“고품질 실세계 데이터가 핵심…올해 휴머노이드 1만대 출하” 작성일 04-02 30 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">■휴머노이드 1위 애지봇의 야심<br>침실·편의점·공장 등 세트 구현<br>실제 행동기반 데이터 10배 확대<br>“내년이면 누적 150만 시간 돌파” <br>타사 학습용으로 판매 가능성도</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="fowSTpsATn"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2975f8691a7165e68669bb456eb9b0bb225b0a6d8b70939a0273a50e28869b54" dmcf-pid="4grvyUOcli" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="중국 상하이 애지봇(AGIBOT)의 2번째 데이터 수집 센터 사옥의 모습. 층 당 면적이 1만평에 달하며 총 12층으로 이뤄졌다. 상하이=장형임기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/seouleconomy/20260402180131719wxce.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="2OMgNhd8Co" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/seouleconomy/20260402180131719wxce.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 중국 상하이 애지봇(AGIBOT)의 2번째 데이터 수집 센터 사옥의 모습. 층 당 면적이 1만평에 달하며 총 12층으로 이뤄졌다. 상하이=장형임기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="ecae688f266d6772bc8322f03bfde1cf386433d51e09617cf835719fb75439c1" dmcf-pid="8amTWuIklJ" dmcf-ptype="general">“2023년 회사 설립 이후 지금까지 수집한 데이터는 누적 10만 시간 분량입니다. 내년에는 150만 시간을 넘어섭니다.”</p> <p contents-hash="86ccdcbf1ab19a46c3e2e7aafc47a3ec10d15e722b24b0c5ab04209e21301425" dmcf-pid="6NsyY7CESd" dmcf-ptype="general">지난달 18일 중국 상하이 애지봇 본사에서 서울경제신문과 만난 애지봇 관계자는 “데이터 수집 규모를 대폭 확대해 휴머노이드 대량 양산 체제를 더 탄탄하게 뒷받침할 것”이라며 이같이 말했다. 그는 “로봇이 섬세하고 정확하게 임무를 수행하려면 잘게 쪼갠 동작별로 최소 1000건 이상의 데이터를 쌓아야 한다”며 “로봇 시장의 성패를 가르는 핵심 요인은 실세계 데이터”라고 설명했다.</p> <p contents-hash="021eb138f36298d01aa03f8d0ef3fcc005f05aa62a0de221c7d69017731843a1" dmcf-pid="PIG0U6ZvSe" dmcf-ptype="general">애지봇은 글로벌 휴머노이드 로봇 산업계에서 양산 속도를 가장 빠르게 높이는 기업이다. 지난해는 세계 최초로 휴머노이드 로봇 출하량 5000대를 돌파했고 올해는 1만 대를 넘어설 것으로 전망된다.</p> <p contents-hash="5cdcaaf2e28c18bded819d60a9d51ef83fe9ac84b79dc920157aecc9911b56a1" dmcf-pid="QCHpuP5TSR" dmcf-ptype="general">특히 고품질 데이터 양을 전년 대비 10배 이상 키울 계획이다. 파격적으로 보이는 목표지만 애지봇 내부에서는 충분히 달성 가능하다고 보고 있다. 로봇 한 대가 하루 동안 수집하는 전체 데이터는 8~10시간가량이고 이 중 정제 과정을 거쳐 최종적으로 활용되는 고품질 데이터는 2.5~3시간 수준이다. 이를 기준으로 로봇 1대당 연간 800시간 안팎의 고품질 데이터를 확보할 수 있고 1000대 이상이 매일 투입되면 연간 100만 시간대 데이터 축적이 가능하다는 계산이 나온다.