2025년 09월 12일(금)

로봇으로 미래 준비중인 현대차, 휴머노이드 로봇 '아틀라스'로 테슬라 '옵티머스'와 경쟁한다

자동차 산업의 새로운 패러다임, 로보틱스


글로벌 완성차 업계가 미래 성장동력으로 로보틱스 분야에 적극적인 투자를 확대하고 있습니다.


테슬라와 현대자동차그룹을 비롯한 세계 주요 자동차 기업들은 전기차와 자율주행 기술을 넘어 휴머노이드 로봇 개발에 본격적으로 뛰어들며 새로운 시장 경쟁을 시작했습니다.


테슬라의 최고경영자(CEO) 일론 머스크는 최근 자신의 소셜미디어 계정 X(옛 트위터)를 통해 "테슬라의 주요 사업은 전기차가 아니라 휴머노이드 로봇 '옵티머스'(Optimus)"라고 밝혔습니다.


테슬라 차세대 휴머노이드 '옵티머스 2세대' / 테슬라


그는 "장기적으로 테슬라 가치의 80%는 옵티머스에서 나올 것"이라고 강조했습니다. 


테슬라는 지난 3월 올해 안에 옵티머스 5000대를 생산하겠다는 계획을 발표하며 로봇 사업에 대한 대규모 투자 의지를 드러냈습니다.


현대자동차그룹 역시 로보틱스를 그룹의 핵심 성장 축으로 삼고 있습니다.


2021년 인수한 보스턴다이내믹스를 통해 휴머노이드 로봇 '아틀라스'(Atlas)의 상용화를 준비 중이며, 최근에는 미국 내 로봇 생산을 위해 50억 달러(한화 약 7조원)의 추가 투자를 확정했습니다.


현대모비스를 중심으로 로봇 기술 확보에도 속도를 내고 있는데요. 


2세대 아틀라스 / 현대자동차 홈페이지


정의선 현대차그룹 회장은 "제조업의 미래는 사람과 기계의 협업에 있다"며 그룹 전체 매출의 20%를 로보틱스 분야에서 창출하겠다는 중장기 목표를 제시했습니다.


글로벌 자동차 기업들의 로봇 기술 경쟁


로봇 개발 경쟁은 미국과 한국 기업에만 국한되지 않습니다.


일본의 혼다는 2000년 세계 최초로 휴머노이드 로봇 '아시모'를 개발했으며, 토요타는 2017년 인간형 로봇 T-HR3를 공개했습니다.


중국의 전기차 기업 샤오펑은 자체 개발한 휴머노이드 로봇 '아이언'을 실제 공장에 투입했고, BMW와 중국의 비야디(BYD), 지리(Geely) 등도 외부에서 제작한 휴머노이드 로봇을 제조 공정에 도입하고 있습니다.


완성차 업계는 로보틱스가 가정, 서비스, 물류, 헬스케어 등 다양한 분야로 확장 가능한 '차세대 먹거리'가 될 것으로 전망하고 있습니다.


샤오펑 아이언 / 샤오펑


글로벌 시장조사기관 어스튜트 애널리티카에 따르면, 세계 산업용 로봇 시장은 연평균 27.2% 성장하며 2024년 약 37조 7000억원에서 2033년 328조 6000억원 규모로 확대될 것으로 예측됩니다.


자동차 기업들이 로봇 산업에 적극 투자하는 이유는 배터리, 모터, 제어시스템 등 핵심 기술이 자동차 산업과 공통점이 많기 때문입니다. 


자율주행차 기술에 활용되는 인공지능(AI)과 센싱 기술이 로봇 개발에도 적용될 수 있어 기술적 시너지를 창출할 수 있습니다.


최근 완성차 업계에서 발생하는 노사 갈등 역시 로보틱스 산업에 대한 관심을 높이는 요인이 되고 있습니다.


대규모 공장 운영에 로봇을 투입하면 인력난 해소, 생산성 향상, 품질 안정화에 기여할 수 있다는 점이 주목받고 있습니다.


상용화 과제와 미래 전망


휴머로이드 로봇 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 실제 상용화와 광범위한 도입을 위해서는 이러한 기술적·제도적 과제들을 체계적으로 해결해 나가는 과정이 필요합니다.


기사의 이해를 돕기 위한 자료 사진 / gettyimagesBank


모터와 감속기의 내구성을 높이고 열관리 기술을 고도화하여 평균 고장 간격(MTBF)을 크게 향상시켜야 합니다. 이는 산업 현장에서 로봇의 안정적인 운용을 위한 필수 조건이라고 할 수 있습니다.


또한 현재 2~3시간에 불과한 운용시간은 실질적인 활용에 큰 제약이 됩니다. 이를 극복하기 위해서는 고밀도 배터리 개발과 저전력 컴퓨팅 기술이 필요합니다. 


더불어 배터리 스와핑이나 고속충전과 같은 효율적인 에너지 운영 체계를 구축하는 것도 중요한 과제입니다.


휴머로이드 로봇이 단순히 '걷는' 수준을 넘어 정밀한 작업을 수행하기 위해서는 다관절 손과 힘/촉각 센서의 발전이 필수적입니다.


또한 원격 시범 학습과 시뮬레이션 학습 파이프라인을 구축하고, 현장의 PLC, MES, WMS 등과의 연동 표준을 마련해야 합니다.


안전 규제 및 노동 관련 법·제도 개선도 필요합니다.


기사의 이해를 돕기 위한 AI 이미지 / ChatGPT


노동 측면에서는 기존 인력의 재배치와 재교육 방안을 마련하고, 사고 발생 시 책임 소재와 보험 체계를 명확히 해야 합니다.


산업계, 학계, 정부의 긴밀한 협력을 통해 이러한 과제들을 해결해 나간다면, 휴머로이드 로봇이 가져올 새로운 산업 혁신을 앞당길 수 있을 것으로 보입니다.