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목차
서론
저는 이번 인천 송도에서 열린 2026 로보컵을 세계 각국의 대학원생 팀들이 자신들이 만든 로봇으로 서로 경쟁하고 축구 경기를 하는 동아리성격의 대회 행사 정도로 생각하고 있었습니다. 물론 이 로보컵은 2050년 피파 월드컵 우승팀을 이길 수 있는 완전 자율 휴머노이드 축구팀 개발을 목표로 1997년부터 이어지고 있습니다. 이러한 로봇과 인간의 실전 축구 경기를 위해 매년 어느 수준까지 가야된다라는 계획이 짜여져 있고 그에 따라 규칙도 점점 업그레이드됩니다. 이번 인천 송도 로보컵은 국내 첫 대회로 45개국 3,000명이 참가한 역대급 규모의 행사였습니다. 그러나 그날 경기장 문이 열리고 각 국 팀들이 로봇 박스를 개봉하는 순간, 제 눈을 의심했습니다. 어디를 봐도 대다수 로봇들이 중국산 플랫폼이었습니다. 영국, 프랑스, 독일, 스페인, 네덜란드, 이탈리아, 아일랜드, 싱가포르 등, 심지어 미국 팀까지 중국산 하드웨어 플랫폼에 자국 AI 제어 소프트웨어를 얹어서 출전하였습니다. 전 세계 45개국 중 80% 이상의 참가팀이 중국산 하드웨어 플랫폼을 사용한 것을 보고 단순한 대회 풍경이 아니라 앞으로 펼쳐질 로봇 산업의 예고편이라는 걸 깨닫게 되었습니다. 20%를 차지한 한국 로봇이 비록 1승 1무 2패를 해서 본선 토너먼트에는 올라가지 못했지만 국내 제조 기술과 자체 개발한 하드웨어와 소프트웨어를 사용하여 경쟁하였다는 것에 자부심을 느꼈고 에이로봇과 한양대학교 연합팀이 'Best Customized Humanoid Award(최고 자체개발 휴머노이드 상)' 를 수상하면서 우리나라 로봇산업이 가야하는 방향이 어디인지 다시한번 생각하게 되었습니다.
로보컵 현장에서 본 것 — 중국 로봇이 90%였다
현장에서 제가 가장 먼저 든 생각은 "몇몇 팀만 꼼수 쓰는 줄 알았더니, 다들 똑같았구나"였습니다. 각국 팀들은 자체 로봇을 새로 만드는 대신 중국산 하드웨어 플랫폼을 구매해서 자국 AI 소프트웨어를 얹는 방식을 택했습니다. 이유는 단순했습니다. 로보컵은 해마다 룰이 더 어려워지는 구조인데, 직접 로봇을 업그레이드하는 비용보다 중국 로봇을 사는 게 더 빠르고 저렴했던 겁니다. 유럽이나 미국 등 제조업이 거의 없는 나라들은 어떤 부품하나를 만들려면 원재료를 주문해야 하고 만들 수 있는 공장이 없어 찾아다녀야 하고 만들 수 있는 곳에 가서 몇 달씩 줄 서서 기다려야 합니다. 혹시나 제품이 마음에 들지 않거나 수정이 필요하면 이 과정을 또다시 반복해야 합니다.
영국, 프랑스, 독일, 브라질, 호주, 미국까지. 제가 돌아다니며 확인한 비율이 80~90%였습니다. 유독 한국 팀만 자체 제작 로봇으로 출전했습니다. 한국 팀이 미련해서일까요? 아니라고 봅니다. 제 경험상, 한국 팀이 가진 가장 큰 무기는 제조 환경입니다. 차를 타고 30분 거리에 공단이 있고, 금속 가공 기술자가 넘치는 나라에서 로봇 부품 하나 만드는 건 다른 나라 대비 현저히 쉽습니다. 다른 나라에서 몇 달을 기다려야 받을 수 있는 알루미늄 파트를 한국에서는 당일에 뚝딱 받아낼 수 있습니다. 그렇기 때문에 계속 해서 업그레이드를 시켜나가야 하고 많은 부품이 들어가는 로봇 시장에서 우리나라가 시간과 가격 측면에서 유리한 고지에 있는 것은 분명합니다.
