일요주간 - ＂현대차그룹, 글로벌 거점서 로봇 ′Data Flywheel′ 구축… 차별화된 경쟁우위 선점＂

DB증권 "2028년 HMGMA, 2030년 부품 조립공정 단계적 상용화 가시화"
HMGMA 및 현대글로비스 테스트베드 활용… 학습·배치·데이터 재축적 선순환 구조 완성
한국·미국·중국 훈련 거점 활용… 대규모 Fleet 운용 및 고장 대응 자동화 속도

▲ 현대자동차그룹의 로보틱스 기업 보스턴다이나믹스가 개발한 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’. (사진=현대차·기아 커뮤니케이션센터 제공)

 

현대차그룹의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스(Atlas)’가 연구실을 넘어 실제 제조·물류 현장에 투입되는 상용화 과정이 구체화되고 있다는 분석이 나왔다. 부품 서열과 조립 등 반복 작업을 중심으로 학습과 성능 검증을 거친 뒤 현대차그룹 생산·물류 거점에서 파일럿 테스트를 진행하고 실제 생산에 투입하는 단계적 경로가 가시화되고 있다는 평가다.

DB증권 남주신 연구원은 지난 14일 ‘Atlas 로봇, 이제는 현대차 공장에 들어갈 차례’라는 보고서를 통해 “최근에는 RMAC에서 부품 서열(Sequencing), 조립(Assembly) 작업 학습과 성능 검증을 거쳐 HMGMA(현대차 미국 조지아 공장)와 현대글로비스에서 파일럿 테스트를 진행하고 실제 생산에 투입하는 상용화 경로가 구체화되고 있는 것으로 파악된다”고 밝혔다.

앞서 DB증권은 Atlas의 향후 배치(Deployment)와 대규모 고품질 데이터 수집, 초기 고객사 확보를 주요 모멘텀으로 제시한 바 있다. 이번 보고서에서는 여기에 더해 실제 제조현장 투입으로 이어지는 중간 단계가 나타나고 있다고 분석했다.

남 연구원은 Atlas가 2028년 HMGMA 투입, 2030년 부품 조립공정 적용을 목표로 하고 있다고 설명했다. 이에 따라 제조현장에서 휴머노이드 로봇을 평가하는 기준도 달라질 것으로 전망했다.

보고서는 제조현장에서는 고난도 동작을 한 차례 성공하는 것보다 동일한 작업을 수천 번 안정적으로 반복하는 능력이 중요하다고 짚었다. Atlas 역시 처음부터 범용 휴머노이드를 완성하기보다는 부품 서열 등 반복성이 높은 작업부터 학습하고 적용 공정을 단계적으로 확대할 가능성이 높다는 분석이다. 이에 따라 향후 Atlas의 평가 기준도 하드웨어 성능에서 실제 배치 대수와 작업 수행 여부로 이동할 것으로 내다봤다.

◇ 현대차그룹 초기 배치, 데이터 확보 측면에서 경쟁력

대규모 로봇 운용이 본격화되면 개별 로봇의 성능뿐 아니라 고장 대응 자동화와 가동률 관리가 핵심 요소로 부상할 것으로 전망됐다.

보고서는 “현재 BD에서 공들이는 영역 중 하나는 Robot Health”라며 “대규모 Fleet에서는 개별 로봇의 성능보다 고장 대응 자동화와 가동률 관리가 중요해진다”고 설명했다.

또 Physical AI의 실질적인 데이터 생산능력은 ‘Fleet 대수 × 가동률 × 활용률’에 의해 결정될 것으로 내다봤다. 신뢰성 향상으로 가동시간을 늘리고, 이를 통해 데이터를 축적한 뒤 AI 성능을 개선해 추가 배치로 이어지는 선순환 구조가 필요하다는 것이다.

보고서는 특히 로봇 간 성능 격차보다 실제 현장에서 ‘멈추지 않고 일한 시간’의 차이가 중요해지는 시점이 올 것으로 진단했다.

