미래 물류의 다크호스 ‘바퀴달린 로봇개’···미·유럽서 개화 예고 : zum 뉴스

스위스 스타트업의 바퀴달린 4족 보행 로봇 마일로(Milo)가 전세계 소포 배송 시장에 대변혁을 예고하고 있다. 이미 스위스, 영국, 미국의 도시에서 시범 사업이 이뤄지고 있다. 이 성과를 바탕으로 이르면 연말쯤 본격 서비스가 이뤄질 전망이다. 소포와 주문 음식을 등에 지고 보행도로를 통해 직접 배달하거나, 택배트럭을 타고 와 주차장소에서 고객집 문앞까지 소포를 배달하는 바퀴달린 4족보행 로봇 배송이 미국과 유럽의 여러 도시에서 본격적으로 이뤄지게 될 수 있다. 그럴 경우 기존 택배 방식의 변화를 가져오면서 로봇 활용과 도입 지형도에도 영향을 미칠 만 한 중요한 변수가 된다. 이는 푸드테크 업계에 로봇 기술과 자동화가 거리와 현관으로 빠르게 확산되고 있음을 보여주는 중요한 이정표를 제시하는 것이기도 하다. 이제 모든 시선은 전세계의 어떤 스타트업과 도시가 이 선례에 따라 식품 및 필수품 배달 방식을 혁신할지에 쏠리고 있다. 마일로는 지난 5월 미국 텍사스 오스틴에서, 그리고 지난주에는 스위스 취리히, 영국 요크셔 리즈에서 각각 시범서비스에 투입됐다. 4족보행 배달 시범사업의 실제와 가능성, 그리고 아직 시범 서비스조차 되지 않고 있지만 다크호스가 될 수 있는 중국 딥로보틱스의 바퀴달린 4족보행 로봇 링스(Lynk)도 함께 소개한다. 테크펀딩뉴스, 데일리메일, 더로봇리포트, 뉴스위크를 참고해 알아봤다.

스위스 리버(RIVR)의 바퀴달린 4족보행 로봇개 마일로

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스위스 리버(RIVR)의 바퀴달린 4족보행 로봇개 마일로(Milo)는 40리터(40L) 정도의 짐을 싣을 수 있으며, 바퀴없는 로봇개나 4족보행 로봇과 달리 땅바닥 마찰충격을 줄이면서 달릴 수 있다. 직접 음식을 싣고 이동하거나 택배차(밴)에서 스스로 짐을 싣고 내려서 배달차량에서 집앞까지 빠르게 다녀올 수 있는 방식의 서비스에 활용된다.

마일로는 카메라와 심도 감지 라이다 스캐너 시스템 덕분에 이동 경로를 파악할 수 있다. 이 로봇은 인공지능(AI)을 활용해 이 데이터를 수집하고 보행자, 자전거 타는 사람, 쓰레기통을 피해 고객의 문앞으로 이동한다.

이 바퀴달린 4족보행 로봇은 실제 세계에 발을 들여놓기 전에 이미 수백만 건의 실제 데이터 기반 시뮬레이션을 통해 훈련을 받았다. 즉, 다양한 상황의 경로를 탐색하고 마주칠 수 있는 장애물을 피하는 방법을 이미 알고 있다.

이 로봇의 목표는 ‘라스트 마일’ 및 ‘라스트 100미터’ 배송 시간을 단축하는 것이다. 택배차가 최종 목적지에 도착하는 배송 시간은 지연과 혼잡을 겪으며, 이는 이산화탄소 배출 원인으로도 지목된다.

리버는 원래 스위스 마일(Swiss Mile)이라는 이름을 갖고 있었지만 올해 초 대대적 리브랜딩을 통해 새 출발을 했다. 이 회사는 4족보행로봇의 다리에 바퀴를 단 설계와 물리적 AI를 통해 “마지막 100야드(약 91m)까지의 과제를 해결했다”고 주장하며 “로봇이 계단, 대문, 고르지 않은 지형 등 고객 현관 앞의 실제 장애물을 극복할 수 있도록 했다”고 말했다. 리버는 이러한 장점 덕분에 자사 로봇이 밀집된 여러 문앞 배송 상황에서 더 높은 처리량과 상업적 실용성을 제공하며 보도 기반 로봇과 차별화된다고 설명했다.

