사람들은 언젠가 인간과 유사한 모습과 지능을 갖추고 행동하는 로봇이 공장에서 분주하게 움직이며 일하는 모습을 기대한다. 2030~2040년쯤에는 이러한 공상과학 같은 장면이 현실화할 가능성이 있다. 로봇 시스템에 인공지능(AI) 역량이 더욱 긴밀히 통합되고 특화된 기초 AI 모델이 발전함에 따라, 로봇은 스마트 팩토리부터 공공서비스, 자율 드론에 이르기까지 다양한 산업과 응용 분야로 확산할 수 있다. 다만 데이터 품질과 시스템 통합, 사이버 보안 문제 등 핵심 병목이 해결되지 않는다면 산업용 로봇 시장 성장 속도는 완만한 수준에 머무를 가능성이 크다.
산업용 로봇 성장 촉매, 특수 목적 AI 모델
전 세계 산업용 로봇 연간 판매량은 2021년 이후 약 50만 대 수준에서 정체돼 있지만, 장기적으로는 대규모 성장이 기대된다. 일부 전망에서는 이르면 2030년에 연간 출하량이 현재의 두 배 수준인 100만 대에 도달하고 매출은 약 211억달러(약 31조1225억원)에 이를 것으로 보고 있다.
2026~2030년 산업용 로봇 도입을 촉발할 주요 요인은 두 가지다. 첫째는 고령화에 따른 노동력 부족이다. 선진국을 중심으로 제조 인력 확보가 어려워지면서 정교한 작업을 수행할 로봇 수요가 증가하고 있다. 둘째는 컴퓨팅 파워의 급격한 발전과 함께 특수 목적 AI 모델이 진화하고 있다는 점이다. 이러한 모델은 로봇이 단순한 명령 수행을 넘어 자연어 이해, 물리적 환경 인지, 복잡한 작업 학습과 탐색까지 수행하도록 고도화된 AI 엔진을 구현하는 핵심 역할을 한다.
그러나 로봇공학 발전을 가로막는 장애물도 여전히 있다. 데이터 품질 문제와 상호 운용성 부족, 레거시 시스템과 호환성 문제로 인해 기존 산업 워크플로에 로봇을 통합하는 과정은 여전히 복잡하다. 또한 연결된 로봇 네트워크를 겨냥한 사이버 공격과 개인정보 침해 위험도 중요한 과제로 남아 있다. 산업용 로봇과 휴머노이드(인간형 로봇)가 인간 작업자의 안전을 보장해야 한다는 점도 핵심 과제다.
VLA 모델로 진화하는 휴머노이드
최근 일부 AI 스타트업과 주요 기술 기업은 문맥을 이해하고 스스로 판단할 수 있는 비전·언어·행동(VLA) 모델을 개발하고 있다. VLA는 시각적 인지, 자연어 이해, 실제 행동 수행을 통합해 로봇이 보다 인간과 유사한 방식으로 작업을 수행하도록 한다. 2025년 기준 VLA 모델의 매개변수는 5억~ 70억 개 수준이다. 이를 적용한 로봇은 자율성이 강화돼 고도의 계획 수립이 가능하다. 아울러 공간 추론이 가능해 까다로운 지형에서도 기민하게 이동할 수 있다.
한국과 유럽, 중국에서도 관련 기술 개발이 활발하다. 한국 스타트업 리얼월드는 자동화된 학습과 인간 전문성 모방을 통해 기존 수작업 중심 공정을 로봇이 자율적으로 수행할 수 있도록 하는 기초 AI 모델을 개발 중이다. 유럽에서는 영국 런던 소재 뉴럴파운드리, 독일 뉴라로보틱스 등이 인지능력을 통합하고 맞춤형 모델을 적용한 산업용 AI 로봇을 개발하고 있다. 중국에서는 애지봇, 매직랩 등 스타트업이 제조 환경에서 복잡한 작업을 수행할 수 있는 휴머노이드를 설계하고 있다.
