런던 APC 2026에서 공개된 A3와 유럽 진출 전략

고가의 장비를 직접 구매해 소유하는 부담은 기업이 새로운 기술을 도입할 때 가장 먼저 마주하는 진입장벽이다. 애지봇은 이러한 초기 투자 비용 문제를 해결하기 위해 2026년 6월 30일 런던에서 영국 애지봇 파트너 컨퍼런스(APC) 2026를 개최하고 차세대 휴머노이드 로봇 애지봇 A3를 유럽 시장에 처음으로 공개했다. 이번 발표의 핵심은 단순한 하드웨어 공개를 넘어 로봇을 소유하지 않고 구독이나 대여 형태로 사용하는 RaaS(Robot-as-a-Service, 로봇 서비스) 모델을 영국 시장에 도입했다는 점이다. 이는 하드웨어 보급과 서비스 모델을 동시에 투입해 유럽 시장의 진입 속도를 높이려는 전략이다.

애지봇은 이번 컨퍼런스를 통해 제품 혁신과 유연한 상업 모델, 그리고 현지 배치 사례를 통합적으로 제시하며 유럽 내 지속 가능한 체화 AI(Embodied AI, 물리적 신체를 통해 환경과 상호작용하는 AI) 생태계 구축 의지를 강조했다. 윌리엄 쉬 애지봇 유럽 및 미국 시장 사장은 영국이 강력한 혁신 생태계와 성숙한 파트너 네트워크를 보유하고 있어 체화 AI가 실질적인 가치를 창출할 수 있는 다양한 실제 시나리오를 갖춘 전략적 요충지라고 밝혔다. 회사는 영국을 유럽 전역 배치를 위한 중요한 출발점으로 삼고 있으며, 이미 이탈리아, 독일, 스페인 등 주요 유럽 국가로 입지를 확장하며 시나리오 적응과 현지화된 서비스 중심의 파트너십을 구축하고 있다.

영국형 RaaS 모델은 막대한 초기 투자 없이도 첨단 휴머노이드 로봇의 역량을 현지 파트너의 물류, 서비스, 기술 지원 및 고객 인도 리소스와 결합해 빠르게 접근하도록 설계됐다. 이를 통해 기업이나 연구 기관은 고가의 하드웨어를 직접 구매하는 재무적 위험을 줄이고, 실제 환경에서 로봇의 상업적 가치를 단기적으로 테스트하고 검증할 수 있는 기준을 갖게 됐다. 애지봇은 교육, 대학 연구, 전시회, 상업 서비스, 물류 및 시설 운영 등 광범위한 실제 시나리오를 겨냥해 유연한 대여 옵션과 현장 지원을 제공함으로써 체화 AI 애플리케이션의 효율적인 테스트와 확장을 지원한다.

애지봇은 이미 영국 밀턴킨즈의 소매 공간 내 스마트시티 구역에 로봇을 배치해 실제 소비자 대면 환경에서의 성능을 확인하고 있다. 이곳에는 애지봇 A3를 비롯해 X2, A2 및 4족보행 로봇 D1이 함께 배치되어 고객 유치, 유동 인구 참여, 접객, 안내, 브랜드 홍보 등의 상호 작용을 수행한다. 현지 파트너인 스캔컴(Scancom)의 현지 채널과 물류 지원 체계가 결합된 이번 배치는 휴머노이드 로봇이 실제 상업 공간에서 얼마나 유연하고 서비스 지향적인 고객 경험을 창출할 수 있는지 탐색하기 위한 실증 사례다. 애지봇은 이러한 현지 파트너십을 통해 유럽 전역에서 체화 AI 로봇의 실제 배치를 진전시키려는 장기 전략을 실행하고 있다.

