2026.02.06 쿼드벤처스 리서치팀
최근 CES 2026의 가장 뜨거운 화두는 단연 Physical AI 였습니다. 엔비디아 젠슨 황 CEO의 "Physical AI의 ChatGPT 모먼트" 라는 언급처럼, AI는 이제 로봇을 통해 현실 세계와 상호작용을 시작하였으며, 인류의 노동력을 대체할 것으로 기대되는 휴머노이드 로봇이 물류와 제조 등 산업 현장 투입을 목전에 두고 있습니다.
이러한 비약적 발전은 로봇 공학만의 성과는 아니며, 지난 10년간 전기차와 자율주행 기술 발전에 따른 배터리, 모터 제어, 고정밀 센싱 등 요소 기술이 AI와 결합하며 기술의 교차점에서 발현한 혁신의 결과라고 생각됩니다. 그리고 이 교점에서 자율주행 센서로 기대에 다소 미흡했던 LiDAR가 이제 휴머노이드의 '눈'으로 다시금 화려하게 부활하고 있습니다.
자율주행은 비교적 정형화된 도로 환경에서 차선과 차량, 보행자 등의 개체 인식이 요구되며, 이는 카메라 기반 비전 센서로 상당 부분 대응이 가능합니다. 반면 휴머노이드 로봇은 계단이나 불규칙한 바닥, 물체 위 등 비정형적 3차원 공간에서 전신 균형 제어 Whole-body balance control 와 다자유도 High-DoF 관절 움직임을 동시에 수행해야 하며, 사람과 장애물이 혼재된 동적 공간에서 변화무쌍한 개체의 비정형적 움직임을 탐지·회피하고 상호작용까지 수행해야 합니다.
이렇듯 휴머노이드는 찰나의 순간에 3차원 공간 인식과 mm 단위의 정교한 움직임을 생성하기 위해 높은 수준의 물리 인식 Physical Awareness과 실시간 조정 Real-time Adjustment 이 요구되며, 이를 위해 실시간 3차원 공간 좌표 확보에 최적인 LiDAR 가 핵심 센서로 탑재되고 있습니다.
이미 유니트리 Unitree, 유비텍 UBTECH, 즈위안 로보틱스 Zhiyuan Robotics 등 중국의 주요 휴머노이드 기업들은 전방위 3D 인식, 실시간 SLAM, 고정밀 지형 매핑을 위한 핵심 센서로 LiDAR를 탑재하여 차세대 휴머노이드를 개발하고 있으며, 글로벌 1위 LiDAR 기업인 중국 로보센스 RoboSense 는 CES 2026에서 휴머노이드 전용 LiDAR 제품군을 선보이며, 센서 공급자를 넘어 'AI 로보틱스 시스템 파트너'로서 생태계를 구축하고 있습니다.
유니트리 H1 : Livox MID-360 3D LiDAR 탑재. 360° 전방위 인식 및 실시간 SLAM, 고정밀 지형 매핑
유니트리 G1 : 최신 양산형 모델로서 3D LiDAR와 Depth 센서를 결합한 하이브리드 인식을 핵심 아키텍쳐로 채택
유비텍 Walkers S, Walker Tienkung : 산업용 휴머노이드로서 복잡한 작업 환경에서 안전한 이동과 특히 360° Depth 인식을 위한 3D LiDAR 활용
즈위안 Expedition A1 : LiDAR와 RGBD 멀티모달 인식, 최근 공개된 2세대 모델은 LiDAR 기반의 cm 단위 공간 점유 그리드 기술 구현
RoboSense unveiled its new product line, including lidar sensors and a humanoid platform. Source: RoboSense
과거 LiDAR는 회전 거울을 이용한 기계식 구조로서 폼팩터와 내구성, 단가 측면의 제약이 범용화 한계로 지적되었습니다. 그러나 최근 고집적화된 반도체 형태의 솔리드 스테이트 Solid-State LiDAR가 등장하며 로봇을 중심으로 저변이 급격히 확대되고 있습니다.
솔리드 스테이트 LiDAR는 기계 구동부가 없이 광학계와 반도체로 구성되며, 기계식에 비해 부피는 1/10, 비용은 1/100 수준까지 절감이 가능하여 배터리 효율과 소형화가 생명인 휴머노이드 로봇에서 더욱 경쟁력을 발휘하고 있습니다.
특히 반도체 집적화의 핵심은 수십미터에서 200미터 내외의 미약한 광신호를 전자로 변환하여 실시간 3D 데이타 생성하는 LiDAR SPAD Chip 으로서 애플이 2020년 iPad에 탑재하며 처음 상용화되었으며1), 이듬해인 2021년 Sony가 150미터 거리의 차량용 LiDAR SPAD 반도체2) 를 선보이며 본격적인 반도체 기반 LiDAR 시장의 포문을 열였습니다. 그리고 현재 전세계 시장의 절대 우위를 점하고 있는 중국 LiDAR 기업들은 이제 모듈 수준을 넘어 반도체 설계 역량을 내재화하며 기술 경쟁력을 더욱 강화하는 추세입니다.