실제로 배송용 무인항공기(드론)는 시골 지역 가정 배송 기회를 제공하지만 리버의 4족보행로봇은 도시 물류의 복잡하고 대규모인 배송 요구에 맞춰 특별 설계돼 모든 배송의 마지막 몇 미터를 자동화한다.

스위스 리버, 네덜란드 음식배달 대기업 JET와 자국서 서비스

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스위스 로봇 스타트엄 리버(RIVR)는 자국 제 1 도시 취리히에서 네덜란드 음식 배달 대기업 저스트이트테이크어웨이닷컴(Just Eat Takeaway.com·JET)과 손잡고 시범 프로그램을 시작했다. 바퀴와 다리가 결합된 이 로봇들은 최대 시속 15km로 도심을 주행하고, 계단과 연석을 오르내리며, 최대 40리터의 음식을 운반할 수 있다. 1회 충전으로 약 30km를 주행하는 배터리를 탑재한 이 로봇들은 다양한 센서를 사용해 쓰레기통이나 혼잡한 보행자 교통과 같은 장애물을 탐색한다.

이 시범 프로그램은 유럽 최초로 실제 도시 환경을 처리하고 모든 기상 조건에서 안전하게 음식을 배달하도록 설계된 자율 주행 지상 로봇을 이용한다. 고객들은 JET 앱을 통해 주문하고, 로봇 배달을 선택하고, 로봇 도착 알림을 받고, QR 코드를 사용해 화물칸 잠금을 해제할 수 있다. 전체 운영 과정은 JET의 제어 센터에서 실시간으로 모니터링되며, 운영자는 필요한 경우 개입할 수 있다.

취리히 당국은 시범 운영을 조건부로 승인했다. 로봇은 보도에서 시속 15km 미만으로 운행해야 하며 보행자에게 통행 우선권을 줘야 한다. 모든 내비게이션 데이터는 스위스의 엄격한 개인정보 보호 규정 및 일반정보보호규정(GDPR)에 따라 안전하게 보호되고 처리된다.

향후 몇 달 동안 12대의 마일로 로봇이 약 5km²(여의도의 1.7배)의 면적을 운행해 기존 택배 차 대비 90%의 정시 배송률과 비용 절감을 목표로 한다.

중요한 점은 JET의 향후 계획이다. 이 회사는 이 시범 프로그램이 성공할 경우 암스테르담, 베를린, 파리 등 도시로 서비스를 확대하고 식료품 외에도 소매 및 편의점 상품을 포함한 다양한 배송 서비스를 시험 운영할 계획이다.

조르니차 추그리바 JET 최고운영책임자(COO)는 “우리의 비전은 일상의 편리함을 실현하는 것이며, 자동화는 이 비전을 실현하는 데 중요한 원동력이라고 생각한다. 자동화는 혁신과 기술을 탐구, 테스트, 통합해 서비스를 향상시키고 생태계에 더 나은 경험을 제공하기 위한 우리의 헌신을 뒷받침한다”고 말했다.

로봇 운영 비용은 km당 약 0.40유로(약 650원)로 전기 스쿠터보다 저렴하며 투자금 회수 기간은 약 18개월로 예상된다.

JET는 또 환경적 이점을 강조하며, 상당한 이산화탄소 감축량을 예상하면서 배터리 재활용을 위해 현지 파트너와 협력하고 있다.

마르코 벨로닉 리버 최고경영자(CEO)는 “JET와의 협력은 자동화가 도시에 자연스럽게 녹아들어 사람들이 필요한 것을 필요할 때 얻을 수 있도록 돕는 미래를 엿볼 수 있는 기회다. 물리적 AI는 로봇이 현실 세계를 이해하고 적응할 수 있도록 한다. 이는 자율 배달을 효율적일 뿐만 아니라 직관적이고 안전하며 진정으로 인간 중심적인 시스템으로 만들기 위한 한 걸음이다”라고 말했다.