55kg 경량 바디와 UWB 기반의 A3 구현 세부 사항

보통 휴머노이드 로봇은 무게 중심을 잡고 안정적인 지지를 확보하기 위해 무겁고 단단한 프레임을 갖춰야 한다고 믿는다. 하지만 애지봇 A3는 실제 배치 환경에서의 기동성을 극대화하기 위해 무게를 덜어내는 설계를 택했다. 마그네슘 합금과 티타늄 합금 보강재를 곳곳에 배치해 전체 바디 무게를 55kg까지 낮췄다. 로봇의 키는 173cm이며 머리와 몸통의 비율을 1:9로 맞춘 설계가 적용됐다. 경량 합금을 통한 무게 절감과 신체 비율 최적화는 로봇이 좁은 공간에서 민첩하게 움직이면서도 인간과 유사한 외형적 자연스러움을 유지하는 기반이 된다.

현장 운용의 최대 제약인 전력 공급 문제는 듀얼 배터리 시스템을 통해 해결했다. 두 개의 배터리를 동시에 운용하는 이 시스템은 공식적으로 최대 10시간의 작동 시간을 제공한다. 특히 배터리 교체 시간을 10초로 단축해 전력 부족으로 인해 로봇이 멈춰 있는 가동 중단 시간을 최소화했다. 10시간의 지속성과 10초의 빠른 교체 주기라는 수치는 로봇이 단순한 기술 시연을 넘어 실제 상업 시설이나 전시회에서 장시간 상주하며 끊김 없이 임무를 수행할 수 있는 물리적 조건을 완성한다.

정밀한 위치 제어와 다수 로봇의 그룹 제어를 위해 UWB(Ultra-Wideband, 근거리에서 정밀한 거리와 위치를 측정하는 무선 기술)를 도입했다. 이 기술을 통해 센티미터(cm) 단위의 정밀 포지셔닝을 지원하며, 로봇이 자신의 정확한 위치를 실시간으로 파악하게 한다. 특히 추가적인 하드웨어 수정 없이 소프트웨어와 UWB 통신만으로 다중 로봇의 대형 유지 및 그룹 성능을 구현했다. 무선 통신 기반의 정밀 제어는 복잡한 유동 인구가 있는 환경에서 로봇 간의 간격을 유지하고 일관된 동선을 생성하는 핵심 기술로 작동한다.

사용자와의 물리적 접점에서는 하드웨어 기반의 감지 기능을 강화해 상호 작용의 범위를 넓혔다. 어깨 부분에 터치 감지 기능을 탑재해 사용자가 로봇을 가볍게 건드리는 동작을 인식하며, 이를 포함한 다중 모드 상호 작용을 지원한다. 시각과 청각 정보에 더해 촉각 기반의 인식을 추가함으로써 안내나 접객 상황에서 로봇이 더 즉각적으로 반응하도록 설계했다. 55kg의 경량 바디와 UWB 기반의 정밀 제어, 그리고 직관적인 터치 인터페이스의 결합은 A3가 실제 상업 공간의 요구 사항에 맞춘 하드웨어 스펙을 갖췄음을 증명한다.

RaaS 모델의 비용 구조: 휴머노이드 vs 4족보행 로봇

고가의 산업용 로봇을 도입하려면 수억 원대의 초기 구매 비용과 전담 유지보수 인력을 먼저 확보해야 한다. 장비 한 대를 잘못 구매했을 때 발생하는 매몰 비용에 대한 부담은 기업이 새로운 기술 도입을 망설이게 만드는 가장 큰 원인이다. 애지봇은 로봇을 소유하지 않고 구독이나 대여 형태로 사용하는 RaaS(Robot-as-a-Service) 모델을 도입해 이러한 초기 투자 부담을 완전히 제거했다. 로봇이라는 물리적 하드웨어를 서비스 형태로 제공함으로써 기업은 자산 구매가 아닌 운영 비용으로 최신 로봇 기술을 활용할 수 있다.

로봇 기종에 따라 대여 비용은 구체적으로 차등 적용된다. 휴머노이드 로봇의 대여 비용은 하루 1,999파운드(약 412만원)부터 시작하며, 4족보행 로봇은 하루 899파운드(약 185만원)부터 책정됐다. 휴머노이드와 4족보행 로봇 사이의 약 2.2배 비용 차이는 기기의 하드웨어 복잡도와 수행 가능한 작업 범위의 차이를 반영한 결과다. 사용자는 수행하려는 작업의 정밀도나 환경적 제약에 따라 적절한 기종을 선택해 비용 효율적인 기술 검증을 진행할 수 있다.

