“피지컬AI 승부는 데이터”…비욘드허니컴, 액추에이터 직접 만든다

[이데일리 신영빈 기자] “피지컬 AI의 승부는 결국 리얼월드(Real World) 데이터에서 갈립니다. 그 데이터는 현장에 배포된 로봇에서만 나옵니다. 그래서 로봇 가격을 낮추고, 핵심 부품인 액추에이터까지 직접 만들기로 했습니다.”

AI 푸드테크 스타트업 비욘드허니컴이 액추에이터를 직접 생산하는 ‘풀스택 로보틱스’ 전략을 본격화한다. 액추에이터부터 로봇 하드웨어, 제어 소프트웨어, AI까지 자체 개발해 로봇 원가를 낮추고 현장 보급을 확대, 실제 조리 환경에서 확보한 데이터를 차세대 피지컬AI의 핵심 자산으로 활용하겠다는 전략이다.

정현기 비욘드허니컴 대표는 “피지컬AI 시대에는 실제 물리 환경에서 축적한 데이터가 경쟁력을 좌우한다”며 “세계 최대 수준의 조리 리얼월드 데이터 플랫폼을 구축해 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)을 고도화할 것”이라고 말했다.

정현기 비욘드허니컴 대표 (사진=신영빈 기자)

“비싼 로봇으론 데이터 못 모은다”…액추에이터 내재화

비욘드허니컴은 네이버 D2SF의 초기 투자를 받은 AI 푸드테크 기업이다. AI와 분자센서를 활용해 셰프의 조리 방식을 학습하는 조리로봇 ‘그릴X(GRILL X)’를 개발했으며, 지난 2년간 약 300대를 호텔과 외식업체, 기업 구내식당 등에 공급했다. 안다즈 서울 강남 호텔과 하남돼지집, 네이버·KT 구내식당 등이 대표 사례다.

회사는 사업을 확대하는 과정에서 로봇 가격이 상용화의 가장 큰 걸림돌이라는 점을 확인했다. 외부 협동로봇과 액추에이터를 활용하면 제품 가격이 수천만원에서 1억원 수준까지 올라 실제 매장 보급이 어렵고, 결국 리얼월드 데이터도 확보할 수 없다는 판단이다.

이에 비욘드허니컴은 기존 감속기와 매니퓰레이터 설계에 이어 액추에이터까지 직접 개발하기로 했다. 단순히 부품을 내재화하는 데 그치지 않고 생산 공법과 조립 방식까지 함께 설계해 양산 비용을 최소화했다.

정 대표는 “전체 구조를 처음부터 설계하면 필요한 성능을 유지하면서도 생산과 조립 비용을 크게 줄일 수 있다”고 설명했다.

비욘드허니컴이 개발한 로봇 액추에이터 (사진=신영빈 기자)

내년 1만5000대 양산…외부 판매도 추진

비욘드허니컴은 내년 상반기 액추에이터를 출시하고 연간 1만5000대를 국내에서 생산할 계획이다. 상업·서비스 로봇에 적합한 3㎏급 제품 2종을 우선 선보인다.

생산 물량 대부분은 회사가 개발 중인 양팔 조리로봇에 적용된다. 양팔 로봇 한 대에는 최소 12개의 액추에이터가 들어간다. 회사는 일부 물량은 다른 로봇 기업에도 공급하는 방안을 검토하고 있다. 지난 6월 ‘넥스트라이즈 2026’에서 시제품을 공개한 이후 국내외 기업들의 구매 문의가 이어지고 있다는 설명이다.

회사는 저가형 제품과 차별화하기 위해 임피던스 제어와 물리 모델 기반 힘 제어 기술을 적용했다. 정 대표는 “전통적인 산업용 액추에이터와 피지컬AI에 필요한 액추에이터는 요구되는 특성이 다르다”며 “사람이나 사물과 접촉하면서 물리적 변화를 이해하고 대응할 수 있도록 피지컬AI에 최적화된 구조로 재설계했다”고 말했다.

비욘드허니컴 조리로봇 ‘그릴X(GRILL X)’ (사진=신영빈 기자)

“조리는 인간 행동 데이터의 보고”

비욘드허니컴이 궁극적으로 확보하려는 것은 사람의 행동 데이터다.

현재 그릴X는 센서를 활용해 조리 상태를 판단하고 최적의 조리법을 결정하는 ‘셰프의 뇌’ 역할을 수행한다. 앞으로는 재료를 집고 옮기고 뒤집는 등 사람의 손과 팔 움직임까지 학습하는 ‘몸’을 구현한다는 목표다.

정 대표는 조리 환경이 피지컬AI 학습에 가장 적합한 분야 중 하나라고 강조했다. 식재료마다 크기와 형태, 무게, 탄성, 마찰력이 모두 다르고, 집게와 포크, 뒤집개 등 다양한 도구를 활용해야 해 정밀한 작업과 빠른 동작을 모두 학습할 수 있기 때문이다.

비욘드허니컴은 올해 말 사람처럼 양손을 사용하는 새로운 조리로봇을 공개할 예정이다. 기존 그릴X가 고기를 굽는 작업에 집중했다면 새 로봇은 재료를 옮기고 양념을 뿌리거나 버터를 바르는 등 전후 공정까지 수행한다.

회사는 오는 9월 매니퓰레이터 개발을 마무리한 뒤 제어 소프트웨어와 AI를 결합해 연말 완성품을 선보일 계획이다. 이후 상업용 주방에 로봇을 배치해 실제 조리 행동 데이터를 축적하고 RFM 개발을 고도화한다.

정 대표는 “지금까지 셰프의 판단을 구현하는 ‘뇌’를 만들었다면 앞으로는 사람의 행동을 학습하는 ‘몸’을 만드는 단계”라며 “대규모 현장 배포를 통해 최고 수준의 리얼월드 데이터를 확보하는 피지컬AI 기업으로 성장하겠다”고 말했다.