CJ대한통운은 물류업계 최초로 AI 휴머노이드 로봇을 실제 물류센터 운영 공정에 투입했다고 2026년 9월 3일 밝혔다. CJ대한통운은 물류 작업 데이터와 AI 기술을 결합해 피킹·분류·검수·포장 등으로 휴머노이드 적용 공정을 단계적으로 확대할 계획이다.
■ 양지 올리브영 물류센터에 휴머노이드 2대 투입…실증 넘어 실제 운영공정 적용
CJ대한통운은 최근 휴머노이드 양팔 로봇 2대를 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 배치해 상품 포장 공정에 투입했다. 휴머노이드 로봇은 포장 라인에서 박스 내부에 완충재를 투입하는 작업을 수행한다.
이는 2025년 하반기 군포 풀필먼트센터에서 물류 현장 적용 가능성을 검증한 데 이어 실제 고객 물류를 처리하는 운영 현장으로 적용 범위를 확대한 것으로 휴머노이드 로봇을 실제 물류 운영 공정에 최초로 적용한 사례다.
CJ대한통운은 실제 고객의 물류를 처리하는 운영 현장에서 휴머노이드를 활용하면서 축적되는 작업 데이터를 다시 AI 학습에 활용해 로봇의 작업 정확도와 대응력을 지속적으로 높여 나갈 계획이다.
■ 상품·주문 따라 작업조건 달라지는 물류센터…휴머노이드로 기존 자동화 한계 보완
휴머노이드 로봇은 기존 물류 자동화 설비의 한계를 보완할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 규격화된 제품을 정해진 공정에 따라 반복 생산하는 제조업과 달리 물류센터에서는 형태와 크기, 재질이 서로 다른 수많은 상품을 취급한다. 상품과 주문에 따라 작업 조건도 지속적으로 달라진다.
컨베이어나 고정형 로봇 등 기존 자동화 설비는 특정 공정에서 높은 생산성을 발휘하지만 새로운 작업을 추가할 경우 설비와 작업공간을 변경해야 하는 경우가 많다.
반면 사람과 유사한 형태의 휴머노이드 로봇은 기존 작업공간을 활용하면서 다양한 작업을 수행할 수 있어 공정 변화에 대한 유연성과 확장성이 높다. 사람의 작업 환경을 그대로 활용하면서 여러 작업에 탄력적으로 투입할 수 있다는 점에서 물류 자동화의 새로운 대안으로 꼽힌다.
■ 로봇 ‘두뇌’ RFM 고도화…실제 물류 데이터·시뮬레이션 데이터 함께 학습
CJ대한통운은 실제 물류 현장에서 축적한 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드의 작업 수행 능력을 높이고 있다. 특히 로봇의 ‘두뇌’ 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(RFM, Robot Foundation Model)을 지속적으로 고도화하고 있다.
RFM은 시각과 센서 등을 통해 주변 환경을 인식하고 상황에 맞는 행동을 판단·수행하도록 하는 피지컬 AI(Physical AI)의 핵심 기술이다. CJ대한통운은 실제 물류 현장에서 확보한 데이터뿐 아니라 시뮬레이션으로 생성한 가상 데이터를 함께 학습시켜 새로운 상품이나 작업환경에서도 대응할 수 있는 능력을 높이고 있다.
현장 운영 과정에서 새롭게 축적되는 물류 작업 데이터를 다시 AI 학습에 활용함으로써 실제 운영과 AI 학습을 연계하는 방식으로 휴머노이드 기술을 지속 고도화한다는 계획이다.
■ 완충재 투입에서 피킹·분류·검수·포장까지…범용 물류 휴머노이드로 확대
CJ대한통운은 이번 양지 올리브영 물류센터 현장 운영을 시작으로 휴머노이드 적용 공정을 단계적으로 확대할 계획이다.
현재는 박스 내부에 완충재를 투입하는 작업부터 시작하지만, 향후 물류 현장에서 축적한 데이터를 기반으로 상품 피킹·분류·검수·포장 등 보다 복잡하고 정교한 작업까지 적용 범위를 넓힌다.
궁극적으로는 하나의 휴머노이드 로봇이 여러 물류 공정을 연속적으로 수행할 수 있는 범용 물류 휴머노이드로 발전시킨다는 구상이다.