대여 서비스 범위에는 단순한 기기 제공을 넘어 현지화된 배치와 운영 지원이 패키지로 포함된다. 여기에는 현지 파트너가 보유한 물류망과 서비스 리소스, 전문적인 기술 지원 및 고객 인도 과정이 모두 포함되어 사용자가 별도의 인프라 구축 없이 즉시 현장에 로봇을 투입할 수 있는 환경을 제공한다. 이를 통해 기업은 막대한 자본 투입 없이도 체화 AI(Embodied AI, 물리적 신체를 통해 환경과 상호작용하는 AI) 역량이 실제 물리적 환경에서 어떻게 작동하고 상호작용하는지 빠르게 테스트할 수 있다.

RaaS 모델은 교육 기관, 대학 연구소, 전시회, 상업 서비스, 물류 및 시설 운영 등 광범위한 실제 시나리오를 대상으로 한다. 개발자와 산업 고객은 일 단위의 유연한 대여 옵션을 활용해 특정 비즈니스 시나리오에서 로봇의 효용성을 단기적으로 확인하고, 이를 바탕으로 전체 시스템의 도입 규모와 확장 여부를 결정하는 정량적 판단 기준으로 삼는다. 이는 고가의 장비를 선제적으로 구매하기 전, 실제 환경에서의 데이터 수집과 상업적 가치 검증을 우선하는 실용적인 도입 경로를 제시한다.

밀턴킨즈 소매점 배치와 실제 활용 시나리오

매장에서 로봇이 안내하는 모습은 이제 낯설지 않지만, 실제 사람처럼 움직이며 접객하는 휴머노이드를 만나는 경험은 또 다른 문제다. 애지봇은 영국 밀턴킨즈의 소매 공간 내 스마트시티 컨설턴시(Smart City Consultancy)가 운영하는 스마트시티(도시 효율성을 높이기 위해 정보통신기술을 적용한 구역) 구역에 로봇을 실제로 배치했다. 이곳에는 휴머노이드 모델인 애지봇 A3, X2, A2와 4족보행 로봇인 D1까지 포함된 전체 라인업이 투입됐다. 단순한 기술 시연을 넘어 실제 소비자가 방문하는 상업 환경에서 로봇의 성능을 직접 검증하는 단계로 진입했다.

이번 배치는 실제 상업 공간에서 로봇이 얼마나 효과적으로 고객과 상호작용하는지 확인하는 데 목적이 있다. 애지봇은 고객 유치와 유동 인구의 참여도를 측정하고, 실제 접객과 안내 서비스가 매끄럽게 이루어지는지 검증한다. 또한 브랜드 홍보 활동을 통해 스마트 소매 경험이 실제 방문객의 반응으로 이어지는지 탐색한다. 이는 실험실의 통제된 환경이 아니라 불특정 다수가 움직이는 실제 매장에서 로봇의 유연성과 서비스 지향적 성능을 테스트하여 실질적인 현장 데이터를 확보하는 과정이다.

현장 배치를 위해 하드웨어의 운송 편의성도 구체적으로 설계했다. 애지봇 A3는 성인 1명이 직접 운반할 수 있는 무게이며, 스스로 포장을 푸는 자율적 포장 풀기 기능을 지원한다. 특수 운송 차량 없이 일반 SUV 차량으로도 이동이 가능해 배치 장소의 제약을 줄였다. 이러한 운송 효율성은 로봇을 단기간 설치하고 회수해야 하는 전시회나 팝업 스토어 같은 환경에서 활용도가 높다. 애지봇은 이를 바탕으로 교육, 엔터테인먼트, 전시회, 고객 응대, 상업 시설 등 대중 접점이 많은 분야를 주요 타겟으로 설정했다.