대규모 산업용 활용에 적합한 AI 기반 휴머노이드는 아직 개발 초기 단계다. 하지만 딜로이트는 2025년 연간 출하량을 5000~ 7000대로 추산하며, 2026년에는 1만5000대로 증가할 수 있다고 전망한다. 1대당 평균 가격이 1만4000~1만8000달러(약 2000만~2600만원)임을 감안하면, 2026년 산업용 AI 휴머노이드 시장 규모는 약 2억1000만~2억7000만달러(약 3056억~3929억원)로 전망된다.
로보틱스 산업이 2026~2030년 기술·가격·운용상 장벽을 성공적으로 극복하면, 휴머노이드 시장은 2032년에 2026년 대비 약 세 배 성장한 6억~7억달러(약 8731억~1조186억원)에 이를 것으로 보인다. 낙관적 시나리오 기준으로는 2026년 대비 약 네 배 성장한 10억달러(약 1조4550억원)에 달할 수도 있다.
자율 드론, 산업 현장 핵심 도구로
드론은 현재 대부분 수동으로 조종되지만, 자율 기능이 빠르게 고도화하고 있다. 머지않아 대부분 드론이 AI를 활용해 실시간 내비게이션을 수행하고, 상호 통신하며, 장애물과 충돌을 피할 가능성이 있다. 아울러 인간 개입 없이 많은 임무를 수행할 수 있을 것으로 보인다.
일례로 헝가리 연구진은 비둘기와 야생마 등 다양한 동물의 이동 패턴과 행동을 연구한 결과를 적용해 드론 기체 내부에서 자율적으로 결정할 수 있는 드론 군집을 위한 알고리즘을 개발했다. 해당 드론은 단순히 비행경로를 탐색하고 충돌을 피하며 공중에서 안정적으로 체공하는 것을 넘어 지상 조사, 기상 관측, 산불 관리 등 다양한 환경에서 임무를 수행할 수 있다.
또한 드론에 장착된 분광 센서·칩·카메라가 토양의 수분 상태, 작물 건강 상태 등 대량의 데이터를 수집하면, AI 모델이 이를 분석해 표적 살포 작업을 위한 분석 결과를 제공한다.
드론을 농업 외에도 풍력 터빈과 송전선을 점검하는 데 활용해 수작업 점검 필요성을 최소화할 수 있다. 자율 드론은 재난 대응 지원뿐 아니라 국경 위협 탐지 및 대응을 위해서도 배치되고 있다.
반도체·AI 결합, 로보틱스 생태계 확장
산업용 로봇은 반도체 산업의 중요한 수요처이기도 하다. 20만달러(약 3억원)짜리 산업용 로봇 한 대에는 2만5000~5만달러(약 3600만~7200만원) 상당의 반도체 부품이 탑재된다. 또한 성능 고도화를 위해 첨단반도체 칩 수요도 증가하고 있다. 반도체 산업은 이미 생산공정과 물류 자동화에 로봇을 적극 활용하고 있으며, 완전 자동화 제조 환경으로 나아가고 있다.
AI 기반 로보틱스 시장이 확대되면서 글로벌 기업과 투자자의 관심도 커지고 있다. 물류, 공급망, 자율 항공 등 다양한 분야에서 실증 프로젝트가 진행되고 있으며, 관련 시장은 점진적으로 확대되고 있다.
앞으로 방향은 명확하다. 결국 2026년은 AI와 로보틱스가 결합해 상업적 확산이 본격화하는 전환점이 될 것이다. 오픈이노베이션(개방형 혁신)·데이터·보안·사이버·안전성·인재 전반을 고려한 통합적 접근이 필요하다. 이를 위해 산업용 로봇을 활용하기 위한 조직과 기술, 절차 등 큰 그림을 보며 각 요소 간 상호작용 및 영향을 고려하는 접근이 필수적이다. 이러한 전략이 향후 산업 경쟁력을 좌우할 핵심 요소가 될 것으로 보인다.