중국에서는 관광지 커피 판매, 무인 약국의 의약품 전달, 송전 설비 점검 등에 로봇이 쓰이기 시작했습니다. 휴머노이드 양산도 빠르게 진행돼 중국 업체들의 2026년 상반기 출하량은 1만 8,500대에 달했습니다. 이는 2025년 한 해 전 세계 출하량을 6개월 만에 넘어선 규모입니다. 중국에서 휴머노이드를 개발하는 기업은 140곳이 넘습니다.

중국 사업 지원 회사 SUGENA는 2026년 9월 29일 온라인 세미나 ‘피지컬 AI 해체 신서’를 열었습니다. 스게하라 이사오 사장은 휴머노이드를 ‘대뇌’, ‘소뇌’, ‘신경’, ‘관절’, ‘오감’ 등으로 나눠 중국·미국·일본의 강점과 보급 과제를 설명했습니다. 중국이 빠르고 저렴하게 대량 생산할 수 있는 요인으로 정부 방침, 정부와 펀드의 자금 집중, 전기차 산업에서 구축한 공급망, 국영기업과 지방정부의 발주에 따른 수요 창출, 완성도 70% 단계에서 시장에 내놓고 현장에서 품질을 높이는 방식 등 5가지를 꼽았습니다.

정부 방침과 관련해 스게하라 사장은 중국이 2026~2030년 제15차 5개년 계획에서 ‘체현 지능(피지컬 AI)’을 미래 산업으로 정했다고 설명했습니다. 제13차 5개년 계획(2016~2020년)에서 명시된 신에너지차(NEV)가 이후 주력 산업으로 성장한 사례도 들었습니다. 다만 양산 역량만으로는 실제 현장에서 일할 수 있는 로봇을 만들 수 없다고 지적했습니다.

스게하라 사장은 휴머노이드의 기능을 사람의 신체에 빗대 정리했습니다. 정보 처리는 ‘뇌’, 명령 전달은 ‘신경’, 관절 구동은 ‘근육’, 주변 감지는 ‘감각기관’, 각 요소를 통합한 것은 ‘신체’에 해당합니다. 뇌의 대뇌는 주변을 인식하고 판단해 행동을 정하는 기능이며, AI 모델과 기체에 탑재해 구동하는 AI 연산 보드로 나뉩니다.

AI 모델은 언어를 다루는 LLM에 시각 기능을 더한 VLM(시각 언어 모델), 나아가 동작을 출력하는 VLA(시각 언어 행동 모델)로 발전하고 있습니다. 중국의 LLM 성능은 미국에 근접했지만, 로봇을 움직이는 VLA는 세계적 주도권이 아직 정해지지 않았습니다. 일본에서도 연구가 진행되지만 실제 로봇에 탑재해 공개한 VLA는 아직 적다고 합니다. AI 연산 보드로는 미국 NVIDIA의 ‘Jetson’이 사실상 표준이 되어가고 있으며, 중국산 휴머노이드에도 탑재 사례가 많고 중국 내 국산화도 진행 중입니다. 일본에는 로봇용 AI 연산 보드를 양산하는 기업이 없습니다.

소뇌에 해당하는 자세·관절 제어에서는 제어 소프트웨어와 서보 드라이버가 관절을 1ms급으로 제어합니다. 클라우드 통신을 거치면 제때 처리할 수 없어 기체 안에서 연산해야 하며, 스게하라 사장은 이를 큰 과제 중 하나로 꼽았습니다. 관절에 명령을 전달하는 신경에 해당하는 마이크로컨트롤러와 전력 반도체는 반드시 최첨단 제품일 필요가 없고, 일본에도 유력 기업이 있습니다. 센서 소자 역시 일본의 강점입니다. 스게하라 사장은 “뇌는 지금으로서는 사오는 수밖에 없습니다. 다만 신경과 감각기관은 국내에서 확보할 수 있습니다”라고 말했습니다.

