AGILITY · DIGIT 4
65,000h+이번에 비교한 사례 중 최장
누적 운용시간은 Digit 4의 기록 · GXO Flowery Branch 물류센터 누적 토트 10만 개 · 작업 중 정확도 약 98%37 · 2026.09.15 공개한 Digit 5는 초기 공급이 2027년 상반기 예정.
현장 운용 확인 · 고객 경제성 미공개3
SNOWSHAGAL SPECIAL RESEARCH
휴머노이드는
정말 일하고 있는가
출하된 대수와 일한 시간 사이 · 2026년 상반기 공개 증거
THE QUESTION BEFORE THE NUMBERSPAGE 01
출하는 시작했지만
시간은 아직
상반기 출하는 약 300% 늘었음 · 그러나 실제 노동시간·사람 개입·가동률을 함께 보여주는 산업 통계는 아직 없음
2.2만+
2026년 상반기 글로벌 출하1
1,250h
BMW가 직접 확인한 Figure 02 실제 운용시간2
?
고객 현장에서 반복 노동 중인 휴머노이드가 세계에 몇 대인지 · 집계 자체가 없음
2026.09.15 · 하루 20시간 일한다는 신형이 나옴 · Agility의 Digit 5 · 90분 운용에 9분 충전 · 「24시간 중 20시간 이상 생산적 작업」 · 다만 이는 회사가 제시한 성능 설명이고 초기 공급은 2027년 상반기37 · 이미 일한 시간과 앞으로 일할 수 있다는 시간은 다른 칸에 적어야 함.
이 리포트가 세는 단위 · 사람의 손을 덜 빌리고 로봇이 실제로 만들어낸 생산량.
※ 날짜는 세 층 · 발행 2026.09.19 · 공개자료 검토 기준일 2026.09.19 · 통계의 대상 기간은 항목마다 다름(상반기 출하는 2026년 1~6월 · 로봇밀도는 2024년 · 기업 발표는 각 발표일) · 각 항목에 적힌 시점이 그 자료의 것
SHIPMENTS ARE NOT WORKERSPAGE 02
THE FIRST OPTICAL ILLUSION
2만 대는 2만 명의 노동자가 아님
위 세 칸은 같은 100%를 나눈 용도 분포 · 아래 두 칸은 분모가 다른 현장 운용의 증거
Counterpoint 집계 기준으로 2026년 상반기 세계 출하량은 2.2만 대 이상 · 전년 대비 약 300% 증가1 · 아래 숫자는 모두 이 분류 기준.
같은 반기를 두고 기관별 숫자가 두 배 가까이 갈림. 중국인형로봇·체화지능백인회의 2026.08.20 보고서는 중국 한 나라만 4만 대 이상 · 세계의 97%로 집계43 · 같은 날 나온 Counterpoint의 세계 2.2만 대와 같은 정의라면 동시에 참일 수 없음 · 무엇을 휴머노이드로 세는지 · 출하를 어느 단계에서 잡는지 · 교육·공연용 소형 제품을 넣는지가 다르다는 뜻 · 출하 대수조차 이렇게 갈리는 산업에서 「몇 대 팔렸나」만으로는 상용화를 판단할 수 없음.
출하 100%를 용도로 나눈 몫
전체 출하
제조·물류 외
제조·물류
여기부터는 분모가 다름 · 용도가 아니라 현장 운용의 증거
반복 실제작업
유료 자율노동
※ 79%+와 18%는 아래위로 걸러지는 단계가 아니라 같은 100%를 나눈 옆자리 몫 · 18%는 제조 13%와 물류 5%를 더한 용도 분류이지 사람을 대체한 대수가 아님1
※ 유료 업무는 제조·물류 밖에서도 가능하므로 18%를 경제적 노동의 유일한 입구로 읽지 않음
왜 아래 두 칸에는 숫자가 없나
79%+는 60%+와 서비스·안내 19%의 합이라 하한값 · 네 용도 항목의 정확한 합계는 원문 반올림 때문에 100%로 닫히지 않음 · 반복 실제작업은 글로벌 집계가 없고 BMW·GXO·Longcheer·CATL 등 개별 사례로만 공개 · 유료 자율노동은 대수·사람 개입 횟수·가동률을 함께 공개한 통계를 확인하지 못함 · 그래서 두 칸에 크기를 그리지 않음.
유료 자율노동 · 고객 비용이 집행되고 · 실제 업무를 수행하며 · 지속적인 사람 원격조작 없이 일하는 상태.
유료 자율노동 · 고객 비용이 집행되고 · 실제 업무를 수행하며 · 지속적인 사람 원격조작 없이 일하는 상태.
용도까지는 통계가 있음 · 그 다음 칸부터는 개별 사례만 있음.
숫자가 갈리는 네 이유
| 구분 | 갈리는 지점 | 독자가 조심할 것 |
|---|---|---|
| 형태 | 두 발 보행만 세는가 · 바퀴형 이동 휴머노이드까지 세는가 | 같은 출하량으로 직접 비교 금지 |
| 용도 | 연구·교육·공연을 산업용 판매에 포함 | 판매와 노동대체 분리 |
| 시점 | 생산 · 출고 · 고객 배송 · 설치 | 설치 전 재고와 생산계획 구분 |
| 운용 | 현장 시험 · 데이터수집 · 상업운영 | 공장 안에 있다는 이유만으로 상용화 단정 금지 |
정확한 글로벌 노동 로봇 수를 모른다는 사실 자체가 현재 산업의 위치.성숙한 산업이라면 판매량 다음에 가동률 · 유지비 · 고객 반복주문이 따라옴 · 휴머노이드에는 두 번째 숫자가 부족.
THE COMMERCIALIZATION LADDERPAGE 03
WHEN DOES A ROBOT BECOME LABOR
언제부터 ‘일한다’고 부를 것인가
단계를 읽기 위한 도식 · 기업에 점수를 매기는 표가 아님
01
영상·무대 시연통제된 환경 · 편집 가능
SHOW
02
프로토타입회사 연구시설에서 반복
LAB
03
고객 현장 시험남의 공장에 가져가 시험 · 흔히 PoC로 부름
TEST
04
유료 납품고객 비용 집행
PAID
05
실제 사업장 배치생산·물류 작업 흐름 안에 설치
NOW
06
반복 실제작업실제 제품·물류를 지속 처리
NOW
07
장시간 자율작업사람 개입은 낮고 가동률은 높은 상태
NEXT
08
사람 대비 경제성모든 비용을 넣은 실제 시간당 값
OPEN
09
수백~수천 대 반복주문첫 고객이 보유 대수를 늘리는 단계
OPEN
10
대규모 양산 산업다수 고객 · 표준화 · 서비스망
LATER
공개 증거가 가장 많이 놓이는 구간은 5~6단계 · 일부 업무는 실제 생산 흐름에 진입 · 7단계를 확인할 시간당 사람 개입 횟수와 고장 사이 평균 시간(MTBF)은 공개 자료에서 확인하지 못함.
다만 이 열 칸은 순서대로 밟히지 않음. 고객의 경제성이 공개되기 전에 대량 공급계약이 먼저 체결될 수 있고 · 소량의 특수 공정에서는 대규모 주문 없이도 경제성이 성립할 수 있음 · Agility는 2026.05 기준 Digit 5 다년 주문 3억 달러 이상을 확보했으나 고객 장부의 경제성은 여전히 미공개37 · 수백~수천 대 규모의 초기 계약은 등장했으나 09가 정의하는 「운용 뒤 반복주문」은 아직 미확인 · 07·08은 여전히 공백 · 계약 규모·운용 성숙도·경제성은 각각 다른 속도로 쌓임.
AXIS A · WHO SAID IT
근거의 성격고객이 직접 확인 · 회사가 발표 · 규제기관에 제출 · 지방정부가 발표 · 독립 검증 · 누가 말했는지가 근거의 무게를 바꿈 · 규제기관 제출은 제출 사실과 발표 주체를 확인해 줄 뿐 그 안의 운용시간이나 미래 성능을 기관이 검증했다는 뜻이 아님.
