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![[800조 전쟁] 피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/06/20260706155409917338.png)
피지컬 AI의 승부처…휴머노이드보다 부품·데이터·인력 [경제일보] 세계 주요국이 휴머노이드 개발과 양산 경쟁에 속도를 내는 가운데 한국은 제조업을 기반으로 한 피지컬 AI 전략을 선택했다. 완성형 휴머노이드 시장에서 정면 승부를 벌이기보다 산업용 AI 로봇 확산과 핵심 부품, 데이터, 전문인력을 먼저 확보해 제조 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 현대자동차그룹과 HD현대로보틱스, LG전자 등 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품을 중심으로 사업 전략을 구체화하고 있다. 휴머노이드 개발 경쟁과는 다른 방향을 선택한 한국식 피지컬 AI 전략이 새로운 경쟁력으로 이어질 수 있을지 주목된다. ◆ 中은 양산 경쟁, 韓은 제조 혁신…피지컬 AI 전략 차별화 6일 산업통상자원부 등에 따르면 정부는 최근 ‘대한민국 대도약 3대 메가프로젝트 국민보고회’에서 피지컬 AI를 차세대 국가 성장동력으로 육성하기 위한 ‘3M 전략’을 발표했다. 제조업 AI 전환(M.AX), 핵심 요소기술 확보(Master), 양산 체계 구축(Mass Production)을 세 축으로 산업 경쟁력을 높이겠다는 구상이다. 정부는 산업 현장에 특화된 AI 로봇을 매년 1000대 이상 보급하고 자동차·조선·반도체 등 10대 업종 데이터팩토리를 구축할 계획이다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 한편 새만금을 로봇 파운드리와 부품 생산 거점으로 육성하는 방안도 추진한다. 정부가 제조업 중심 전략을 선택한 것은 글로벌 피지컬 AI 경쟁 구도가 빠르게 바뀌고 있기 때문이다. 미국은 테슬라의 ‘옵티머스’와 피규어AI 등을 앞세워 범용 휴머노이드 상용화를 추진하고 있고, 중국은 유니트리와 유비테크, 애지봇 등을 중심으로 양산 경쟁에 속도를 내고 있다. 중앙정부와 지방정부가 연구개발부터 실증, 생산시설 구축까지 전방위 지원에 나서면서 휴머노이드 산업 생태계도 빠르게 확대되고 있다. 반면 한국은 생산량 경쟁보다 제조 혁신에 무게를 뒀다. 중국과 같은 규모의 양산 경쟁에 뛰어들기보다 자동차와 조선, 반도체, 전자 등 주력 제조업에 AI 로봇을 먼저 적용해 기술을 검증하고 산업 데이터를 축적하는 전략이다. 제조 공장은 반복 작업과 위험 공정, 품질 검사, 물류 자동화 등 피지컬 AI를 실제로 적용하고 성능을 고도화할 수 있는 환경을 갖추고 있어 상용화 가능성이 높은 분야로 평가받는다. 피지컬 AI는 생성형 AI와 달리 AI 모델만으로 경쟁력을 확보하기 어렵다. 액추에이터와 감속기, 센서, 로봇핸드 등 핵심 부품의 성능이 작업 정확도와 생산성을 좌우하고, 제조 현장에서 축적한 데이터는 AI의 판단과 제어 능력을 높이는 기반이 된다. 여기에 로봇 설계와 인공지능, 제조 공정을 함께 이해하는 융합형 인력이 뒷받침돼야 기술을 실제 산업에 안정적으로 적용할 수 있다. 