오픈소스를 기반으로 로봇산업의 생태계를 조성해 온 로보티즈가 최근 자사의 피지컬 AI 기술로 개발한 ‘AI워커(AI Worker)’를 오픈AI에 공급한다고 밝혔다. 이번 사례는 전 세계에서 가장 영향력 있는 순수 AI 전문 기업인 오픈AI가 피지컬 AI를 위한 하드웨어 플랫폼 파트너로 국내 기업을 선택했다는 점에서 의미하는 바가 크다. 본지에서는 ROS부터 피지컬 AI까지, 로보티즈의 오픈소스 로봇 개발 철학의 첨병에 선 표윤석 이사를 만나봤다.
로보티즈 표윤석 모바일 로봇 개발 이사 / 사진. 로보티즈
Q. 최근 로봇업계에서 가장 주목받는 키워드 중 하나가 피지컬 AI이다. 로보티즈는 어떤 관점에서 이를 바라보고 있나.
A. 최근 로봇 개발 방식이 규칙 기반에서 학습 기반으로 빠르게 전환되고 있다. 피지컬 AI는 로봇 개발에 있어, 전통적인 규칙 기반의 접근 방식을 넘어 실제 환경과 상호작용하며 학습하는 방향으로 전환하는 기술이다. 그 중심에는 모방학습과 강화학습 기술이 존재한다. 이는 기존의 규칙 기반 시스템과 완전히 다른 패러다임으로, 우리는 이를 단지 기술로서가 아닌 미래 로봇 산업의 전환점으로 보고 있다.
Q. 피지컬 AI의 부상이 ROS와 같은 기존 규칙 기반 시스템의 활용에 부정적인 영향으로 작용하지는 않을지.
A. 그렇지 않다. 여전히 로봇공학자들은 기본적인 개발 툴로 ROS를 활용하고 있다. 다만 피지컬 AI의 부상으로 현재 기술 트렌드는 규칙 기반 방식에서 학습 기반 방식으로 옮겨가는 과도기에 있다.
기술은 항상 진화한다. 어떤 기술이 주목을 받다가도 데스밸리(Death Valley)를 지나 다시 안정화되는 곡선을 그리고는 한다. 자율주행 기술이 그 대표적인 사례이다.
기술 트렌드의 변화에 있어 특정한 한 가지 기술에 치우치는 것은 단편적인 사고방식이다. ROS는 그간 오픈소스 기반 로봇 개발 생태계의 핵심 기반이었고, 우리는 그 기반 위에 학습 기반의 오픈소스 기술도 함께 준비하고 있다. 둘 중 어느 하나를 선택하는 것이 아니라, 양쪽 모두 지원하는 것이 진짜 경쟁력이라고 생각한다.
Q. 최근 오픈AI에 공급한다고 밝힌 ‘AI워커(AI Worker)’는 어떤 로봇인가.
A. 현재 우리는 ‘AI워커(AI Worker)’라는 양팔 휴머노이드 로봇 프로젝트를 진행하고 있다. 이는 단순히 하드웨어를 구성하는 데 그치지 않고, 모방학습과 강화학습을 활용한 학습 기반 로봇을 개발하는 프로젝트이다. 동시에 ROS 환경에서도 작동할 수 있도록 설계돼 있어, 학습 기반과 규칙 기반 시스템을 동시에 아우르는 하이브리드형 플랫폼이라고 할 수 있다.
특히 주목할 부분은 AI워커 또한 로보티즈의 다른 플랫폼처럼 오픈소스 프로젝트로 개발하고 있다는 점이다. 로보티즈가 앞서 선보였던 터틀봇3나 오픈매니퓰레이터처럼 누구나 접근하고 사용할 수 있다. 단순히 오픈소스라는 명분에 그치지 않고, 진정한 ‘열린 프로젝트’로 생태계를 구축하는 로보티즈의 강점이 AI워커에도 그대로 적용된다.
로보티즈의 ‘AI워커(AI Worker)’ / 사진. 로보티즈
Q. 피지컬 AI 산업 육성을 위해 정부의 움직임도 중요할 것 같은데.
A. 미국과 중국, 프랑스 등 이 분야에서 우리나라보다 앞선 국가들이 있다. 특히 중국은 가격 경쟁력을 앞세워 하드웨어부터 소프트웨어까지 시장을 공격적으로 확장해 나가고 있어 경계심을 가져야 한다. 기술 주도권은 결국 타이밍 싸움이다. 한 번 기술 주도권을 잃으면 ‘기술 종속국’이 될 수 있기 때문에, 지금은 국내 생태계 체질을 키워야 할 시점이다.
이와 관련해 산업통상자원부가 주도한 K-휴머노이드 연합의 출범은 매우 시의적절한 결정이라고 생각한다. 로보티즈 또한 연합의 구성원으로 참여 중인데, 이러한 움직임이 없었더라면 지금보다 더 큰 기술 격차가 발생했을 것이다. 중요한 것은 이 같은 흐름을 유지함으로써 한국이 피지컬 AI 시대의 주도권을 잡을 수 있도록 지속적인 지원과 연계가 이뤄져야 한다는 점이다.
로봇 분야에서 기술 트렌드는 항상 변화한다. 지금은 새로운 패러다임인 피지컬 AI 시대가 도래하면서 규칙 기반 시스템이 학습 기반으로 변화하고 있기 때문에 국내 로봇업계에서도 이 흐름을 놓치지 않고 발맞춰 나가야 한다.
피지컬 AI를 위해서는 AI 모델과 이를 위한 학습 기반의 로봇 플랫폼이 필요하다. 해외 AI 모델 기업들 중에서도 피지컬 AI를 위한 로봇 플랫폼을 찾는 사례들이 있다. 이런 비즈니스에 참여하려면 학습 기반의 로봇 플랫폼이 준비돼야 하는데, 다른 선두 국가와 비교하면 상대적으로 조금 늦은 감이 있다. 특히 중국의 저가 로봇 플랫폼이 들어오기 시작하면 현재 우리나라 로봇 업계의 체질로는 이겨내기 어렵다고 생각한다. 이런 시기일수록 AI 모델과 하드웨어 등 관련 산업 분야의 국내 기반 체질을 강화하기 위한 노력이 필요하다. 그런 의미에서 이 같은 문제를 캐치하고, 해결하고자 하는 우리 정부의 방향성과 정책 추진은 환영할 만한 일이다.
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