산업의 ‘사일로’를 깨다: 체현 지능이 항만 운영의 새로운 논리를 어떻게 재편하고 있는가

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2025-10-30

글로벌 기술 경쟁의 새로운 국면에서, 체현지능은 각국이 미래 산업을 구축하는 데 있어 핵심 기반으로 부상하고 있다. 2025년까지 중국의 체현지능 시장 규모는 50억 위안을 넘어설 것으로 예상되며, 이는 전 세계 시장 점유율의 약 30%에 달한다. 중국의 자동화 터미널에 들어서면, 무인 갠트리 크레인이 컨테이너를 정밀하게 집어 올리는 모습과 지능형 로봇이 자율적으로 검사를 수행하는 장면을 마주하게 된다. 이러한 눈부신 변화의 배경에는 체현지능이 촉발한 심층적이고 혁신적인 전환이 자리하고 있다. 현재까지 중국은 자동화된 컨테이너 및 건식 벌크 화물 터미널을 52곳이나 구축해 규모와 기술력 모두에서 세계 선두권에 올라섰으며, 이는 항만 지능화가 ‘시스템 자율성’을 특징으로 하는 새로운 단계로 진입했음을 의미한다.

체현된 지능이란 무엇인가?

단순히 ‘일을 해내는 기계’에 그치지 않고, 인식·판단·실행 능력을 갖춘 ‘스마트 항만 직원’입니다. 다중모드 센서를 통해 환경과 상호작용하고 AI 알고리즘으로 자율적 판단을 내림으로써, 풍우의 영향을 받거나 비정형 화물이 배치된 복잡한 상황에서도 운영 방식을 유연하게 조정할 수 있습니다. 표준화와 복잡성이 동시에 요구되는 항만은 체현 지능의 실질적 적용을 위한 이상적인 실험장이 되었습니다. 그리고 푸젠전자항만 산하 ‘HIRI FUTURE’ 브랜드가 심혈을 기울여 개발한 전 스택 자체기술은 이러한 산업 혁명의 최첨단을 보여주는 축소판이라 할 수 있습니다.

체현된 지능은 항만에 어떠한 ‘질적 전환’을 가져올 것인가?

체현된 지능의 도입은 항만 운영에서 ‘자동화’에서 ‘자율성’으로의 패러다임 전환을 예고한다.

01 ‘특화된 도구’에서 ‘만능형 인재’로
앞으로 로봇은 더 이상 단일 기능을 수행하는 장치가 아니라, 자유롭게 이동하며 다양한 작업을 수행할 수 있는 ‘범용 노동자’로 발전할 것입니다. 이들은 꼬인 자물쇠를 열어내는 일부터 선실 내부에 물품을 쌓아 올리는 일까지, 전 과정을 스스로 완수할 수 있게 될 것입니다.

02 ‘중앙집중형 통제’에서 ‘분산형 협업’으로
각 로봇은 지역적 의사결정 능력을 갖춘 지능형 에이전트로 기능합니다. 거시적 수준의 작업을 수신한 후에는 자율적으로 경로 계획과 실시간 장애물 회피를 수행함으로써 분산형 협업을 가능하게 하고, 시스템의 효율성과 견고성을 크게 향상시킵니다.

03 “하드웨어 정의”에서 “소프트웨어 정의”로
첨단 인식 알고리즘의 도움으로 로봇은 비정형 환경에도 적응할 수 있습니다. 단말기에는 대규모 하드웨어 업그레이드가 필요 없으며, 알고리즘만 업데이트하면 기능을 지속적으로 개선할 수 있어 지능형 자동화에 대한 진입 장벽이 크게 낮아집니다.

그러나 산업의 호황 이면에는 ‘외딴 섬’과도 같은 숨은 우려가 대두되고 있다. 데이터 사일로의 심화, 다양한 기술적 접근 방식의 난립, 그리고 각자 독립적으로 운영되는 기업들—각 로봇이 서로 다른 ‘방언’을 사용하는 상황이다. 이는 협업 운영을 극도로 어렵게 만들고 전반적인 돌파를 저해한다.

체화된 지능 산업의 ‘섬’이란 무엇인가?

이른바 ‘고립된 섬’ 현상은 구체적 지능 개발 과정에서 연구기관과 기업 간의 효과적인 협력이 부족하여 데이터 공유가 어려워지고, 이로 인해 표준의 비호환성, 기술적 접근의 분절화, 기업들의 중복 투자, 산업 생태계 내 시너지 부족 및 연구 성과의 상호운용성 확보에 대한 어려움 등이 초래되고 있음을 의미한다.

‘체화지능 발전 보고서(2024)’에 따르면, 데이터 부족은 체화지능 기술의 획기적 발전을 가로막는 주요 장애물로 자리매김하고 있다. 체화지능은 대량의 고품질且 다종다양한 데이터를 필요로 한다. 그러나 시나리오별 데이터를 확보하는 일은 매우 어려운데, 이는 로봇이 현실 세계와 역동적으로 상호작용할 때 발생하는 시각·촉각·힘 관련 데이터 등 다중모달 감각 데이터는 물론, 의사결정 과정 데이터까지 포괄적으로 수집해야 하기 때문이다. 더욱이 데이터 수집은 비용과 시간이 많이 들 뿐만 아니라 규모의 경제를 달성하기도 어렵다. 또한 데이터 저장 형식, 메타데이터 구조, 아노테이션 세분화 수준 등의 차이로 인해 기업 간 데이터 공유는 사실상 실현 불가능한 ‘사치’로 전락하여, 개별적인 ‘데이터 사일로’ 현상을 초래하고 있다.