AXIS B · HOW FAR IT WENT
어디까지 갔는가왼쪽 사다리는 독자가 단계를 읽는 도식이지 기업 순위표가 아님 · 앞의 두 칸은 아직 고객 현장 밖이라 3단계부터가 실제 투입 · 판매 증거가 강해도 노동 단계는 낮을 수 있고 · 그 반대도 가능 · 한 기업을 한 숫자로 적으면 서로 다른 진척이 가려짐.
THE KEY DISTINCTION
Unitree · 판매 증거 강함 / 노동시간 약함.
Figure F02 · 판매량 미공개 / 실제 노동 증거 강함.
Agility · 수주 증거 강함 / 고객 경제성 미공개.
한 회사 안에서도 세대별로 다시 검증 필요 · Figure 02가 BMW에서 1,250시간을 증명했어도 Figure 03의 장기 성과지표는 별도 문제 · 신형이 나왔다고 이전 세대의 운용 실적까지 따라오는 것은 아님.2
THE EVIDENCE MATRIXPAGE 04
WHO HAS ACTUALLY WORKED
누가 정말 앞서 있나
유명세가 아니라 고객 현장에서 실제로 일한 증거 기준
FIGURE · F02
90,000+BMW 실제 부품 처리
1,250시간 · 3만 대 이상 X3 생산 지원 · 고객 BMW가 직접 확인 · BMW 라인이 건 요구 기준은 전체 사이클 84초 · 적재 37초 · 오차 5mm.26
고객이 직접 확인 · 계약 조건 미공개2
AGIBOT · G2
8대·64h출하 1위지만 노동 증거는 8대
상반기 출하 9,700대로 세계 1위인 회사1 · 공개된 노동 증거는 Longcheer 태블릿 공정에 8대 투입 · 2026.06.23~28 · 6일 · 64시간 라인 운영 · 검사·조정·예외처리는 사람이 담당.
고객이 발표 · 장기 신뢰성 미확인5
기업별 공개 증거 대조 · 2026.09.19 검토 기준
| 기업 | 현장 운용 | 상업 거래 | 고객 경제성 | 근거의 성격 |
|---|---|---|---|---|
| Agility | Digit 4 누적 65,000시간 이상3 · GXO Flowery Branch 누적 토트 10만 개 · 작업 중 정확도 약 98%37 | 로봇 임대(RaaS) 유료 계약 · 2026.05 기준 Digit 5 다년 주문 3억 달러 이상 · 미공개 고객의 3년 1,000대 계약이 주축 · 계약 이정표 충족이 조건3738 · 회사 자신의 2025년 순매출은 178만 달러38 | 미공개 | 회사 발표 · 규제기관 제출 |
| Figure | F02가 BMW에서 1,250시간 · 부품 9만 개 이상2 | 고객 BMW가 직접 확인 · 계약 금액·조건 미공개 | 미공개 | 고객 발표 · 회사 발표 |
| Galbot | CATL 배터리 생산라인 정규 운영6 | 대수·계약 조건 미공개 | 미공개 | 고객 발표 |
| AgiBot | Longcheer 태블릿 공정 8대 · 6일 · 64시간 라인 운영5 | 상반기 출하 9,700대로 1위1 | 미공개 | 고객 발표 · 조사기관 추정 |
| UBTECH | 산업 고객 현장 투입 · 고객별 가동시간 미공개 | 상반기 풀사이즈 휴머노이드 921대 · 매출 5억 9,030만 위안 · 교육용 포함39 | 미공개 | 회사 공시 |
| Unitree | 산업 현장의 생산 시간 미공개 | 상반기 출하 7,000대 이상 · 점유율 31%1 · 2026.08.19 상하이 상장7 | 미공개 | 조사기관 추정 · 거래소 공시 |
| Apptronik | Mercedes·Jabil 공장 현장 시험89 | 유료 여부 미공개 | 미공개 | 회사 발표 |
| Atlas | 현대차 고객시설 현장 시험10 | 2028년 부품 공급 계획 단계11 | 미공개 | 회사 발표 |
| Tesla | 외부 고객 현장 운용 미공개 | 생산라인·데이터 수집 준비12 | 미공개 | 규제기관 제출 |
가장 많이 출하된 로봇과 가장 많이 일한 로봇은 아직 같은 로봇이 아님. 네 칸을 한 등급으로 합치지 않음 · 현장에서 오래 돌았는지 · 돈이 오갔는지 · 고객이 이득을 봤는지 · 그 말을 누가 했는지는 서로 다른 질문.
세 번째 칸이 아홉 줄 내내 비어 있다는 것이 이 표의 결론. 현장 운용과 상업 거래는 이름과 숫자가 붙는데 · 고객이 얼마를 아꼈는지는 한 곳도 공개하지 않음.
기업별 확인 메모 · 세대와 계약의 함정
BMW 라인이 Figure에 건 목표는 교대당 성공률 99% 초과 · 사람 개입 0 · 다만 이 둘은 요구 기준이고 실제 달성값은 공개되지 않음 · 기준을 결과로 읽지 않음26 · 운용 기간도 BMW 발표 10개월과 Figure 발표 11개월로 갈림226 · Figure의 강한 1,250시간 증거는 F02 · F03는 장기 운용을 다시 증명하는 중 · 같은 세대 구분을 Agility에도 적용 · 65,000시간과 GXO 정확도 약 98%는 Digit 4의 기록이며 2026.09 공개한 Digit 5의 기록이 아님 · 정확도 98%를 가동률 98%나 사람 개입률 2%로 바꿔 읽지 않음37 · Agility의 65,000시간도 전부 유료 자율 생산시간인지 분리되지 않음 · Tesla는 대규모 계획에 비해 공개된 외부 노동 성과지표가 부족 · Unitree는 상품 상용화에는 성공했으나 노동 상용화 증거는 별도.
덜 알려진 기업에서 더 구체적인 노동 증거가 나오는 산업.
WHAT THE ROBOTS ACTUALLY DOPAGE 05
A FEW JOBS BEFORE A GENERAL WORKER
휴머노이드는 지금 무슨 일을 하나
범용 노동자보다 먼저 온 몇 가지 지루하고 구조화된 일
현재 돈과 운용시간이 확인되는 업무의 공통점 · 위치와 물체가 비교적 정해져 있고 · 반복횟수가 많으며 · 사람이 하기에는 힘들거나 지루한 일.
01
부품 집기·지그 배치BMW · Figure · 판금부품을 집어 용접 지그에 배치 · 가장 강한 고객 확인 사례.
02
상자·자재 이동GXO · Digit · 규격화된 상자를 컨베이어와 랙 사이에서 반복 이동.
03
분류·이송Longcheer · AgiBot · 태블릿 검사 공정에서 옮기고 나누는 일 · 6일 64시간 라인 연속 운영.
04
부품을 순서대로 대기Atlas·Apollo 등 · 작업자 앞에 필요한 부품을 순서대로 공급 · 아직 현장 시험 비중이 큼.
05
정밀조립·배선유연한 케이블 · 공구 교체 · 작은 나사 · 촉각과 예외 대응의 벽.
06
가정 청소Tau Robotics · 샌프란시스코 유료 휴머노이드 청소 · 1시간 30달러 · 다만 다른 장소의 숙련 운영자가 실시간 원격조종 · 방문 영상은 모델 학습에 사용30
유료 서비스 ≠ 자율노동. 30달러는 로봇 한 시간의 값이 아니라 고객이 내는 서비스 가격 · 회사 약관은 촬영 영상·조작 명령이 시각·언어·행동 모델의 학습 데이터가 된다고 명시30 · 청소는 팔렸지만 자율은 아직 팔리지 않음.
