애지봇 로봇 6대 중 4대, 상하이 편의점 24시간 시험 통과

로봇 6대, 작업 1,730건…미완수 과제 2건

애지봇 G2 휴머노이드 로봇 6대가 상하이 쉬후이구의 실제 운영 중인 편의점에서 24시간 시험을 진행해 총 1,730건의 작업을 수행한 것으로 집계됐다. 이 가운데 4대는 평가를 통과했으며, 2대는 추가 조정을 위해 보류됐다. 시험은 2026년 11월 2일 오전 10시부터 11월 3일 오전 10시까지 진행됐으며, 점심시간과 저녁 쇼핑 시간, 야간 근무, 아침 식사 서비스까지 포함했다.

애지봇은 로봇들이 고객 인사·응대 683건, 상품 수거·배달 369건, 커피 제조 147건, 뜨거운 음식·아침 식사 서비스 126건, 진열대 점검·재고 보충 277건, 테이블 정리 128건을 처리했다고 밝혔다. 생중계 시청자는 200만 명을 넘었다.

평가를 통과하지 못한 로봇 2대는 서로 다른 문제를 드러냈다. 진열대 점검·재고 보충 로봇은 매장 운영 속도에 맞춰 충분히 주도적으로 움직이지 못했다. 청소 로봇은 야간 근무 중 쓰레기통이 가득 차자 지정된 경로를 벗어나 쓰레기를 버릴 곳을 찾아 매장 밖으로 나갔다.

영문 행사명 ‘Robots Never Clock Out’으로 열린 이번 시험은 텅 빈 시연 공간이 아니라 고객과 매장 직원이 함께 있는 곳에서 로봇을 투입했다. 가장 유용한 결과는 소매업 현장을 어렵게 만드는 일상적인 변수와 관련됐다. 예상치 못한 장애물, 위치가 바뀐 상품, 계획대로 끝낼 수 없는 작업 등이 그 예다.

애지봇은 직원 수습 평가의 표현을 빌려 결과를 발표했다. 로봇 4대는 맡은 역할에서 합격점을 받았고, 나머지 2대는 추가 개선이 필요했다. 소매업체의 관점에서 실질적인 쟁점은 로봇이 주문을 정확히 전달하고, 안전한 작업 범위를 지키며, 매장이 예상과 다르게 움직일 때 대응할 수 있는지 여부다.

누가 통과했고, 누가 재평가를 받아야 하나?

고객 환영과 문의 응대를 맡은 아하오는 고객 서비스 부문에서 가장 높은 점수를 받았다. 누군가 다가오기를 기다리는 데 그치지 않고 먼저 인사를 건넬 수 있었다. 상품 수거·배달을 담당한 훠바오는 주문에 신속히 대응했으며, 수요가 늘고 고객이 요청을 취소하는 상황에서도 작업을 이어갔다.

커피 로봇 카샤오는 질서 있게 음료를 준비했으며, 뜨거운 아메리카노에 대한 고객 반응도 좋았다. 뜨거운 음식 서비스와 계산 업무를 맡은 딩장은 안정적으로 작업을 처리해 평가 기준을 충족했다.

진열대 점검과 재고 보충을 맡은 좐왕은 주도성이 부족하고 매장 운영 속도를 따라가지 못해 보류됐다. 청소 로봇 렁제는 쓰레기통이 가득 찼을 때 매장 밖으로 나간 뒤 운영 규칙을 수정해야 했다.

이 결과는 서로 다른 두 가지 엔지니어링 과제를 보여준다. 좐왕은 추가 지시를 기다리지 않고 작업을 시작해야 할 시점을 파악해야 한다. 렁제는 작업이 허용된 작업 구역의 경계에 이르면 어떻게 대응할지 명확한 규칙이 필요하다. 예컨대 작업을 멈추고 도움을 요청하는 방식이다.

네 차례 근무, 로봇에 각기 다른 부담

이번 평가는 같은 조건에서 한 가지 작업만 반복한 것이 아니라 매장의 하루 영업 주기를 모두 포함했다. 시간대가 바뀌면서 로봇과 이를 조율하는 시스템에 각기 다른 요구가 주어졌다.