이 장면을 보면서 산업 현장에서도 같은 일이 벌어질 거라는 확신이 들었습니다. 로보컵은 미래 제조 현장의 축소판입니다. 그리고 한국 팀의 자체개발 로봇 '앨리스5'는 성적(1승 1무 2패)과 무관하게 'BEST CUSTOMIZED HUMANOID AWARD'를 받았습니다. 전 세계 각국 참가자들이 직접 투표한 결과였습니다. 1.7m, 50kg의 불리한 체구로 밤새 업그레이드를 거듭하며 중국산 로봇을 탑재한 독일 팀을 3대 0으로 이기는 장면에서, 경기장 분위기가 바뀌는 걸 저도 느꼈습니다.
- 로보컵 2026 참가 로봇 중 80~90%가 중국산 하드웨어 플랫폼
- 영국·독일·미국 등 주요국 팀이 중국 로봇 + 자국 AI 소프트웨어 조합으로 출전
- 한국 팀만 자체 제작 로봇으로 출전, 'BEST CUSTOMIZED HUMANOID AWARD' 수상
- 한국의 제조 인프라가 자체 개발을 가능하게 한 핵심 요인
피지컬 AI 데이터 — 값어치는 만들어진 물건에 있다
로보컵에서 아틀라스가 라보나 킥을 성공하는 영상을 보면서, 저는 처음에 "하드웨어가 그만큼 좋아진 거구나"라고 생각했습니다. 그런데 실제로 파고들어 보니 핵심은 데이터였습니다. 이것을 피지컬 AI(Physical AI)라고 부릅니다. 여기서 피지컬 AI란, 언어 모델처럼 텍스트를 학습하는 것이 아니라 사람의 신체 움직임 자체를 데이터로 삼아 로봇이 행동을 배우게 하는 방식을 말합니다.
구체적인 과정은 이렇습니다. 먼저 사람이 움직이는 영상을 분석해 각 관절의 각도 데이터를 추출합니다. 이 데이터를 시뮬레이터에 넣어 로봇이 수천 번 반복 학습하는 강화 학습(Reinforcement Learning)을 거칩니다. 강화 학습이란 로봇이 시행착오를 반복하면서 목표 동작에 점점 가까워지도록 보상과 페널티를 주는 학습 방식입니다. 이후 시뮬레이션 결과를 실제 로봇에 적용하는 심투리얼(Sim-to-Real) 전이 과정을 거쳐 실제 동작이 완성됩니다(출처: Boston Dynamics). 로봇은 인간과 비교해서 질량, 무게중심, 관절 길이 등 구조자체가 다르기 때문에 강화학습과 심투리얼 과정을 거치고 실제로 안되는 동작들은 파인튜닝도 하고 여러 번의 반복작업을 통해서 제대로 된 움직임을 완성하게 됩니다.
제가 이 구조를 이해하고 나서 생각이 바뀐 지점이 있습니다. 어떤 데이터가 돈이 되느냐는 질문에 많은 분들이 "양이 많은 데이터"라고 답하는데, 저는 그보다 "행동의 결과물이 얼마짜리냐"가 기준이 된다고 봅니다. 반도체를 조립하는 손기술과 단순 포장을 반복하는 손기술은 데이터로서의 가치가 다릅니다. 제조 현장에서 부가가치가 높은 물건을 만드는 행동일수록, 그 행동 데이터의 가격도 올라갑니다. 실제로 이 데이터를 수집하는 것 자체를 전문으로 하는 스타트업들이 빠르게 등장하고 있습니다.