THE ACTUAL ENTRY POINT
사람처럼 모든 일을 하는 로봇이 아니라 · 사람을 위해 만들어진 공간에서 몇 개의 일을 맡는 로봇.
휴머노이드의 형태가 경제적 의미를 가지려면 기존 자율주행 운반로봇(AMR)·컨베이어·로봇팔보다 환경을 덜 바꾸고 여러 작업으로 확장할 수 있어야 함 · 휴머노이드의 경쟁상대는 사람만이 아님 · 이미 일하고 있는 특화로봇도 경쟁상대.
정형·반복 용접
이미 특화로봇이 하고 있음HD현대중공업 전동 궤도형 자율주행 이동체 기반 협동로봇 · 실제 생산 공정 사용 · 수작업 하루 약 500톤에서 주간 약 750톤 · 주·야간 운영 시 최대 1,000톤 · 숙련 작업자 7명이 하던 공정을 1명이 여러 대 관리.32
사람 모양의 이유는 사람을 닮기 위해서가 아니라 · 사람을 위해 만들어진 환경을 덜 고치고 들어가기 위해서일 수 있음.
THE BRAIN GOT BETTER · THE BODY STILL BREAKSPAGE 06
WHY NOW · WHY NOT YET
몸보다 ‘가르치는 방법’이 먼저 달라짐
보고 · 이해하고 · 행동하는 뇌 · 그러나 공장은 한 번의 성공보다 10만 번의 반복을 요구
과거 산업용 로봇은 정확히 외운 춤에 가까움 · 최근 로봇은 카메라로 장면을 보고 · 언어 명령을 이해하고 · 관절 움직임으로 연결하는 방향 · 이런 계열을 시각·언어·행동 모델(VLA)이라 부름.
본다
SEE카메라·센서로 물체·사람·공간을 인식알아듣는다
UNDERSTAND언어와 상황을 하나의 작업목표로 변환움직인다
ACT팔·손·다리의 연속 움직임을 생성다시 배운다
LEARN시뮬레이션·원격시범·실제 공장 실패를 다시 학습최근 2~3년의 가속은 한 가지 발명 때문이 아님 · 모방학습 · 시뮬레이션 · GPU · 전기차 공급망과 중국의 정밀부품 생산능력이 동시에 움직인 결과.
왜 데이터가 병목인가 · 젠슨 황은 2026.06 기조연설에서 「가장 큰 문제는 데이터」라고 말하며 · 세상의 영상 대부분이 3인칭인데 로봇 AI에는 로봇 시점의 1인칭 데이터가 필요하다는 점을 이유로 들었음 · 그래서 원격조작 시범·시뮬레이션·합성데이터로 먼저 채운다는 설명 · 「물리 AI에서는 연산이 곧 데이터」45.
※ NVIDIA가 이 시장의 직접 참여자라는 점은 감안할 필요
그래서 지금 돈이 가는 곳은 모델이 아니라 사람의 행동 · Figure는 2026.08.25 사람이 스마트폰으로 자기 행동을 찍어 올리는 수집 사업 Index를 열었고31 · 2026.09.03 Nscale과 최대 10만 개 GPU 규모의 협력을 발표42 · 데이터를 모으는 비용과 학습시키는 비용이 함께 커지는 중.
돈과 데이터를 부으면 손재주가 따라오는가 · 반론. 로드니 브룩스는 사람의 손재주가 촉각에 크게 기대는데 영상 데이터에는 그것이 빠져 있다고 지적 · 「시각 데이터만 모으는 것은 옳은 데이터를 모으는 것이 아니다」44 · 앞서 본 공개된 작업 실적이 이 반론을 시험하는 숫자 · 좁게 정의된 일은 이미 시작됐고 · 범용 손재주는 아직 공개 증거가 없음.
Index와 Nscale의 공개 수치
Figure Index · 회사 공개 수치 · 올라온 사람 행동 영상 1,600만 개 이상 · 주간 활성 참여자 4.4만 명 이상 · 100개국 이상 · 기여자 지급 누적 1,500만달러31 · 가정의 요리·청소·빨래뿐 아니라 물류센터·식당·공장·사무실의 실제 행동까지 모음 · 사람의 행동 → 물리 데이터 → 모델 → 현장 로봇 → 실패·예외 → 다시 데이터의 순환.
Nscale 협력42 · 최대 10만 개 GPU · 초기 컴퓨팅 약정 35억 달러 · 최초 배치는 2027년 하반기 목표 · Nscale이 Figure 주주로 참여 · 현재 10만 개를 가동 중이라는 뜻도 35억 달러를 조달했다는 뜻도 아닌 컴퓨팅 약정 · 제조사가 모델에 쓰는 돈과 고객이 로봇을 들이는 비용은 서로 다른 계정이라 이 금액을 다음 면의 고객용 시간당 비용에 얹지 않음.
훈련의 원격조종·시범 ≠ 실제 근무 중 사람 개입 · 사람이 로봇을 가르치기 위해 움직이는 것은 학습 방법 · 고객 현장에서 로봇이 실패해 사람이 구조하는 것은 개입이며 숨은 노동비 · Index의 영상은 사람 행동 데이터이지 로봇 가동시간도 원격조종 시간도 아님.
Nscale 협력42 · 최대 10만 개 GPU · 초기 컴퓨팅 약정 35억 달러 · 최초 배치는 2027년 하반기 목표 · Nscale이 Figure 주주로 참여 · 현재 10만 개를 가동 중이라는 뜻도 35억 달러를 조달했다는 뜻도 아닌 컴퓨팅 약정 · 제조사가 모델에 쓰는 돈과 고객이 로봇을 들이는 비용은 서로 다른 계정이라 이 금액을 다음 면의 고객용 시간당 비용에 얹지 않음.
훈련의 원격조종·시범 ≠ 실제 근무 중 사람 개입 · 사람이 로봇을 가르치기 위해 움직이는 것은 학습 방법 · 고객 현장에서 로봇이 실패해 사람이 구조하는 것은 개입이며 숨은 노동비 · Index의 영상은 사람 행동 데이터이지 로봇 가동시간도 원격조종 시간도 아님.
로봇이 컵을 한 번 드는 문제와 · 공장에서 같은 물건을 10만 번 드는 문제는 다른 문제.
01 · DEXTERITY
손과 촉각미끄러짐·재질·힘의 차이를 실시간으로 읽어야 함 · 사람용 도구와 유연물체를 다루는 데 핵심 병목.
02 · INTERVENTION
사람의 구조실패 뒤 원격운영자가 붙으면 노동비가 다시 발생 · 학습을 위한 원격시범과 운용 중 사람이 달려오는 개입은 서로 다른 것인데 발표는 둘을 나눠 적지 않는 경우가 많음27 · 시간당 사람 개입 횟수는 공개 자료에서 확인하지 못함.
03 · MTBF · 고장 사이 평균 시간
고장 없이 계속하기관절·감속기·케이블·센서가 충격과 열을 반복해서 견뎌야 함 · 산업기계의 핵심 숫자.
04 · CYCLE TIME
사람만큼 빠르게할 수 있음과 사람의 생산속도를 맞추는 것은 다른 문제 · 시간당 처리량이 낮으면 싼 로봇도 비싼 노동력.
05 · ENERGY
충전보다 가동률2시간이냐 4시간이냐보다 자동충전·교대운영을 포함한 실제 생산 가동률이 본질.
06 · INTEGRATION
공장도 바뀌어야 함BMW도 안전구역·통신·전산을 수정 · 로봇 한 대가 아니라 작업 흐름 전체의 투자.
예를 들어 성공률이 99.9%여도 · 10만 사이클이면 이론적으로 약 100번 실패.문제는 실패 숫자보다 복구 방식 · 로봇이 스스로 고치면 자율화 · 사람이 달려오면 숨은 노동비.