앞으로의 경쟁은 개별 휴머노이드보다 핵심 부품과 제조 데이터, 산업 현장을 얼마나 먼저 확보하느냐에 따라 갈릴 가능성이 크다. 국내 기업들도 제조 AI와 산업용 로봇, 핵심 부품, 데이터 플랫폼을 중심으로 투자 전략을 구체화하며 피지컬 AI 주도권 확보에 나서고 있다. ◆ 공장 순찰부터 구동계 국산화까지…기업들 현장 검증 속도 현대자동차그룹은 제조 현장을 피지컬 AI 기술의 실증 공간으로 활용하고 있다. 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 ‘스팟’은 기아 오토랜드 광명에서 공장 안전 서비스 로봇으로 도입돼 설비 순찰과 안전 점검을 수행하고 있으며, 열화상 카메라와 3차원(3D) 라이다(LiDAR) 등을 활용해 설비 이상과 화재 위험 등을 실시간으로 확인한다. 현대차그룹 로보틱스랩이 개발한 자율주행 플랫폼 ‘모베드’도 공장 물류와 자재 운반 등 제조 현장 적용을 추진하고 있다. 현대차그룹은 제조 현장에서 검증한 로봇 운영 기술을 글로벌 생산거점으로 확대 적용하며 스마트팩토리 고도화에 속도를 낸다는 전략이다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇을 실제 제조 공정에 맞게 고도화하는 데 집중하고 있다. 회사는 지난해 산업은행과 사모펀드로부터 1800억원 규모의 투자를 유치하고 피지컬 AI 기반 기술 개발과 해외 시장 확대, 전문 인력 확보에 자금을 투입하기로 했다. 조선소 용접 자동화를 시작으로 가공과 조립, 검사, 물류 등 제조 공정 전반으로 적용 범위를 넓히며 산업용 로봇 시장 공략에 속도를 낸다는 전략이다. LG전자는 스마트팩토리 운영 경험을 새로운 사업으로 확장하고 있다. 생산라인에서 축적한 설비·공정·품질 데이터를 기반으로 공정 최적화와 설비 이상 감지 기술을 고도화하고, 이를 외부 제조기업에 공급하는 스마트팩토리 솔루션 사업을 확대하고 있다. 스마트팩토리 운영 경험을 기반으로 제조 AI와 소프트웨어 역량을 강화하며 공장 운영 노하우를 기업 간 거래(B2B) 솔루션으로 확대하는 데 집중하고 있다. 부품 기업들의 움직임도 빨라지고 있다. 로보티즈는 로봇의 핵심 부품인 액추에이터와 로봇핸드 기술 경쟁력 강화에 집중하고 있다. 액추에이터는 모터와 감속기, 제어기가 결합된 부품으로 로봇의 힘과 속도, 정밀도를 결정하는 핵심 장치다. 자체 구동계 기술을 앞세워 휴머노이드와 산업용 로봇 시장을 동시에 공략하고, 글로벌 로봇 기업과 협력 범위도 확대하고 있다. 업계 관계자는 “피지컬 AI 경쟁은 범용 로봇 개발보다 산업별 맞춤형 솔루션 경쟁으로 전개될 가능성이 크다”며 “초기 시장에서 제조 현장을 중심으로 기술을 검증한 기업들이 산업별 확산 과정에서도 유리한 위치를 차지할 가능성이 크다”고 했다.2026-07-06 17:10:58
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![[800조 전쟁] 피지컬 AI 승부는 공장부터…제조기업 로봇 전략 갈린다](https://image.ajunews.com//content/image/2026/07/03/20260703155953909520.jpg)
