CJ대한통운, 휴머노이드가 실제 택배 포장... 실증 끝내고 '상용화 단계' 들어섰다

CJ대한통운이 휴머노이드 로봇을 실증 단계를 넘어 실제 물류센터 운영 공정에 투입하며 피지컬 AI 기반 물류 자동화 확대에 나섰다. 지난해 현장 적용 가능성을 검증한 데 이어 실제 고객 물류를 처리하는 단계로 적용 범위를 넓힌 것이다.

3일 CJ대한통운은 휴머노이드 양팔 로봇 2대를 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 배치해 상품 포장 공정에 투입했다고 밝혔다.

로봇은 포장 라인에서 박스 내부에 완충재를 넣는 작업을 맡는다. 지난해 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증에서 한 단계 나아가 휴머노이드 로봇을 실제 물류 운영 공정에 적용한 첫 사례다.

CJ대한통운 휴머노이드 로봇이 양지 올리브영 물류센터에서 상품 포장 공정을 수행하고 있다 / CJ대한통운

CJ대한통운은 현장 운영 과정에서 확보한 작업 데이터를 다시 AI 학습에 활용해 로봇의 작업 정확도와 대응 능력을 높일 계획이다.

물류센터는 제조 공장과 달리 형태와 크기, 재질이 다른 다양한 상품을 취급하고 주문에 따라 작업 조건도 수시로 바뀐다. 컨베이어나 고정형 로봇 등 기존 자동화 설비는 특정 공정에서 높은 생산성을 낼 수 있지만 새로운 작업을 추가하려면 설비나 작업 공간을 변경해야 하는 경우가 있다.

반면 휴머노이드 로봇은 사람을 기준으로 설계된 기존 작업 공간을 활용하면서 여러 공정에 투입할 수 있다는 장점이 있다. 물류업계가 휴머노이드를 차세대 자동화 수단으로 주목하는 배경이다.

CJ대한통운은 실제 물류 현장에서 확보한 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드의 작업 범위를 넓히고 있다. 특히 로봇의 행동 판단을 담당하는 로봇 파운데이션 모델(RFM·Robot Foundation Model)을 고도화하고 있다.

RFM은 카메라와 센서 등을 통해 주변 환경을 인식하고 상황에 맞는 행동을 판단·수행하도록 하는 피지컬 AI 기술이다. CJ대한통운은 실제 물류 현장에서 확보한 데이터와 시뮬레이션으로 만든 가상 데이터를 함께 학습시켜 새로운 상품이나 작업 환경에 대한 대응 능력을 높인다는 계획이다.

향후 휴머노이드 적용 공정도 단계적으로 확대한다. 현재 완충재 투입 작업에서 시작해 상품 피킹과 분류, 검수, 포장 등으로 범위를 넓히고, 장기적으로는 한 대의 로봇이 여러 물류 공정을 연속적으로 수행할 수 있도록 개발할 방침이다.

외부 기업 및 연구기관과의 협력도 이어가고 있다. CJ대한통운은 로보티즈와 하드웨어 분야에서, 에이딘로보틱스와 로봇핸드 분야에서, 리얼월드AI와 RFM 분야에서 각각 협력하고 있다. 인간형 로봇핸드 개발을 비롯한 정부 국책과제에도 참여하고 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.