CJ대한통운, AI 휴머노이드 상용화 '첫발'…물류업계 최초

CJ대한통운이 물류 휴머노이드 로봇을 실증 단계를 넘어 실제 물류센터 운영 공정에 투입하며 피지컬 AI 기반 물류 자동화에 속도를 낸다.

3일 CJ대한통운은 최근 휴머노이드 양팔 로봇 2대를 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 배치해 상품 포장 공정에 투입했다고 밝혔다. 휴머노이드 로봇은 포장 라인에서 박스 내부에 완충재를 투입하는 작업을 수행한다.

이는 지난해 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증에서 한 단계 나아가 휴머노이드 로봇을 실제 물류 운영 공정에 최초로 적용한 사례다. CJ대한통운은 현장 운영을 통해 축적되는 작업 데이터를 다시 AI 학습에 활용해 로봇의 작업 정확도와 대응력을 지속적으로 높여 나갈 계획이다.

휴머노이드는 기존 물류 자동화 설비의 한계를 보완할 핵심기술로 꼽힌다. 규격화된 제품을 정해진 공정에 따라 반복 생산하는 제조업과 달리 물류센터에서는 형태와 크기, 재질이 서로 다른 수많은 종류의 상품을 취급하며 상품과 주문에 따라 작업 조건도 계속 달라진다.

컨베이어나 고정형 로봇 등 기존 자동화 설비는 특정 공정에 높은 생산성을 발휘하지만 새로운 작업을 추가하려면 설비와 작업공간을 변경해야 하는 경우가 많다. 반면 사람과 유사한 형태의 휴머노이드 로봇은 기존 작업공간을 활용하면서 다양한 작업을 수행할 수 있어 공정 변화에 대한 유연성과 확장성이 높다. 사람의 작업 환경을 그대로 활용하면서 여러 작업에 탄력적으로 투입할 수 있다는 점에서 물류 자동화의 새로운 대안으로 꼽히는 이유다.

CJ대한통운은 실제 물류 현장에서 축적한 데이터와 AI 기술을 결합해 이러한 휴머노이드의 활용 가능성을 높이고 있다. 특히 로봇의 '두뇌' 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM, Robot Foundation Model)을 지속적으로 고도화하고 있다. RFM은 시각과 센서 등으로 주변 환경을 인식하고 상황에 맞는 행동을 판단·수행하도록 하는 피지컬 AI의 핵심 기술이다. 실제 물류 현장에서 확보한 데이터 뿐 아니라 시뮬레이션으로 생성한 가상 데이터를 함께 학습시켜 새로운 상품이나 작업환경에서도 대응할 수 있는 능력을 높이고 있다.

CJ대한통운은 이번 현장 운영을 시작으로 휴머노이드의 적용 공정을 단계적으로 확대한다는 방침이다. 현재 완충재 투입과 같은 특정 작업에서 시작해 물류 현장에서 축적해온 방대한 데이터를 바탕으로 상품 피킹과 분류, 검수, 포장 등 보다 복잡하고 정교한 작업으로 범위를 넓히고, 궁극적으로 하나의 로봇이 여러 물류 공정을 연속적으로 수행할 수 있는 범용 물류 휴머노이드로 발전시킨다는 구상이다.

이를 위해 외부 전문기업 및 연구기관과의 기술 협력도 병행하고 있다. 로보티즈(하드웨어), 에이딘로보틱스(로봇핸드), 리얼월드AI(RFM) 등 여러 파트너들과 전략적 협업관계를 구축하며 AI 휴머노이드 생태계를 확장하고 있으며, 인간형 로봇핸드 개발을 비롯해 다양한 정부 국책과제에도 참여하며 물류현장의 AI 자율운영체계 전환을 위해 노력하고 있다.

김정희 CJ대한통운 TES물류기술연구소장은 "이번 현장 투입은 기술을 보여주는 시연이나 가능성을 확인하는 실증을 넘어 휴머노이드가 실제 물류 운영 과정에서 역할을 수행하는 단계로 진입했다는데 의미가 있다"며 "현장에서 축적되는 방대한 물류 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드가 다양한 작업을 스스로 판단하고 수행할 수 있도록 발전시키고, 인간과 로봇이 함께 일하는 미래형 풀필먼트를 구현해 나가겠다"고 말했다.