1.8m·70kg 성인 크기에 10kW 폭발 출력·800N·m 관절 토크 달성
전기 구동으로 유압식 뛰어넘은 첫 사례…제조·물류 현장 상용화 눈앞
전기 구동으로 유압식 뛰어넘은 첫 사례…제조·물류 현장 상용화 눈앞
이미지 확대보기이번 성과는 전기 구동 방식 휴머노이드가 폭발 출력과 동적 제어 능력에서 유압 방식을 능가할 수 있음을 보여준 첫 사례로 평가받는다. 현대자동차 계열사인 보스턴다이내믹스가 2017년 유압식 아틀라스로 백플립을 선보인 뒤, 전기식 휴머노이드가 동일한 고난도 동작을 성공한 것은 파이봇 M1이 처음이다.
전기 구동 토크 밀도, 유압 방식 추월
파이봇 M1의 핵심 경쟁력은 관절 토크 밀도 10N·m/kg을 달성한 전기 구동 시스템이다. 업계에서는 이 수치가 기존 유압 시스템을 뛰어넘는 수준이라고 분석한다. 전기 구동 방식은 유압 방식 대비 정밀 제어, 낮은 역구동 저항, 빠른 응답 속도 등의 장점을 지니면서도 동력과 토크 밀도에서 뒤처진다는 평가를 받아왔다. 그러나 파이봇 M1은 경량 설계와 모터-감속기 최적화를 통해 이 한계를 극복했다.
파이봇은 준직접구동 사이클로이드 관절 모듈을 도입해 로봇 본체의 동작 성능을 크게 향상했다. 또한, 엔드투엔드 임바디드 AI를 결합해 실시간 예측, 자체 보정, 폐루프 동작 제어를 구현했다. 회사 측은 "1.8m, 70kg 규모에서 백플립 같은 극한 동작을 구현하기 위해서는 초고속 구동 응답, 높은 피크 출력, 정밀 제어가 필수"라며 "시뮬레이션 환경에서 100% 성공률을 달성한 뒤 실제 환경에서도 안정적인 백플립과 자가 복구 능력을 입증했다"고 밝혔다.
가속도 제약 재타겟팅 등 3대 핵심 알고리즘 적용
파이봇은 고난도 동작 구현을 위해 세 가지 핵심 알고리즘을 개발했다. 첫째, 가속도 제약 궤적 재타겟팅 기법이다. 기존 동작 데이터는 물리 법칙을 위반하는 경우가 많아 학습 효율이 떨어졌다. 파이봇은 비현실 궤적을 물리 한계에 맞게 재조정해 강화학습 추적 성능을 높였다.
둘째, 파라미터 식별 기반 도메인 랜덤화다. 대형 로봇은 고유한 관성과 감쇠 특성을 지니는데, 일반적인 도메인 랜덤화는 실제 파라미터 범위를 벗어나거나 정책을 해칠 수 있다. 파이봇 연구팀은 핵심 모터 및 본체 파라미터를 사전 식별한 뒤 이를 중심으로 랜덤화를 적용해 정책 일반화 능력과 실제 환경 적용 성공률을 높였다.
셋째, 2단계 학습 방식이다. 제약이 느슨한 강화학습은 성능 한계 근처에서 하드웨어 손상 위험이 있다. 파이봇은 시뮬레이션 환경에서 먼저 대략적 동작을 학습한 뒤, 낮은 엔트로피와 모터 한계 종료 조건을 적용해 안전한 최대 성능을 구현했다.
2030년대 초 970조 원 시장 전망…중국 기업 절반 차지
파이봇은 M1이 동적 제어, 폭발 출력, 지능 판단을 균형 있게 갖춰 복잡한 환경에서 인간을 능가하는 성능을 발휘할 수 있다고 주장한다. 회사 측은 "기술 혁신은 극한 환경, 즉 인간이 수행할 수 없거나 수행해서는 곤란한 작업을 위해 존재해야 한다"며 "M1의 백플립은 휴머노이드가 실험실 단계를 넘어 신뢰할 수 있는 산업 도구로 전환되고 있음을 보여준다"고 설명했다.
글로벌 시장조사기관들은 휴머노이드 로봇 시장이 2024년 약 243억~460억 달러(약 35조~67조 원)에서 2030년대 초반 300억~6600억 달러(약 44조~970조 원)로 급성장할 것으로 전망한다. 연평균 성장률은 약 40~50%에 이른다. 특히 중국은 정부 차원의 적극 지원으로 2024년 기준 전 세계 휴머노이드 기업의 절반가량을 보유하며 시장을 주도하는 것으로 나타났다.
파이봇은 2024년 9월 설립된 신생 기업으로, 엔젤 투자 단계에서만 누적 1억 위안(약 208억 원)을 유치했다. 회사는 하드웨어부터 소프트웨어까지 자체 개발하는 풀스택 전략을 바탕으로 제3세대 초인간 로봇 개발을 목표로 하고 있다. 업계 안팎에서는 전기 구동 휴머노이드의 동력 밀도 향상이 제조, 물류, 재난 현장 등 다양한 분야에서 실질적 상용화를 앞당길 것으로 보고 있다.
박정한 글로벌이코노믹 기자 park@g-enews.com