THE PRICE OF ONE PRODUCTIVE HOURPAGE 07
ROBOT HOUR COST
싸게 산 로봇은 정말 싼가
구매가격이 아니라 · 사람 몫까지 넣고 같은 생산량을 만드는 데 든 한 시간의 값
로봇 한 시간의 값 · EFFECTIVE PRODUCTIVE ROBOT HOUR COST
한 기간에 로봇에 들어간 모든 비용 ÷
사람과 같은 생산량으로 환산한 유효 가동시간
사람과 같은 생산량으로 환산한 유효 가동시간
분자 · 기간에 배분한 취득원가(감가) · 유지보수·부품·배터리·에너지·소프트웨어 · 감독·복구·원격조작 인건비 · 보험·안전설비·공장개조
분모 · 예정 가동시간 × 실제 가동률 × 사람 대비 처리속도 × 양품률
양품률 · 사람 작업을 100으로 둔 상대값
나눈 값 · 달러 ÷ 시간 = 유효 시간당 비용 · 사람의 시간당 인건비와 같은 자로 비교
왜 네 번 곱하나 · 멈춘 시간 · 느린 속도 · 불량은 모두 「같은 생산량을 내는 데 실제로 쓸 수 있었던 시간」을 줄임
분모 · 예정 가동시간 × 실제 가동률 × 사람 대비 처리속도 × 양품률
양품률 · 사람 작업을 100으로 둔 상대값
나눈 값 · 달러 ÷ 시간 = 유효 시간당 비용 · 사람의 시간당 인건비와 같은 자로 비교
왜 네 번 곱하나 · 멈춘 시간 · 느린 속도 · 불량은 모두 「같은 생산량을 내는 데 실제로 쓸 수 있었던 시간」을 줄임
자율성은 별도 지표 · 무개입 생산시간 ÷ 예정 생산시간 · 사람이 붙었다는 이유만으로 생산량을 빼지 않음 · 감독을 받으며 100개를 만들었다면 100개는 생산량이고 · 그 감독 인건비는 비용으로 들어감 · 한 사람이 열 대를 지켜봐도 경제성은 성립할 수 있음
Agility가 미 증권거래위원회 제출 자료에 실은 Digit 로봇 임대(RaaS) 예시 가정 · 월 8,500달러 · 주 120시간 · 월 약 520시간(주 120시간 × 4.33주)으로 나누면 시간당 약 16.35달러 · 다만 실제 고객 장부가 아니라 회사가 제시한 예시 가정.4
임대료만 넣은 최소 계산 · 위 공식의 「모든 비용」이 아니라 월 임대료 하나만 반영한 값
가동률
상대 속도
유효 비용
100%
100%
$16.35
80%
100%
$20.43
80%
70%
$29.19
60%
70%
$38.92
50%
50%
$65.38
계산식 · 16.35 ÷ (가동률 × 사람 대비 속도) · 첫 줄의 100%는 24시간이 아니라 계약된 주 120시간을 다 채운 상태 · 주 120시간은 한 주 168시간의 약 71%로 이미 상시 가동을 전제한 값. Agility가 같은 자료에서 비교 대상으로 쓴 미국 물류 이송직 시간당 약 30.50달러 기준 · 가동률 × 사람 대비 속도가 약 54%를 넘어야 단순 비용에서 앞섬.4 이 표는 임대료 한 항목만 넣은 하한선 · 양품률은 100%로 가정했고 · RaaS 요금에 포함되지 않는 고객 측 감독·통합·안전설비 비용이 있다면 실제 값은 더 올라감.
로봇 가격을 절반으로 만드는 것만큼 · 로봇을 멈추지 않게 만드는 일이 중요.
BMW·Figure 사례에서 공개된 것은 부품 9만 개 이상 · 운용 1,250시간 이상 · X3 3만 대 이상 지원과 작업이 판금부품 적재라는 사실2 · 위 공식의 분모를 채우려면 여기에 사람 한 명의 같은 작업 처리량과 사람이 몇 번 손댔는지가 더 있어야 함 · 둘 다 공개되지 않아 이 사례로는 유효 시간당 비용을 계산할 수 없음.
미국 · 두 가지 기준
$30.5 vs $48.630.5달러는 Agility가 자사 경제성 예시에서 비교 대상으로 삼은 물류 이송직 가정4 · 48.62달러는 2026년 6월 기준 미국 민간 제조업 고용주 총보상비용(임금 32.50 + 복리후생 16.12)13.
계열 · 앞은 회사가 고른 비교 가정 · 뒤는 광범위한 실제 고용주 비용 통계 · 어느 쪽을 기준으로 삼느냐로 문턱이 달라짐
한국 · 제조업 총노동비용
미국보다 낮음사업주 부담을 모두 포함한 월 총노동비용 통계 · 대형 제조·교대공정이라면 경제성이 성립할 수 있는 구간.
계열 · 월 단위 통계 · 시간당으로 바꾸려면 월 근로시간 가정이 필요해 환산값은 싣지 않음14
중국 · 생산직 임금
셋 중 가장 낮음생산·제조 종사자 연 평균임금 통계 · 미국식 고가 로봇 임대는 그대로 경쟁하기 어려움.
계열 · 사회부담을 포함하지 않은 임금 통계 · 환율·연간 근로시간·부담률 가정이 필요해 환산값은 싣지 않음15
※ 세 값은 통계 계열이 서로 달라 시간당으로 나란히 세울 수 없음 · 미국 값만 Agility 자료 안의 시간당 비교값이라 숫자로 남기고 · 나머지는 순서만 읽음 · 「계열이 다르다」는 단서가 비교 가능성을 만들어 주지는 않음
※ 경제성은 시급 비교만으로 끝나지 않음 · 숙련인력 부족으로 생산 자체가 막히는 공정에서는 「사람보다 싼가」와 함께 「사람이 없을 때 생산능력을 열어주는가」도 투자 회수의 일부
※ 다만 이 추가 가치를 휴머노이드가 실제 고객 투자 회수로 숫자까지 증명한 공개 사례는 아직 확인하지 못함
공개자료에서 사람 대비 경제성을 실제 현장 숫자로 증명한 사례는 아직 확인하지 못함. 위 16.35달러는 Agility가 제출 자료에 넣은 예시 가정이지 실제 고객 장부에서 나온 실현 시급이 아님.
자율성과 경제성은 다른 장부. 자율성이 떨어져도 감독 인건비를 넣고 값이 맞으면 경제성은 성립 · 반대로 한 시간을 전혀 손대지 않았어도 처리량이 낮으면 경제성은 없음 · 앞 면의 특화로봇도 숙련공 7명이 하던 공정을 1명이 여러 대 관리하는 방식32 · 같은 잣대를 휴머노이드에도 적용 · 휴머노이드가 경제적으로 유효하려면 사람이 완전히 사라져야 한다는 조건은 없음.
CLOSING THE LOOPPAGE 08
THE UNITED STATES · CHINA · KOREA
누가 이 고리를 먼저 닫나
현장 데이터 → 신뢰성 → 가격 → 반복주문 · 미국과 중국은 서로 다른 칸에서 이 고리를 잡는 중
미국과 중국의 경쟁을 ‘미국은 AI · 중국은 하드웨어’ 한 줄로 끝내면 부족 · 실제 경쟁은 현장 데이터 → 신뢰성 → 가격 → 반복주문이 한 바퀴 도는 고리를 누가 먼저 닫느냐의 문제 · 두 나라는 이 고리의 서로 다른 칸을 먼저 잡고 있음.
THE UNITED STATES
현장 데이터부터 잡는 쪽
- 먼저 잡은 칸 · 현장 데이터와 신뢰성 · BMW·GXO·Mercedes·Jabil 같은 실명 현장에서 시간이 쌓임
- 받쳐주는 것 · 시각·언어·행동 모델 · 범용 기반모델 · 시뮬레이션
- 못 닫은 칸 · 가격 · 높은 하드웨어비와 작은 생산량
- 핵심 질문 · 잘 일하는 로봇을 수만 대 가격으로 만들 수 있는가
KOREA · THE MIDDLE WITH A FACTORY
한국이 가진 것은 고리의 첫 칸을 채울 공장과 세 번째 칸을 받칠 양산 경험 · 다만 완성체 점유율과 핵심부품 자립은 약함 · 어느 칸을 잡을지는 다음 면에서 확인.
