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[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 최근 아마존(AMZN) 물류 센터의 로봇이 100만을 넘었다는 소식이 세간에 화제를 모았다. 조만간 물류 센터에 사람보다 로봇이 많아질 것이라는 전망이 나온 가운데 로보틱스 기술 부문에서 아마존이 휴머노이드 로봇 개발로 관심을 끄는 테슬라(TSLA)를 앞선다는 의견이 제기됐다.

테슬라의 휴머노이드 로봇 옵티머스(Optimus)는 여전히 미래형이지만 아마존의 로봇은 이미 전자상거래의 중추에 해당하는 로지스틱스를 작동하는 핵심 동력으로 성과를 내고 있다는 주장이다.

테슬라가 범용 휴머노이드 로봇 개발에 무게를 두는 반면 아마존은 물류에 특화된 로봇을 지향한다는 점에서 양사의 경쟁력을 직접적으로 비교하기는 어렵지만 현재까지 로봇의 실제 배치 규모와 운영 측면에서 아마존이 앞선다는 평가다.

아마존이 로보틱스 분야에 적극 뛰어든 것은 지난 2012년 키바 시스템스(Kiva Systems)를 7억7500만달러에 인수하면서 부터다. 당시에는 큰 관심을 끌지 못했던 소규모 인수합병(M&A)이었지만 아마존에 거대한 배당을 지급하고 있다.

단적인 사례로 물류 센터 로봇이 100만을 돌파한 기록이 꼽힌다. 세계 최대 전자상거래 업체인 아마존의 모든 주문 가운데 약 75%를 로봇의 힘을 빌어 처리하고 있다. 물류 센터의 운영 효율성과 배송 속도를 놓고 경쟁이 뜨거운 가운데 아마존이 커다란 이정표를 세웠다는 데 월가는 입을 모은다.

아마존의 로봇은 단순히 크고 작은 택배 상자와 물건들을 옮기는 데 그치지 않는다. 재고 물품들을 종류별로 분류해 정리하고, 특정 물건을 찾아내기도 한다. 물류 센터 내부의 복도가 막히면 다른 곳으로 길을 찾아 스스로 이동하기도 하고, 사전에 완벽한 프로그래밍 없이도 트럭에서 물건들을 내리거나 싣기도 한다.

컨베이어에 택배 물품 옮기는 아마존의 로봇 [사진=업체 제공]

상품을 배송하기 전 손상이 발생한 물건을 찾아내 고객 만족도를 높이는 동시에 반품 및 환불 발생을 줄이는 등 보다 정교하고 복잡한 작업에도 로봇이 기량을 발휘하고 있다.

물류 현장에 투입된 로봇이 100만대를 넘어선 데는 관련 기술력이 그만큼 발전했다는 의미로, 아마존은 가까운 미래에 물류 센터의 인력보다 로봇이 많아질 것이라고 밝혔다.

아마존 최초의 촉각 가진 로봇 벌칸 [사진=업체 제공]

아마존의 수익성 측면에서 이는 작지 않은 의미를 갖는다. 로봇은 휴식 시간이나 휴가 또는 병가를 필요로 하지 않는다. 필요한 경우 시간외 수당 없이 24시간 일하도록 할 수도 있다. 인건비를 크게 축소하는 동시에 물류 센터의 작업은 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있다는 얘기다.

아마존이 클라우드 컴퓨팅을 포함해 다양한 비즈니스를 추진하고 있지만 여전히 전자상거래 부문에 대한 매출 의존도가 높다는 점에서 수익성 향상이 기대되는 대목이다.

아마존의 로보틱스 기술이 차별화된 데는 인공지능(AI) 기술의 활용에서 비롯된다. 랩 126(Lab 126) 팀이 개발중인 차세대 물류 센터 로봇은 사람의 음성을 인식해 작업 지시를 이해하고, 실시간으로 문제를 해결하는 한편 로봇 자체에 문제가 발생할 경우 스스로 해결하는 기능까지 갖추고 있다.

아마존은 최근 딥플릿(DeepFleet)로 지칭되는 AI 모델을 공개해 또 한 차례 IT 업계와 월가의 조명을 받았다. 딥플릿은 물류 네트워크 전반에 걸쳐 로봇들의 움직임을 조정하는 AI 기술로, 혁신적이라는 평가가 쏟아졌다.

새로운 AI 시스템을 통해 로봇 플릿의 이동 시간을 10% 개선하는 한편 더 빠르고 저렴하게 고객들에게 택배를 배송할 수 있게 됐다는 분석이다. 한 마디로 딥플릿은 아마존의 물류 자동화를 한 단계 더 격상시킨 '로봇 교통 관세 시스템'으로 볼 수 있다고 월가는 설명한다.