</p> <p contents-hash="139daad79c96fbab2994ec6b34e34e34678e3849d15966fcfb5325f28c207f97" dmcf-pid="xhXU7Q1ylM" dmcf-ptype="general">목표 실현을 위해 애지봇은 기존 3층 규모의 창고형 데이터 수집센터에 이어 두 번째 데이터 센터를 지난해 착공해 올해 1월 완공했다. 12층짜리 건물 전체가 휴머노이드 로봇 훈련 공간으로 활용되고 있으며 세 번째 센터도 이미 착공에 들어간 상태다. 기존 훈련센터가 보유한 휴머노이드 로봇은 871대 수준이지만 센터 확장이 본격화하면 데이터 수집에 투입되는 로봇 수는 수천 대 규모로 늘어날 것으로 전망된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="2805ecdf079c528590234bf14ace4368b309544776c695086bb52d803eaaef52" dmcf-pid="y4JAkTLxvx" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/seouleconomy/20260402180133035qvon.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="V3KQMcV7yL" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/seouleconomy/20260402180133035qvon.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="01c2598b9e814181d9cc02aa818ebed9e7e593de20bd04d67df16b4414940290" dmcf-pid="W8icEyoMWQ" dmcf-ptype="general">애지봇이 이처럼 공격적으로 데이터 인프라를 확장하는 것은 결국 ‘얼마나 많은 실제 행동 데이터를 얼마나 빨리 확보하느냐’가 시장 우위를 가르는 핵심 변수이기 때문이다. 자동차 제조부터 물류, 가사 보조에 이르기까지 휴머노이드 로봇 수요가 빠르게 넓어지고 있는 만큼 다양한 작업 환경에서 축적한 행동 데이터가 성능과 상용화를 좌우할 수밖에 없다는 판단이다. 실제로 애지봇은 최근 공식 석상에서도 휴머노이드 산업이 기술 시연 단계를 넘어 대규모 현장 적용 단계로 진입하고 있다고 강조했다.</p> <p contents-hash="ef3d1a142b96bd51b32fb5a45e037fd8128285b69e090fb5b6d48ecb298d7e11" dmcf-pid="Y6nkDWgRWP" dmcf-ptype="general">데이터 경쟁은 단순히 ‘양’의 문제가 아니다. 품질 역시 중요하다. 애지봇의 데이터 수집센터는 침실·카페·편의점·부엌 등 다양한 생활·산업 시나리오를 구현한 수십 개의 구획으로 나뉘어 있다. 각 휴머노이드 모델은 목적에 따라 서로 다른 태스크를 수행하고 이 과정에서 발생하는 움직임과 결과값은 센서와 카메라를 통해 정밀하게 수집된다.</p> <p contents-hash="fca231f38168e2ad18a993730e0a46d251ba6e86d3b4bbab4add0194112a8810" dmcf-pid="GPLEwYaeC6" dmcf-ptype="general">이렇게 축적된 데이터는 신제품 개발에 활용될 뿐 아니라 그 자체로 새로운 수익 모델이 될 가능성도 크다. 애지봇은 2024년 AI 학습용 데이터셋 ‘애지봇월드’를 공개하고 5만 시간 이상의 데이터를 오픈소스로 공유하기 시작했다. 앞으로는 공산품처럼 대량생산한 실세계 데이터를 다른 기업의 모델 학습용으로 판매하는 등 이른바 ‘데이터의 산업화’가 본격화할 것이라는 전망도 나온다. 이 관계자는 “파트너사와 데이터를 공유하면 고객사가 애지봇 휴머노이드를 더 적극적으로 활용하게 되고 그 과정에서 새로 축적된 데이터가 다시 로봇 성능을 끌어올리는 선순환이 가능하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="38c00bd26f98fc04fda721b9998c846b89c362fa585c0baff046845325c98fcc" dmcf-pid="HQoDrGNdW8" dmcf-ptype="general">상하이=장형임 기자 jang@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 구독형 상품까지…상용화 속도 내는 NPU 스타트업 04-02 다음 광주, 16살 박성현과 준프로 계약…구단 최연소 입단 04-02 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