리버, 영국 배달업체 에브리와 손잡고 시범 서비스

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데일리메일에 따르면 리버는 제휴업체인 영국 배달 회사 에브리(Evri)를 통해 자사의 바퀴달린 4족보행 로봇 마일로를 요크셔 거리로 진출시켰다.

로봇 개는 아무런 도움 없이 밴에 뛰어들고 내리고, 고객의 문으로 이동하고, 소포를 내리는 훈련을 받았다.

마일로는 앞으로 2주간 요크셔 리즈시의 몰리지역에서 배송하는 동안 에브리의 정규 배송 운전자들과 합류할 예정이다.

에브리는 이러한 로봇 부조종사들이 인간의 부담을 덜어주어 주차나 내비게이션과 같은 복잡한 작업에 더 많은 시간을 할애할 수 있기를 바라고 있다. 실험이 성공하면 마일로는 곧 영국 전역으로 더 많은 배송을 할 수 있게 될 것이다.

현재 운전자들은 차량 정차지점 인근의 정확한 배달지점을 탐색한 후 걸어가 소포를 내려놓고 다시 그들의 차량으로 돌아오는데 상당한 시간을 소비한다. 리버와 에브리는 운전자와 자율 주행 로봇개를 연결해 이러한 물류 병목 현상을 완화하고 궁극적으로 운전자가 밴에서 내릴 필요성을 없애는 것을 목표로 한다.

리버는 회사의 궁극적 목표에 대해 ‘로봇이 인도를 탐색하고, 문을 열고, 짐을 전달하고, 사람과 인간 택배 기사 사이처럼 유연하게 소통할 수 있는’ 세상을 만드는 것이라고 말한다.

마커스 헌터 에브리 최고기술책임자(CTO)는 “배달 로봇개 마일로를 소개하게 돼 매우 기쁘게 생각하며, 시범사업으로 무엇을 배울 수 있을지 기대된다. 이 서비스는 라스트마일 배송의 판도를 바꿀 수 있는 제품이며, 고객들이 택배 기사와 새로운 로봇 보조원을 직접 볼 수 있기를 기대한다”고 말했다.

5월엔 美 베호 테크와 손잡고 오스틴시에서 시범사업 개시

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리버는 이에 앞서 지난 5월 대안적인 택배 배송 플랫폼인 미국 베호 테크(Veho Tech)와 손잡고 텍사스 오스틴에서 세계 최초로 전자상거래 배송의 미래를 위한 4족보행로봇 배송 시범 사업에 나섰다. 이는 리버의 첫 미국진출이기도 하다.

이 시스템은 보도뿐만 아니라 계단, 현관, 고르지 않은 지형을 통과하는 등 실제 전자상거래 배송에 활용될 예정이다.

이 시범 프로그램에서는 리버의 마일로와 베호의 사람 배송자가 함께 투입되며 각 로봇은 하루 최대 200개의 택배 소포를 배송할 수 있다. 리버 운영자는 로봇을 지원하고, 원격 팀은 실제 배송 중인 로봇의 성능을 모니터링한다.

이 구상은 베호가 오스틴과 같은 도시에 구축한 운영 기반과 탄탄한 인프라, 그리고 삭스 피프스 애비뉴, 스티치 픽스, 네스프레소 같은 주요 브랜드와의 우선 파트너 관계를 바탕으로 이뤄질 수 있었다.

두 회사는 로봇개 배송이 인간 배송 기사를 대체하도록 설계된 것이 아니라고 밝혔다. 로봇개가 인간의 효율성을 향상시켜 배송 기사가 더 많은 소포를 더 빠르고 덜 힘들게 배송할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다는 것이다.

영국의 시범사업의 사례에서처럼 인간과 배송 로봇 간 시너지 효과는 주차 공간이 부족한 인구 밀집 지역에서 특히 중요할 것으로 예상된다.

