휴머노이드 경쟁이 중국뿐 아니라 미국과 유럽에서도 빠르게 확산하고 있다. 미국과 유럽에서는 실제 제조·물류 현장을 피지컬 AI 학습장으로 활용하는 움직임이 확산하고 있다. 자동차·전자·조선 등 다양한 산업 현장에서 로봇을 투입해 작업 데이터를 축적하고, 이를 기반으로 AI 성능을 높인 뒤 상용 배치로 연결하는 방식이다.
미국 앱트로닉은 지난 6월 텍사스 오스틴에 약 9만제곱피트 규모 '로봇 파크'를 확대하고 휴머노이드 '아폴로 2'를 제조·물류 작업에 투입했다. 작업 과정에서 얻은 데이터는 구글 딥마인드의 '제미나이 로보틱스' 학습에 활용되며, 메르세데스-벤츠와 GXO 등 고객 현장까지 데이터 수집 범위를 넓히고 있다. 실제 산업 현장이 휴머노이드의 수요처를 넘어 AI 성능을 끌어올리는 데이터 확보처로 바뀌고 있는 셈이다.
같은 미국의 어질리티 로보틱스는 학습한 휴머노이드를 실제 상업 현장으로 확산하는 단계다. 2족 휴머노이드 '디짓'은 토요타 캐나다에서 약 1년간 실증을 거쳐 올해 상업 계약으로 전환됐다. 회사는 별도 피지컬 AI 개발 거점에서 새로운 작업을 위한 AI 훈련과 시험을 이어가고 있다.
유럽에서도 비슷한 흐름이 본격화하고 있다. 영국 기업 휴머노이드는 지멘스와 손잡고 'HMND 01 알파'를 지멘스 공장에 투입했다. 물류 작업을 수행시키는 동시에, 로봇이 작업을 반복하며 성능을 높이는 강화학습을 진행하고 있다. 엔비디아의 엣지 컴퓨팅·시뮬레이션 기술도 함께 적용됐다. 토트 운반 시험에서는 시간당 60회 이동, 8시간 이상 연속 가동, 자율 픽앤플레이스 성공률 90% 이상을 기록하며 목표 성능을 모두 충족했다. 로봇이 실제 작업 과정에서 스스로 성능을 높이는 방향으로 제조 자동화가 진화하는 것이다.
스웨덴 기업 헥사곤 로보틱스도 독일 BMW 라이프치히 공장에 휠 기반 휴머노이드 '에이온'을 투입해 생산 작업과 제조업무 훈련을 병행하고 있다. 셰플러와는 실제 공장 작업을 재현한 '휴머노이드 짐'을 구축해 모방학습과 반복 검증을 거친 뒤 생산라인에 투입하는 체계를 마련했다.
이탈리아 제너러티브 바이오닉스는 유럽 제조업과 휴머노이드의 결합 범위를 조선업까지 넓히고 있다. CES 2026에서 콘셉트로 공개한 '진.01'을 실제 작동형 플랫폼으로 발전시켜 핀칸티에리와 조선소 용접용 휴머노이드를 개발 중이며, 연말 현장 시험에 나설 예정이다.
박유민 기자 newmin@etnews.com