중국에서는 관광지 커피 판매, 무인 약국의 의약품 전달, 송전 설비 점검 등에 로봇이 쓰이기 시작했습니다. 휴머노이드 양산도 빠르게 진행돼 중국 업체들의 2026년 상반기 출하량은 1만 8,500대에 달했습니다. 이는 2025년 한 해 전 세계 출하량을 6개월 만에 넘어선 규모입니다. 중국에서 휴머노이드를 개발하는 기업은 140곳이 넘습니다.

중국 사업 지원 회사 SUGENA는 2026년 9월 29일 온라인 세미나 ‘피지컬 AI 해체 신서’를 열었습니다. 스게하라 이사오 사장은 휴머노이드를 ‘대뇌’, ‘소뇌’, ‘신경’, ‘관절’, ‘오감’ 등으로 나눠 중국·미국·일본의 강점과 보급 과제를 설명했습니다. 중국이 빠르고 저렴하게 대량 생산할 수 있는 요인으로 정부 방침, 정부와 펀드의 자금 집중, 전기차 산업에서 구축한 공급망, 국영기업과 지방정부의 발주에 따른 수요 창출, 완성도 70% 단계에서 시장에 내놓고 현장에서 품질을 높이는 방식 등 5가지를 꼽았습니다.

정부 방침과 관련해 스게하라 사장은 중국이 2026~2030년 제15차 5개년 계획에서 ‘체현 지능(피지컬 AI)’을 미래 산업으로 정했다고 설명했습니다. 제13차 5개년 계획(2016~2020년)에서 명시된 신에너지차(NEV)가 이후 주력 산업으로 성장한 사례도 들었습니다. 다만 양산 역량만으로는 실제 현장에서 일할 수 있는 로봇을 만들 수 없다고 지적했습니다.

스게하라 사장은 휴머노이드의 기능을 사람의 신체에 빗대 정리했습니다. 정보 처리는 ‘뇌’, 명령 전달은 ‘신경’, 관절 구동은 ‘근육’, 주변 감지는 ‘감각기관’, 각 요소를 통합한 것은 ‘신체’에 해당합니다. 뇌의 대뇌는 주변을 인식하고 판단해 행동을 정하는 기능이며, AI 모델과 기체에 탑재해 구동하는 AI 연산 보드로 나뉩니다.

AI 모델은 언어를 다루는 LLM에 시각 기능을 더한 VLM(시각 언어 모델), 나아가 동작을 출력하는 VLA(시각 언어 행동 모델)로 발전하고 있습니다. 중국의 LLM 성능은 미국에 근접했지만, 로봇을 움직이는 VLA는 세계적 주도권이 아직 정해지지 않았습니다. 일본에서도 연구가 진행되지만 실제 로봇에 탑재해 공개한 VLA는 아직 적다고 합니다. AI 연산 보드로는 미국 NVIDIA의 ‘Jetson’이 사실상 표준이 되어가고 있으며, 중국산 휴머노이드에도 탑재 사례가 많고 중국 내 국산화도 진행 중입니다. 일본에는 로봇용 AI 연산 보드를 양산하는 기업이 없습니다.

소뇌에 해당하는 자세·관절 제어에서는 제어 소프트웨어와 서보 드라이버가 관절을 1ms급으로 제어합니다. 클라우드 통신을 거치면 제때 처리할 수 없어 기체 안에서 연산해야 하며, 스게하라 사장은 이를 큰 과제 중 하나로 꼽았습니다. 관절에 명령을 전달하는 신경에 해당하는 마이크로컨트롤러와 전력 반도체는 반드시 최첨단 제품일 필요가 없고, 일본에도 유력 기업이 있습니다. 센서 소자 역시 일본의 강점입니다. 스게하라 사장은 “뇌는 지금으로서는 사오는 수밖에 없습니다. 다만 신경과 감각기관은 국내에서 확보할 수 있습니다”라고 말했습니다.