휴머노이드 로봇 축구가 업계에서 가장 공정한 평가 기준으로 자리 잡았다

베이징의 한 연구소에서 나온 세 가지 수치는 올해 발표된 그 어떤 기조연설보다도 휴머노이드 로봇 공학의 현황을 더 잘 말해준다. 공 추적 오차가 46% 감소했다. 로봇이 슛 자세를 잡는 데 걸리는 시간이 64% 단축되었다. 축구장 전반부에서 시도한 슛 성공률이 약 90%에 달했는데, 이는 개별 소프트웨어 모듈이 아닌 하나의 반사 신경으로 보고, 달리고, 슛을 날리는 법을 학습한 기계가 달성한 성과다.

이 수치 뒤에 숨겨진 연구 결과는 8월 19일 『사이언스 로보틱스(Science Robotics)』에 게재되었으며, 이 저널의 휴머노이드 로봇 특집호 표지를 장식했다. 칭화대학교 자동화학과 연구진은 바이트댄스 시드(ByteDance Seed) 및 중국농업대학교의 협력자들과 함께, 강화 학습 컨트롤러를 통해 움직이는 공을 쫓아 차는 방법을 휴머노이드 로봇에 훈련시킨 후, 실제 환경에서 별도의 미세 조정 없이 물리적 로봇에서 이를 실행했습니다.

사용된 하드웨어는 공장 노동용이 아닌 개발자 중심의 휴머노이드 플랫폼을 제작하는 베이징 기업 부스터 로보틱스(Booster Robotics)에서 제공했다. 이 회사의 T1 모델은 로봇 축구 대회의 표준 기기로 자리 잡았으며, 새로운 플래그십 모델인 T2 Pro에는 초당 2,070조 회 연산 성능을 자랑하는 NVIDIA Thor 칩이 탑재되어 있다. 또한 엔트리급 모델인 K1의 가격은 5,999달러부터 시작하는데, 이는 산업용 로봇보다는 게이밍 PC에 더 가까운 가격대다. 8월 31일에 발표된 인터뷰에서, 이 논문의 제1저자인 Yushi Wang과 교신저자인 Mingguo Zhao 교수는 왜 이러한 방식으로 시스템을 구축했는지 설명했으며, 그들의 답변은 실제 업무를 위해 휴머노이드 로봇을 평가하는 모든 사람에게 중요한 시사점을 제공합니다.

모듈식 소프트웨어가 결코 해결하지 못한 ‘반사 신경 문제’

수십 년 동안 로봇의 자율성은 계주 경주처럼 단계별로 구성되어 왔다. 카메라가 감지기에 신호를 보내고, 감지기가 상태 추정기에 신호를 보내며, 추정기가 계획기에 신호를 보내고, 계획기가 보행 제어기에 명령을 전달한다. 각 단계의 전달에는 밀리초 단위의 시간이 소요되며, 각 모듈은 앞 단계가 정확한 정보를 전달했다고 가정한다. 축구장에서는 이 중 어느 것도 신뢰할 수 없습니다. 로봇의 머리가 움직이면 공이 흐릿하게 보이고

로봇이 움직일 때, 투광등이 하얀 육각형을 번지게 만들고, 정작 가장 안 좋은 순간에 상대방의 다리가 목표물을 가려버린다.

1997년부터 자율 주행의 기준이 되어 온 국제 로봇 축구 대회인 ‘로보컵(RoboCup)’에서 수년간 팀을 이끌어 온 자오(Zhao)는 이 스포츠를 ‘신체화된 기계가 직면하는 모든 어려운 문제들이 압축된 형태’라고 설명한다. 그의 말에 따르면, 로봇은 “움직이는 공을 인지하고, 골대와의 상대적 위치를 파악하며, 전신을 움직이고, 균형을 유지하며, 공을 정밀하게 차야” 하며, 경기 도중 엔지니어가 로봇을 만지는 것이 허용되지 않는 상황에서 온보드 센서와 온보드 연산 능력을 통해 이 모든 작업을 동시에 수행해야 한다.

순차적 파이프라인은 이러한 압박에 직면하면 처리 속도가 느려진다. 지각 모듈이 정보를 보고하고, 계획 모듈이 검토하는 동안 발이 공을 차려고 할 때쯤이면 공은 이미 움직여 버린 것이다. 칭화대 팀의 해결책은 시각과 동작을 별개의 영역으로 취급하는 방식을 버리는 것이었습니다. 왕 교수의 표현을 빌리자면, “우리는 로봇이 자신의 동작을 통해 시각 정보에 어떻게 반응해야 하는지 스스로 학습하기를 원했습니다.” 하나의 신경망이 공 탐색, 거리 좁히기, 보행 형태 조정, 몸의 방향 조정, 킥까지 전체 루프를 학습합니다.

