공장에서 일하는 로봇: Foxconn과 Nvidia의 전환점

Robot làm việc trong nhà máy: Bước ngoặt từ Foxconn và Nvidia - Ảnh 1. — 로봇은 공장의 생산 단계에서 인간을 지원합니다.

엔비디아와 폭스콘은 미국 휴스턴 공장의 서버 조립 공정에 휴머노이드 로봇을 도입하여 새로운 제조 모델을 구현하기 위해 협력하고 있습니다. 이는 단순한 기술 시험이 아니라, AI 산업을 위한 로봇을 활용한 스마트 팩토리 구축 로드맵의 중요한 단계입니다.

2026년 1분기에 시작될 예정인 이 프로젝트는 현대 생산 라인에서 인간의 역할에 대한 중요한 질문을 제기합니다.

휴스턴 공장의 특별한 점은 무엇입니까?

폭스콘이 휴스턴 신공장을 휴스턴에 배치하기로 한 이유는 이 공장이 엔비디아 서버, 특히 GB300 시리즈 조립을 위해 특별히 건설되었기 때문입니다. 넉넉한 공간과 기존 공정의 제약이 없는 이 공장은 새로운 제조 기술을 시험하기에 이상적인 장소였습니다.

폭스콘은 아시아의 오래된 공장을 선택하는 대신, 처음부터 로봇을 쉽게 통합할 수 있는 완전히 새로운 위치를 우선시했습니다. GB300 서버 또한 높은 수준의 설계를 바탕으로 로봇이 반복 작업을 정밀하게 수행하는 데 적합한 제품입니다.

폭스콘 관계자에 따르면, 1단계에서는 프로세서 조립, 배선 연결, 부품 사전 검사 등 간단한 작업을 로봇이 수행하는 데 집중할 예정입니다. 이 과정이 순조롭게 진행되면 향후 로봇 시스템이 더 복잡한 작업까지 수행할 수 있도록 확장될 예정입니다.

로봇의 첫 출근 날

초기 단계에서는 인간형 로봇이 부품 집기, 프로세서 설치, 전선 연결, 전원 연결 등 간단하지만 높은 정밀도가 요구되는 조립 단계를 수행하게 됩니다. 이러한 작업은 안정성이 높고 반복적인 작업으로, 현재 로봇의 역량에 매우 적합합니다.

고정된 산업용 로봇과는 달리, Foxconn의 차세대 로봇은 공장 주변을 돌아다닐 수 있으며, 컴퓨터 비전을 사용하여 구성 요소를 찾고 다른 장치와 조정할 수 있습니다.

폭스콘은 현재 두 가지 버전의 로봇을 개발하고 있습니다. 하나는 빠르고 비용 효율적인 이동을 위한 바퀴가 달린 버전이고, 다른 하나는 더 다양한 지형에 적응하기 위해 인간의 걷기를 모방하는 다리가 달린 버전입니다.

가장 큰 차이점은 이 로봇들이 각 작업을 고정된 방식으로 수행하도록 프로그래밍되지 않았다는 것입니다. 대신, 가상 환경에서 시뮬레이션을 통해 훈련되며, 이를 통해 구성 요소를 다루고, 동작을 조정하고, 3차원 상황에 적응하는 방법을 배웁니다.

이를 뒷받침하는 인공지능 플랫폼 덕분에 로봇은 재프로그래밍 없이도 프로세스의 모든 작은 변화에 스스로를 조정할 수 있어, 실제로 적용했을 때 적응력이 향상됩니다.

로봇이 작업에 익숙해지면, 인간의 부담을 덜어줄 뿐만 아니라 향후 작업 범위를 확장할 수 있습니다. 충분한 훈련과 실제 데이터를 바탕으로 로봇은 더 복잡한 조립 단계를 수행하거나, 완제품의 품질을 검사하거나, 팀으로 협력하여 전체 장치를 완성할 수 있습니다.

이는 스마트 제조의 새로운 단계의 시작으로, 로봇은 더 이상 보조 팔이 아니라 생산 라인의 핵심 구성 요소가 됩니다.

아이작과 GR00T: 로봇의 학습을 돕는 지능형 듀오

휴머노이드 로봇이 공장에 진입하여 실제로 작동하려면 로봇 팔이 아니라 그 뒤에 있는 인공지능 플랫폼이 핵심입니다. 폭스콘은 이 로봇에 엔비디아가 개발한 아이작이라는 AI 시스템을 탑재했습니다. 이 플랫폼은 로봇이 현실에서 작동하기 전에 시뮬레이션을 통해 학습할 수 있도록 합니다.

가상 환경에서 연습한 덕분에 로봇은 실제 생산 라인에 투입되자마자 조립, 전선 연결, 구성 요소 인식, 다른 장비와의 조정 등에 익숙해질 수 있습니다.

엔비디아는 로봇의 적응력을 높이기 위해 GR00T라는 AI 모델도 개발했습니다. GR00T는 로봇이 3차원 공간에서 관찰하고, 언어를 이해하고, 유연하게 행동할 수 있도록 지원합니다. 덕분에 로봇은 단계별로 프로그래밍할 필요 없이 새로운 데이터를 통해 학습하고, 생산 공정 변화에 따라 스스로 조정하며, 현대 공장에서 발생하는 상황에 대처할 수 있습니다.

모든 로봇 동작은 실시간으로 기록, 분석 및 공유됩니다. 로봇이 실수를 하면 모델이 업데이트되어 같은 계열의 다른 로봇들이 이를 통해 학습할 수 있습니다.

지속적인 훈련 메커니즘, 그룹 학습 기능, 강력한 인공지능 플랫폼을 갖춘 인간형 로봇은 점차 AI 시대의 진정한 생산력이 되어가고 있습니다.