휴머노이드를 넘어서: 공장 현장의 물리적 AI는 실제로 무엇을 수반하는가?
휴머노이드는 신체이며, 신체는 점차 상품화되고 있습니다. 진정한 난관은 혼합형 플릿, 공장 전반의 센싱, 생산 라인의 동기화된 복제본, 이동형 스킬 라이브러리, 그리고 이들을 통합하는 오케스트레이션입니다.
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로봇은 눈에 보이는 부분일 뿐입니다
휴머노이드 로봇이 생산 라인에서 작업하는 모습을 방문객에게 보여주면 항상 같은 반응을 보입니다. 그들은 팔을 봅니다. 손을 봅니다. 그리고 비용이 얼마인지 묻습니다. 실제로 배포의 성공 여부를 결정하는 질문, 즉 로봇이 무엇에 연결되어 있는지에 대해서는 거의 아무도 묻지 않습니다.
이는 이해할 수 있는 맹점입니다. 휴머노이드는 눈에 보이는 부분이고, 움직이며, 미래처럼 보입니다. 그러나 실제 공장에서 로봇은 하나의 '몸체'이며, 몸체는 구매하기 가장 쉬운 구성 요소에 가깝습니다. 현재 100개 이상의 제조업체가 로봇을 생산하고 있으며, 분기마다 기능이 향상되고 있고, 하드웨어가 더 이상 제약이 되지 않을 만큼 가격이 빠르게 하락하고 있습니다.
진정한 제약은 몸체가 연결된 모든 것입니다. 이것이 바로 물리적 AI(physical AI)라는 용어가 설명하는 바이며, 어떤 계약을 체결하기 전에 이를 제대로 이해하는 것이 중요합니다.
물리적 AI(Physical AI)의 실제 의미
물리적 AI는 화면이 아닌 물리적 세계에서 인지하고, 결정하며, 행동하는 인공지능입니다.
이러한 구분은 생각보다 중요합니다. 잘못된 문단을 작성하는 언어 모델은 재시도 비용만 발생시킵니다. 실제 통로에서 고장 나는 기계를 구동하는 모델은 부품 손상, 라인 중단 또는 그보다 더 심각한 결과를 초래합니다. 물리적 AI가 구축되는 방식의 모든 것은 이러한 비대칭성에서 비롯됩니다. 즉, 실패가 자유로운 곳에서 학습해야 하고, 불확실할 때를 알아야 하며, 작업을 사람에게 다시 넘길 수 있어야 합니다.
휴머노이드는 물리적 AI를 담는 용기입니다. 노트북이 소프트웨어와 같은 것이 아니듯이, 휴머노이드와 물리적 AI는 같은 것이 아닙니다. 이 둘을 분리하면 휴머노이드 도입에 대한 혼란스러운 질문 대부분이 더 쉽게 해결됩니다.
하나의 몸체를 넘어: 혼합형 로봇군(Mixed Fleet)
휴머노이드를 넘어선 첫 번째 요소는 다른 몸체들입니다.
실제 공장은 모든 로봇이 휴머노이드로만 구성되지 않으며, 그렇지 않다고 약속하는 모든 공급업체는 솔루션이 아닌 특정 형태를 판매하는 것입니다. 성숙한 작업장은 각 형태가 자신의 기하학적 구조에 적합한 작업을 수행하는 혼합형 로봇군을 갖추고 있습니다.
휴머노이드는 작업이 인간을 중심으로 설계된 곳에서 그 가치를 발휘합니다. 인간의 키에 맞는 작업대, 인간의 손에 맞는 도구, 인간의 몸이 통과할 수 있는 틈, 일주일에 세 번 바뀌는 작업 등입니다. 이러한 지점에서 대안은 작업장을 재구축하는 것이며, 작업장 재구축은 대개 로봇보다 비용이 더 많이 듭니다.