시뮬레이터에 사각지대 반영하기

이 프레임워크는 세 가지 설계 선택에 기반을 두고 있다. 첫 번째는 바로 이러한 결합이다. 즉, 두 시스템이 인터페이스를 통해 협상하는 대신, 단일 강화 학습 목표 하에서 지각과 제어를 최적화하는 것이다. 두 번째는 적대적 동작 선행 지식(adversarial motion priors)의 확장으로, 학습된 동작이 경련처럼 보이지 않고 자연스럽게 보이도록 하는 이 기법을 로봇이 실시간 카메라 입력에 따라 행동해야 하는 환경으로 적용한 것이다. 세 번째는 1초 분량의 관측 데이터(50프레임)를 64차원의 환경 요약 정보로 압축하는 인코더-디코더 메모리로, 이를 통해 시스템은 수비수의 정강이가 시야를 가리고 있는 상황에서도 공의 위치와 이동 방향을 재구성할 수 있다.

훈련은 전적으로 시뮬레이션 환경에서 이루어졌으며, 이 시뮬레이터는 의도적으로 오류를 발생시키도록 설계되었습니다. 연구팀은

로봇이 보는 영상을 탐지 오류, 센서 노이즈, 지연, 제한된 시야, 변동하는 프레임 속도 등으로 의도적으로 왜곡시키는 가상 지각 시스템에서의 학습 과정. 이러한 조건 하에서 학습하는 로봇은 불완전한 시각 정보를 예외적인 상황으로 간주하지 않고, 대체 루틴으로 처리해야 할 문제가 아닌 정상적인 상황으로 받아들입니다. 발표된 결과는 제로샷(zero-shot) 전이입니다. 즉, 시뮬레이션에서 물리적 Booster T1 유닛으로 정책을 이전할 때 하드웨어 조정이 전혀 필요하지 않았으며, 서두에서 언급한 차이로 규칙 기반 기준 성능을 능가했습니다.

무엇이 달라졌는지 이해하기 쉬운 설명이 있다. 인간 공격수는 공의 좌표를 계산하고, 이동 계획을 선택한 다음, 킥을 실행하는 과정을 세 단계로 나누어 처리하지 않는다. 시각 정보가 보폭으로 자연스럽게 이어지며, 의식적인 결정이 내려지기 전에 이미 다리에서 조정이 이루어집니다. 이것이 바로 이 컨트롤러가 학습하는 행동 양상이며, 공이 잠시 시야에서 사라졌을 때 로봇이 소프트웨어 위원회가 다시 소집되는 동안 멈춰 서는 대신 일관성 있게 회복할 수 있는 이유입니다.

거의 모든 유니폼 아래에 숨겨진 5,999달러짜리 기계

이 논문에서 덜 주목받는 이야기는 로봇들의 유니폼에 새겨져 있다. 부스터(Booster) 측의 집계에 따르면, 지난 7월 로보컵 휴머노이드 리그에 참가한 59개 팀 중 38개 팀이 부스터 플랫폼을 사용했으며, 부스터를 장착한 팀들은 모든 휴머노이드 부문에서 금메달을 휩쓸었다. 왕(Wang) 교수 본인은 칭화대(Tsinghua)의 ‘후오쉔(Huoshen)’ 팀의 주장을 맡고 있으며, 이 팀은 지난 7월 동일한 하드웨어를 사용해 로보컵 휴머노이드 부문 타이틀을 방어했다. 한 달 뒤, AGIBOT의 양산형 로봇이 메달 순위 1위를 차지한 베이징 대회에서, 이 회사는 축구 종목에 참가한 총 56개 팀 중 92%가 부스터(Booster) 기기를 사용했다고 밝혔다.

이러한 집중 현상은 하나의 비즈니스 모델이며,

이는 우연이 아닙니다. Booster는 과거 계측기 제조사들이 오실로스코프를 판매했던 방식과 마찬가지로 연구 시장에 접근합니다. 즉, 모든 연구실에 합리적인 가격에 내구성이 뛰어나고 문서가 잘 갖춰진 플랫폼을 제공함으로써, 해당 생태계의 인재들이 해당 툴체인을 중심으로 사고하도록 유도하는 것입니다. 이 회사는 ‘Science Robotics’ 논문이 검증한 바로 그 ‘시뮬레이션에서 하드웨어로’의 워크플로우를 위한 통합 개발 환경인 ‘부스터 스튜디오(Booster Studio)’를 출시하고 있다. 오늘날 T1에서 정책을 훈련시키는 모든 대학원생은 내일이면 부스터와 호환되는 스택을 요구하는 채용 담당자가 될 것이다. 학계의 연단은 영업 퍼널의 최상단에 해당한다.