결과적으로 밀턴킨즈의 사례는 휴머노이드 로봇이 특정 연구 시설을 벗어나 실제 소매업의 운영 도구로 활용될 수 있는지 판단하는 기준이 된다. 상업 공간의 복잡한 변수 속에서 로봇의 접객 성능을 확인하며, 실제 비즈니스 모델로의 확장 가능성을 타진하고 있다.

한국 AI 실무자가 주목할 휴머노이드 상용화 지점

고가의 장비를 현장에 배치할 때 실무자가 가장 먼저 부딪히는 문제는 운송 수단 확보와 설치 인력의 투입 비용이다. 애지봇 A3는 성인 한 명이 직접 운반할 수 있는 설계를 적용했으며 일반 SUV 차량으로 운송이 가능하다. 특수 화물 차량을 섭외하거나 대규모 설치 팀을 구성하지 않고도 로봇을 현장에 빠르게 배치하고 회수할 수 있는 구조다. 하드웨어의 무게를 최적화하고 운송 편의성을 높인 점은 연구실 수준의 시연을 넘어 실제 상업 공간으로의 배포 속도를 결정하는 핵심 변수가 된다. 현장 배치 효율성이 로봇의 동작 성능만큼이나 상용화의 중요한 지표가 된다는 점을 구체적인 설계로 구현했다.

수억 원에 달하는 휴머노이드 로봇을 직접 구매해 도입하는 방식은 기업의 재무 담당자에게 매우 큰 리스크로 작용한다. 애지봇은 이를 해결하기 위해 휴머노이드 기준 하루 1,999파운드(약 412만원)부터 시작하는 일일 대여료 기반의 RaaS 모델을 제공한다. 기업은 막대한 초기 투자금 없이 PoC(Proof of Concept, 개념 증명: 아이디어를 실제 구현해 기술적 가능성을 검증하는 과정) 단계에서 로봇의 효용성을 단기적으로 테스트할 수 있다. 일일 단위의 비용 산정 방식은 도입 결정권자가 느끼는 심리적, 재무적 진입 장벽을 낮추며 빠르게 가설을 검증하고 확장하는 환경을 만든다. 초기 구매 비용을 운영 비용으로 전환하여 상업적 가치를 먼저 확인하는 전략적 접근이 가능해진다.

단순한 보행이나 물건 집기 같은 동작 구현을 넘어 구체적인 수익 모델인 소매점 접객 시나리오에 집중하는 흐름이 뚜렷하다. 애지봇은 밀턴킨즈의 소매 공간에서 방문객을 유도하고 안내하며 브랜드 홍보를 수행하는 실제 배포 사례를 운영하고 있다. 고객 유치와 유동 인구 참여 등 대중을 직접 대면하는 상업 환경에서 로봇이 어떤 상호작용을 만들어내는지 실시간으로 검증하는 단계다. 현장에는 애지봇 A3를 비롯해 X2, A2, 그리고 4족보행 로봇인 D1까지 배치하여 다양한 형태의 로봇이 소매 환경에서 어떻게 상호작용하는지 테스트한다. 안내 서비스와 고객 응대라는 구체적인 업무 범위를 설정해 상업 시설 내에서의 실질적인 활용도를 탐색하며, 이는 휴머노이드의 가치 판단 기준이 하드웨어의 정밀한 스펙에서 실제 매출 기여나 고객 경험 개선이라는 상업적 성과로 이동하고 있음을 보여준다.

수억 원대의 구매 비용과 전담 유지보수 인력 확보라는 진입장벽은 휴머노이드 도입을 망설이게 하는 핵심 요인이었다. 하루 412만 원 수준의 RaaS 모델은 55kg의 경량 바디와 UWB 정밀 제어를 갖춘 A3를 통해 기업이 소유의 부담 없이 상업적 가치를 즉각 검증하는 경로를 제공한다. 이제 휴머노이드의 도입 성패는 하드웨어의 정밀한 스펙이 아니라, 단기 테스트를 통해 증명되는 실제 매출 기여도와 고객 경험 개선이라는 수치적 성과로 결정된다.