바퀴 달린 모바일 로봇은 장소 간에 자재를 운반합니다. 이들은 어떤 다리 달린 기계보다 운송에 있어 더 빠르고, 저렴하며, 훨씬 더 에너지 효율적입니다. 그리고 운송은 창고에서 사람들이 실제로 하루를 보내는 일의 큰 부분을 차지합니다.
자율 리프트 트럭은 팔레트를 처리합니다. 휴머노이드가 팔레트를 들어 올리는 것은 공학적인 묘기입니다. 리프트 트럭이 팔레트를 들어 올리는 것은 이미 해결된 문제입니다.
작업을 학습한 고정형 로봇 팔은 기계나 작업대에 앉아 반복 작업을 수행합니다. 여기서 흥미로운 변화는 수십 년 동안 존재해 온 로봇 팔 자체가 아니라, 이제 로봇 팔을 한 줄씩 프로그래밍하는 대신 시연을 통해 가르칠 수 있다는 점입니다. 이러한 변화에 대한 자세한 내용은 휴머노이드 로봇이 공장 작업을 학습하는 방법에서 확인하십시오.
재고 드론은 높은 랙에 있는 재고를 계산합니다. 이는 리프트에 탄 사람에게는 지루하고 느리며 위험한 작업입니다.
외골격도 목록에 포함됩니다. 왜냐하면 상당수의 작업에 대해 오늘날의 솔직한 답변은 여전히 사람이 도움을 받아 수행해야 한다는 것이기 때문입니다.
진지한 물리적 AI 플랫폼은 어떤 몸체가 어떤 작업을 수행해야 하는지에 대한 견해를 가지고 있습니다. 하드웨어 공급업체는 정의상 그렇지 않습니다.
로봇에 없는 감지 기능
휴머노이드를 넘어선 두 번째 요소는 로봇에 내장되지 않은 인지 기능입니다.
로봇은 자신의 센서가 볼 수 있는 것, 즉 몇 초 동안 앞에 있는 좁은 원뿔형 영역만 압니다. 이는 부품을 집어 드는 데는 충분합니다. 하지만 작업장 전체를 운영하기에는 충분하지 않습니다.
공장 전체 수준에서 작업을 수행하려면 공장 모델이 필요하며, 이는 건물 전체에 분산된 센서에서 나옵니다. 즉, 셀 위에 고정된 카메라, 핀치 포인트의 깊이 센서, 컨베이어의 무게 및 존재 데이터, 팔레트 및 토트의 태그, 그리고 자체 상태를 보고하는 기계 등입니다. 그러면 로봇은 유일한 진실의 원천이 아니라 공유된 그림에 기여하는 또 하나의 요소가 됩니다.
이것은 또한 대부분의 실제 신뢰성이 나오는 곳이기도 합니다. "찾고 있는 토트가 다른 랙으로 옮겨졌습니다"라고 지시받을 수 있는 로봇은 스스로 찾아야 하는 로봇과는 매우 다르게 작동합니다.
라인의 복제본
세 번째 요소는 지능이 연습할 수 있는 라인의 동기화된 복제본입니다.
여기서 경제성은 간단합니다. 실제 작업장에서 작업을 학습하는 것은 시도당 몇 분이 소요되고, 라인을 점유하며, 손상 위험이 있습니다. 복제본에서 학습하는 것은 시도당 몇 밀리초가 소요되고, 수천 가지 변형을 병렬로 실행하며, 아무것도 손상시키지 않습니다. 그런 다음 학습된 행동은 실제 기계로 다시 전송되는데, 이 과정을 sim-to-real transfer라고 합니다.
중요한 단어는 '동기화된(synced)'입니다. 건물에 대한 일회성 스캔은 공장이 끊임없이 변하기 때문에 빠르게 노후화됩니다. 팔레트가 움직이고, 기계가 교체되며, 제품 변형이 바뀝니다. 실시간 감지 계층에서 계속 업데이트되는 복제본은 유용하게 유지됩니다. 판매 과정에서 한 번 구축된 복제본은 화면 보호기가 됩니다.
