AI 핵심 요약
beta- 애지봇이 24일 체화형 AI의 대규모 상용화 일정을 공개했다.
- 징링 G2 로봇 8대가 상해룡기과기 장시 공장 생산라인에 투입됐다.
- 애지봇은 연내 1000대, 내년 1만대 배치를 목표로 했다.
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
이 기사는 6월 26일 오전 11시22분 '해외 주식 투자의 도우미' GAM(Global Asset Management)에 출고된 프리미엄 기사입니다. GAM에서 회원 가입을 하면 9000여 해외 종목의 프리미엄 기사를 보실 수 있습니다.
이 기사는 AI 번역에 기반해 생산된 콘텐츠로 중국 관영 증권시보(證券時報)의 6월 25일자 기사를 인용했다.
[서울=뉴스핌] 배상희 기자 = "2026년은 애지봇의 체화형 인공지능(Embodied AI) 배치의 원년이다. 상반기에는 7대 산업 솔루션의 실증 검증을 완료했으며, 하반기에는 다중 시나리오·다중 솔루션의 대규모 양산 배치 단계에 본격 진입할 것이다. 연내 공장 내 도입 목표는 1000대 규모에 도전하며, 내년에는 산업 현장에서의 배치가 1만 대 규모에 이를 것으로 예상한다"
6월 24일, 중국 휴머노이드 로봇 스타 기업인 애지봇(智元機器人∙즈위안로봇∙AgiBot)의 Genie 사업부 프로젝트 아이원(艾文) 총괄은 체화형 인공지능의 대규모 상용화 일정표를 이처럼 공개했다.
6월 23일부터 애지봇 징링(精靈) G2 휠형 범용 구현형 로봇 8대가 스마트 제품 제조자개발생산(ODM) 서비스 업체 상해룡기과기(龍旗科技 603341.SH) 장시 공장에 투입되어, 6일간 전 과정 무편집·무리허설 생산라인 라이브를 시작했다.
이 징링 G2 로봇들은 태블릿 검사 전 공정을 완전히 맡아 멀티미디어, 오디오, WIFI 결합, 방사 잡산 발사 등 핵심 검사 공정을 독립적으로 수행했다.
아이원 총괄에 따르면, 4월 단일 공정 시연과 비교해 이번 전 공정 집단 작업은 두 가지 핵심 기술 돌파를 이뤘다. 첫째, 기계팔의 장기 안정성이 산업 환경의 엄격한 검증을 통과했으며 로봇은 이미 3000시간 이상 연속 운행했다. 둘째, 다중 로봇 협업의 일관성이 개선되었으며, 동기화, 통신 안정성, 시스템 지연 최적화가 이뤄졌다.
아이 총괄은 "예를 들어, 우리는 통신 구조를 변경해 로봇을 주 노드로 설정하고 캐비닛과 컨베이어 상태를 실시간으로 수집하도록 했다. 통신이 끊길 경우 여러 차례 재연결 시도나 과거 데이터 조회를 통해 작업 연속성을 보장한다"면서 "다만 기술 외에도 다중 공정 협업의 더 큰 과제는 두 체계의 융합"이라고 강조했다.
이어 "로봇 체계는 자동차 및 자율주행 모델에 더 가깝지만, 공장은 여전히 산업 자동화 논리를 따른다. 두 체계는 고장 처리 방식과 이상 복구 능력 요구가 서로 다르다"면서 "공장 설비는 하루 4%~5%의 고장 시간을 허용한다. 하루 20시간 가동 시 수십 분의 고장 시간이 발생할 수 있다. 하지만 자동차 체계에서는 이를 용납할 수 없으며, 30분이면 이미 수십 차례의 고장이 발생한 수준이 된다. 로봇은 한 달 동안 단일 장애가 없어야 하는 수준의 안정성이 요구된다"고 설명했다.
효율 측면에서 징링 G2는 이미 인간 작업자와 거의 비슷한 수준에 도달했으며, 대략 인간 작업자의 80%~90% 수준인 것으로 소개됐다. 다수의 로봇이 생산라인에 투입되면 생산 템포를 엄격히 맞춰 라인의 원활한 운영을 보장한다.
시장 관심이 가장 높은 로봇 도입 비용과 관련해 아이원은 현재 정링 G2의 비용이 대략 2년치 인건비와 동일한 수준이라고 밝혔다. 다만 완성기 비용이 점차 하락함에 따라 수익 공간은 점진적으로 확대될 것이라고 덧붙였다.
데이터는 체화형 인공지능 상용화의 핵심이며, 올해 업계의 핵심 이슈이기도 하다. 충분한 데이터가 있어야 체화형 인공지능 대형 모델이 더 똑똑해지고 모델 성능이 향상된다. 그러나 현재 업계는 여전히 고품질 데이터가 부족하다.
체화형 인공지능 대형 모델의 발전 단계에 대해 아이원은 "ChatGPT에 비유하면 현재 체화형 인공지능의 지능 수준은 1%에도 미치지 못한다"면서 "현재 업계의 가장 큰 장벽은 데이터"라고 강조했다. 현재 우리가 보유한 데이터는 대략 수백만 시간 수준에 불과하지만, 모델의 도약적 발전을 위해서는 수억 시간의 데이터가 필요하다고 덧붙였다.
다만 아이원은 이 문제가 정링 G2의 구조화된 산업 환경 내 상용화에는 영향을 주지 않는다고 강조했다.
공장의 공정은 비교적 고정되어 있어 잡기, 회전, 놓기, 다시 회전하는 네 가지 동작 데이터만으로도 충분하다고 설명했다.
그는 올해 상반기 애지봇이 이미 여러 시나리오에서 소규모 배치 및 다중 시나리오 POC(개념 검증)를 완료했으며, 적용 분야는 3C 정밀 부품 상하차, 산업 운반 및 팔레타이징/디팔레타이징, 물류 분류, 매장 안내 및 판매, 체인 외식 안내, 리테일 서비스 스테이션, 특수 작업(보안 순찰 및 산업·상업 청소) 등을 포함한다고 밝혔다. 하반기에는 다양한 솔루션과 시나리오에서 대규모 배치를 순차적으로 추진할 계획이다.
pxx17@newspim.com
