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[IT뉴스][T나는 과학] 로봇, 초속 10m 돌파…핵심은 속도 아닌 'AI 제어'

온카뱅크관리자

2026-04-19 10:57:29

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 보도기사 
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 속도 아닌 밀리초 단위 연산…AI가 균형·충격·예측 동시 처리 데이터 주도권 전쟁…공장 투입해 '현실 학습' 경쟁 본격화
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 <img alt="中 유니트리 로봇, 1초에 10ｍ 달려" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/19/551724-22lyJQR/20260419105252866klyi.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="HXgH1MHlUP" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/19/551724-22lyJQR/20260419105252866klyi.jpg" width="658">
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 中 유니트리 로봇, 1초에 10ｍ 달려
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 휴머노이드 로봇이 초속 10미터를 넘어 인간 최고 수준에 근접한 속도로 달리기 시작하면서 기술 경쟁의 초점이 '기계 성능'에서 '인공지능 제어 능력'으로 이동하고 있습니다. 
 겉으로는 속도 기록이 주목을 받고 있지만 실제로는 시시각각으로 변하는 물리 환경을 실시간으로 이해하고 대응하는 '피지컬 AI' 기술이 성패를 가르는 핵심 변수입니다.
 ◆ 초속 10m 돌파 의미는…'속도 아닌 AI 제어'
 중국 유니트리 로보틱스의 휴머노이드 'H1'은 최근 단거리 시험에서 초속 10.1m를 기록했습니다. 이는 우사인 볼트의 세계 최고 기록(초속 10.44m)에 근접한 수준입니다.
 로봇 업계는 이 기록을 단순한 속도 경쟁으로 보지 않습니다.
 로봇이 전력 질주를 하려면 지면의 미세한 변화, 충격 분산, 무게 중심 이동을 밀리초(ms) 단위로 계산해야 합니다. 이 과정은 사람이 직관적으로 처리하는 균형 감각을 AI가 대신 수행하는 것입니다.
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 <img alt="세계 휴머노이드 로봇 운동회(2025.8.15)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/19/551724-22lyJQR/20260419105253080evga.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="XKdvY4vm76" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/19/551724-22lyJQR/20260419105253080evga.jpg" width="658">
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 세계 휴머노이드 로봇 운동회(2025.8.15)
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 ◆ '찰나의 판단'…센서·AI가 동시에 작동
 이 같은 찰나의 순간을 관장하는 핵심은 AI 기반 제어 시스템입니다.
 카메라, 라이다(LiDAR), 관성센서(IMU)가 수집한 데이터를 즉시 분석하고 다음 동작을 예측합니다. 여기에 강화학습이 결합돼 로봇은 수만 번의 가상 시뮬레이션을 통해 전속력으로 달리면서도 넘어지지 않고 균형을 잡는 최적 보행 전략을 스스로 학습합니다.
 주행 속도가 높아질수록 요구되는 기술 수준도 급격히 상승합니다.
 센서 융합 정확도, 강화학습 모델 정교함, 제어 알고리즘의 최적화, 이 세 가지 요소가 동시에 고도화되지 않으면 고속 주행은 불가능합니다.
 특히 가상 환경에서 학습한 AI를 실제 물리 환경에 오차 없이 적용하는 '심투리얼(Sim-to-Real)' 기술이 로봇 주행 능력의 성패를 가르는 핵심입니다.
 ◆ AI 경쟁 무대, '가상→현실' 이동
 이 흐름은 AI 산업의 구조적 변화를 보여줍니다.
 기존 생성형 AI가 텍스트·이미지 등 가상 데이터 중심이었다면, 휴머노이드는 현실에서 직접 움직이며 데이터를 만들어내는 '피지컬 AI'의 대표 사례입니다.
 이에 따라 경쟁의 핵심 자원도 달라지고 있습니다. 
 AI를 고도화하는 핵심 자원인 학습 데이터의 주도권이 기존 인터넷 문서에서 센서·동작·환경 반응 등 현실의 물리 데이터로 넘어가는 추세입니다. 즉, AI 경쟁이 현실 세계로 확장된 것입니다.
 ◆ 공장 투입 경쟁…'실제 데이터' 확보전
 글로벌 기업들은 이미 실증 단계에 들어갔습니다.
 테슬라는 자체 개발한 휴머노이드 '옵티머스'를 생산 라인에 투입했고, 피큐어 AI는 미국 BMW 공장에서 로봇을 운영 중입니다.
 또 엔비디아는 시각언어모델과 강화학습을 결합한 로봇용 파운데이션 모델 구축에 대규모 투자를 진행하고 있습니다.
 핵심은 단순 시연이 아니라 현장에서 축적되는 실제 물리 데이터입니다.
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 <img alt="현대차 아틀라스(CES 2026)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/19/551724-22lyJQR/20260419105253232yuqq.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="Zf8mCqmjF8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/19/551724-22lyJQR/20260419105253232yuqq.jpg" width="658">
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 현대차 아틀라스(CES 2026)
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 ◆ 국내도 'AI 중심' 재편 가속
 국내 산업계 역시 빠르게 대응하고 있습니다.
 현대자동차그룹은 보스톤다이내믹스의 휴머노이드 '아틀라스'를 2028년까지 생산 공정에 투입할 계획입니다. 
 또 한국과학기술연구원(KIST)과 LG전자는 협력해 AI 제어와 물리 구동을 통합한 휴머노이드 시스템 개발에 나섰습니다.
 로보티즈, 딥엑스 등 기업들도 액추에이터와 전용 반도체를 통해 자체 생태계 구축을 추진하고 있습니다.
 ◆ "속도 경쟁 아닌 데이터 패권"
 업계에서는 현재 흐름을 '속도 경쟁'이 아닌 데이터 주도권 경쟁으로 규정합니다.
 로봇이 넘어지지 않고 고속으로 달릴 수 있다는 것은 AI가 물리 세계의 돌발 변수를 거의 실시간으로 완벽에 가깝게 제어하고 있다는 의미입니다.
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 결국 휴머노이드 기술 경쟁의 본질은 얼마나 많은 현실 데이터를 확보하고, 이를 AI 학습에 반영하느냐에 달려 있다는 분석입니다. AI가 가상 공간을 넘어 현실로 확장되면서 산업 경쟁의 규칙 자체가 바뀌고 있습니다.
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 (사진=연합뉴스)
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 김건교 취재 기자 | kkkim@tjb.co.kr
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