※ 위 세 칸은 로봇을 만드는 쪽의 조건 · 중국 로봇이 미국 공장에 들어가면 경제성 문턱은 미국 인건비가 정함 · 제조사의 국적과 고객 공장의 국적을 같은 것으로 두지 않음
※ 류저우 공장은 만드는 능력의 증거 · 연 1만 대 판매나 고객 현장의 1만 대 자율운영을 뜻하지 않음
개념 이미지 · 특정 현장의 촬영 기록이 아님
KOREA · THE ROBOT COUNTRY WITHOUT ALL THE PARTSPAGE 09
A STRANGE STARTING POINT
한국은 늦었나
제조현장에서 로봇을 가장 촘촘히 쓰는 나라 · 휴머노이드 핵심부품은 아직 절반 아래
1,220대
제조업 근로자 1만 명당 산업용 로봇 · 2024년 기준 세계 1위 · 세계 평균 132대의 아홉 배 · 미국 307 · 중국 166 · EU-27 231.16
45%
정부가 2026.08.27 발표에서 밝힌 핵심부품 국산화 현 수준 · 2030년 80% 목표 · 구동장치·손·센서가 취약축 · 기준연도는 원문에 명시되지 않음.17
한국은 제조현장에 로봇을 처음 들이는 나라가 아님 · 문제는 다음 세대 로봇을 누구의 두뇌와 부품으로 만들 것인가.
개념 이미지 · 특정 현장의 촬영 기록이 아님
한국의 가장 큰 자산은 로봇 브랜드보다 실제 공장일 가능성 · 숙련자의 작업궤적 · 힘 조절 · 실패와 예외 대응 같은 물리 데이터는 웹 텍스트·영상만으로는 채우기 어려운 부분이 남는 영역 · 다만 일반인 촬영 영상을 모으는 방식도 이미 등장했으므로 · 공장 보유 자체가 자동으로 우위가 되지는 않고 · 실제 작업장을 학습 가능한 형태로 기록해야 성립.
THE FACTORY DATA EDGE
가장 큰 AI 모델을 만들지 못하더라도 · 고품질의 ‘일하는 방법의 데이터’를 축적할 수 있는 나라라는 가능성.
밀도 1위라는 말은 자동화를 이제 시작한다는 뜻이 아니라 이미 깔아둔 위에 다음 층을 얹는다는 뜻 · 다만 연간 신규 설치는 2019년 이후 크게 늘지 않은 구간16 · 기존 자동화는 성숙했고 · 휴머노이드는 그 위에 올라갈 새 층인지 검증받는 중.
2026.07 · 조선 용접공의 노하우를 데이터로 바꾸기 시작 · 레인보우로보틱스 주관 조선AX 컨소시엄 · 부산대 첨단융합학부 · 성우하이텍 · 오픈패스로보틱스 · 부산IT산업진흥원 참여 · 수요기업 HJ중공업이 실제 실증환경과 숙련 용접공의 작업 모션·설계 데이터를 제공 · 여러 카메라와 센서로 기록해 3D 학습 데이터로 가공.36
※ 2026년 목표는 데이터 파이프라인 구축과 형상인식·행동생성 가능성 검증 · 자율 용접을 이미 상용화했다는 뜻이 아님
자동차식 대량생산 · 품질관리 · 안전 · 서비스망도 휴머노이드가 시제품에서 산업재로 넘어갈수록 가치가 커지는 능력 · 한국은 수요국이자 제조국 · 동시에 부품 자립이 약한 양면적 위치.
01
완성체Boston Dynamics · Rainbow · ROBOTIS · 국내 스타트업02
핵심부품구동장치 · 감속기 · 손 · 촉각 · 센서03
초기 고객현대차·기아 · 전자 · 배터리 · 조선 · 물류04
공장 데이터실패 · 예외 · 작업 시간 · 숙련자의 작업궤적05
다시 양산데이터가 로봇과 부품의 다음 세대로 환류KOREA · WHO GETS PAID FIRSTPAGE 10
EVIDENCE BEFORE THEME
누가 먼저 매출에 연결되나
‘로봇 관련주’가 아니라 실제 고객·공급계약·현장 시험의 강도로 분류 · 종목의 매력도가 아니라 산업과 매출이 이어진 정도
연결됨 · DIRECT CONNECTION
고객과 공급이 이미 연결
완성체의 실제 고객 또는 부품 공급선이 공개 · 산업 성장과 매출 사이의 다리가 가장 짧은 층.
실증 중 · FIELD TEST
제품과 실제 현장이 만남
기술이 공장·물류센터에 들어갔으나 반복주문과 장기 로봇 가동시간은 아직 부족.
선택지 · STRATEGIC OPTION
자원은 강하지만 매출 연결은 별도
AI·가전·서비스로봇·데이터 인프라를 묶는 장기 옵션 · 당장의 산업 노동 성과지표와는 구분.
LG전자 · CLOiD·AXIUM·Bear Robotics·NVIDIA 협업23
가능성 · TECHNICAL POSSIBILITY
만들 수 있음 · 납품은 미공개
감속기·모터·센서 기술은 존재하나 휴머노이드 전용 대량수주와 고객 연결을 공개 자료에서 확인하지 못한 층 · 아래 이름은 기술 보유 기준의 후보이지 공급 확정이 아님.
감속기·모터·센서를 만드는 국내 정밀부품군 · 위 「연결됨」 칸의 현대모비스·에스비비테크를 제외하면 휴머노이드 전용 공급 연결이 공개 자료에서 확인되는 곳은 아직 찾지 못함
THE RULE
“만들 수 있다”와 “납품 중”은 다름 · 산업의 크기와 그 기업의 매출이 이어지는 정도도 다름.
한국 주요 실증 · 공개된 진척 속도가 갈림 · 각 행의 최신 공개 시점 병기
| 업종 | 수요처 · 로봇기업 | 작업 | 현재 단계 |
|---|---|---|---|
| 자동차 | 현대차 · Boston Dynamics | 부품 순서대로 대기 → 향후 조립 | 훈련·검증 · 2028년 북미공장 투입 목표11 |
| 전자 | 삼성디스플레이 · 레인보우로보틱스 | 렌즈·지그 교체 · 설비 도어 개폐 | 현장 시험 · 2025.10 기준 · 이후 단계는 공개자료에서 확인되지 않음25 |
| 조선 | HD현대중공업 · 에이로봇 | 선박 내 격벽구간 화재감시 | 정부 실증과제 진행 · 2026.05 기준21 |
| 조선 | HD현대 · Persona AI | 조선소 특화 용접 | 공동개발·검증 착수 · 2족 보행 플랫폼 · 2026년 말 시제품 · 2027년 현장 시험 계획 · 자율 로봇 가동시간은 미공개 · 2026.0334 |
| 조선 | 삼성중공업 | 용접 · 화기 감시 · 자율 순찰 | 현장 시험 · 2025.10 기준 · 이후 단계는 공개자료에서 확인되지 않음25 |
| 정유 | SK에너지 · 홀리데이로보틱스 | 유독 환경 내 밸브 조작 | 정부 실증과제 진행 · 2026.05 기준21 |
| 물류 | BGF리테일 · 로보티즈 | 물류센터 내 상품 재분류 | 정부 실증과제 진행 · 2026.05 기준21 |
| 물류 | CJ대한통운 · 로보티즈 | 군포 풀필먼트센터 포장라인 완충재 보충 | 현장 실증 2025.09~ · 2026년 확대 계획 제시28 |
| 가전·전자 | LG전자 · CLOiD | 생산 공정 투입 | 2026 상반기 투입 계획 · 실제 투입은 확인되지 않음 · 2026.04 컨콜 기준29 |
공장은 많고 시험도 늘었으나 · 공개된 진척 속도는 서로 다름. 현대차는 2028년 투입 목표 · HD현대중공업·SK에너지·BGF리테일은 정부 실증과제로 2026년 상반기까지 진행이 확인됨 · HD현대·Persona AI는 공동개발 검증 착수 단계 · CJ대한통운은 실증 뒤 확대 계획을 제시 · LG전자는 투입 계획 단계 · 삼성디스플레이와 삼성중공업은 2025년 실증 이후 다음 단계가 공개자료에서 확인되지 않음 · 같은 나라 같은 시기에도 다음 단계가 공개된 현장과 아직 확인되지 않은 현장이 나뉘는 중.