업체가 100만번째 창고 로봇 배치와 함께 공개한 딥플릿은 생성형 AI 모델에 해당한다. 도시를 가득 채운 지능형 교통 관리 시스템처럼 작동하면서 아마존의 물류 시설 전체를 이동하는 로봇들과 함께 작동하도록 설계 됐다.

전세계 300여개 물류 센터에서 가동중인 100만대 이상의 로봇을 보다 효율적으로 관리하고, 최적화하기 위한 딥플릿은 아마존이 보유한 방대한 물류 데이터와 아마존웹서비스(AWS)의 AI 및 머신러닝 플랫폼 세이지메이커(SageMaker)를 기술적 기반으로 구축됐다.

주요 외신들은 아마존이 지능형 트래픽 관리 시스템을 통해 로봇간 충돌과 혼잡을 줄이고, 각 로봇이 가장 효율적인 경로로 이동할 수 있도록 해 물류 센터 전반의 운영 효율성을 높일 것으로 기대한다.

딥플릿을 통해 AI가 로봇들을 실시간으로 서로의 위치와 작업량, 우선 순위에 따라 협업하며 움직이도록 하고, 작업량의 변화나 창고 내 교통량, 우선 순위 등 다양한 변수에 따라 즉각적으로 경로를 재설정하도록 한다.

딥플릿은 더 나아가 아마존의 실제 창고 운영 데이터를 지속적으로 학습하며 시간이 지날수록 더욱 효율적인 경로와 작업 방식을 낼 것이라고 월가는 기대한다.

아마존은 딥플릿을 도입한 이후 로봇의 이동 경로와 시간 효율성이 10% 개선됐고, 이에 따라 주문 처리 속도와 배송 시간도 단축됐다고 밝혔다. 로봇의 동선이 최적화되면서 에너지 사용과 운영 비용도 줄어들었다.

AI 기반의 로보틱스 기술을 통해 물류 센터의 자동화와 에너지 절감, 비용 감축, 고객 만족도 상승까지 작지 않은 결실을 이루고 있다는 설명이다.

업체는 딥플릿이 단순한 기술 도입을 넘어 실제 물류 현장의 문제를 AI로 해경하는 데 초점을 두고 있다고 밝혔다. 앞으로 이 같은 AI 기반의 로보틱스 기술이 진화하며 아마존이 물류 혁신에서 두각을 나타낼 것이라는 기대다.

아마존의 물류 센터 로봇은 기능에 따라 크게 네 가지로 구분된다. 허큘리스(Hercules)는 크고 무거운 물건들을 들어 올리고 나르기 위한 용도로 설계됐고, 프로테우스(Proteus)는 로지스틱스 외부에서 카트를 이동시키는 역할을 담당하는 자동화 모바일 로봇이다. 이를 통해 직원들의 단순 작업을 대폭 축소하고 있다.

VASS(Vision Assisted Sort Station, 비전 보조 분류 스테이션)은 컴퓨터 비전과 프로젝션 기술을 활용해 직원들이 더욱 효율적으로 택배 상자들을 분류하도록 돕고, 벌칸(Vulcan)은 촉각 센서를 갖춘 첨단 로봇으로, 카메라와 흡착컵을 이용해 물류 센터에서 상품을 집어 올리고 적재하는 역할을 맡고 있다.

사실 로봇은 아마존의 AI 효율성 스토리의 일부에 불과하다. 업체의 새로운 웰스프링(Wellspring) 시스템은 AI를 활용해 대형 아파트 단지나 오피스 파크처럼 접근이 어려운 배송지를 지도화 한다.

해당 데이터는 스마트 글래스에 통합돼 실시간 내비게이션으로도 사용할 수 있다. 이를 통해 운전자가 한 번의 근무 교대 동안 더 많은 경로를 소화할 수 있고, 배송 시간을 단축시키는 효과를 얻을 수 있다.

아마존은 AI를 이용해 재고 및 배송 네트워크를 정밀하게 조정하고 있다. 이른바 SCOT(Supply Chain Optimization Technology, 공급망최적화기술) 시스템을 통해 업체는 지역별 선호도와 날씨, 가격 민감도 등 다양한 요소들을 반영해 특정 상품의 수요를 예측할 수 있게 됐다. 결과적으로 재고 물량을 고객들 가까이에 배치해 배송 시간과 비용을 더욱 절감할 수 있게 됐다.

shhwang@newspim.com

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