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7개 국가표준 착수, 중국 휴머노이드 시험법 정비

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김하린 기자
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중국이 휴머노이드 로봇 성능을 비교·평가하기 위한 국가표준 편성에 들어갔다. 총칙과 환경 인식, 의사결정·계획, 운동 제어 등 7개 시험 방법이 동시에 편성 대상에 올랐다.

 계측 장비 앞에서 자세를 측정받는 휴머노이드 로봇 / TokenPost.ai

계측 장비 앞에서 자세를 측정받는 휴머노이드 로봇 / TokenPost.ai

중국이 휴머노이드 로봇 성능을 시험하고 비교하기 위한 국가표준 편성에 착수했다. 총칙과 환경 인식, 의사결정·계획, 운동 제어 등 7개 시험 방법이 동시에 표준화 대상에 올랐다.

진스는 14일 중국 후베이성 우한 광구에서 ‘휴머노이드 로봇 시험 방법’ 시리즈 국가표준 착수 회의가 열렸다고 보도했다. 회의에는 중국 로봇·통신·인공지능 기업과 대학 관계자 200여명이 참석했다.

참석 기업에는 유니트리(Unitree), 샤오미 로봇, 마법원자, 중싱통신(ZTE), 딥로보틱스, 호라이즌 로보틱스, 링신차오서우, 인허퉁융 등이 포함됐다. 대학 측에서는 우한대, 화중과기대, 난징항공항천대, 서북공업대, 중국계량대, 밤베르크대 등이 참여했다.

이번 표준화 작업의 핵심은 휴머노이드 로봇의 성능을 어떤 항목으로 시험하고 비교할지 정하는 데 있다. 회의에서 편성이 시작된 시험 방법은 △총칙 △환경 인식 △의사결정·계획 △운동 제어 등 7개다.

휴머노이드 로봇은 사람의 신체 구조와 움직임을 참고해 설계한 로봇이다. 공장과 창고처럼 사람이 움직이도록 설계된 공간에 투입할 수 있다는 점 때문에 이동 능력, 작업 수행 능력, 주변 인식 능력이 함께 평가 대상이 된다.

환경 인식은 카메라와 센서, 소프트웨어가 주변 상황을 파악하는 능력과 맞닿아 있다. 운동 제어는 관절과 구동기, 제어 알고리즘이 사람과 비슷한 형태의 움직임을 얼마나 안정적으로 구현하는지를 다룬다.

의사결정·계획은 로봇이 주어진 환경에서 작업 순서와 이동 경로를 정하는 능력을 평가하는 영역이다. 제품별 시연 영상이나 기업 설명만으로는 비교하기 어려운 성능을 공통 항목으로 재는 기반을 마련하는 절차로 풀이된다.

중국 국가표준정보공공서비스플랫폼에는 ‘휴머노이드 로봇 시험 방법’ 관련 계획이 2026년 3월 31일 내려진 것으로 표시돼 있다. 프로젝트 주기는 12개월이다.

총칙의 계획번호는 20261645-T-604, 환경 인식은 20261646-T-604, 의사결정·계획은 20261652-T-604다. 해당 표준은 전국로봇표준화기술위원회가 귀속 관리하고, 휴머노이드 로봇 분과가 실행 단위로 적혀 있다.

시험 방법 표준은 제품 출시나 투자 유치 자체를 뜻하지 않는다. 다만 기업별로 제각각 제시하던 로봇 성능 설명을 공통 기준으로 비교할 수 있게 하는 제도적 기반이 된다.

현장에서는 후베이성 전자정보표준화기술위원회 산하 ‘휴머노이드 로봇 및 구현지능 표준 작업조’도 출범했다. 첫 위원에는 후베이 휴머노이드 로봇 혁신센터, 후베이성 계량측정기술연구원, 우한대, 화중과기대 등 29개 기관이 포함됐다.

중국 휴머노이드 로봇 산업은 생산과 상용화 움직임이 빠르게 확대되는 분야다. 본지는 앞서 2026년 상반기 세계 휴머노이드 로봇 출하량이 약 1만9100대로 늘었고 중국 제조사가 전체 물량의 97% 이상을 차지했다고 전했다.

한국 독자에게 이번 사안은 개별 제품 발표보다 표준 경쟁의 출발점이라는 점에서 의미가 있다. 중국 기업과 대학, 시험·계량 기관이 같은 표준 틀 안에서 움직이면 부품, 센서, 제어 소프트웨어, 시험 인증의 비교 기준도 함께 정리될 수 있다.

다만 이번 회의가 한국 로봇 기업이나 국내 증시에 미칠 직접 영향은 공개 자료만으로 확인되지 않았다. 중국 국가표준정보공공서비스플랫폼에는 관련 프로젝트 주기가 12개월로 표시돼 있어 향후 표준 편성 절차가 이어질 예정이다.

검증 출처: PANews 원문 https://www.panewslab.com/zh/articles/019ffe42-ff2e-74ce-a26f-b5cd7231b31f , 중국 국가표준정보공공서비스플랫폼 https://std.samr.gov.cn/gb/search/gbDetailed?id=4E645DFFD6087395E06397BE0A0AE96A

본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.
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