■ 로보티즈·에이딘로보틱스·리얼월드와 협력…AI 휴머노이드 기술 생태계 확대
CJ대한통운은 물류 휴머노이드 기술 고도화를 위해 외부 전문기업 및 연구기관과의 기술 협력도 병행하고 있다.
로보티즈는 하드웨어, 에이딘로보틱스는 로봇핸드, 리얼월드는 RFM 분야에서 협력하는 등 여러 전문 파트너와 전략적 협업관계를 구축해 AI 휴머노이드 생태계를 확대하고 있다.
또한, 인간형 로봇핸드 개발을 비롯한 다양한 정부 국책과제에도 참여해 물류 현장의 AI 자율운영체계 전환을 위한 기술 개발을 추진하고 있다.
■ 김정희 CJ대한통운 TES물류기술연구소장 코멘트
김정희 CJ대한통운 TES물류기술연구소장은 다음과 같이 말했다.
“이번 현장 투입은 기술을 보여주는 시연이나 가능성을 확인하는 실증을 넘어 휴머노이드가 실제 물류 운영 과정에서 역할을 수행하는 단계로 진입했다는 데 의미가 있다.”
“현장에서 축적되는 방대한 물류 데이터와 AI 기술을 결합해 휴머노이드가 다양한 작업을 스스로 판단하고 수행할 수 있도록 발전시키고, 인간과 로봇이 함께 일하는 미래형 풀필먼트를 구현해 나가겠다.”
■ 자주 묻는 질문(FAQ)
Q. CJ대한통운은 AI 휴머노이드 로봇을 물류센터에서 어떻게 활용하고 있나요?
A. CJ대한통운은 경기도 용인 양지 올리브영 물류센터에 휴머노이드 양팔 로봇 2대를 투입해 상품 포장 라인에서 박스 내부에 완충재를 넣는 작업을 수행하도록 하고 있습니다. 2025년 군포 풀필먼트센터에서 진행한 현장 실증과 달리, 실제 고객 물류를 처리하는 운영 공정에 적용했다는 점이 특징입니다. 휴머노이드 로봇이 작업한 박스에는 작업자가 주문된 상품을 담게 되고 이후 실제 고객에게 배송됩니다.
Q. 물류센터에서 휴머노이드 로봇이 필요한 이유는 무엇인가요?
A. 물류센터에서는 크기와 형태, 재질이 서로 다른 다양한 상품을 처리하고 주문에 따라 작업 조건도 계속 달라집니다. 사람과 유사한 형태의 휴머노이드는 기존 작업공간을 활용하면서 여러 작업에 투입할 수 있어 고정형 자동화 설비에 비해 공정 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다.
Q. 로봇 파운데이션 모델(RFM)은 무엇인가요?
A. RFM(Robot Foundation Model)은 로봇이 시각과 센서 등을 이용해 주변 환경을 인식하고 상황에 맞는 행동을 판단·수행하도록 하는 피지컬 AI 핵심 기술입니다. CJ대한통운은 실제 물류 현장 데이터와 시뮬레이션으로 생성한 가상 데이터를 함께 학습시켜 새로운 상품과 작업환경에 대한 휴머노이드의 대응 능력을 높이고 있습니다.
Q. CJ대한통운은 앞으로 휴머노이드를 어떤 물류 작업에 활용할 계획인가요?
A. 현재 완충재 투입 작업에서 시작해 향후 상품 피킹·분류·검수·포장 등 보다 복잡한 물류 공정으로 적용 범위를 확대할 계획입니다. 장기적으로는 하나의 휴머노이드가 여러 물류 공정을 연속적으로 수행하는 범용 물류 휴머노이드로 발전시키는 것이 목표입니다.
Q. CJ대한통운은 AI 휴머노이드 기술 개발을 위해 어떤 기업들과 협력하고 있나요?
A. 로보티즈와 휴머노이드 하드웨어, 에이딘로보틱스와 로봇핸드, 리얼월드와 로봇 파운데이션 모델(RFM) 분야에서 협력하고 있습니다. 인간형 로봇핸드 개발 등 다양한 정부 국책과제에도 참여하고 있습니다.
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