“히리 퓨처”의 실천:

산업계의 딜레마 속에서 선구적이고 실용적인 해결 방안을 모색합니다.

업계의 ‘고립’ 문제와 항만의 업그레이드 필요에 직면한 가운데, 푸젠 전자항만 산하의 ‘HIRI FUTURE’는 완전 자주 개발된 풀스택 기술을 바탕으로 실용적인 발전 경로를 개척해 왔습니다. 그 핵심 제품인 ‘L4 수준의 지능형 하역 로봇’은 세 가지 주요 혁신을 선보입니다:

초기의 “인지-결정-실행” 폐쇄 루프가 달성되었다: 시각 인식과 딥러닝 알고리즘만으로도 완전 자동화된 정밀 작업을 구현할 수 있습니다.

“데이터 사일로”를 해체하는 통합 개념을 구현했습니다: 그 혁신적인 ‘센서 한 세트, 브레인 한 개’ 설계는 시스템 내 데이터의 원활한 흐름을 가능하게 하여, 향후 대규모 디바이스 간 협업의 기반을 마련합니다.

풀스택 기술의 완전한 국산화를 향한 핵심적인 단계가 완료되었습니다: 핵심 알고리즘부터 프런트엔드 하드웨어 구현에 이르기까지, 전면적인 국산화를 달성함으로써 ‘병목’ 문제를 해소할 뿐만 아니라 개방적이고 자립적인 산업 생태계 구축에도 중대한 기여를 하고 있다.

외부 컨테이너에 대한 자동 컨테이너 해제

내부 수거를 위한 자동 컨테이너 해제.

외부 컨테이너 트럭 운전사는 안내에 따라 정확히 주차합니다.

알고리즘을 소프트웨어 및 하드웨어 혁신과 통합함으로써, HIRI FUTURE는 항만의 실제 애로사항에 맞춘 독자적인 맞춤형 모델을 제공합니다. 예를 들어, 풍우 등 기상 조건으로 인한 컨테이너 위치 오차에 대응하기 위해 딥러닝 알고리즘이 비전 데이터를 실시간으로 분석하고 운영 파라미터를 신속히 조정하여 정확성을 확보합니다. 소프트웨어와 하드웨어의 통합 측면에서는 ‘하나의 센서, 하나의 중앙 브레인’이라는 설계 철학을 채택하여, 동일한 센서가 충돌 회피, 감시, 위치 추적 등 다수의 시스템을 동시에 지원하도록 함으로써 하드웨어 비용을 절감하고 서로 다른 장치 간의 데이터 사일로를 해소합니다. 이러한 접근 방식은 알고리즘의 응답 속도를 50% 향상시켜 복잡한 상황에서도 기술의 정밀한 구현을 보장합니다.

앞으로를 내다보며

체화된 지능이 항만의 효율성 제고와 혁신적 변화를 가져올 것임에는 의심의 여지가 없지만, 앞서 언급한 과제들을 해결하는 데는 하루아침에 이루어질 수 있는 일이 아니다. 앞으로는 기술적 돌파구(예: 국산 센서 개발 및 극한 환경용 알고리즘 최적화), 비용 절감(예: 모듈형 설계와 규모화된 생산), 협력적 표준 제정(예: 산업 전반에 걸친 인터페이스 규격 마련), 그리고 보안 체계 강화(예: 알고리즘 안전성 인증과 책임 규정 정립) 등을 통해 시행에 대한 장벽을 단계적으로 해소해 나가야 한다. 이러한 병목 요인들을 극복해야만 체화된 지능이 진정으로 항만의 지능화 전환을 이끄는 ‘핵심 엔진’으로 자리매김하여, 중국 항만이 ‘자동화 선도자’에서 ‘스마트 벤치마크’로 도약하는 발판이 될 수 있을 것이다.

“HIRI FUTURE”의 탐구는 중국의 체현형 지능 산업이 발전을 이루기 위한 돌파구가 최첨단 개념과 업계의 가장 시급한 과제를 심층적으로 융합하는 데에 있음을 입증합니다. 우리는 완벽하고 궁극적인 해결책을 기다릴 필요 없이, 오늘날의 중장비를 ‘지능화’하는 것부터 시작해 항만을 경직된 조립라인에서 자가 최적화와 유연한 적응이 가능한 지능형 생체로 점진적으로 전환할 수 있습니다. 업계의 ‘고립된 섬’들이 서로 연결되고 항만 내 모든 단위가 자율적 지능을 갖추게 될 때, 우리 앞에는 물류 효율성의 비약적 향상뿐만 아니라 세계 무대에서 중국 지능형 제조의 전면적 고도화가 펼쳐질 것입니다.

부분적 출처: 교통 건설 및 관리, 추스이망, 스마트 항만 개발 등.

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