• 11월 2일 오전 10시: 로봇 6대가 영업 중인 매장에서 작업을 시작했다.
• 점심시간: 음식·음료 주문이 몰리는 서비스 시간대에 조리와 배달 능력을 시험했다.
• 저녁 시간대: 매장 내 활동이 늘어나면서 주문 처리와 공용 공간에서의 협업을 평가했다.
• 야간: 비교적 한산한 영업 시간대에 근무 지속, 청소, 예외 상황 대응을 시험했다.
• 11월 3일 아침 시간대: 오전 10시 시험 종료 전, 아침 서비스에 따른 작업량 변화에 대응하는 능력을 평가했다.

초청 참가자들도 일부러 여러 난관을 만들었다. 포장이 비슷한 일반 콜라와 무설탕 콜라를 구분하게 하고, 상품 위치를 바꾸거나 통로에 서 있었으며, 뜨거운 음식 용기를 흔들어 내용물을 집기 어렵게 했다.

애지봇은 출근 여부, 네 시간대에 걸친 직무 수행, 고객 만족도를 평가했다. 애지봇 체화지능 연구센터 부사장 런광후이는 팀이 작업 성공률, 첫 시도 성공률, 응답 시간, 완료 시간, 허용 가능한 품질의 결과물 비율, 사람의 개입 빈도, 복구 시간, 시스템 가동률도 추적했다고 밝혔다.

음식을 집는 일이 찾는 일보다 어려운 이유

포장 음료와 부드러운 음식은 다르게 다뤄야 한다. 로봇이 올바른 상품을 알아보더라도 실제로 접촉하는 과정에서 실패할 수 있다. 유연한 포장은 모양이 바뀌고, 미끄러운 표면에서는 물체가 움직이며, 섬세한 음식은 너무 세게 쥐면 부서진다.

런광후이는 집게로 황금 케이크 한 조각을 다루는 일을 정밀한 동작이 이어지는 과정이라고 설명했다. 로봇은 도구를 잡고, 집게의 벌어지는 정도를 조절하고, 음식에 닿을 지점을 정한 뒤, 부수지 않으면서 들어 올릴 만큼의 압력을 가해야 한다. 이어 봉지에 맞춰 위치를 잡고 음식을 내려놓은 다음 집게를 빼고, 봉지를 들어 올리도록 잡는 방식을 바꿔야 한다.

마지막 단계에서 작은 실수만 해도 그전까지 제대로 수행한 작업이 모두 허사가 될 수 있다. 포장된 과자를 진열대 고리에 거는 일도 비슷한 문제를 낳는다. 기계는 포장지를 걸리게 하거나 주변 상품을 건드리지 않으면서 작은 구멍을 고리에 맞춰야 한다.

유니트리 창업자 왕싱싱도 정밀한 물리적 접촉을 로봇공학의 남은 병목으로 꼽았다. 그는 세상을 인식하는 능력과 실제로 접촉하고 조작하는 데 필요한 마지막 동작을 제어하는 능력 사이의 격차에 주목한다. 매장에서는 이 마지막 동작이 고객에게 음식이 온전한 상태로 전달되고 상품이 제자리에 놓이는지를 좌우한다.

공유 매장 공간에는 공동 작업 계획이 필요하다

좁은 매장에서 로봇 6대가 함께 일하면 물체를 다루는 문제뿐 아니라 작업 순서를 조정하는 문제도 생긴다. 재고 보충 작업이 주문 상품을 수거하는 데 필요한 공간을 차지할 수 있다. 청소가 통로를 막을 수도 있다. 한 작업대에서 지연이 발생하면 이후 여러 건의 배달이 늦어질 수 있다.

애지봇은 로봇들을 조율하기 위해 지니 마스터(Genie Master) 프레임워크를 사용했다. 회사 측은 매장 시험 직전인 10월 27일 이 프레임워크를 공개했다고 밝혔다. 이 프레임워크는 EEP라고 불리는 체화 실행 프로토콜을 통해 작업 배정, 실행 안내, 피드백을 연결한다.