표를 읽을 때 · 정부 계획과 「확인되지 않음」의 뜻
2026.08.27 정부 계획 · 2030년까지 10대 업종별 특화 휴머노이드 양산 체제 · 수요 현장을 개발의 구심점으로 제시 · 정부가 국산 휴머노이드를 2027년 250대 · 2030년까지 1,080대 구매17 · 다만 이 자료에 개별 수요기업 명단은 없고 · 구매·보급 대상은 공과대학·출연연 등 연구 기반이므로 상업 공장에 같은 수가 배치된다는 뜻이 아님 · 연구용 출하와 실제 노동을 나누는 기준은 정부 구매에도 같게 적용.
표의 「확인되지 않음」은 공개자료를 찾지 못했다는 뜻이지 해당 기업이 중단했다는 뜻이 아님.
표의 「확인되지 않음」은 공개자료를 찾지 못했다는 뜻이지 해당 기업이 중단했다는 뜻이 아님.
위 표에서 실제로 매출에 가장 가까운 층은 완성체가 아니라 부품 · 공개된 공급계약이 붙은 곳이 그쪽 하나 · 실증은 늘었지만 반복주문과 장기 가동시간은 어느 행에도 없음.
정부 계획·예산과 고용 효과에 대한 단서
2026.09.10 · 부품 예산 · 정부가 센서·액추에이터·휴머노이드용 이차전지의 2027년 예산안으로 620억 원을 제시 · 2026년 116억 원에서 다섯 배 이상41 · 예산안이지 집행된 지원금이 아니고 · 전체 로봇 예산이 아니라 세 부품 분야의 금액.
고용 효과 · 한국에서 첫 파급은 대량해고보다 사람을 새로 뽑기 어렵고 · 위험하고 · 반복적인 작업을 유지하는 쪽일 가능성 · 현장 작업자의 역할도 작업 수행에서 로봇 교육·감독·정비·예외처리로 일부 이동 · 다만 이는 한국의 초기 도입 경로에 대한 가설이고 일반 법칙이 아님 · 고용 효과 자체는 측정하지 않았고 · 로봇 도입이 곧 대량해고라는 명제도 곧 생산성 폭증이라는 명제도 여기서 확인한 범위 밖.
공장 데이터 우위 · 현재 가능성이지 아직 증명된 우위는 아님 · 장기 운용 데이터의 축적 정도는 공개자료에서 확인되지 않음.
고용 효과 · 한국에서 첫 파급은 대량해고보다 사람을 새로 뽑기 어렵고 · 위험하고 · 반복적인 작업을 유지하는 쪽일 가능성 · 현장 작업자의 역할도 작업 수행에서 로봇 교육·감독·정비·예외처리로 일부 이동 · 다만 이는 한국의 초기 도입 경로에 대한 가설이고 일반 법칙이 아님 · 고용 효과 자체는 측정하지 않았고 · 로봇 도입이 곧 대량해고라는 명제도 곧 생산성 폭증이라는 명제도 여기서 확인한 범위 밖.
공장 데이터 우위 · 현재 가능성이지 아직 증명된 우위는 아님 · 장기 운용 데이터의 축적 정도는 공개자료에서 확인되지 않음.
갈리는 두 경로 · 미국의 AI + 한국의 제조데이터 + 한국의 부품·양산.
또 다른 경로 · 해외 완성체 중심 도입 + 국내는 수요처와 조립에 머무름.
또 다른 경로 · 해외 완성체 중심 도입 + 국내는 수요처와 조립에 머무름.
THE INVESTOR'S MAPPAGE 11
WORKED HOURS BEFORE A STORY
앞으로 무엇을 봐야 하나
매수 권유가 아니라 · 산업의 방향을 확인할 수 있는 숫자
6~18M
가까운 시계 · 실적으로 넘어가는 문턱
- 현장 시험이 유료계약으로 · 테스트를 고객 예산이 받치는지
- 반복주문 · 5대가 50대·500대로 늘어나는지
- 로봇 가동시간 · 생산계획이 아니라 실제 공장에서 일한 시간
- 부품 발주 · 시제품 주문이 양산 수주로 변하는지
- 휴머노이드 매출 · 발표자료가 아니라 손익계산서
3~10Y
먼 시계 · 승자의 조건
- 현장 데이터 · 실제 실패와 복구가 쌓이는 순환
- 자율성 · 원격으로 사람이 붙는 노동을 얼마나 떼어내는지
- 신뢰성 · 고장 사이 평균 시간 · 가동률 · 서비스망
- 양산 · 만 대를 같은 품질로 만드는 능력
- 공장 통합 · 생산관리·창고관리 시스템과 안전·정비까지 침투
PATH A · 산업으로 깊어지는 신호
실제 고객과 실제 시간이 생김
BMW·GXO·Longcheer·CATL 같은 고객 현장 · 시각·언어·행동 모델과 모방학습으로 새 작업을 가르치는 비용 하락 · 중국 공급망의 가격 인하 · 선진국 노동부족 · 기술·비용·수요 세 축의 동시 진행.
PATH B · 파일럿에 머무는 신호
할 수 있지만 굳이 쓸 이유가 없을 가능성
구조화된 한 작업이라면 기존 로봇팔·자율주행 운반로봇·컨베이어가 더 싸고 빠를 수 있음 · 산업용 로봇팔은 한 대에 수천만원대이고 고장 주기와 처리량이 이미 검증된 기계 · 원격조작 고착 · 고장 주기 개선 실패 · 공장개조비 과다 · 현장 시험이 반복주문으로 이어지지 않는 위험.
이 다섯 숫자가 공개되기 시작해야 · 사다리의 7~9단계를 실제로 확인할 수 있음.
07 · 자율시간·개입·고장 / 08 · 실현 시간당 비용 / 09 · 반복주문
01
무개입 생산시간자율성 지표 · 사람이 손대지 않고 실제 제품을 처리한 시간Productive Autonomous Hours02
사람 개입의 총량구조 빈도에 더해 1회당 소요시간 · 로봇 여러 대당 붙는 지원 인원Intervention Rate & Support Ratio03
고장 없이 도는 시간멈추지 않고 이어간 시간과 가동률MTBF · Uptime04
반복주문첫 고객의 두 번째 주문Repeat Order05
실현된 시간당 비용경제성 지표 · 감독·복구비까지 넣은 유효 시간당 비용Realized Robot Hour Cost가까운 확인 시점 · Agility가 2026.10.06 Analyst & Investor Day를 예고38 · 3억 달러 주문의 이정표 조건 · 생산 확대 계획 · 사업모델을 다시 확인할 자리 · 발표 내용 자체는 아직 미래.
출하량은 여섯 번째 지표.이미 가장 빨리 늘어나는 숫자 · 이제 필요한 것은 출하된 로봇이 노동자로 바뀌는 비율.
WHAT THE NEXT DATA WILL ANSWERPAGE 12
EVIDENCE AND WHAT CHANGES IT
다음 증거가 답할 질문
공개 증거는 사다리 중턱 · 무엇이 확인되면 이 판단이 바뀌는지로 마감
어디까지 왔나
5~6단계제조·물류의 일부 반복업무에서 실제 작업 흐름 안에 들어감 · 범용 작업의 공개 검증은 아직 부족.