피지컬 AI 승부는 공장부터…제조기업 로봇 전략 갈린다 [경제일보] 피지컬 AI 경쟁이 휴머노이드에서 제조 현장으로 빠르게 이동하고 있다. 정부가 제조업 중심의 AI 로봇 보급과 핵심 부품 육성에 나서면서 제조 현장이 피지컬 AI 확산의 출발점으로 떠오르고 있다. 같은 흐름 속에서도 기업들의 투자 전략은 엇갈린다. 현대자동차그룹과 LG전자는 로봇으로 공장을 혁신하는 데 집중하는 반면, HD현대로보틱스와 로보티즈는 로봇과 핵심 부품을 새로운 성장동력으로 키우고 있다. ‘로봇을 팔 것인가, 로봇으로 공장을 바꿀 것인가’를 둘러싼 전략 차이가 제조기업들의 새로운 경쟁 구도를 바꾸고 있다. ◆ 제조업이 먼저 검증한다…피지컬 AI 경쟁력은 데이터 3일 산업통상자원부와 로봇업계 등에 따르면 정부는 피지컬 AI를 차세대 제조 경쟁력의 핵심 축으로 육성하기 위해 업종별 특화 AI 로봇을 매년 1000대 이상 산업 현장에 보급하고, 10대 업종별 데이터팩토리를 구축하는 방안을 추진하고 있다. 액추에이터와 로봇손, 센서 등 핵심 부품 연구개발을 확대하고 향후 5년간 AI 로봇 전문인력 1만명을 양성하는 계획도 포함됐다. 정부가 제조업을 피지컬 AI 확산의 출발점으로 선택한 것은 제조 현장이 기술의 경제성과 활용성을 가장 빠르게 검증할 수 있는 공간이기 때문이다. 휴머노이드는 사람처럼 움직이고 판단하는 기술을 구현해야 하는 만큼 가격과 안전성, 작업 효율, 양산성까지 함께 확보해야 한다. 제조 현장은 용접과 조립, 검사, 물류, 이송 등 적용 분야가 명확하고 생산성 향상 효과를 수치로 확인할 수 있어 기술을 실증하기에 적합한 환경으로 평가된다. 기존 산업용 로봇이 반복 작업을 수행하는 자동화 설비였다면 피지컬 AI는 작업 환경을 인식하고 축적된 데이터를 학습해 작업 방식을 스스로 최적화하는 단계로 발전하고 있다. 생산설비와 작업자, 물류 시스템에서 발생하는 데이터를 실시간으로 분석해 공정 효율과 품질을 함께 높이는 것이 핵심이다. 피지컬 AI 경쟁력은 로봇 자체보다 제조 현장에서 축적되는 데이터의 양과 활용 역량에서 갈릴 가능성이 크다. 다양한 작업 환경에서 확보한 데이터가 많을수록 인공지능의 판단 정확도와 작업 완성도가 높아지고, 이는 다시 생산성 향상으로 이어진다. 정부가 데이터팩토리 구축을 핵심 과제로 제시한 것도 제조 데이터를 체계적으로 확보하고 산업 현장에서 활용하기 위함으로 분석된다. 다만 같은 제조업 기반을 두고도 기업들의 선택은 다르다. 일부는 로봇을 활용해 생산성과 품질을 높이는 데 집중하고, 일부는 로봇과 핵심 부품을 새로운 사업으로 육성하고 있다. 피지컬 AI 시장이 확대될수록 이러한 전략 차이는 더욱 뚜렷해질 것으로 보인다. ◆ 현대차·LG는 로봇 활용, HD현대로보틱스·로보티즈는 로봇 공급 현대자동차그룹은 피지컬 AI를 생산 현장에 먼저 적용하고 있다. 계열사인 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 2028년부터 미국 조지아주 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입할 계획이다. 초기에는 부품 분류 등 안전성 검증이 가능한 작업부터 적용하고, 2030년부터는 조립 등 고도화된 공정으로 활용 범위를 넓힌다는 구상이다. 핵심은 제조 데이터다. 현대차그룹은 HMGMA에 로봇 전용 학습 공간인 ‘로봇 메타플랜트 응용 센터(RMAC)’를 구축해 로봇 학습 데이터를 수집할 계획이다. 