구글 딥마인드와 보스턴 다이내믹스의 로봇 협력: AI의 물리적 세계 확장

Google Gemini Is Taking Control of Humanoid Robots on Auto Factory Floors

작성자
HackerNews
발행일
2026년 01월 05일

핵심 요약

  • 1 보스턴 다이내믹스 등 로봇 선도 기업들이 AI 기술 발전에 힘입어 휴머노이드 시스템 개발 경쟁에 돌입하고 있습니다.
  • 2 구글 딥마인드는 자체 로봇 개발 대신 Gemini AI를 다양한 로봇에 적용하여 물리적 세계에 대한 이해를 심화하는 전략을 추진합니다.
  • 3 AI 기반 로봇의 유용성 증대와 함께 잠재적 위험을 예방하기 위한 안전 제어 및 인공 추론 기능의 중요성이 강조됩니다.

도입

수십 년간 보스턴 다이내믹스는 군용 보급품 운반 로봇을 포함한 첨단 휴머노이드 및 사족 보행 로봇 개발을 선도해왔습니다. 2013년 구글에 매각된 후 2017년 소프트뱅크를 거쳐 2021년 현대자동차그룹이 지배 지분을 인수하며 소유권이 변동되었습니다. 최근 몇 년간 모터, 배터리, 센서 등 부품 기술의 발전으로 로봇 산업 진입 장벽이 낮아지면서 수많은 스타트업과 AI 기업들이 로봇 분야, 특히 휴머노이드 시스템 개발에 적극적으로 뛰어들고 있습니다.

로봇 산업의 경쟁 심화

  • 미국 내 경쟁: Agility Robotics, Figure AI, Apptronik, 1X, Tesla 등 10여 개 이상의 미국 기업들이 휴머노이드 시스템을 개발 중입니다.

  • 글로벌 경쟁: 중국 산업 협회 CMRA에 따르면 약 200개에 달하는 중국 기업들이 휴머노이드 시스템 개발에 참여하며 경쟁이 더욱 치열해지고 있습니다.

AI 기업들의 로봇 시장 진출

  • 동기: 많은 AI 기업들은 인간과 유사한 지능을 달성하기 위해 AI 모델이 물리적 세계에 대한 더 깊은 이해를 필요로 한다고 믿으며 로봇 분야로 관심을 돌리고 있습니다.

  • 주요 플레이어: OpenAI는 휴머노이드 개발 중인 것으로 알려졌으며, Tesla는 Optimus라는 휴머노이드를 공개했습니다. 여러 스타트업 또한 로봇이 다양한 물리적 작업을 신속하게 숙달할 수 있도록 설계된 모델을 개발하고 있습니다.

구글 딥마인드의 전략

  • 협력 강화: 구글 딥마인드는 2023년 11월 보스턴 다이내믹스의 전 CTO를 영입하며 로봇 분야에 대한 의지를 보였습니다.

  • Gemini AI의 활용: 구글 딥마인드 CEO 데미스 하사비스는 자체 로봇을 만들기보다는 안드로이드가 다양한 스마트폰에서 작동하는 방식처럼 Gemini AI가 여러 로봇 제조사에 의해 활용되기를 구상하고 있습니다.

  • 물리적 세계 지능 확장: 보스턴 다이내믹스 로봇이 수집하는 데이터는 Gemini가 물리적 세계에서 작동하는 능력을 향상시키는 데 기여할 것입니다.

  • Gemini의 특징: 구글 딥마인드의 로봇 공학 선임 이사 캐롤라이나 파라다는 Gemini가 멀티모달로 설계되어 물리적 세계를 이해하고 학습하는 데 매우 적합하다고 언급했습니다. 구글 딥마인드의 목표는 범용 로봇에 동력을 공급할 수 있는 고급 AI를 구축하는 것이며, 자동차 분야를 시작으로 더 많은 응용 분야로 확장할 계획입니다.

안전 문제 및 예방 조치

  • 새로운 위험: AI가 물리적 시스템을 제어하게 되면 새로운 위험이 발생할 수 있습니다.

  • 안전 강화: 파라다는 보스턴 다이내믹스 시스템에 이미 내장된 안전 제어 외에도 Gemini가 잠재적으로 위험한 행동을 예측하고 방지하기 위해 인공적인 추론을 수행할 것이라고 밝혔습니다.

  • 인간 안전 보장: 보스턴 다이내믹스의 플레이터는 휴머노이드 로봇이 대중화되려면 인간 안전을 보장하는 것이 매우 중요하다고 강조하며, 작은 로봇도 위험할 수 있음을 인정했습니다.

결론

AI와 로봇 기술의 융합은 산업 시스템의 유용성을 크게 확장할 잠재력을 가지고 있습니다. 구글 딥마인드와 보스턴 다이내믹스의 협력은 Gemini AI를 통해 로봇이 물리적 세계를 깊이 이해하고 다양한 작업을 수행할 수 있도록 하는 새로운 패러다임을 제시합니다. 이러한 발전은 인간과 유사한 지능을 가진 범용 로봇의 시대를 앞당길 수 있지만, 동시에 AI 제어 시스템의 잠재적 위험에 대한 철저한 대비가 필수적입니다. 인간 안전을 최우선으로 하는 예방적 추론과 안전 제어 시스템의 지속적인 개발은 미래 로봇 기술 발전의 핵심 과제가 될 것입니다.

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