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이번 투입은 지난해 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증에서 한 단계 나아간 것이다. CJ대한통운은 실제 운영 과정에서 쌓이는 작업 데이터를 다시 AI 학습에 활용해 로봇의 정확도와 대응력을 높일 계획이다.
휴머노이드는 상품의 크기와 형태, 재질이 제각각인 물류센터에서 기존 자동화 설비의 한계를 보완할 기술로 꼽힌다. 컨베이어나 고정형 로봇은 새로운 작업을 추가할 때 설비나 공간을 변경해야 하는 경우가 있지만, 사람과 유사한 형태의 휴머노이드는 기존 작업공간을 활용하면서 여러 작업에 탄력적으로 투입할 수 있다.
CJ대한통운은 로봇의 ‘두뇌’ 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)도 고도화하고 있다. 시각·센서 등을 통해 주변 환경을 인식하고 상황에 맞는 행동을 판단·수행하도록 하는 기술이다. 실제 물류 데이터와 시뮬레이션에서 생성한 가상 데이터를 함께 학습시켜 새로운 상품이나 작업 환경에 대한 대응력을 높이는 방식이다.
향후 적용 범위도 넓힌다. 현재 완충재 투입에서 시작해 상품 피킹(집기)과 분류, 검수, 포장 등 보다 복잡한 작업으로 확대하고, 장기적으로 하나의 로봇이 여러 공정을 연속 수행하는 범용 물류 휴머노이드로 발전시킬 계획이다. 로보티즈와 에이딘로보틱스, 리얼월드AI 등 외부 전문기업과의 기술 협력도 이어간다.
김정희 CJ대한통운 TES물류기술연구소장은 “이번 현장 투입은 시연이나 실증을 넘어 휴머노이드가 실제 물류 운영 과정에서 역할을 수행하는 단계로 진입했다는 데 의미가 있다”며 “물류 데이터와 AI 기술을 결합해 인간과 로봇이 함께 일하는 미래형 풀필먼트를 구현해 나갈 것”이라고 말했다.