생산라인에서 반복 작업을 수행하며 확보한 데이터를 다시 학습에 반영해 로봇 성능과 공정 효율을 높인다는 전략이다. 투자 계획도 같은 방향으로 이어지고 있다. 현대자동차그룹은 2030년까지 국내에 125조2000억원을 투자하고, 이 가운데 50조5000억원을 인공지능, 로보틱스, 소프트웨어중심차량(SDV), 전동화, 수소 등 미래 사업에 투입할 계획이다. LG전자는 제조와 생활공간을 연결하는 방식으로 피지컬 AI 활용 범위를 넓히고 있다. 스마트팩토리에서 축적한 자동화 기술을 홈로봇과 AI홈, 서비스 로봇으로 확대 적용하고, 스마트 가전과 연계한 공간 플랫폼 구축에 속도를 내고 있다. 단순히 로봇을 판매하는 데 그치지 않고 기존 가전과 서비스를 연결하는 플랫폼으로 활용하는 것이 특징이다. AI홈을 중심으로 가전과 로봇이 이용자의 생활 패턴을 학습하고 공간을 관리하는 구조를 구축하고 있다. 제조 현장에서 검증한 자동화 기술을 소비자 생활공간과 기업간거래(B2B) 영역으로 확장해 제조와 서비스 경쟁력을 함께 높이려는 전략으로 풀이된다. HD현대로보틱스는 산업용 로봇 공급 확대에 속도를 내고 있다. 최근 KDB산업은행과 KY PE로부터 1800억원 규모의 투자를 유치했으며, 확보한 자금은 피지컬 AI 기반 차세대 로봇 기술 개발과 해외 시장 확대 등에 투입할 계획이다. 제조업을 중심으로 피지컬 AI 도입이 확대될수록 산업용 로봇 수요도 함께 늘어날 것으로 보고, 조선과 자동차 등 주력 산업을 중심으로 공급 확대에 나서고 있다. 로보티즈는 사람 손 구조를 구현한 로봇핸드와 초소형 핑거 액추에이터를 앞세워 핵심 부품 시장을 공략하고 있다. 액추에이터는 산업용 로봇과 서비스 로봇, 휴머노이드의 움직임을 제어하는 핵심 부품이다. 휴머노이드와 산업용 로봇 보급이 늘어날수록 로봇 관절과 손을 구성하는 부품 수요도 함께 확대될 것으로 전망된다. 업계 관계자는 “피지컬 AI는 제조기업과 로봇기업 가운데 어느 한쪽만으로 성장하기 어려운 산업”이라며 “생산 현장에서 확보한 데이터와 로봇, 핵심 부품 기술이 함께 발전할 때 산업 경쟁력도 높아질 것”이라고 했다.2026-07-03 17:14:23
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철강도 '손'에서 '알고리즘'으로…포스코, 제조 패러다임 전환 [경제일보] 포스코그룹이 로봇 자동화 기업 투자를 통해 제조 현장의 지능화 전환에 속도를 내고 있다. 생산 효율과 안전을 동시에 확보하기 위한 ‘자율 공정’ 경쟁이 본격화되는 모습이다. 포스코그룹은 로봇 자동화 솔루션 기업 브릴스에 총 70억원을 투자하며 그룹 차원의 AX(인공지능 전환) 전략을 확대한다고 밝혔다. 단순 지분 투자에 그치지 않고 제조 현장에 로봇과 AI를 결합한 자동화 시스템을 공동 구축한다는 점에서 의미가 크다. 최근 제조업은 인력 부족과 안전 규제 강화, 생산 효율성 요구가 맞물리며 공정 자동화 필요성이 빠르게 커지고 있다. 특히 철강과 같은 중후장대 산업은 고위험·고강도 작업 비중이 높아 로봇 도입 효과가 큰 분야로 꼽힌다. 이러한 환경 변화 속에서 기업들의 경쟁 기준도 달라지고 있다. 과거에는 생산량과 설비 규모가 경쟁력의 핵심이었다면, 최근에는 공정 효율성과 자동화 수준이 수익성을 좌우하는 요소로 부상하고 있다는 분석이다. 