한국은 이 경쟁에서 유리한 위치에 있다고 생각합니다. 다품종 제조업이 발달한 나라이기 때문입니다. 반도체, 조선, 자동차, 철강, 이차전지까지 각 현장의 숙련 기술자들이 보유한 손기술 데이터를 체계적으로 수집할 수 있다면, 한국산 로봇은 다른 나라가 흉내 낼 수 없는 수준의 작업 능력을 갖출 수 있습니다. ChatGPT가 방대한 텍스트 덕분에 언어를 잘하듯, 한국 근로자의 손재주로 학습한 로봇은 그만큼 일을 잘하게 됩니다(출처: 한국생산기술연구원).
중국 경쟁과 로봇 주권 — 가격보다 중요한 것
중국의 가격 경쟁력은 최고입니다. 중국 정부의 보조금 지원 규모나 물량 공세를 보면 "도저히 못 이기겠다"는 생각이 드는 게 사실입니다. 저도 한동안 그렇게 생각했습니다. 드론 시장, 서빙 로봇, 사족보행 로봇까지 이미 중국에 내준 영역이 한두 곳이 아닙니다. 그런데 휴머노이드는 다르다고 보는 분들과, 결국 같은 전철을 밟을 거라고 보는 분들로 의견이 갈립니다. 저는 이 문제를 가격이 아닌 로봇 주권의 관점에서 봐야 한다고 생각합니다.
여기서 로봇 주권(Sovereign Humanoid)이란, 핵심 산업 현장에 외국산 로봇이 들어올 경우 공장의 생산 노하우와 보안 정보가 외부로 유출될 수 있다는 위험을 주권 차원에서 다루는 개념입니다. 냉장고처럼 사서 소비하고 끝나는 소비재와 달리, 로봇은 공장 안에서 움직이는 최첨단 CCTV입니다. 어떤 공정 순서로, 어떤 기계를 써서, 어떤 라인을 거쳐서, 어떤 물건을 만드는지를 모두 학습합니다. 이 정보가 외부로 새면 경쟁사가 그 공장의 핵심 노하우를 그대로 흡수하게 됩니다. 미국이 이미 중국산 휴머노이드 로봇의 자국 내 반입을 법으로 막아버린 이유가 여기에 있습니다.
그러면 가격 경쟁에서 지면 어떻게 하느냐. 저는 "일 잘하는 로봇"이 답이라고 생각합니다. 일 잘하는 로봇이 비싸도 선택받는 구조를 만들어야 합니다. 사람에게도 고액 연봉자가 있듯이, 고부가가치 작업을 수행할 수 있는 로봇은 가격보다 성과로 평가받습니다. 중국보다 싸게 만드는 것이 불가능하다는 가정 아래에서도, 중국보다 일을 잘하는 로봇을 만들 수 있다면 시장에서 선택받을 가능성은 충분합니다. 그리고 그 일의 질은 결국 피지컬 AI 데이터의 질로 수렴됩니다. 전략적으로는 미국과의 협력 공급망 역할을 하면서 체력을 기르고, 내부적으로는 국내 제조 현장 데이터를 확보해 로봇의 작업 능력을 높이는 구도가 제가 지금 가장 현실적이라고 보는 경로입니다.
자주 묻는 질문
Q. 로보컵에서 한국 팀이 성적이 안 좋았는데도 상을 받은 이유가 뭔가요?
A. 한국 팀 앨리스는 예선에서 1승 1무 2패로 본선 토너먼트에 오르지 못했습니다. 그런데도 참가자 투표에서 압도적인 지지를 받아 'BEST CUSTOMIZED HUMANOID AWARD'를 수상했습니다. 경쟁에서 불리한 1.7m 대형 로봇을 고집하면서 밤새 업그레이드를 거듭한 끝에 중국산 로봇을 탑재한 팀을 3대 0으로 이기는 모습이 연구자들에게 큰 울림을 줬다는 후문이 있습니다.
