로봇 개발비 최대 159% 늘어…실증·양산 잇는 지원 필요 작성일 09-08 44 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XCoCSkPKwJ"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ac6136dcb0e0b6c4266dc83a94ea942042d28ae0d626449e4e71bda4c2c3cc53" dmcf-pid="ZpSp7HEomd" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="게티이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/etimesi/20260908150241428qtua.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="HVbJL8tWOi" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/08/etimesi/20260908150241428qtua.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 게티이미지 </figcaption> </figure> <p contents-hash="e125980fc2f10bbcb2b0736d9552f24ff6f9f9c1358bb575e302321fe9ba2ffd" dmcf-pid="5UvUzXDgre" dmcf-ptype="general">국내 중소·중견 로봇 기업들이 휴머노이드와 피지컬 인공지능(AI) 시장 선점을 위해 연구개발(R&D) 투자를 빠르게 늘리고 있다. R&D뿐만 아니라 실제 작업 데이터를 축적할 수 있는 실증·훈련 인프라 확대 필요성도 커지고 있다.</p> <p contents-hash="c95f98a30fcd85f11555507e39604eae88a5c30987f294205bb818d5571f945b" dmcf-pid="1uTuqZwamR" dmcf-ptype="general">8일 금융감독원 전자공시시스템에 제출된 각사 반기보고서에 따르면 액추에이터·휴머노이드 개발을 주력으로 하는 로보티즈의 올해 상반기 연구개발비는 123억원으로 지난해 같은 기간 48억원보다 158.7% 증가했다.</p> <p contents-hash="c31fa581b3872098a9dc306ed9887bd204660c152696eb111d8bbe143eee51ff" dmcf-pid="t7y7B5rNrM" dmcf-ptype="general">협동로봇 등을 개발하는 뉴로메카도 32억원에서 67억원으로 108.8% 늘었다. 산업용 로봇과 자동화 솔루션을 주력으로 하는 유일로보틱스는 13억원에서 21억원으로 56.1%, 로봇용 액추에이터를 개발하는 삼현은 67억원에서 84억원으로 25.5% 증가했다. <span>로봇 시장 확대에 대비한 선행 투자가 늘면서 상반기 R&D 비용이 크게 늘어난 것이다.</span></p> <p contents-hash="3662b00c11ae8d47a23336480abd03f89674c0b1ac8e44db8d0349aed3170f7c" dmcf-pid="FzWzb1mjEx" dmcf-ptype="general">문제는 이들 기업 대부분이 막대한 연구비를 감당할 수 있는 대기업이 아니라 중소·중견기업이라는 점이다. 로봇은 제품 개발 이후에도 시제품 제작과 반복 실증, AI 학습, 안전성 검증 등을 거쳐야 해 상용화까지 상당한 비용과 시간이 소요된다. 휴머노이드와 피지컬 AI로 갈수록 데이터 수집과 AI 모델, 소프트웨어 통합까지 투자 영역도 넓어진다.</p> <p contents-hash="0b9daaa25604e39bc463c93f292c5e33e8ab7dfd3f50fce12f0a1742e3dc573f" dmcf-pid="3qYqKtsADQ" dmcf-ptype="general">기업들은 액추에이터와 감속기 등 핵심 부품 생산능력을 확대하는 한편 완제품 로봇과 산업용 솔루션을 실제 제조·물류 현장에 적용에 속도를 내고 있다. 이에 따라 양산을 준비하는 설비투자 부담도 함께 커지고 있다.</p> <p contents-hash="16ccfd08657f613ec0219b4d81dd1b47aba60b1419bc5472f4064fd3c1a99f17" dmcf-pid="0BGB9FOcmP" dmcf-ptype="general">업계에서는 개별 기술개발 지원뿐만 아니라 제조·물류 현장에서 로봇과 AI를 반복 시험하고 데이터를 축적할 수 있는 공용 실증 인프라가 필요하다는 목소리가 나온다.</p> <p contents-hash="67e05c6ba0a6a345f6ae82d5c165abaefa341bc466120af706db5b56c4386029" dmcf-pid="pbHb23IkI6" dmcf-ptype="general">한 로봇업계 관계자는 “액추에이터나 감속기 등 개별 기술도 중요하지만 결국 데이터센터와 실증센터가 있어야 한다”며 “실제 공정을 깔아놓고 여러 로봇과 AI를 넣어 돌리면서 데이터를 쌓아야 성공적인 플랫폼이 나온다”고 말했다.</p> <p contents-hash="23bd6d31b01b0ebe257eea861915e0867f6e80c015dcb8da6cb8efb8a40332a5" dmcf-pid="UKXKV0CEw8" dmcf-ptype="general">중국처럼 지역별 실증·훈련 거점을 마련하고 기업의 R&D와 양산 전환을 함께 뒷받침해야 한다는 지적이다.</p> <p contents-hash="a8c0fa0b93b160446d4e1f68884c6935a92bf0f769e141de4e35fc91e38c4326" dmcf-pid="u9Z9fphDD4" dmcf-ptype="general">다른 국내 로봇 기업 대표는 “국내 기업이 중국 기업 대비 기술력이 뒤처진다고 보지 않는다”며 “휴머노이드가 퍼포먼스 중심에서 실제 공장에 투입되는 양산형으로 빠르게 넘어가는 만큼 국내 기업도 신뢰도와 양산 경쟁력을 끌어올릴 수 있는 여건이 필요하다”고 말했다.</p> <p contents-hash="fb9dfc66bcfcae82fa2e8e0b3e0c49b01c94bb814fe31a1a0186f6c211fecaa1" dmcf-pid="72524Ulwsf" dmcf-ptype="general">김명희 기자 noprint@etnews.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 국가AI전략위, AI 보안 전면화·국방 특화 AI 등 성과 낸다 09-08 다음 EBS-국가평생교육진흥원, '위대한 수업' AI 등 고등교육 확산 09-08 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