포스코그룹이 추진하는 '인텔리전트 팩토리' 역시 이러한 흐름을 반영한 전략이다. 사람·AI·로봇이 협업하는 자율형 생산 시스템을 구축해 작업 효율과 품질을 동시에 높이겠다는 구상이다. 특히 반복 작업이나 고온·고중량 취급 등 위험도가 높은 공정에 로봇을 우선 적용함으로써 산업재해를 줄이고 생산 안정성을 높일 수 있다는 점이 주목된다. 철강 공정은 고열과 중장비가 결합된 작업 환경 특성상 안전사고 발생 가능성이 높은데, 로봇 도입을 통해 작업자의 직접 투입을 최소화하면 사고 위험을 구조적으로 낮출 수 있기 때문이다. 또한 로봇 기반 공정은 작업 편차를 줄이고 품질을 일정 수준으로 유지할 수 있어 생산 효율성과 공정 안정성 측면에서도 효과가 크다. 돌발 상황에 따른 생산 중단 가능성을 낮추는 점도 장점으로 꼽힌다. 이 같은 변화는 단순한 비용 절감을 넘어 ESG(환경·사회·지배구조) 경영 측면에서도 중요한 의미를 갖는다. 산업재해 감소와 근로 환경 개선은 ‘사회(S)’ 영역의 핵심 지표로 평가되며, 안전 관리 수준이 투자와 거래 조건에 반영되는 흐름이 강화되고 있기 때문이다. 이에 따라 제조 현장의 자동화 수준과 안전 관리 역량이 기업 경쟁력을 가르는 요소로 부상하고 있다는 분석이 나온다. 포스코그룹은 이미 로봇 분야 투자 포트폴리오를 꾸준히 확대해 왔다. 로봇핸드, 협동로봇, 휴머노이드 등 다양한 기술 영역에 투자하며 제조 자동화 생태계를 선제적으로 구축하고 있다는 평가다. 이번 브릴스 투자는 이러한 전략을 한 단계 확장한 사례로, 로봇 ‘기술’뿐 아니라 실제 생산 현장에 적용 가능한 ‘운영 시스템’ 확보에 초점을 맞추고 있다. 시스템 통합(SI) 역량을 갖춘 기업과의 협력을 통해 현장 적용 속도를 높이겠다는 의도로 풀이된다. 업계에서는 제조업의 경쟁 구도가 빠르게 변화하고 있다고 보고 있다. 인공지능과 로봇 기술이 결합되면서 생산 공정 자체가 데이터 기반으로 재편되고 있기 때문이다. 특히 자동화 수준이 높을수록 생산 품질의 일관성과 비용 구조 안정성이 동시에 개선되는 만큼, 공정 지능화 역량이 기업 간 격차를 확대하는 요인으로 작용할 가능성이 크다. 다만 초기 투자 비용과 시스템 구축 기간, 현장 적용 과정에서의 시행착오는 여전히 부담 요인으로 작용한다. 기존 생산 설비와의 연계, 인력 재배치 등 운영 전반에 걸친 구조 조정도 병행해야 하는 과제로 꼽힌다. 제조업이 고도화될수록 자동화와 지능화는 선택이 아닌 필수 요소로 자리 잡고 있다. 단순 생산 중심에서 벗어나 공정이 스스로 판단하고 운영되는 ‘자율형 공장’으로의 전환이 가속화되는 흐름이다. 결국 향후 제조 경쟁은 얼마나 많은 제품을 생산하느냐보다, 얼마나 효율적이고 안전하게 공정을 운영할 수 있느냐로 이동하고 있으며, 로봇과 AI 기반의 자율 공정 구축 능력이 기업 경쟁력을 가르는 핵심 변수로 부상하고 있다.2026-04-07 10:01:58
