컨텐츠 바로가기

12.25 (수)

이슈 스마트폰 소식

“스마트폰만으론 생존 힘들다”… 로봇 시장 뛰어든 삼성전자 협력사들

댓글 첫 댓글을 작성해보세요
주소복사가 완료되었습니다
조선비즈

지난해 11월 서울 서초구 삼성전자 서울R&D캠퍼스에서 열린 C랩 미디어데이에서 뉴빌리티가 자율주행 로봇 배달서비스를 시연하고 있다./삼성전자 제공

<이미지를 클릭하시면 크게 보실 수 있습니다>



삼성전자의 스마트폰 부품, 소프트웨어(SW) 등을 만들어오던 협력사들이 로봇 시장으로 눈을 돌리고 있다. 산업용, 서비스용 로봇 분야가 빠르게 성장하기 시작하면서 스마트폰에 활용해온 기술을 로봇 분야로 전환, 포트폴리오 다각화에 나서는 모양새다.

11일 업계에 따르면 인탑스, 미래컴퍼니, 나무가, 셀바스AI 등 삼성 갤럭시 시리즈에 부품·SW를 납품하던 기업들이 최근 성장하는 로봇 분야로 발을 넓히고 있다. 최근 로봇 분야는 인공지능(AI)과 융합해 궁극적으로 인간의 개입을 필요로 하지 않는 ‘무인화’ 트렌드에 힘입어 관련 산업이 탄력을 받고 있다.

스마트폰, 가전제품용 금형을 주로 만들던 인탑스의 경우 휴대폰 케이스, 안테나 부품, 차폐 부품 등을 만들던 노하우를 활용해 서비스용 로봇 부품을 생산하기 시작했다. 지난 2020년 서비스 로봇 생산 기업인 베어로보틱스와의 협업을 시작으로 관련 고객사를 늘리는 중이다. 글로벌 서빙 로봇 시장 연평균(2021~2025년) 성장률은 44.5%이며 2025년 시장 규모는 26.5조원에 달할 전망이다.

스마트폰용 카메라모듈도 기술 고도화를 거쳐 로봇용으로 활용 범위가 넓어지고 있다. 삼성전자 스마트폰용 카메라모듈을 생산해온 나무가는 지난 3월 3D 센싱 모듈 개발 기업인 시그봇과 로봇용 센서 생산을 위한 업무협약을 체결했다. 앞서 나무가는 인텔의 3D 카메라 기술인 ‘리얼센스’, 소니 ‘아이보2 로봇강아지’ 등에 다양한 3D 센싱 모듈을 공급한 바 있다.

미래컴퍼니 등 삼성전자의 디스플레이 분야 협력사들도 로봇 시장 확대에 보조를 맞춰 사업 다각화에 나서고 있다. 디스플레이 가공 장비인 엣지그라인더를 국내 최초로 개발한 미래컴퍼니는 2007년부터 의료용 로봇 개발에 나선 바 있으며, 2018년 복강경 수술 로봇 레보아이 개발에 성공했다. 이 회사는 최근 수술 로봇 레보아이를 세브란스병원에 공급하기 시작하면서 의료용 로봇 분야에 뛰어들었다. 올 초 열린 CES 2023에서는 거리 정보를 더한 3D ToF(Time of Flight) 카메라 기술을 선보였다. 3D ToF 카메라 기술은 스마트 리테일, 물류자동화, 산업용 로봇 등의 영역에서 활용될 것으로 기대된다.

셀바스AI의 경우 스마트폰용 음성인식 소프트웨어를 로봇용으로 확장해나가고 있다. 지난 3월에는 국내 대표 자율주행로봇 기업 ’로보티즈’와 AI 음성기술을 활용한 대화형 AI 로봇 기술 개발에 대한 업무협약을 체결했다. 로보티즈는 호텔, 리조트 등 광역 공간에서 서비스를 제공하는 실내 자율주행로봇과 라스트마일 시장을 정조준하고 있는 실외 자율주행로봇 서비스를 제공하는 기업이다.

조선비즈

네이버 사옥을 누비는 5G 브레인리스 로봇. /네이버 제공



삼성전자 역시 로봇 분야 진출을 서두르고 있다. 지난달 21일 한종희 삼성전자 부회장(대표이사)은 비스포크라이프 미디어데이 행사에서 “로봇은 또 하나의 성장동력”이라고 강조한 바 있다. 이재용 회장 역시 로봇, 인공지능에 3년간 240조원을 투자하겠다고 밝혔다. 최근에는 이족 보행 로봇 ‘휴보’를 개발한 레인보우로보틱스의 지분을 인수하는 등 적극적인 투자 행보를 보였다.

한편 글로벌 시장조사업체 스트래티지 애널리틱스(SA)는 세계 로봇 시장 규모가 2024년 1220억달러(약 160조원)까지 성장할 것으로 전망했다. 글로벌 컨설팅 업체 보스턴컨설팅그룹(BCG)은 2025년부터 서비스용 로봇 시장이 급성장하면서 2030년쯤 로봇 시장 규모가 현재의 10배 이상인 210조원 규모로 커질 것으로 관측했다.

황민규 기자(durchman@chosunbiz.com)

<저작권자 ⓒ ChosunBiz.com, 무단전재 및 재배포 금지>
기사가 속한 카테고리는 언론사가 분류합니다.
언론사는 한 기사를 두 개 이상의 카테고리로 분류할 수 있습니다.