'A부터 Z까지 모든 기술을 보유하고, 이를 통해 다양한 로봇을 아우르는 종합 로봇 기업'

허정우 레인보우로보틱스 기술이사가 지난 2일 국회 인공지능 포럼에서 밝힌 회사의 미래 목표다. 허 이사는 이와 관련해 “협동로봇으로 시작해 자율주행로봇(AMR)에 진입하고, 이동과 작업이 모두 가능한 모바일 매니퓰레이터를 거쳐 궁극적으로 휴머노이드 로봇 산업을 선도할 계획”이라며 “다양한 로봇을 아우르는 종합 로봇 기업이 되는 것이 목표”라고 말했다.

레인보우로보틱스는 현재 ▲협동로봇 ▲모바일 로봇 ▲사족보행 로봇 ▲모바일 휴머노이드 ▲이족 보행 휴머노이드 등의 제품군을 갖추고 있다. 특히 핵심 부품부터 보행·작업 알고리즘까지 자체 기술로 개발하며 제품뿐만 아니라 로봇 기술 전반의 내재화도 추진하고 있다. 허 이사는 "레인보우로보틱스는 로봇 관련 기술을 전방위적으로 내재화하고 있다"며 "로봇 산업을 책임 있게 이끄는 기업이 되겠다”고 말했다.

◆ “움직이며 작업까지”…RB-Y1, 글로벌 연구 현장 공급
레인보우로보틱스는 지난해 이동형 양팔로봇 RB-Y1 공개한 이후 신기능을 추가하며 플랫폼 완성도를 높이고 있다. RB-Y1은 바퀴 기반 이동성과 양팔 상체를 결합한 이동형 휴머노이드 로봇이다. 바퀴로 환경을 탐색하고 정밀도와 민첩성이 필요한 다양한 작업을 수행할 수 있다.

허 이사는 “산업에서 매니퓰레이션과 모빌리티를 모두 검증받고, 휴머노이드 하드웨어 기술을 바탕으로 미래 산업과 가정을 포함한 모든 환경에서 휴머노이드 로봇 산업을 선도하고자 한다”고 말했다. 

RB-Y1은 현재 월 10~20대 수준으로 생산되고 있다. 지난해 30대가 판매됐고, 올해 2월부터 6월까지 추가로 50대가 출하됐다. 하반기에도 약 50대가 생산될 예정으로 연간 기준 100대 이상 출하가 예상된다. 주요 고객은 삼성전자(35대), MIT(3대), UC버클리(2대) 등 글로벌 연구기관과 기업들로 구성돼 있다. 허 이사는 “RB-Y1은 현재 연구용 플랫폼으로 판매되고 있고 전 세계 AI 연구자들로부터 긍정적인 평가를 받고 있다”고 전했다.

◆ 모터부터 감속기까지…핵심 부품 내재화 박차
레인보우로보틱스는 로봇 경쟁력 확보를 위해 핵심 부품 내재화에 속도를 내고 있다. 회사는 모터, 모터 제어기, 액추에이터 감속기 등을 자체 기술로 확보해 나가고 있다. 허 이사는 “로봇 내재화를 목표로 다양한 부품을 개발하고 있다”며 “로봇 기업이 모든 부품을 만들 수는 없지만 가능한 범위 내에서 직접 개발해나가고 있다”고 말했다.

국산 부품 사용의 중요성도 강조했다. 그는 “국내에도 우수한 부품 회사들이 있지만 중국산은 싸고 일본산은 품질이 좋다는 인식 탓에 국산 부품은 외면받고 있다. 이런 상황이 계속되면 국내 부품 회사들은 절대 살아남을 수 없다”고 지적했다. 이어 “로봇 기업들이 외산 부품을 계속 쓰면 산업 기반 자체가 약해진다”며 “로봇 회사와 부품 회사는 유기적으로 연결돼 있어야 한다”고 강조했다.

또 국내 부품 산업의 가격·기술 경쟁력이 구조적으로 취약하다는 점도 언급했다. “모터 하나를 만들어도 국내 중소기업은 30만~40만원, 중국산은 5만원”이라며 “국내 중견기업 입장에서는 싸게 만들기도 어렵고 기술로 승부하기도 애매한 구조”라고 말했다. 이어 로봇 기업과 부품 기업 간의 연대, 정부 차원의 산업 기반 조성이 함께 이뤄져야 한다고 덧붙였다.

◆ 강화학습 자체 개발, 파운데이션 모델은 오픈소스 활용
레인보우로보틱스는 강화학습 기반 AI 알고리즘을 실제 로봇에 적용해 핵심 동작 기능을 고도화하고 있다. 허 이사는 "강화 학습 기반의 인공지능 관련 알고리즘이 얼마나 강력한지 느끼고 있는 시기"라며 "보행에 관련된 강화학습은 자체 기술로 개발했다"고 말했다. 기존 모델 기반 보행과 강화학습 기반 보행의 차이에 대해서는 “모델 기반은 다리가 정교하고 예쁘게 움직이는 반면, 강화학습 방식은 살아있는 느낌이 들 정도로 안정적이고 유연하다”고 설명했다. 강화학습 기반 보행 알고리즘은 기존 모델 방식으로는 구현하기 어려웠던 일부 동작을 실현할 수 있다.

이어 초거대 AI 모델은 자체적으로 구축하진 않지만 오픈소스 라이브러리 등의 모델을 사용해 기술을 접목하고 있다고 설명했다. 허 이사는 “현재 수준에서 LLM(대규모 언어 모델) 등 파운데이션 모델을 직접 만들 수는 없지만 외부 모델을 적용할 수 있는 구조를 갖추는 데 집중하고 있다”고 말했다. 이어 “최근에는 대규모 파운데이션 모델만 잘 구축하면 소량의 로봇 데이터를 파인튜닝(Fine-tuning)해도 로봇을 동작시킬 수 있다는 것이 업계의 흐름”이라고 말했다.

정부 차원의 물리적 인프라 지원 필요성도 강조했다. 허 이사는 “중국은 지방 정부마다 데이터센터를 구축하고, 도시마다 수백 대의 로봇을 투입해 실제 데이터를 수집하고 있다”며 “한국도 서버를 같이 쓸 수 있는 데이터센터 인프라를 갖춰야 한다"고 말했다.