추론 모델인 제미니 로보틱스 ER 2에서 이러한 역할을 분리했습니다. 이 회사는 상위 수준의 추론 모델이 하위 수준의 VLA(가상 추론 모델)에 운동 실행을 위임할 수 있는 계층 구조를 설명합니다.

이러한 계층적 설계는 고주파 운동 제어와 느리고 신중한 작업 계획이 서로 다른 요구 사항을 가지고 있기 때문에 중요합니다. 휴머노이드 손은 빠른 제어 업데이트가 필요할 수 있는 반면, 계획자는 의미 있는 이벤트 후에만 다음 하위 작업을 재고하면 될 수 있습니다.

생산팀에게 있어 품질 테스트는 시스템이 흔히 발생하는 오류를 복구할 수 있는지 여부입니다. 이전 단계들이 모두 성공했을 때만 다음 단계인 8단계까지 수행할 수 있는 로봇은 여전히 ​​불안정한 시스템입니다. 더 강력한 시스템은 "부품이 미끄러졌다"는 것을 감지하고, 해당 부품을 다시 잡아 전체 작업을 재설정하지 않고 계속 진행할 수 있습니다.

6. 기기 내 인텔리전스 강화

클라우드 컴퓨팅은 대규모 모델과 강력한 연산 능력을 제공할 수 있지만, 실제 로봇은 반응하기 전에 네트워크 왕복 시간을 항상 기다릴 수는 없습니다. 균형 유지, 충돌 방지, 파지 교정 및 다양한 제어 루프에는 낮고 예측 가능한 지연 시간이 필수적입니다.

바로 이러한 이유로 온디바이스 로봇 모델과 엣지 가속기가 중요합니다. 구글 딥마인드의 제미니 로봇 온디바이스 프로젝트는 범용 조작 지능을 로컬에서 실행하는 데 중점을 두고 있으며, NVIDIA의 휴머노이드 스택은 젯슨 토르와 같은 엣지 컴퓨팅을 통한 배포를 지원합니다.

고성능 휴머노이드 로봇에 적합한 아키텍처는 순수한 로컬 기반이나 순수한 클라우드 기반보다는 하이브리드 방식일 가능성이 높습니다. 로봇 근처에서는 빠른 인식 및 제어가 이루어지고, 지연 시간과 연결성이 허용될 경우 더 강력한 인프라에서 더 복잡한 계획 수립, 군집 분석 또는 모델 업데이트가 실행될 것입니다.

7. 한 로봇의 경험을 전체 로봇군의 학습으로 전환하세요

인공지능이 구현된 시스템의 상업적 이점은 여러 로봇에서 기술을 재사용할 수 있을 때 더욱 커집니다. 기존 자동화 시스템은 일반적으로 동일한 프로그램을 동일한 셀에 복사하는 방식으로 확장됩니다. 반면, 학습된 휴머노이드 행동은 개선된 정책을 배포한 다음, 전체 시스템 데이터를 활용하여 새로운 오류 사례를 발견함으로써 확장성을 확보할 수 있습니다.

보스턴 다이내믹스는 학습된 아틀라스(Atlas) 동작을 여러 로봇에 재배포할 수 있으며, 부품 순서 지정 및 자재 처리와 같은 산업 작업에 아틀라스를 활용하도록 개발하고 있다고 밝혔습니다. 또한 2026년 제품 프로그램에는 구글 딥마인드(Google DeepMind)와의 협력을 통해 개발 중인 제미니 로보틱스(Gemini Robotics)의 기초 모델도 포함되어 있습니다. 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 진화 개요 및 구글 딥마인드와의 파트너십 발표를 참조하십시오 .

함대 학습은 새로운 요구 사항을 제기합니다. 바로 평가 규율입니다. 한 가지 작업을 개선하지만 다른 곳에서 오류를 발생시키는 정책 업데이트는 회귀 테스트 없이 광범위하게 배포해서는 안 됩니다.

인공지능이 휴머노이드 로봇 공학에 가져온 변화는 무엇일까요?

혁명이 여전히 한계를 갖는 곳

진전은 분명히 있지만, 여전히 간과하기 쉬운 몇 가지 한계점이 존재합니다.

안전 확보는 벤치마크 성공보다 더 어렵습니다.

로봇 공학 평가에서 높은 점수를 받은 모델이라도 안전이 중요한 환경에 사용하기에는 부적합할 수 있습니다. 구글 딥마인드의 제미니 로보틱스 ER 2 모델 설명서에는 생산, 상업 또는 공공 환경에서 사용할 때 주의를 기울여야 하며, 오작동으로 인해 부상, 사망 또는 재산 피해가 발생할 수 있는 안전이 중요한 용도에는 로봇 모델을 사용해서는 안 된다고 명시되어 있습니다.

손재주가 고르지 못한 경우가 여전히 많습니다.

상자를 집어 드는 것은 유연한 케이블, 젖은 물체, 변형 가능한 포장재, 꽉 조인 잠금장치 또는 어수선하게 쌓인 공구들을 다루는 것보다 훨씬 쉽습니다. 따라서 인상적인 시연은 시각적인 복잡성뿐 아니라 작업의 다양성과 반복 가능성으로 평가되어야 합니다.