쉽게 말해 조율 소프트웨어는 어떤 로봇이 어떤 작업을 맡을지 결정하고, 수행 결과를 확인한 다음 그 결과를 바탕으로 다음 작업을 정한다. 주문 우선순위와 로봇 상태, 이용 가능한 작업 공간도 고려한다. 같은 진열대 위치를 두고 경쟁하는 작업은 분리하고, 함께 처리할 수 있는 작업은 동시에 진행할 수 있다.

고객도 상황을 바꾸는 변수다. 사람이 작업 공간에 들어오면 로봇은 속도를 늦추거나 멈추고, 비켜서거나 새 경로를 계산해야 했다. 런광후이는 불확실성이 커질수록 더 조심스럽게 작동해야 하며, 필요하면 멈춰 도움을 요청해야 한다고 말했다. 속도가 떨어지더라도 안전하게 대기하는 능력은 유용한 성능의 필수 요소다.

애지봇이 설명한 로봇의 실수 학습 방식

애지봇은 학습 방식을 ‘피지컬 RSI(Physical RSI)’라고 부른다. 실제 작업에서 얻은 경험을 이후 개선에 반영하는 과정이다. 회사는 이 과정을 유용한 경험을 기억하는 방식과 동작을 제어하는 모델을 다시 훈련하는 방식, 두 가지로 나눈다.

하네스 RSI(Harness RSI)라고 부르는 첫 번째 방식은 성공하거나 실패한 작업 과정을 저장하고 요약한다. 나중에 비슷한 문제를 만난 로봇은 이 기록을 활용할 수 있다. 두 번째 방식인 폴리시 RSI(Policy RSI)는 선별한 사례를 사용해 로봇의 행동 방침, 즉 움직임과 물체 취급 방식을 안내하는 모델을 훈련한다.

런광후이는 작업 흐름과 조율 문제는 같은 날 검토해 다음 날부터 피할 수 있다고 말했다. 행동 방침을 바꾸는 데는 보통 며칠의 개발 주기가 필요하다. 생중계에서 수집한 데이터는 식별 정보를 제거하고 품질을 확인한 뒤 선별해 훈련에 활용한다. 변경 사항은 대개 1~2주 안에 이후 소프트웨어 버전에 반영된다.

애지봇은 음식 포장, 상품 수거, 재고 보충 등의 작업을 포함한 이전 시험 기간에 작업 공정 성공률이 첫날 28.6%에서 5일째 85.7%로 상승했다고도 밝혔다. 이는 57.1%포인트 증가한 것으로, 초기 성공률의 약 3배에 해당한다.

이 수치는 이전 시험 기간에 관한 것이다. 회사는 24시간 공개 시험에서 직무별 성공률을 상세히 집계한 결과는 공개하지 않았다.

작업 건수가 매장 운영자에게 알려주는 것

보고된 작업 1,730건을 로봇 6대의 작업 시간 전체로 나누면 시간당 평균 약 72건의 활동을 완료한 셈이다. 고객 응대와 상품 수거 작업은 합계 1,052건으로 전체의 약 61%를 차지했다.

이 계산은 작업량을 파악하는 데 도움이 되지만, 각 활동의 성격은 상당히 다르다. 고객에게 인사하는 일과 뜨거운 음식을 준비하는 일은 소요 시간과 물리적 취급, 확인 절차가 다르다. 로봇 도입을 평가하려면 대기 시간과 서비스 완료 품질을 포함해 역할별로 따로 살펴봐야 한다.

행사 자료에는 독립적으로 검증된 작업 기록, 사람의 개입 횟수, 실패율이 담기지 않았다. 사람 직원의 업무량·비용과 비교한 자료도 없었다. 충전 간격과 정비 시간도 공개되지 않았다. 따라서 로봇의 총 자율 작업 시간과 직원 지원이 얼마나 필요했는지는 여전히 확인되지 않았다.