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피지컬 AI 시대, 성능은 '손'에서 갈린다…로봇핸드 경쟁 본격화 [경제일보] AI 경쟁이 물리적 실행 능력으로 확장되며 로봇핸드 기술이 휴머노이드 산업의 핵심 변수로 부상하고 있다. 피지컬 인공지능(AI) 시대가 본격화되면서 AI 경쟁 축이 소프트웨어 중심에서 하드웨어 결합 경쟁으로 이동하고 있다. 특히 인간처럼 물체를 집고 조작할 수 있는 '덱스트러스 핸드(정교한 로봇손)'가 AI의 현실 세계 적용을 좌우하는 핵심 기술로 떠오르고 있다. AI가 실제 환경에서 작동하기 위해서는 단순한 판단을 넘어 물리적 상호작용이 필수적이다. 화면 속 데이터가 아니라 현실 공간에서 물체를 집고 이동시키며 조작하는 과정에서만 학습이 완성되기 때문이다. 이를 위해서는 다양한 형태와 재질의 물체를 안정적으로 파지하고 힘의 세기와 방향을 조절하며 상황에 따라 동작을 미세하게 바꿀 수 있는 손 기술이 요구된다. 단순히 집는 수준을 넘어 비틀고 끼우고 분류하는 등 복합 작업을 수행해야 실제 산업·서비스 환경에 적용할 수 있기 때문이다. 이 과정에서 로봇핸드는 AI가 현실 세계와 연결되는 핵심 접점으로 기능한다. 센서를 통해 촉각과 압력을 인지하고 이를 다시 AI에 피드백해 동작을 수정하는 구조가 반복되면서 학습 데이터가 축적되는 방식이다. 업계에서는 이러한 이유로 로봇핸드를 단순 부품이 아닌 'AI 실행력을 결정짓는 인터페이스'로 규정하며 피지컬 AI 구현의 마지막 퍼즐로 보고 있다. 글로벌 빅테크와 로봇 기업들이 휴머노이드 개발에 속도를 내는 것도 이러한 흐름과 맞닿아 있다. AI 성능 고도화의 다음 단계가 현실 환경에서의 데이터 확보와 반복 학습으로 이동하면서 이를 수행할 수 있는 물리적 수단 확보가 핵심 과제로 떠올랐기 때문이다. 특히 제조·물류·서비스 등 실제 적용 분야에서는 다양한 물체를 다루는 정밀 조작 능력이 요구되면서 로봇핸드의 완성도가 곧 활용 범위를 결정짓는 요소로 작용하고 있다. 이에 따라 로봇핸드 기술은 기존처럼 휴머노이드의 부속 장치에 머무르지 않고 AI의 활용 가능성과 산업 적용 속도를 좌우하는 핵심 축으로 위상이 높아지고 있다는 평가가 나온다. 국내에서는 글로벌 IT 기업인 삼성전자가 대기업 가운데 덱스트러스 핸드 개발에 가장 적극적으로 나서고 있다. 삼성전자는 지난 2025년 말 미래로봇추진단 내에 로봇손 전담 조직을 신설하고 다양한 형태의 고자유도 로봇핸드 기술을 시험·개발 중인 것으로 파악된다. 레인보우로보틱스 창업자인 오준호 단장이 조직을 이끌며 인간 손에 가까운 정밀 조작 구현을 목표로 연구개발(R&D)을 진행하고 있다. 삼성의 방향은 단순한 파지 기능을 넘어 '사람처럼 쓰는 손' 구현에 맞춰져 있다는 분석이다. 범용 휴머노이드는 정형화된 공정뿐 아니라 물체의 형태·위치·상태에 따라 대응이 달라지는 비정형 작업까지 수행해야 하는 만큼 손의 자유도와 제어 정밀도가 곧 활용 범위를 결정짓기 때문이다. 업계에서는 삼성전자가 로봇핸드를 단순 부속이 아닌 휴머노이드 성능을 좌우하는 핵심 축으로 보고 고자유도·고정밀 제어 기술을 선제적으로 확보하려는 전략으로 해석하고 있다. 반면 산업 현장에서는 여전히 실용성과 비용 효율이 우선시되고 있다. 제조업에서는 공정별로 반복 작업이 많은 만큼 손가락 구조 대신 특정 작업에 최적화된 그리퍼(집게형 장치)가 주로 활용된다. 예를 들어 부품 이송이나 조립 라인에서는 일정한 형태의 물체를 빠르고 안정적으로 집는 것이 중요해 복잡한 관절 구조보다는 단순하면서도 내구성이 높은 장치가 선호된다. 물류 현장에서도 상황은 유사하다. 