Apptronik이 휴머노이드 로봇 Apollo 2와 텍사스 오스틴의 신규 확장 데이터 수집·훈련 시설 'Robot Park'를 동시에 공개했다. 하드웨어 스펙 경쟁에서 실전 데이터 인프라 경쟁으로 무게중심이 이동하고 있다.
Apollo 2 핵심 스펙 및 특징
▼ Apollo 2 주요 사양 정리
| 항목 | 내용 |
|---|---|
| 구성 | 이족보행(bipedal) + 휠베이스(wheeled-base) 모듈 |
| 이족보행 | 복잡 환경 최대 적응성, 보행 안전성·신뢰성 실증 |
| 휠베이스 | 산업용 이동 로봇 기존 안전 기준 준수, 고처리량 환경 최적화 |
| AI 모델 | Google DeepMind Gemini Robotics 파운데이션 모델 |
| 인터페이스 | LED 표정 디스플레이, 음성 발화·청취, 조명 연동 |
| 데이터 수집 방식 | 원격조작(teleoperation) + 자율 실행 + 고충실도 물리 시뮬레이션 |
| 적용 분야 | 물류, 제조, 리테일 등 고객사 실무 환경 |
| 개발 목적 | Apollo 3 상용 제품 개발을 위한 학습 플랫폼 |
- 모듈 설계 배경: 고객사가 현재 운용 중인 산업 안전 기준 내에서 즉시 투입 가능하도록 설계했다. 이족보행과 휠베이스가 동일한 핵심 휴머노이드 기술을 공유한다.
- 학습 루프: Robot Park 및 고객·파트너 현장에서 수집한 데이터를 Gemini Robotics 모델 훈련에 직접 투입한다. 이 데이터셋은 향후 상용 플릿 배포 준비에도 활용된다.
- 개발 이력: NASA의 Valkyrie를 포함한 15개 이전 로봇, 약 10년에 가까운 개발 경험이 기반이다.
Robot Park: 데이터 인프라의 핵심
- 규모: 약 8,361㎡(9만 평방피트) 규모로 확장
- 위치: 텍사스 오스틴 (Apptronik 본거지)
- 운영 방식: 이족보행·휠베이스 Apollo 2가 물류·제조·리테일 등 실제 고객 업무를 수행하며 데이터 생성
- 파트너 네트워크: Google DeepMind, Mercedes-Benz, GXO(글로벌 고부가 물류 기업) 등 고객·파트너 현장에 추가 Robot Park 운영
- 데이터 다양성: 원격조작과 자율 실행을 병행해 고품질 훈련 데이터를 대량으로 확보
Apptronik CEO Jeff Cardenas는 "로봇이 데모에서 무엇을 할 수 있는지 보여주는 시대는 끝났다. 매일 현장에서 무엇을 할 수 있는지가 핵심"이라며 "Google DeepMind 로보틱스 팀과 함께 로봇이 일하고, 데이터를 수집하고, 사이클마다 개선되는 지속적 학습 루프를 구축하고 있다"고 밝혔다.
하드웨어에서 데이터 파이프라인으로
Apptronik의 이번 발표는 휴머노이드 경쟁의 축이 바뀌고 있음을 드러낸다. Apollo 2 자체는 상용 제품이 아니다. 데이터를 모으고 모델을 키워 Apollo 3를 만들기 위한 플랫폼이다.
국내 휴머노이드 개발사들도 같은 병목에 직면해 있다. 하드웨어 완성도와 별개로, 실제 작업 환경에서 대규모 데이터를 반복 수집할 수 있는 파이프라인이 없으면 모델 고도화가 막힌다. Apptronik이 Mercedes-Benz·GXO 같은 대형 고객사 현장을 데이터 수집 거점으로 삼은 것도 이 때문이다.
Apptronik은 올해 초 5억 2,000만 달러를 추가 조달해 누적 투자액이 약 10억 달러에 달한다. 직원 수는 약 300명이며, 텍사스 오스틴대학교 Human Centered Robotics Lab 출신이다.
