[신화망 베이징 7월21일] 공장 생산 현장이 올해 '2026 세계인공지능대회(WAIC)' 전시장으로 그대로 옮겨졌다. 생산라인에 선 로봇은 '도구'가 아닌 '동료'로 등장했다. 로봇은 이제 '두 손'으로 더 이상 먼 미래의 기술 개념이 아니라 제조 현장에 깊이 융합될 수 있는 실질적인 생산력임을 입증하고 있다.
스마트 제조관 작업 구역에는 로봇들이 작업대에 나란히 서 있었다. 배터리 모듈 생산 구역에서는 여러 대의 협동로봇이 전기차 배터리 셀의 적층부터 조립, 입고까지 전 공정을 자동으로 수행했다. 현장 관계자는 이 공정이 매우 높은 정밀도를 요구하며, 작은 오차도 전체 성능에 영향을 줄 수 있다고 설명했다.

차량용 전조등 정밀 조립 구역에서는 로봇이 부품을 스스로 집어 들고 나사를 조인 뒤 전원을 연결한 다음 점등 검사까지 전 과정을 자동으로 마쳤다. 망설임 없는 매끄러운 동작이 눈길을 끌었다. 한 관람객은 휴대전화를 꺼내 영상을 촬영하며 "동작이 정말 생각보다 훨씬 민첩하다"고 말했다.
특히 자동차 와이어 하네스 제작 공정이 인상적이었다. 자동차 와이어 하네스는 '자동차의 신경망'으로 불리며 유연하고 형태가 일정하지 않은데다 높은 조립 정밀도를 요구한다. 특히 커넥터 연결 작업에는 1㎜보다 작은 수준의 정밀도가 필요해 오랫동안 사람의 손에 의존해 왔다.
상하이 타스(它石·TARS)스마트주행테크회사가 WAIC 2026에서 선보인 A1 와이어 하네스 스마트 로봇 솔루션은 이러한 업계의 난제를 해결하기 위해 개발됐다. 이 회사는 로봇 본체와 생산라인, 생산 제어 패널을 아우르는 유연 조립 시스템을 구축해 범퍼 와이어 하네스와 선루프 제어 와이어 하네스, 차량 도어 제어 와이어 하네스 등 다양한 양산 시나리오에 적용할 수 있도록 했다.
배터리와 와이어 하네스, 차량용 전조등, 전기모터에 이르기까지 전시된 모든 작업 현장은 실제 산업 현장에 적용 중인 프로젝트를 기반으로 구현됐다.
이러한 흐름은 통계에서도 확인된다. 중국 국가세무총국의 최신 데이터에 따르면 올 1~5월 체화지능 산업 기업의 매출은 지난해 연간 13.9% 증가한 데 이어 22.4%의 높은 증가율을 기록했다. 같은 기간 산업 기업의 체화지능 로봇 구매액은 전년 동기 대비 3.3배 늘어, 체화지능 로봇과 산업 생산 간 융합이 지속적으로 심화되고 있음을 보여준다.
하지만 더 근본적인 의문이 뒤따른다. 이들 로봇은 공장에 투입된 뒤 어떤 능력으로 작업을 수행할 수 있을까?
문제는 로봇 시스템에 오랫동안 존재해 온 '의미-운동' 간의 간극이다. 고차원 파운데이션 모델이 출력하는 추상적인 신호와 실제 세계에서 요구되는 정교한 동작 사이에는 여전히 큰 격차가 존재한다.
'WAIC 2026'에서는 여러 기업이 이러한 간극을 메운 최신 기술을 선보였다.
타스스마트주행테크회사는 대회 기간 차세대 체화지능 기반 모델 'AWE 3.5'를 발표했다. 회사 측에 따르면 AWE 3.5는 100만 시간이 넘는 실제 데이터와 풍부한 시각·촉각 정보를 기반으로 로봇의 실제 환경에서의 범용성과 안정적인 작업 수행 능력을 한층 높였다.
앤트(螞蟻)그룹 산하 앤트링보테크놀로지(螞蟻靈波·Robbyant)는 '풀스택 브레인 2.0(Full-Stack Brain 2.0)' 체화지능 모델을 중심으로 범용 AI 모델이 로봇의 인식과 판단, 작업 수행 능력을 어떻게 향상시키는지 소개했다.

한편 일부 생산 현장에서는 로봇 투입 성과도 조금씩 나타나고 있다. 샤오미(小米)그룹에 따르면 샤오미 로봇은 샤오미 자동차 공장의 셀프태핑 너트 장착 공정에서 작업 성공률을 98%까지 끌어올렸다. 최종 조립공장 물류 구역에서는 중앙 제어 디스플레이 측면 커버 분류와 자재 상자 접기·회수 작업을 수행했으며 두 작업 모두 성공률 90%를 기록했다.
체화지능 산업의 상용화가 속도를 내는 데에는 정책적 지원도 뒷받침하고 있다. 올 6월 중국 공업정보화부 및 국유자산감독관리위원회는 휴머노이드 로봇과 체화지능 관련 정책을 공동 추진했다. 올해 말까지 휴머노이드 로봇 등 중점 제품을 대표적인 산업 현장에 우선 배치해 본격적인 작업 단계에 돌입할 방침이다.
원문 출처:신화통신 한국어 뉴스 서비스