기술 라이브러리는 자산입니다
네 번째 요소이자 장기적인 경제성을 결정하는 요소는 학습된 기술 라이브러리입니다.
로봇이 특정 상자를 여는 방법을 학습하면 그 기술은 가치를 가집니다. 그 기술이 다음 상자, 다음 셀, 다음 현장, 그리고 궁극적으로 다음 몸체로 이전될 때, 그것은 복합적으로 가치를 더하는 자산이 됩니다. 두 번째 배포 비용이 첫 번째 배포 비용의 일부에 불과해야 하는 이유는 첫 번째 배포에서 학습된 대부분의 내용이 그대로 적용되기 때문입니다.
이것은 귀하가 소유하는 것에 관심을 가져야 할 부분입니다. 몸체는 감가상각되고 교체됩니다. 아마도 귀하가 구매한 다른 어떤 자본 설비보다도 빠르게 말입니다. 귀하의 운영에 대한 학습된 행동은 그것이 포착될 당시 작업장에 있었던 어떤 기계 안에 갇혀 있어서는 안 됩니다. 이 주장은 휴머노이드 플랫폼이 귀하를 묶어두지 않아야 하는 이유에서 자세히 설명되어 있으며, 이는 첫 계약에서 가장 중요한 단일 사항입니다.
따라서 이러한 기술 뒤에 있는 데이터는 기술 자체만큼이나 중요합니다. 귀하의 직원들이 어떻게 작업하는지에 대한 기록은 귀하의 운영에 대한 설명입니다. 그것들이 어디에 저장되는지, 누가 그것들을 가지고 훈련할 수 있는지, 그리고 그것들이 경쟁사의 로봇을 개선하는 데 사용될 수 있는지 여부는 기술적인 질문이 아니라 계약상의 질문입니다.
오케스트레이션: 누가 무엇을 할지 결정하기
다섯 번째 요소는 아무도 시연하지 않지만 모두가 필요로 하는 계층입니다.
두 대 이상의 기계를 갖게 되면, 어떤 기계가 어떤 작업을 어떤 순서로 수행할지, 그리고 그 중 하나가 멈췄을 때 어떻게 될지를 결정해야 합니다. 이는 몸체 간의 인계를 처리해야 하는데, 대부분의 혼합형 로봇군 배포가 실패하는 지점입니다. 모바일 로봇이 토트를 셀로 가져오고, 휴머노이드가 그것을 내리고, 고정형 로봇 팔이 기계에 공급하며, 이 체인에 어떤 공백이라도 생기면 로봇은 기다리게 됩니다.
또한 언제 멈춰서 물어봐야 할지도 알아야 합니다. 정직한 물리적 AI 시스템은 문제를 에스컬레이션합니다. 보지 못했던 사례를 인식하고, 일시 중지하며, 원격 운영자나 현장 감독자를 통해 사람을 개입시킵니다. 좋은 시스템의 척도는 인간이 전혀 필요 없다는 것이 아닙니다. 인간이 필요한 일의 목록이 계속 짧아지고, 조용히 추측하지 않는다는 것입니다. 이 계층이 해야 할 일은 제조업체가 로봇군 소프트웨어에서 실제로 필요로 하는 것에 자세히 설명되어 있습니다.
화려하지 않은 절반: 통합
여섯 번째 요소는 가장 많은 시간이 소요되지만 가장 적은 관심을 받는 부분입니다.
생산 주문을 읽을 수 없는 로봇은 시연용일 뿐입니다. 실제 작업을 수행하려면 이미 공장을 운영하는 시스템에 연결되어야 합니다. 즉, 무엇을 만들고 어디로 가야 하는지 알려주는 생산 또는 창고 시스템, 함께 작동하는 기계의 컨트롤러, 확인한 내용을 기록하는 품질 시스템, 그리고 수행한 작업을 기록하는 유지보수 시스템 등입니다.