얼마나 빨리 늘었나
상반기 출하 +300%2.2만 대 이상 · 전년 대비 약 300% 증가 · 고객 공장에서 반복작업을 확인할 수 있는 사례도 증가.1
무엇이 비어 있나
7·8은 공백 · 9는 계약이 먼저장시간 자율운용과 고객의 실현 경제성은 공개 사례를 확인하지 못함 · 대규모 주문은 이미 등장했으나 운용 뒤 반복 발주와 그 물량의 납품·가동은 아직 미확인.
무엇이 판단을 바꾸나
하나만 열려도 5~6단계 판단이 달라짐고객이 자율 가동시간을 숫자로 공개 · 첫 고객이 보유 대수를 늘림 · 계약 이정표가 실제 납품으로 확인.
일하기 시작한 것은 맞음 · 다만 판매 · 작업 · 경제성의 증거가 서로 다른 속도로 쌓이는 중.
2026.08.19 Unitree 상하이 상장7 · 2026.09 Agility의 상장 절차38로 그동안 비공개였던 판매·재무 자료가 공개 시장에 놓이는 중 · 회사가 스스로 고르는 숫자 대신 제출 의무가 있는 숫자가 늘어나는 구간.
※ 이 리포트는 가격이 적정한지 판단하지 않음 · 섹터 시가총액과 상승률24만으로는 시장이 어느 수준의 자율성·수익·보급률을 반영했는지 알 수 없음 · 그 판단에는 비교 기업군·기존 사업가치·로봇 관련 매출·수익 가정이 필요하고 그것은 별도의 밸류에이션 리서치
THE OPEN QUESTION
몇 대가 출하됐는가보다 · 그 로봇들이 사람의 손을 얼마나 덜 빌리고 얼마나 만들어냈는가.
남는 질문 · 이 생산성은 지금 걸려 있는 계약과 투자를 감당하기에 충분한가.
출처 장부 · 본문 수치의 근거
- 1 · Counterpoint Research · 2026년 상반기 글로벌 출하량 2.2만+ · 전년 대비 약 300% · 용도 분류 · 기업별 출하 점유율 · 원문
- 2 · BMW Group · Figure 02 운용시간·부품처리량·X3 생산지원 · 원문
- 3 · Agility Robotics / SEC · 9개 고객시설·65,000h+ 운용 · 원문
- 4 · Agility Robotics / SEC · Digit v5 로봇 임대 · 경제성 예시 가정 · 원문
- 5 · Longcheer Technology · AgiBot Lingxi G2 8대 투입 · 2026.06.23~28 · 6일 64시간 생산라인 연속 운영 · 원문
- 6 · CATL · Galbot S1 배터리 생산라인 정규 운영 · 원문
- 7 · 상하이증권거래소 · 「宇树科技 주식 커촹반 상장거래 공고」 2026.08.18 · Unitree 보통주가 2026.08.19부터 상장 거래된다고 공고 · 종목코드 688836 · 공고
- 8 · Mercedes-Benz · Apptronik Apollo 공장 시험 · 원문
- 9 · Jabil · Apollo 제조·현장검증 협력 · 원문
- 10 · Boston Dynamics · Atlas 제품화 · 고객 도입 확약 · 원문
- 11 · Hyundai Motor Group · Atlas 제조현장 로드맵 · 2028 부품 공급 계획 · 원문
- 12 · Tesla / SEC · Optimus 생산라인·데이터수집 준비 · 원문
- 13 · U.S. BLS · 고용주 총보상비용(ECEC) 2026년 6월 기준 · 민간 제조업 시간당 48.62달러(임금 32.50 + 복리후생 16.12) · 민간 전체 46.89달러 · 원문
- 14 · 고용노동부 · 한국 기업체노동비용조사 · 원문
- 15 · National Bureau of Statistics of China · 생산·제조 종사자 임금 · 원문
- 16 · International Federation of Robotics · 2026.04.08 발표 · 2024년 기준 제조업 근로자 1만 명당 로봇밀도 · 세계 평균 132 · 한국 1,220 · 싱가포르 818 · 독일 449 · 일본 446 · 미국 307 · 중국 166 · EU-27 231 · 중국 2024년 신규 설치 29.5만 대로 세계의 54% · 가동 재고 약 200만 대 · 원문
- 17 · 대한민국 정책브리핑 · 휴머노이드 생태계·부품 국산화 전략 · 2026.08.27 발표 · 현 수준 45% → 2030년 80% 목표 · 2030년까지 10대 업종별 특화 휴머노이드 양산 체제 · 정부 구매 2027년 250대 · 2030년까지 1,080대 · 원문
- 18 · Hyundai Mobis · Atlas 구동장치 전략협력 · 원문
- 19 · 에스비비테크 · 금융감독원 전자공시(DART) · 단일판매·공급계약 체결 2026.08.24 · 휴머노이드 로봇용 정밀 감속기 19억 2,341만원 · 국내 로봇 제조회사(사명 미공개) · 계약기간 2026.08.21~2028.04.29 · 최근 매출액 대비 26.7% · 공시
- 20 · ROBOTIS · DYNAMIXEL Q·AI Worker · 원문
- 21 · 산업통상자원부 · 「AI로봇 분과 출범 1주년 성과」 2026.05.29 · 실증과제별 작업·로봇기업·수요처 명시 · 선박 내 격벽구간 화재감시(에이로봇·HD현대중공업) · 선박 내 굴곡 구간 용접(디든로보틱스·HD현대삼호) · 유독 환경 내 밸브 조작(홀리데이로보틱스·SK에너지) · 물류센터 내 상품 재분류(로보티즈·BGF리테일) · 원문
- 22 · Samsung Electronics · Rainbow Robotics 최대주주 편입·Future Robotics Office · 원문
- 23 · LG Electronics · CLOiD · 로봇 구동장치 · Bear Robotics · 원문
- 24 · iM증권 · 「로보틱스 2분기 리뷰」 2026.08.19 · 이상수 · 국내 로보틱스 섹터 시가총액(2026.08.18 기준) · 8월 섹터 등락률 · 증권사 발간 리포트
- 25 · 전자신문 · 「제조AX 골든타임을 잡아라 〈4〉 휴머노이드, 제조 라인 투입 본격화 · 실증 6대 현장 가동」 2025.10.26 · 국내 6개 현장 실증 기업·작업·단계 · 기사
- 26 · Figure AI · 「F.02 Contributed to the Production of 30,000 Cars at BMW」 · 요구 기준 전체 사이클 84초 · 적재 37초 · 오차 5mm · 교대당 성공률 99% 초과 · 사람 개입 0 · 달성값 운용 1,250시간 이상 · 부품 9만 개 이상 · X3 3만 대 이상 · 11개월 · 원문
- 27 · Agility Robotics · 「Digit Moves Over 100,000 Totes in Commercial Deployment」 2025.11.20 · GXO Flowery Branch 상자 10만 개 이상 · 개입률·가동률·운용 모드는 미공개 · 원격시범은 정책 학습 단계로만 언급 · 원문
- 28 · CJ대한통운 뉴스룸 · 「업계 최초 AI 휴머노이드 로봇 현장 실증 · 로보티즈와 MOU」 2025.09.25 · 2025년 9월 중순부터 군포 풀필먼트센터 포장라인에 배치 · 완충재 보충 · 연말 검증 뒤 2026년부터 주요 물류센터 확대 계획 · 원문
- 29 · LG전자 2026년 1분기 실적 컨퍼런스콜 2026.04.30 · 「올해 상반기부터 클로이드를 PoC 실증 작업에 투입시킬 계획이며 이를 위한 생산 준비를 진행 중」 · 홈로봇 진출 목표 2028년 · 기사