일반적으로 인간 배송 기사가 한 건의 배송을 끝내는 동안 리버의 4족 4륜 로봇은 동시에 다른 배송도 완료할 수 있다. 이 로봇은 배송 차량에서 고객의 현관까지 직접 이동해 지시에 따라 소포를 배치하고 베호 앱을 통해 사진 증거를 제공할 수 있다.

마르코 벨로닉 리버 최고경영자(CEO)는 “전자상거래의 기하급수적인 성장으로 라스트 마일(문앞) 배송은 물류 체인에서 가장 중요하고 복잡한 연결 고리가 됐다. 리버의 사명은 일반 물리 인공지능(AI)을 활용해 도시 로봇 기술을 가장 필요한 곳으로 확장하고, 100만 대의 배송 로봇을 현장에 배치하는 것이다”라고 말했다.

그는 “베호와의 파트너십은 미국에 우리 기술을 도입하는 여정에서 중요한 이정표다. 미국 최고의 택배 플랫폼인 베호는 대규모 구축에 이상적인 환경을 제공한다. 베호는 더 빠르고 비용 효율적인 서비스를 제공할 뿐만 아니라 물류 분야에서 더욱 스마트하고 인간 중심적인 로봇 모델을 구축할 수 있도록 지원한다”고 덧붙였다.

中 딥로보틱스의 ‘링스’도 다크호스

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중국 로봇 회사 딥로보틱스역시 스위스 리버가 개척한 바퀴달린 4족보행 로봇을 이용한 배송가능성을 갖춘 회사다.

이 회사의 4족보행로봇 링스(Lynx, 스라소니)역시 험난한 지형을 손쉽게 가로지르며 점프, 오르기, 백플립까지 할 수 있는 견고한 고속 사족보행으로 꼽힌다.

링스 로봇는 리버의 마일로처럼 단단한 발 대신 모든 지형에 적합한 바퀴를 사용한다. 기존 로봇 메커니즘뿐만 아니라 사륜바이크에서 영감을 받은 듯한 디자인이 특징이다.

딥로보틱스의 영상은 링스 로봇이 숲 속에서 빠른 속도로 이동하는 모습을 보여준다. 50도 경사의 오르막과 내리막길을 주행하며 바위부터 낮은 벽까지 큰 장애물을 넘는다. 이 로봇은 네 발로 서 있는 자세에서 두 발로 서 있는 자세로 쉽게 전환할 수 있으며, 빠른 속도로 백플립을 하거나 급커브를 돌 수도 있다. 2017년 중국 항저우에서 설립된 딥로보틱스는 특히 산업용 4족 보행 로봇 또는 로봇개 개발 분야의 주요 기업으로 부상했다. X20과 X30 모델을 포함한 딥로보틱스의 주력 로봇개 제품 라인은 보안 검사, 탐사, 공공 구조 활동 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

X20은 2023년에 시험 운영을 통해 지진 발생 후와 같은 험난한 지형에서도 수색 및 점검 작업을 수행할 수 있는 능력을 입증했다. 모의 긴급 수색 시나리오에서, 이 4족 보행 로봇은 인명 구조 및 인화성 및 폭발성 물품 수거에 성공했다. 이 로봇들은 단독으로 작동할 뿐만 아니라, 고해상도 파노라마 카메라와 라이다를 결합해 지정된 구역을 신속하게 탐색하는 공동 수색을 수행할 수도 있다.

딥로보틱스는 새로운 휴머노이드 로봇도 공개했으며, 일론 머스크의 테슬라 옵티머스에 맞서는 중국의 로봇으로 자리매김하고 있다. 딥로보틱스의 고객 및 파트너로는 레노버, 타케나카 코퍼레이션, 유니버시티 칼리지 런던, 에든버러 대학교 등이 있다.

이와함께 지난해 10월 짐을 지고 중국 태산을 오른 유니트리의 로봇개도 바퀴만 단다면 즉시 이들과 경합할 유력한 경쟁자가 된다.

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