Atlas의 초기 배치가 현대차그룹에 집중되는 것 역시 단순한 내부판매의 한계로 볼 필요가 없다는 분석을 내놨다. 현대차그룹은 한국·미국·중국에 로봇훈련학습 거점을 구축하고 있으며, HMGMA와 현대글로비스는 실제 현장에서 데이터를 축적할 수 있는 테스트베드 역할을 할 것으로 예상되기 때문이다.

DB증권은 “Captive의 진짜 가치는 매출보다 Data”라며 글로벌 생산거점과 로봇훈련학습센터를 동시에 보유한 사업자가 제한적인 만큼 학습→배치→데이터 축적→재학습을 빠르게 반복할 수 있는 구조가 BD의 Data Flywheel을 선점하는 구조적 경쟁우위로 이어질 수 있다고 분석했다.

◇ 현대차그룹 계열사별 역할도 구체화

Atlas 상용화가 진행되면서 현대차그룹 내부의 Physical AI 생태계 역시 구체화될 것으로 전망됐다.

현대차와 기아는 로봇 사업과 제조·공장 분야를, 현대모비스는 핵심 로봇부품 제조를, 현대오토에버는 제조 AI 플랫폼 및 운영 플랫폼을, 현대글로비스는 AI 기반 스마트 물류 운영을 담당하는 구조다.

특히 현대모비스는 Atlas의 양산이 가까워질수록 역할이 확대될 것으로 분석됐다. Atlas 개발의 중심이 ‘Fleet 배치’로 이동하면서 로봇부품 경쟁력 역시 성능뿐 아니라 표준화와 신뢰성, 원가, 양산능력 등이 중요한 요소로 부상할 전망이다.

현대모비스는 Atlas에 탑재되는 31개 바디 액추에이터를 공급하며 오는 11월 시제품 납품을 시작할 예정이다. DB증권은 Atlas 한 대에 31개의 액추에이터가 탑재되는 만큼 향후 생산량 확대가 액추에이터 물량 증가로 직결될 수 있다며 로봇부품 사업의 가시성이 높아질 가능성에 주목했다.

현대글로비스도 Atlas 초기 상용화 과정에서 역할이 확대될 것으로 예상됐다. 부품 서열 작업은 반복성이 높고 작업 환경을 구조화하기 쉬워 Atlas의 초기 적용에 적합하다는 이유에서다.

DB증권은 향후 현대글로비스 사업장에서 Atlas의 파일럿 테스트와 실제 배치가 확인될 경우 HMGMA는 제조, 현대글로비스는 물류를 담당하는 현대차그룹의 초기 Physical AI 배치 구조가 형성될 가능성이 있다고 내다봤다.

◇ 2026~2035년 제조현장 적용 단계적 확대 전망

보고서는 휴머노이드 로봇의 제조현장 상용화가 2026~2027년 제한적 상용화를 시작으로 2027~2029년 대규모 Fleet 운영 확대, 2029~2035년 제조 AI 운영 고도화 단계로 이어질 것으로 전망했다.

초기에는 나열 작업과 물류, 피킹, 단순 조립, 위험 공정 등에서 사람과 AI Agent, 로봇이 함께 작업하는 형태가 나타난 뒤 로봇의 자동 핸들링과 자율 생산, 자율 물류 운영 최적화로 발전할 것이라는 관측이다.

향후 제조현장 운영 고도화의 주요 기술 요소로는 Robot Traffic, Multi-Agent, Fleet Orchestration, Telemetry, 디지털트윈, 실시간 운영, 통합관제, AI Agent 운영 등이 제시됐다.

DB증권은 Atlas의 실제 공장 및 물류현장 투입이 본격화될 경우 현대차그룹 내 핵심 부품 제조에서 로봇 자동화 시스템, 제조 데이터 허브, 생산 AI 오케스트레이션, 스마트 물류 운영체계로 이어지는 Physical AI 생태계가 보다 구체적인 형태를 갖출 것으로 전망했다.

 

일요주간 / 이수근 기자 lee850191@naver.com 

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