장기적인 신뢰도는 오류를 누적시킵니다.

개별 동작 하나하나가 매우 신뢰할 만하지만 완벽에 가깝지 않더라도, 수십 또는 수백 개의 상호 의존적인 동작으로 구성된 작업은 여전히 ​​빈번하게 실패할 수 있습니다. 따라서 성공 감지, 복구 및 예외 처리는 기본적인 동작 정확도만큼이나 중요합니다.

하드웨어는 여전히 정보 수집 문제의 일부입니다.

더 나은 모델이라도 손의 힘이 약하거나, 감지 기능이 떨어지거나, 액추에이터가 과열되거나, 배터리 수명이 제한적이거나, 기계적 유격이 있거나, 유지보수가 어렵거나 하는 등의 문제를 무한정 보완할 수는 없습니다. 휴머노이드 로봇의 유용성은 소프트웨어와 하드웨어가 함께 발전하는 데 달려 있습니다.

휴머노이드 시스템이 실제로 개선되고 있는지 판단하는 방법

실체화된 AI를 평가하는 가장 좋은 방법은 데모 품질에만 의존하지 않고, 다양한 상황에서 로봇이 얼마나 유용해지는지를 살펴보는 것입니다. 실질적인 자체 점검에는 다음과 같은 질문들이 포함될 수 있습니다.

• 작업 성공 여부: 로봇이 가장 쉬운 하위 단계뿐만 아니라 전체 작업을 완료했습니까?
• 재현성: 특정 영상에서만 성공적인 것이 아니라 여러 번의 시도에서도 성공적으로 작동하는가?
• 일반화: 새로운 객체 위치, 조명, 시점 및 이와 유사한 이전에 보지 못한 객체를 처리할 수 있습니까?
• 복구: 사람의 재설정 없이 일반적인 오류를 감지하고 복구할 수 있습니까?
• 교육 시간: 새로운 작업을 수행하는 데 필요한 시연, 설명, 프로그래밍 또는 세부 조정은 어느 정도입니까?
• 전신 안정성: 걷거나, 방향을 바꾸거나, 구부리거나, 짐을 운반하는 동안 불안정한 움직임 없이 안정적으로 자세를 유지할 수 있습니까?
• 지연 시간: 제어 루프는 실제 네트워크 및 컴퓨팅 환경에서 응답성을 유지하는가?
• 안전성: 인간의 근접성, 충돌, 힘, 작업 공간 및 비상 정지 행동은 작업 성공 여부와 관계없이 독립적으로 테스트되었습니까?
• 로봇 기술 이전: 학습된 기술을 예측 가능한 성능으로 여러 로봇에 적용할 수 있을까?
• 운영적 가치: 해당 시스템이 비용을 정당화할 만큼 개입, 가동 중지 시간, 인체공학적 부담 또는 프로세스 복잡성을 충분히 줄여주는가?

만약 결과가 신중하게 연출된 시연에서만 나타나고 이러한 측정 지표에서는 나타나지 않는다면, 팀은 접근 방식을 바꿔야 합니다. 예를 들어, 작업 범위를 좁히거나, 더 나은 실패 데이터를 수집하거나, 시뮬레이션 범위를 개선하거나, 하위 수준 제어를 강화하거나, 명시적인 안전 및 복구 계층을 추가하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.

가장 중요한 변화는 인간형 형태가 아닙니다.

인공지능 기반 시스템(Embodied AI)은 로봇이 기술을 습득하고 재사용하는 방식을 혁신적으로 변화시키면서 휴머노이드 로봇 공학에 혁명을 일으키고 있습니다. 핵심적인 변화는 모든 동작을 프로그래밍하는 방식에서 벗어나, 지각, 언어, 신체 상태, 추론 및 행동을 지속적으로 연결하는 시스템을 훈련하는 방식으로 전환하는 것입니다.

2026년에 가장 강력한 증거는 휴머노이드 로봇이 범용 로봇으로 완전히 탈바꿈했다는 것이 아닙니다. 오히려 다중 모드 기반 모델, VLA 정책, 강화 학습, 시뮬레이션, 정교한 하드웨어, 온디바이스 추론, 그리고 로봇 군집 배치 등 이전에는 분리되어 있던 여러 기술들이 하나의 일관된 로봇 기술 스택으로 융합되고 있다는 점입니다.

이러한 기술 융합으로 휴머노이드 로봇은 적응력이 뛰어나고 학습이 용이해졌지만, 안정적인 자율성은 로봇이 실제로 작동할 환경에서의 면밀한 평가를 통해 확보되어야 합니다. 차세대 로봇은 놀라운 시연을 보여줄 수 있는지 여부보다는 유용한 작업을 안전하게 반복하고, 일반적인 실수를 복구하며, 지속적인 수동 재프로그래밍 없이도 스스로 발전할 수 있는지 여부로 평가될 것입니다.