박스나 포장재를 다루는 작업이 많은 만큼 진공·흡착 방식의 석션 기술이 효율적이며 속도와 유지 비용 측면에서도 유리하다는 평가다. 인간형 덱스트러스 핸드는 다양한 물체를 다룰 수 있다는 장점이 있지만 구조가 복잡해 가격이 높고 유지·보수 부담도 크다. 동시에 높은 가반하중(로봇이 들어 올릴 수 있는 최대 중량)과 정밀한 조작을 동시에 구현하기 어려운 기술적 한계도 존재한다. 이 때문에 현재 산업 현장에서는 '범용성'보다 '특정 작업 최적화'가 우선되는 흐름이 이어지고 있다. 이 같은 차이는 휴머노이드 기술의 발전 방향을 이원화시키고 있다. 인간과 유사한 손 구조를 통해 다양한 환경에 대응하려는 '인간형 정밀 제어' 기술과 생산성과 비용 효율을 극대화하기 위한 '산업형 효율 중심' 기술이 서로 다른 경로로 진화하는 양상이다. 업계에서는 단기적으로는 산업형 접근이 시장을 주도하겠지만 장기적으로는 정밀 제어 기술이 고도화되면서 두 영역 간 경계가 점차 좁혀질 가능성도 제기하고 있다. 현재 덱스트러스 핸드는 기술 성숙도 대비 가격이 높아 대규모 상용화 단계에는 이르지 못한 초기 시장에 머물러 있다. 업계에 따르면 고자유도 로봇핸드는 수천만원대에 형성된 경우가 많아 산업 현장에서 요구되는 투자수익률(ROI)을 맞추기 어려운 구조다. 특히 제조·물류 현장에서는 동일 작업을 수행할 수 있는 그리퍼나 석션 장비 대비 비용 부담이 크고 유지·보수까지 고려하면 경제성이 떨어진다는 평가가 나온다. 기술적 측면에서도 한계가 지적된다. 높은 자유도를 기반으로 정밀한 조작을 구현할 수 있지만 동시에 산업 현장에서 요구되는 가반하중과 내구성을 함께 충족시키는 데에는 아직 제약이 있다는 분석이다. 이 때문에 실제 공정 투입보다는 연구·개발 단계에서 활용되는 비중이 높은 상황이다. 다만 시장 초기 국면에서는 연구용 수요가 빠르게 확대되는 모습이다. 휴머노이드와 피지컬 AI 개발 경쟁이 본격화되면서 대학·연구기관뿐 아니라 기업 연구소에서도 덱스트러스 핸드 도입이 늘고 있다. 과거에는 기관 단위로 소수만 도입하던 수준에서 최근에는 다수의 장비를 동시에 구매하는 사례도 나타나고 있는 것으로 전해진다. 업계에서는 이러한 흐름이 향후 시장 확산의 전초 단계가 될 것으로 보고 있다. 연구용 시장에서 기술 검증과 데이터 축적이 이뤄지고 이후 가격 하락과 성능 개선이 맞물리면서 산업 현장으로 적용 범위가 확대되는 경로를 밟을 가능성이 크다는 전망이다. 결국 AI 경쟁의 초점은 고도화된 알고리즘 개발을 넘어 현실 환경에서의 정밀한 실행 능력 확보로 이동하고 있다. 물리적 상호작용을 기반으로 데이터를 축적하고 작업을 수행하는 피지컬 AI 시대가 도래하면서 실제 환경에서의 작동 성능이 기술 경쟁력을 좌우하는 기준으로 부상한 것이다. 이 과정에서 로봇핸드 기술은 단순한 부품을 넘어 휴머노이드의 활용 범위와 산업 적용 가능성을 결정짓는 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 업계에서는 향후 기술 완성도와 가격 경쟁력을 확보하는 기업이 휴머노이드 시장의 주도권을 선점할 가능성이 크다는 분석이 나온다.2026-04-03 15:44:40
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