1) 2020년 3월, iPad Pro 4세대, 10월 iPhone 12 Pro 및 iPhone 12 Pro Max 적용, 2) 2021년 9월, 세계 최초 차량용 LiDAR SPAD 센서 IMX459 발표
기계식 LiDAR 구성
https://www.drivingvisionnews.com/news/2022/03/15/a-look-inside-ousters-os1-64-lidar-sensor-excerpt-from-electronics360/
반도체 공정을 통해 혁신적으로 폼팩터와 정밀도, 해상도가 향상된 Solid-State LiDAR, Robosense
900nm대역의 미약한 광신호를 전자로 변환하는 LiDAR SPAD CMOS 반도체, Robosense
글로벌 IT 리서치 기관 Yole Group에 따르면, 휴머노이드 로봇은 이제 개념 증명 PoC 단계를 넘어 본격적인 시스템 고도화 단계에 진입하였으며, 이를 위한 핵심 구성 요소를 다음과 같이 제시하고 있습니다.
고성능 액추에이터 (Actuators): 로봇의 관절 역할을 하며 정교한 움직임을 담당하는 요소 기술. 높은 토크 밀도를 가진 로터리 액추에이터와 강력한 힘을 전달하는 리니어 액추에이터의 최적화가 필수
고가용성 로봇 손 (Dexterous Hands): 정밀한 인코더와 촉각 센서가 결합되어 인간 수준의 미세한 조작(Manipulation)을 가능케 하는 기술로, 로봇의 작업 범위를 결정짓는 핵심 컴포넌트
초정밀 센서 (Sensing): 실시간 3차원 공간 좌표계 구성을 위한 LiDAR와 고해상도 비전 센서. 특히 LiDAR는 비정형 환경에서 로봇의 물리적 생존과 직결되는 '공간 인지력'의 핵심
저전력 AI 가속기 (Computing): 클라우드가 아닌 로봇 자체에서 복잡한 신경망 연산을 처리하기 위한 Edge AI 연산칩으로서 실시간 판단을 위해 높은 추론 성능과 전력 효율성이 동시에 요구
차세대 배터리 (Energy): 장시간 구동과 높은 출력을 뒷받침하기 위한 전고체 배터리 기술 등이 주목받고 있으며, 로봇의 활동 반경과 경제성을 좌우
결국, 휴머노이드 로봇의 완성도는 이들 핵심 컴포넌트의 기술 발전에 달려있다해도 과언이 아닙니다. 즉, 고정밀·고자유도의 구현, 경량화된 폼팩터, 그리고 충분한 라이프타임 확보를 위해 위 요소 기술 발전이 선행적으로 요구되며, 산업적으로는 국가간 해당 컴포넌트 경쟁력이 휴머노이드 로봇 기술 패권을 좌우할 것으로 예상됩니다.
휴머노이드 로봇의 주요 요소 기술, Yole Group,
https://www.yolegroup.com/strategy-insights/ces-2026-physical-ai-moves-from-concept-to-system-architecture/
저희 쿼드벤처스는 일찍이 이러한 요소 기술에 주목하여 Physical AI와 휴머노이드 로봇의 주요 요소 기술을 보유한 유망 스타트업 발굴과 투자에 주목하였으며, 2014년부터 해당 기술을 연구하며 글로벌 경쟁력을 보유한 성균관대학교 반도체공학과 교수 창업팀인 LiDAR 반도체 스타트업, 솔리드뷰를 초기 창업 단계에 발굴, 투자하며 지속적인 성장을 조력하고 있습니다.
이제 우리는 휴머노이드가 주도할 대변혁의 시대를 앞두고 있습니다. 그리고 이 변화는 과거 스마트폰 생태계, 전기차 벨류체인이 촉발한 산업 지형 변화 이상일 것으로 전망됩니다. 이러한 변화 속에서 국내 한 대기업은 더 이상 스마트폰을 만들지 않지만, 독보적인 OLED 디스플레이와 광학 기술력을 바탕으로 애플 아이폰의 핵심 공급사 역할을 담당하고 있으며, 또 다른 대기업은 전기차를 직접 만들지 않지만 테슬라의 두뇌 연산 칩과 자율주행의 핵심 카메라모듈 공급의 주축을 맡고 있습니다.
국내 산업 생태계는 이러한 요소 기술 경쟁력을 바탕으로 다음 휴머노이드 시대를 대비하여야 할 것 입니다. 저희 역시 미래 산업의 경쟁력을 견고히 할 스타트업, 벤처기업의 선제적 발굴, 투자에 주력하겠습니다.