- 휴머노이드 로봇은 기존 자동화 설비가 해결하지 못한 유연성 격차를 해소하며, 창고 및 물류 환경에서 중요한 역할을 하게 될 것으로 예상
- 단순화된 휴머노이드 폼팩터는 비용 효율성과 신뢰성이 높다는 점에서 상용화에 더욱 적합
- 2030년까지 창고 및 물류 분야는 휴머노이드 로봇 전체 설치 대수의 25%를 차지할 것으로 전망되며, 이는 체화형 AI와 조작 기술의 발전을 통해 로봇의 활용 범위가 확대되기 때문
물류 분야에서의 휴머노이드 로봇은 AGV나 고정형 로봇 암과 같은 기존 자동화 시스템을 대체하기 위한 것이 아니다. 이러한 시스템은 표준화된 대량 처리 작업에서는 매우 효율적이다. 휴머노이드 로봇의 가치는 오히려 소량 다품종(Small-batch, Multi-SKU) 운영에서 발생하는 ‘유연한 피킹(flexible picking)’의 공백을 해결하는 데 있다. 이 영역은 현대 물류에서 가장 큰 병목 중 하나로, 잦은 작업 전환과 예외 처리가 필요하다. 기존 자동화 설비는 이러한 상황에서 종종 사람의 개입이 필요하며, 성수기에는 단기 인력에 대한 의존도가 높아져 오류와 비효율이 증가한다. 또한 현장 근로자들은 반복 작업으로 인한 신체적 부담과 스트레스에 노출되어 있다.
휴머노이드 로봇은 이러한 문제를 보완하는 보완적 솔루션을 제공한다. 인간과 유사한 신체 구조, 정교한 물체 조작 능력, 그리고 AI 기반 인지 기술을 통해 다양한 형태의 상품을 처리하고 새로운 SKU에도 빠르게 적응할 수 있어, 기존 자동화 시스템의 경직성을 극복할 수 있다.
창고 및 물류 환경은 제조업이나 가정용 환경에 비해 상대적으로 구조화되어 있어, 아직 범용 지능에 도달하지 못한 현재의 체화 지능 시스템이 적용되기에 이상적인 초기 사용 사례다. 특정 작업에 집중하고 반복적으로 성능을 개선하는 현실적인 접근 방식은 상용화를 가속화한다. 또한 고자유도 손 대신 그리퍼형 엔드이펙터, 이족 보행 대신 휠 기반 이동 방식과 같은 단순화된 설계는 비용과 복잡성을 줄이면서도, 특정 물류 시나리오에서는 충분한 신뢰성과 성능을 확보할 수 있다. 이러한 균형은 대규모 도입을 가능하게 한다.
이미 실제 현장에서의 적용 사례도 등장하고 있다. GXO는 Agility와 Reflex Robotics의 휴머노이드 로봇 플릿을 도입했으며, BZS Technology는 Robotera의 L7 모델을 통합했다. Hangcha Group은 X1 휴머노이드 로봇을 출시했다. 2025년 기준 전 세계 물류 분야에 약 2,000대의 휴머노이드 로봇이 배치되어 있으며, 이는 전체 휴머노이드 설치 대수의 11%에 해당한다. JD Logistics는 향후 5년간(휴머노이드에 국한하지 않고) 300만 대의 로봇 도입을 계획하고 있으며, Amazon은 라스트마일 배송을 위한 휴머노이드 로봇을 테스트 중이다.
체화형 AI와 조작 기술이 더욱 발전함에 따라, 휴머노이드 로봇은 단순한 핸들링 및 분류 작업을 넘어 포장, 품질 검사, 재고 파악 등으로 활용 영역을 확장할 것이다. 물류 분야에서의 휴머노이드 로봇 배치는 2030년까지 8만 대에 이를 것으로 전망되며, 이는 전 세계 휴머노이드 로봇 설치 대수의 25%를 차지하는 규모다. 이는 휴머노이드 로봇이 스마트 물류 전환의 핵심 요소로 자리 잡고 있음을 보여준다.
2030년, 휴머노이드 로봇 연간 설치 대수의 25% : 창고 및 물류 부문 차지
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