Q. 피지컬 AI 데이터를 모으는 게 왜 지금 이렇게 중요한가요?
A. ChatGPT가 방대한 텍스트 데이터로 언어를 잘하게 된 것처럼, 휴머노이드 로봇도 사람의 신체 동작 데이터가 많을수록 일을 잘합니다. 지금 로봇이 느리고 서툰 이유는 하드웨어가 아니라 학습 데이터가 부족해서입니다. 특히 제조 현장의 고부가가치 작업 데이터는 로봇에게 가장 비싼 교과서가 되기 때문에, 이를 먼저 확보하는 나라와 기업이 경쟁에서 앞서게 됩니다.
Q. 중국산 로봇이 공장에 들어오면 실제로 보안 문제가 생기나요?
A. 이 부분은 확실하다고 단정하기 어렵지만, 구조적으로 위험 요소가 있다는 건 사실입니다. 로봇은 공장 안에서 움직이며 생산 공정 전체를 학습합니다. 만약 백도어나 외부 통신 채널이 숨어 있다면 생산 노하우가 유출될 수 있습니다. 미국이 이미 중국산 휴머노이드의 자국 반입을 법으로 금지한 것도 같은 맥락입니다. 국내에서도 소버린 휴머노이드 논의가 시작된 배경입니다.
Q. 로봇이 일자리를 다 빼앗아가는 건 아닌가요?
A. 단번에 일자리가 사라지는 것과, 시간을 두고 점차 변화하는 것은 다릅니다. 지금 제조 현장은 일손이 부족해서 오히려 공장이 문을 닫을 위기에 처한 곳이 많습니다. 로봇이 빠져나가는 인력을 보완하는 속도와 실제 은퇴 속도를 맞춰가는 연착륙이 핵심입니다. 동시에 피지컬 AI 데이터 수집, 로봇 운용 전문가, 로봇 유지보수 기술자처럼 이전에 없던 직업도 생겨나고 있습니다.
결론
저는 인천 송도에서 봤던 그 장면이 아직도 머릿속에 남아 있습니다. 중국 로봇들이 가득한 경기장에서 자체 개발한 유독 큰 키를 가진 '앨리스 5'를 업그레이드하던 한국 팀의 모습. 이 모습을 보면서 지금 세계 로봇 산업의 현주소이기도 하고, 동시에 우리나라 로봇산업의 가능성이라고 보였습니다. 이번 대회는 축구, 홈서비스, 산업, 재난구조, 교육 5개 분야로 진행되었는데 부산대학교 '타이디보이'팀이 로보컵 2026 홈서비스(ROBOCUP@HOME) 부문 역대 최고 점수를 갱신하며 종합우승을 차지했습니다. 거기에 더해 최우수 물체 조작상(Best Manipulation Award)과 최우수 인간-로봇 상호작용상(Best Human-Robot Interaction Award)을 동시 석권하였습니다. 저는 타이보이가 접시나 컵 등 사물을 인지해서 테이블 위에 배치하고, 빨래 바구니를 옮기고, 쓰레기를 주워서 버리고, 정리 정돈하는 모습들을 보고 정말 값어치 있는 데이터를 추출하고 학습시키는데 엄청난 노력을 했구나라고 생각하였고 이런 범용 로봇들을 계속 업그레이드시켜서 로봇 산업을 발전시키는 것이 우리가 앞으로 나아가야 할 방향이라고 생각했습니다.
가격에서 중국을 이길 수 없다고 생각하는 분들도 있고, 충분히 경쟁할 수 있다고 보는 분들도 있습니다. 저는 그 판단보다 앞서 "어떤 로봇을 만들 것인가"가 더 중요한 질문이라고 생각합니다. 현재 많은 사람들이 범용 로봇의 첫번째 타깃을 제조업이라고 보고 있습니다. 우리나라는 제조업 국가이기 때문에 제조 현장의 숙련 데이터를 먼저 확보해 일 잘하는 로봇을 만들어낸다면, 한국은 중국의 대안으로 전 세계 시장에서 선택받을 수 있을 거라고 생각합니다. 꺾이지 않는 의지로 자체 기술을 쌓아가는 것, 그리고 값어치 있는 데이터를 만들어서 계속해서 업그레이드하는 것 그게 지금 할 수 있는 가장 합리적인 선택이라고 봅니다.