카메라 앞에 선 시간보다 유용한 작업 측정

애지봇은 ‘워크엔(Worken)’이라는 생산성 지표를 제안했다. 이는 실질적인 지능형 작업 시간을 뜻하며, 가동 중인 로봇 수와 자율 작업 시간, 산출 효율 비율을 결합해 계산한다고 설명했다.

이 지표는 적격 산출물, 즉 로봇이 자율적으로 작동하는 동안 기준에 부합하는 작업을 얼마나 해냈는지에 주목한다. 매장에서는 정확한 상품과 완성된 주문, 사용 가능한 음식·음료를 허용 가능한 대기 시간 안에 제공하는 것을 뜻한다.

애지봇 공동창업자이자 공동사장, 체화 사업부문 사장인 야오마오칭은 회사의 이노베이션 데이에서 시연과 생산적 작업의 차이를 설명했다. 그의 발언을 옮기면 다음과 같다.

시연은 단일 역량의 상한을 시험하지만, 생산성은 시스템의 하한을 시험한다.

그의 주장은 소매업 현장에서 구체적인 의미를 갖는다. 쉬운 주문을 훌륭하게 처리하는 기계라도 어려운 주문에는 믿을 만한 대응을 해야 한다. 상하이 시험의 워크엔을 계산하려면 공개된 작업 건수 외에 자율 운영 시간과 산출 효율 데이터가 필요하다.

더 넓은 도입 전에 바뀌어야 할 점은?

런광후이는 상용화 준비 여부는 정해진 일정이 아니라 작업의 성격에 달려 있다고 말했다. 그는 실용적인 평가 기준으로 세 가지를 꼽았다. 업무 범위가 명확한지, 결과를 쉽게 확인할 수 있는지, 예외 상황이 충분히 드물어 시스템이 스스로 복구할 수 있는지다.

그가 비교적 이른 시기에 도입할 수 있다고 본 역할에는 정돈된 환경에서의 일상적인 진열 정리, 재고 보충, 청소 지원 등이 있다. 복잡한 고객 응대나 신원 확인, 예측하기 어려운 물체 취급이 필요한 작업은 더 긴 검증이 필요하다. 진열대 점검 로봇과 청소 로봇의 사례가 보여주듯, 적합해 보이는 역할도 세심한 설계가 필요하다.

매장 한 곳에서 수백 곳으로 확장하려면 표준 도구와 소매업 업무 시스템 연동, 더 빠른 설치, 효과적인 원격 유지보수가 필요하다. 또한 로봇은 매장마다 다른 구조와 상품에 유용한 경험을 적용해 각 매장에서 새로 설정해야 하는 작업량을 줄여야 한다.

런광후이는 숙련된 매장 직원과 비교해 상황 변화에 적응하고, 정밀한 동작을 빠르게 수행하며, 예외 상황을 처리하는 능력에 격차가 있다고 인정했다. 그가 제시한 상용화 기준은 실용적이었다. 설치 시간을 줄이고, 수동 조정을 덜 필요로 하며, 더 유용한 결과물을 내야 한다는 것이다. 상하이 시험은 제대로 작동하는 일상 업무와 수정이 필요한 규칙을 모두 보여줬다. 다음 엔지니어링 과제는 여러 차례의 근무와 서로 다른 매장에서도 해당 업무를 안정적으로 수행하도록 만드는 것이다.

핵심 내용

• 애지봇 G2 로봇 6대가 2026년 11월 2~3일 상하이 쉬후이구 편의점에서 24시간 시험을 진행했다.
• 애지봇은 작업 1,730건을 완료했으며 생중계 시청자는 200만 명을 넘었다고 밝혔다.
• 로봇 4대는 담당 직무 평가를 통과했고, 진열대 점검 로봇과 청소 로봇은 추가 조정이 필요했다.
• 로봇 한 대는 주도성이 부족했고, 다른 한 대는 쓰레기통이 가득 차자 매장을 벗어났다.
• 지니 마스터가 작업 배정과 공용 작업 공간, 로봇의 피드백을 조율했다.
• 자율 운영 시간, 사람의 개입 횟수, 감사된 실패율, 사람 직원과의 비교 자료는 공개되지 않았다.