이것들은 이국적인 문제는 아니지만, 귀하의 현장에 특화되어 있으며, 첫 배포가 며칠이 아닌 몇 달이 걸리는 이유입니다. 현실적인 12~15주 통합은 로봇의 손과 관련된 어떤 것보다 이 부분에 더 많은 시간을 할애합니다.
안전은 시스템 속성입니다
일곱 번째 요소는 안전 또한 로봇 자체에만 있는 것이 아니라는 점입니다.
휴머노이드는 인증을 받을 수 있으며, 받아야 합니다. 그러나 안전하게 만들어야 할 것은 셀 전체입니다. 즉, 로봇, 주변 사람들, 함께 작동하는 기계, 로봇이 걷는 경로, 움직이는 속도, 그리고 예상치 못한 것이 영역에 들어왔을 때 발생하는 상황 등입니다. 레이아웃을 변경하면 로봇이 동일하더라도 안전 사례가 변경됩니다. 두 번째 로봇을 추가하면 다시 변경됩니다.
유럽 운영자들은 이 의무를 스스로 부담하며, 이는 하드웨어 공급업체로 이전되지 않습니다. 자세한 내용은 휴머노이드 로봇 안전 및 EU 규정 준수 가이드에 있습니다.
구매 시 이것이 의미하는 바
물리적 AI가 스택이고 휴머노이드가 그 중 한 계층이라면, 구매 질문이 달라집니다.
몇 킬로그램을 들어 올릴 수 있는지, 배터리가 몇 시간 지속되는지 묻는 것을 멈추십시오. 그러한 수치들은 귀하의 개입 없이도 개선될 것입니다. 대신 다음을 질문하십시오.
- 로봇이 제 현장에서 학습하는 기술의 소유권은 누구에게 있으며, 다른 하드웨어로 이전할 수 있습니까?
- 기록된 데이터는 어디에 저장되며, 다른 사람의 로봇을 훈련하는 데 사용될 수 있습니까?
- 로봇이 알지 못하는 상황에 직면하면 어떻게 됩니까? 멈춥니까, 아니면 추측합니까?
- 두 번째, 세 번째 로봇을 추가하고 모델이 다르더라도 하나의 시스템으로 모두 실행할 수 있습니까?
- 휴머노이드가 적합하지 않은 작업에 대한 귀하의 계획은 무엇입니까?
- 이것이 이미 제 공장에 무엇을 만들지 지시하는 시스템과 어떻게 연결됩니까?
이러한 질문에 답할 수 있는 공급업체는 귀하에게 물리적 AI를 판매하는 것입니다. 답할 수 없는 공급업체는 귀하에게 로봇을 판매하는 것이며, 나머지는 귀하가 직접 구축해야 할 것입니다.
요약
휴머노이드는 몸체이며, 몸체는 상품화되고 있습니다. 하지만 몸체를 실제 작업장에서 유용하게 만드는 지능은 그렇지 않습니다. 즉, 공장 전체의 감지, 동기화된 복제본, 휴대 가능한 기술 라이브러리, 혼합형 로봇군 전반의 오케스트레이션, 이미 운영 중인 시스템과의 통합, 그리고 작업을 사람에게 다시 넘길 수 있는 정직함 등입니다.
이 계층은 가치가 축적되는 곳이며, 귀하가 어떤 하드웨어를 구매하든 의도적으로 독립적입니다. Motion은 이를 구축하며, 현재 유럽 공장 및 창고의 작업이 인간의 몸에 맞춰져 있기 때문에 휴머노이드부터 시작합니다. 하드웨어에 구애받지 않고 구축하는 요점은 특정 작업에 대한 올바른 답이 다른 형태의 로봇으로 판명될 때, 귀하가 학습한 어떤 것도 낭비되지 않도록 하는 것입니다.