Intro: 2020년의 기대, 2026년의 현실
안녕하세요, 위드웍스(WITHWORKS)입니다.
2020년 무렵, '스팟(Spot)'이 처음 건설 현장에 등장했을 때 업계는 환호했습니다. 곧 로봇이 현장을 누빌 것이라 예상했죠. 하지만 6년이 지난 지금, 아직도 로봇은 일부 대형 현장의 '시범 케이스'에 머물러 있습니다.
CES 2026에서 휴머노이드 '아틀라스'가 화려하게 등장했지만, 현장의 반응은 차분합니다. "개(Spot)도 아직 널리 쓰이지 않는데, 사람(휴머노이드)이 가능할까?"
오늘은 4족 보행 로봇이 보급되지 못한 구조적 원인을 분석하고, 아틀라스와 무인 운반 로봇(AMR)을 포함한 '차세대 피지컬 AI 로봇'들이 '쇼'가 아닌 '현실'이 되기 위해 무엇이 필요한지 엔지니어의 시각으로 풀어봅니다.
Part 1. 4족 보행 로봇, 왜 아직 보편화 되어 현장에 사용되고 있지 않나?
기술은 훌륭하지만, '현장의 생리'와 맞지 않는 부분들이 있었습니다. 1억 원이 넘는 장비가 널리 쓰이지 못하는 합리적인 이유들입니다.
냉정하게 말해, 현재로선 로봇보다 사람이 3D 스캐너를 들고 도는 것이 훨씬 저렴하고 빠릅니다. 로봇 1대 세트 비용(1~2억 원)은 현장 관리자 2~3명의 연봉과 맞먹지만, 작업 속도는 사람을 따라잡지 못합니다. "투자한 만큼 효율이 안 나온다"는 것이 현장의 솔직한 평가입니다.
🔋 2. 치명적인 운영 효율 (배터리와 통신)
가동 시간은 로봇의 종류 및 적재물에 따라 다르지만 1시간~4시간. 아파트 공사장의 넓은 현장의 전층을 돌면서 업무를 수행하기는 벅찹니다. 게다가 지하 터널이나 밀폐 공간에서는 통신이 끊겨 로봇이 '미아'가 될 수 있습니다. 로봇을 모시기 위해 별도의 전담 오퍼레이터가 따라다녀야 하는 아이러니도 발생합니다.
💾 3. 데이터의 단절 (Silo Effect)
가장 큰 문제입니다. 로봇이 현장을 스캔해서 데이터를 가져와도, 이를 기존 도면(CAD/BIM)과 비교 분석하는 후처리 과정은 여전히 사람의 몫입니다. "데이터를 떠먹여 줘도 씹어서 소화할 효과적인 시스템"이 없다는 것입니다.
Part 2. 피지컬 AI, 이번엔 진짜 다른 이유 (명확한 근거)
많은 분들이 "그때 그 로봇 개랑 뭐가 달라요?"라고 묻습니다. 하지만 이번에 오는 피지컬 AI(Physical AI)는 질적으로 다릅니다. 단순한 하드웨어의 개선이 아니라, 로봇의 '뇌'와 '역할'이 완전히 바뀌었기 때문입니다.
과거의 로봇은 입력된 경로를 수동적으로 따라가는 수준이었습니다. 하지만 차세대 피지컬 AI는 BIM 데이터를 통해 건물의 구조를 사전에 완벽히 학습하고 현장에 투입됩니다. 이 정보를 바탕으로 스스로 장애물을 피하고 경로를 판단하는 '자율 주행' 능력을 갖추며, 자재가 무거우면 자세를 낮추는 등 물리적 환경에까지 능동적으로 적응합니다
🛠️ 2. '보는 것(Sensing)'에서 '하는 것(Acting)'으로 (역할의 확장)
4족 로봇의 한계가 단순히 현장을 바라보는 '눈(Sensing)'에 그쳤다면, 차세대 로봇은 '발(AMR)'과 '손(휴머노이드)'을 갖추었습니다. 이제 로봇은 관찰자가 아닌 작업자가 됩니다. AMR은 현장에서 무거운 자재를 부지런히 나르고(발), 휴머노이드는 통제된 공장 환경에서 정밀하게 부재를 조립(손)하며 각자의 위치에서 실질적인 물리적 가치를 만들어냅니다
🤝 3. '현장 로봇'에서 'DfMA 기반 공장 자동화'로 (적용의 전환)
로봇이 활약할 진짜 무대는 거친 현장이 아닌 스마트 팩토리입니다. DfMA(제조/조립 고려 설계)가 선행되면, 피지컬 AI 로봇들이 공장에서 최적화된 동선으로 부재를 가공하고 조립합니다. 즉, 현장에서 로봇이 고군분투하는 것이 아니라, '공장에서 로봇 군단이 완성한 모듈'을 현장으로 보내는 방식으로 생태계가 바뀔 것입니다.