- 30 · Tau Robotics · 홈페이지·서비스 개인정보 약관 · 샌프란시스코 휴머노이드 청소 1시간 30달러 정액 · 초대제 운영과 대기명단 · 「다른 장소의 훈련된 사람이 실시간으로 로봇을 조작하고 로봇 카메라로 집을 본다」 · 「기록된 영상·텔레메트리·조작 명령이 우리가 만드는 시각·언어·행동 모델의 학습 데이터가 된다 · 이는 부수 효과가 아니라 핵심 목적」 · 원문
- 31 · Figure AI · 「Introducing Index」 2026.08.25 · 회사 공개 수치 · 앱 내려받기 264,000 · 100개국 이상 · 주간 활성 참여자 44,000 이상 · 업로드 영상 1,600만 개 이상 · 기여자 지급 누적 1,500만달러 · 사람이 스마트폰으로 찍은 사람 행동 영상이며 로봇 가동시간이 아님 · 원문
- 32 · 아시아투데이 · 「용접은 로봇이, 판단은 AI가 · HD현대서 본 AI 조선소의 미래」 2026.06.14 · 전동 궤도형 자율주행 이동체 기반 협동로봇 · 수작업 하루 약 500톤 → 주간 기준 약 750톤 → 주·야간 운영 시 최대 1,000톤 · 숙련 작업자 7명이 하던 공정을 1명이 여러 대 관리 · 휴머노이드가 아닌 협동로봇 · 기사
- 33 · DIDEN Robotics · 자사 제품 설명 · 「자석 발을 가진 4족 작업 로봇 · 선박 블록 내부의 계단과 장애물을 넘고 수직 벽과 곡면 강구조를 이동」 · 용접·검사로의 확장은 가능성 서술이며 실제 생산 적용 실적 주장 아님 · 휴머노이드가 아님 · 원문
- 34 · Smart Maritime Network · 「HD Hyundai begins verification phase for shipyard welding robots」 2026.03.23 · HD한국조선해양·HD현대로보틱스·HD현대 글로벌R&D센터와 Persona AI 공동개발 협약 · 「조선소 안에서 안정적으로 이동하는 2족 보행 휴머노이드 플랫폼」 · 2025.05 업무협약에서 진전 · 2026년 말 시제품 · 2027년 현장 시험·배치 계획 · 기사
- 35 · Persona AI · 2026.07.10 자사 공개 · 휴스턴 ARC Specialties에서 Gen 1 휴머노이드 용접 시연 · 「용접은 전문가 원격조작으로 수행됐고 엔지니어가 VR 헤드셋으로 로봇을 실시간 조종」 · 「움직임은 로봇이 했지만 판단은 전적으로 사람」 · 자율 용접 실적이 아님 · 기사
- 36 · 인더뉴스 · 「부산대 컨소시엄, 조선AX 사업 선정 · 숙련 용접 데이터화」 2026.07.29 · 레인보우로보틱스 주관 · 부산대 첨단융합학부·성우하이텍·오픈패스로보틱스·부산IT산업진흥원 참여 · 수요기업 HJ중공업이 실증환경과 숙련 용접공 작업 모션·설계 데이터 제공 · 여러 카메라와 센서로 기록해 3D 데이터로 가공 · 2026년 목표는 데이터 파이프라인 구축과 형상인식·행동생성 가능성 검증 · 기사
- 37 · Agility Robotics · 「Digit 5」 2026.09.15 공식 발표 · 적재 22.7kg · 90분 운용 · 9분 충전 · 충전 대비 운용 10:1 · 「24시간 중 20시간 이상 생산적 작업」은 회사가 제시한 성능 설명 · 초기 공급 2027년 상반기 · 북미 일반 공급 2027년 말 · 누적 65,000시간 이상과 GXO Flowery Branch 누적 토트 10만 개·작업 중 정확도 약 98%는 모두 Digit 4의 기록 · 2026.05 기준 Digit 5 다년 주문 3억 달러 이상이며 계약 이정표 충족이 조건 · 안전표준 ISO 25785-1 · ANSI/A3 TR R15.108은 제정 중 · 원문
- 38 · Agility Robotics · Churchill Capital Corp XI · SPAC 합병 · Form S-4 등록신고서 2026.09.04 SEC 제출 · 기업가치 25억 달러 · 2025년 순매출 178만 달러 · 3억 달러 이상 주문은 미공개 고객의 3년 1,000대 로봇 임대 계약이 주축이며 계약 이정표 충족이 조건 · 회사는 이 금액이 당기 매출 지표가 아니라고 명시 · Analyst & Investor Day 2026.10.06 예정 · S-4 · 재무 보도
- 39 · UBTECH · 2026년 상반기 실적 · 총매출 12.69억 위안 · 풀사이즈 체화지능 휴머노이드 매출 5억 9,030만 위안으로 총매출의 46.5% · 판매 921대 · 전년 대비 +1,445% · 이 매출에는 교육용 2,124.7만 위안과 산업·상업 맞춤 솔루션 5.69억 위안이 함께 포함되므로 산업 현장 자율노동 매출로 읽지 않음 · 기사
- 40 · UBTECH · 류저우 공장 · 2026.09 가동 · 설계 기준 10분당 1대 · 연간 계획 생산능력 1만 대 · 연면적 14,000㎡ · 생산능력과 공장 가동의 증거이며 연 1만 대 판매나 고객 현장의 1만 대 자율운영을 뜻하지 않음 · 10분당 1대와 연 1만 대는 가동 일정이 함께 제시되지 않아 서로 환산되지 않음 · 기사
- 41 · 2027년 예산안 · 2026.09.10 발표 · 센서·액추에이터·휴머노이드용 이차전지 620억 원 · 2026년 116억 원에서 5.3배 · 예산안이며 집행된 지원금이 아님 · 전체 로봇 예산이 아니라 세 부품 분야의 금액 · 기사
- 42 · Nscale · Figure · 전략적 협력 2026.09.03 · 최대 10만 개 NVIDIA GPU · 초기 컴퓨팅 약정 35억 달러 · 60억 달러 이상으로의 확대는 의향 · 최초 배치는 2027년 하반기 목표 · Nscale이 Figure 주주로 참여 · 조달한 현금이 아니라 컴퓨팅 약정이며 현재 10만 개를 가동 중이라는 뜻이 아님 · 원문
- 43 · 중국인형로봇·체화지능백인회 · 「2026 휴머노이드 로봇 산업 발전 보고서」 2026.08.20 · 중국의 2026년 상반기 출하 4만 대 이상 · 세계 출하의 97% · 보고서 본문에 휴머노이드의 정의와 출하 시점의 정의는 제시되지 않음 · 같은 날 발표된 Counterpoint의 세계 2.2만 대와 정의가 다름 · 기사
- 44 · Rodney Brooks · 「Why Today's Humanoids Won't Learn Dexterity」 2025.09.26 · 사람의 손재주는 촉각 수용기에 크게 기대는데 사람 행동 영상에는 그 정보가 없다는 주장 · 「시각 데이터만 모으는 것은 옳은 데이터를 모으는 것이 아니다」 · 개인 에세이이며 학술 논문이 아님 · 원문
- 45 · NVIDIA · 젠슨 황 · GTC Taipei 2026 기조연설 2026.06.02 · 「가장 큰 문제는 데이터」 · 「AI 로봇을 위한 데이터는 로봇의 시점이어야 하는데 세상 영상 데이터 대부분은 3인칭이며 1인칭이 아니다」 · 「물리 AI에서는 연산이 곧 데이터」 · 원격조작 시범·시뮬레이션·합성데이터로 부트스트랩한다는 설명 · NVIDIA는 해당 시장의 직접 이해관계자 · 전문
- 46 · 레인보우로보틱스 · 「CJ대한통운과 AI 휴머노이드 물류로봇 공동 개발 MOU 체결」 자사 보도자료 · 공동개발 업무협약 단계이며 납품·실증 실적이 아님 · 원문 · CJ대한통운 보도자료