휴머노이드 분야를 주시하는 구매자들에게 이는 주목할 만한 지표입니다. 연구 분야의 플랫폼 표준화는 역사적으로 상업적 통합에 앞서 이루어져 왔는데, 이는 소프트웨어, 데이터셋, 그리고 근육 기억이 하드웨어가 있는 곳에 축적되기 때문입니다. 로보컵(RoboCup) 참가 팀의 3분의 2와 베이징 축구 대회 참가 팀의 10분의 9를 자사 기계로 채우고 있는 벤더라고 해도, 아직 실전 가능한 공장용 휴머노이드를 공급하는 벤더는 아닙니다. 하지만 그 벤더는 향후 천 명의 로봇 공학자가 양성될 현장에 자리 잡고 있습니다.

킥 성공률이 구매자에게 알려주지 않는 것

반대 논점도 동등한 비중을 가져야 한다. 축구장은 평평하고, 해질녘의 하역장과 비교할 때 조명이 균일하며, 페인트로 그려진 선으로 경계가 정해져 있고, 경기 도중 절대 바뀌지 않는 규칙에 따라 운영된다. 전방 포지션에서 90%의 슛 성공률은 연구 측면에서는 진정한 이정표이지만, 조달 측면에서는 무의미한 수치일 뿐이다. 이 논문 어디에도 휴머노이드가 토트를 집거나, 기계를 관리하거나, 지게차와 통로를 공유할 수 있음을 입증하는 내용은 없으며, 저자들도 그런 주장을 하지 않는다. T1은 연구용 플랫폼이지, 산업용 작업 기계가 아니다.

이전될 수 있는 것은 기술이 아니라 방법론이다. 자오(Zhao)는 직접 다음과 같은 연결 고리를 제시한다. 이 스포츠가 통합하도록 요구하는 능력들, 즉 “전신 조정력, 시각적 지각, 신속한 의사결정, 균형 회복, 반응적 동작은 일상 환경에서 작동하는 휴머노이드 로봇에게도 중요하다.” 그의 주저자도 같은 점을 지적한다.

이 연구는 지각-행동 연동이 “이동, 물체 상호작용, 이동형 조작”까지 확장된다고 설명하며 그 방향을 제시했다. 솔직히 말해, 이는 현실적인 감각 장애 상황에서도 학습 가능성이 입증된 것으로, 누구나 구입할 수 있는 하드웨어를 사용하여 측정 가능한 여유를 확보한 상태로 동료 심사를 거친 학술지에 발표된 연구다. 이 마지막 문장 자체만으로도 상업적 가치가 크다. 제로샷 전이(zero-shot transfer)란, 작업에서 가장 비용이 많이 드는 부분인 손상된 지각에 대한 훈련이 소프트웨어 내에서 이루어진다는 것을 의미하며, 동일한 플랫폼을 구입한 연구실은 맞춤형 통합 프로젝트 대신 시뮬레이터에서 현장까지 검증된 경로를 그대로 이어받을 수 있다.

휴머노이드 로봇 공학에서 중요한 벤치마크는 더 이상 로봇이 무대 위에서 얼마나 빨리 걷느냐가 아닙니다. 로봇의 시각이 마비된 몇 초 동안 로봇이 얼마나 합리적으로 움직이느냐가 핵심입니다. 향후 2년 동안 휴머노이드 공급업체를 평가할 조달 팀은 칭화대 테스트 프로토콜의 취지를 차용해야 한다. 즉, 가림 현상, 눈부심, 프레임 드롭 상황에서 시스템이 어떻게 작동하는지 묻고, 공급업체가 미리 연출하지 않은 조건에서도 시연이 정상적으로 수행되는지 확인해야 한다. 깨끗한 입력만 접해본 기계는 실외에 한 번도 나가본 적이 없는 기계나 다름없다.

연구팀이 직접 촬영한 시연 영상은 별도의 설명 없이도 이 점을 명확히 보여준다. 빨간색 경기 유니폼을 입은 T1이 베이징의 평범한 야외 육상 트랙을 가로지르며, 공이 굴러가는 속도에 맞춰 보폭을 조절하고, 휴대용 골대를 향해 슛을 날린다. 오후의 자연광이 비추는 대로, 프레임이 하나씩 겹쳐지며 장면이 이어진다. 무대도, 연결 케이블도, 재촬영도 없었습니다. 묘기가 도구로 거듭나는 순간은 바로 이처럼 평범해 보이며, 이 장면은 『Science Robotics』의 표지를 장식했습니다.

이 분석은 동료 심사를 거친 『사이언스 로보틱스』 논문, 연구팀의 공개 성명, 부스터 로보틱스(Booster Robotics)의 기업 공시를 종합한 것으로, 수치는 2026년 9월 1일 기준 해당 출처의 내용을 반영합니다.

이미지: 칭화대학교 / 부스터 로보틱스 연구 시연, 자동화 진흥 협회(Association for Advancing Automation) 제공.

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