Part 3. 휴머노이드, 현장보다는 '공장'이 먼저다 (현실적 접근)
냉정하게 판단해야 합니다. "비정형적이고 거친 건설 현장에 정밀한 휴머노이드를 바로 투입하는 것은 비효율적"입니다. 오히려 조건이 통제된 공장(OSC, Off-Site Construction)에서 활용하는 것이 휴머노이드의 효과를 극대화하는 길입니다.
- 🏭 공장(Factory)의 휴머노이드:
- 날씨와 지형의 영향을 받지 않는 공장에서 정밀 조립, 용접 등 고난이도 반복 작업을 수행하며 생산성을 높입니다. - 🏗️ 현장(Site)의 로봇 전략:
- 현장에서는 휴머노이드가 판을 바꾸기엔 시기상조이며, 대신 AMR(무인 운반 로봇)을 활용한 자재 물류 자동화가 우선적으로 도입되어야 합니다.
Part 4. 언제쯤 내 현장에 올까? (예상 타임라인)
위드웍스는 피지컬 AI 로봇의 현장 도입을 보수적으로, 그러나 확실한 단계별로 전망합니다.
현대건설 등 일부 건설사의 통제된 환경(공장, 실험실)에서 테스트. 휴머노이드의 벽돌 나르기, AMR의 자재 이송 학습.
용접, 고소 작업, 유해 가스 구역 등 사람이 기피하는 위험 공종에 우선 투입. 4족 로봇(정찰)-휴머노이드(작업)-AMR(운반)의 협업 시작.
단순 조공 역할을 넘어, 정형화된 시공 업무 수행. 배터리 효율 증대와 양산형 모델 출시로 도입 단가 하락 예상.
Part 5. 로봇을 맞이하기 전, 무엇을 준비해야 하나?
로봇 한 대를 산다고 해결될 일이 아닙니다. 다양한 피지컬 AI 로봇들이 일할 수 있는 '디지털 환경'을 만드는 것이 핵심이며, 이것이 바로 위드웍스가 지금 하고 있는 일입니다.
- LOD 300~400 수준의 정밀 BIM 데이터:
단순히 형상만 있는 '완벽한 BIM'을 넘어, 제작과 시공을 위한 상세 정보가 포함된 LOD 300~400(Level of Development 300~400) 수준의 데이터가 필수적입니다. 그래야 공장 단계에서부터 피지컬 AI가 부재를 인식하여 정밀 가공 및 조립을 완료하고, 현장에서는 추가 가공 없이 즉시 설치(Assembly)가 가능한 'Zero Tolerance' 환경을 구현할 수 있습니다. - DfMA (Design for Manufacture and Assembly):
현장에서 자르고 맞추는 방식은 로봇에게 너무 어렵습니다. 공장에서 정밀하게 제작된 부재를 현장에서 조립만 하면 되도록(LEGO처럼), 설계 단계부터 조립 편의성을 고려해야 합니다. - 표준화된 작업 환경 (Standardization):
AMR이 다닐 수 있는 통로 확보, 자재의 규격화된 적재 위치 등이 데이터화되어야 합니다. 정리되지 않은 현장은 아무리 똑똑한 피지컬 AI에게도 혼란을 줍니다.
▲ 피지컬 AI 도입을 위해 준비해야 할 일
Outro: 로봇을 위한 설계, 사람을 위한 건축
4족 보행 로봇의 정체기는 우리에게 중요한 교훈을 주었습니다. "기술만으로는 안 된다. 현장이 기술을 받아들일 준비가 되어야 한다."는 것입니다.
다가올 피지컬 AI 시대, 위드웍스는 복잡한 비정형 건축을 데이터로 단순화(Simplification)하여 휴머노이드, AMR, 그리고 사람이 가장 효율적으로 협업할 수 있는 기반을 닦고 있습니다.
Beyond Structure, Toward Value.
로봇은 현장에서 벽돌을 나르지만, 위드웍스는 그 로봇이 한 치의 오차 없이 움직일 수 있는 '정밀 시공 데이터(Machine Readable Data)'를 설계합니다.
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