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[IT뉴스]中, 휴머노이드 395대 집단학습…국가 훈련장 9곳서 기술표준 만든다
온카뱅크관리자
조회:
69
2026-04-02 18:07:36
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true"><1부> 10대 패권기술 키워라 ③ 피지컬AI<br>-상하이 휴머노이드 로봇 혁신센터 가보니<br>13종 모델 투입 기업간 교차 학습<br>300개사 협업…통일된 데이터 공유<br>원자로 청소 등 고위험군 특화 훈련<br>베이징 등 9곳 거점서 실시간 수집<br>‘거우’ 플랫폼 연계, 개발속도 높여<br>“가장 완벽한 로봇 중국서 나올 것”</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="Xw9uqMFYTJ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5497aed897ccb33472db73b7d54a380bd04fae47d7e5cf47277aa504d01f876a" dmcf-pid="Zr27BR3GTd" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/seouleconomy/20260402175729689yngw.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="H8TOhtDgWi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/02/seouleconomy/20260402175729689yngw.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="611b134894eaea65ee07001cb0859a002ac0e8b2ceec1292e40af70d9348e56d" dmcf-pid="5mVzbe0Hle" dmcf-ptype="general">중국 휴머노이드로봇상하이유한공사가 유독 빠른 속도로 피지컬 AI 로봇 모델을 연이어 개발할 수 있었던 배경에는 ‘데이터 표준화 능력’이 자리하고 있다. 다양한 로봇 기업의 대표 기술에서 통일된 방식으로 고품질 데이터를 추출하고 이를 공동 자산처럼 축적·공유하는 구조로 국가 주도의 로봇 생태계를 만들어낸 것이다.</p> <p contents-hash="8912d65cdf289e6e71173443fcdbee9af236eeabd136c4c112d820a057116229" dmcf-pid="1J1WHqlwWR" dmcf-ptype="general">이 같은 생태계 핵심에는 지난해 1월 사옥 7·8층에 문을 연 ‘국가 지방 공동 구축 휴머노이드 로봇 혁신센터’가 있다. 중국 공업정보화부로부터 ‘국가 지방 공동 건설’ 모델로 공식 지정된 시설로 정부의 휴머노이드 로봇 산업 발전 계획에 맞춰 로봇 기업 전반의 역량을 통합하는 역할을 맡는다.</p> <p contents-hash="a336de9cf396c4b0072402a86ff02cd39d6fb18eb3d80bbfd535d183b360dfa7" dmcf-pid="titYXBSrvM" dmcf-ptype="general">현재 혁신센터에는 애지봇·푸리에·상하이일렉트릭 등으로부터 공급 받은 13종, 133대의 휴머노이드 로봇이 투입돼 훈련을 받고 있다. 개별 기업이 자사 모델 중심으로 데이터를 수집하는 것과 달리 유한공사는 여러 기종에서 데이터를 교차 수집한 뒤 이를 표준화해 활용도를 높인다. 현장에서 만난 유한공사 관계자는 “300여 개 로봇 기업이 통일된 데이터에 기반해 130여 종의 제품을 개발하고 있다”며 “칭룽의 모듈과 하드웨어를 빠르게 개선할 수 있었던 것도 지속적으로 축적한 데이터 덕분”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="bbf39e47cb455d972e83465b4a887e89606b01984b60090c4b03a1902f1e6f5b" dmcf-pid="FnFGZbvmhx" dmcf-ptype="general">유한공사는 지난해 10월부터 상하이뿐 아니라 중국 전역 8곳에 부속 훈련장을 구축해 지역별 핵심 산업에 특화된 데이터 수집을 시작했다. 현재 상하이를 포함해 베이징·허난성·장쑤성 등지의 4곳은 이미 운영에 들어갔고 후베이성·저장성·광둥성·충칭·산둥성 소재 5곳은 건립이 추진되고 있다. 완공된 4개 훈련장에 투입된 휴머노이드 로봇은 총 395대에 이른다. 이들 로봇은 지난 1년간 다양한 시뮬레이션 훈련을 통해 719만 건의 데이터를 수집했다. 유한공사 관계자는 “상하이 혁신센터는 9개 훈련장 가운데 가장 많은 데이터 수집과 가장 실험적인 산업 분야를 맡으며 ‘리더’ 역할을 하고 있다”고 설명했다.</p> <p contents-hash="75fa05723a6adfc9d35b2635ae3da4ff3ec0bff6d422f4a365d97b74dca61fe7" dmcf-pid="3L3H5KTsTQ" dmcf-ptype="general">데이터 수집의 목표는 분명하다. 실용성과 사회적 필요성이 큰 분야에 우선 적용하는 것이다. 단순한 제조 현장을 넘어 원자로 부품 청소, 헬스케어, 신약 개발, 쓰레기 수거 등 고위험·고강도 산업 현장을 중심으로 다양한 시뮬레이션을 진행하고 있다. 민간기업들이 엔터테인먼트나 가사 분야에 집중하는 것과 달리 이곳은 이른바 ‘3D 산업’에서 인간 노동을 대체하는 것을 로봇 개발의 최우선 목표로 삼고 있다.</p> <p contents-hash="2572369ed38a890253af08589d2d3a2bddfddf85bfa0892e249c1a3d42f5e1bc" dmcf-pid="0o0X19yOvP" dmcf-ptype="general">센터는 물리적 훈련장과 함께 ‘거우’라는 디지털 시뮬레이션 플랫폼도 구축했다. 거우는 상하이대학 등과 공동 개발한 고성능 체화 지능 시뮬레이션 플랫폼으로 개발자들은 실제 로봇에 훈련 알고리즘을 적용하기 전에 가상 환경에서 먼저 검증할 수 있다. 이를 통해 개발 속도를 높이고 시행착오를 줄일 수 있다는 설명이다. 유한공사 관계자는 “수집된 데이터가 다양하고 정교한 만큼 거우의 정확도 역시 다른 가상 플랫폼보다 훨씬 높다”고 말했다.</p> <p contents-hash="fbedafb36b0923ea73b5fb1c57631ba5ce12ebf0ee43f2317c6185c48f4bfd66" dmcf-pid="pgpZt2WIW6" dmcf-ptype="general">각 훈련장에서 수집·정제된 데이터는 통합 관리되며 이 가운데 초기 칭룽 모델 관련 데이터는 오픈소스 플랫폼 ‘오픈룽’을 통해 공개되고 있다. 정부가 제공하는 검증·표준 데이터를 기반으로 민간기업과 연구기관이 응용 기술 개발과 제품화를 확장하는 구조다.</p> <p contents-hash="e917f45ecf224afbe72db2b1231a7d38e10ca2ddd6d2cc0bf8a4984e705639fb" dmcf-pid="UaU5FVYCh8" dmcf-ptype="general">최근 중국 정부가 휴머노이드 로봇 산업의 ‘표준화’를 더욱 강조하면서 유한공사의 역할도 한층 커질 것으로 전망된다. 지난달 공업정보화부 산하 기술위원회는 휴머노이드 로봇 및 임보디드 AI 표준화(HEIS) 연례 회의에서 ‘휴머노이드 산업 종합 표준체계’를 공개하고 기초 공통 분야와 응용, 완성품 평가 기준 등을 제시했다. 급속도로 성장하는 중국 휴머노이드 로봇 산업에 비해 상대적으로 미진했던 기술 표준 체계 정비에 본격적으로 나선 것으로 업계는 보고 있다. 유한공사 측은 “중국은 이제 세계에서 가장 강력한 로봇 산업 밸류체인을 갖추게 됐고 그 중심에는 데이터 역량이 있다”며 “미래에 가장 완성도 높은 로봇은 중국에서 나올 것”이라고 강조했다.</p> <p contents-hash="6a418ae00ded4b916aef62e6f7119a685c1c927d32b464a527fd7ecbee10c437" dmcf-pid="uNu13fGhv4" dmcf-ptype="general">상하이=장형임 기자 jang@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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