[T42] "데모는 화려한데 왜 현장에만 가면 멈출까"

휴머노이드 로봇의 움직임은 하루가 다르게 정교해지고 있다. 그러나 잘 통제된 시연 공간을 벗어나 공장이나 물류센터 같은 실제 현장에 들어가면 이야기가 달라진다. 조명이 조금만 바뀌거나 물체 위치가 어긋나고, 작업자가 로봇의 동선에 들어오는 것만으로도 동작이 멈춰버린다.

릴리오(Lili-o)는 바로 이 지점에서 출발한 피지컬 AI 스타트업이다. "연구실에서는 잘 움직이던 로봇도 공장이나 매장에 들어가면 조명 변화와 물체 위치의 오차, 사람의 이동 같은 수많은 변수를 만납니다." 오지성 릴리오 최고수익책임자(CRO)는 로봇을 실제 현장에 투입하지 못하게 만드는 병목이 하드웨어가 아니라 소프트웨어에 있다고 진단했다. 니콜라스 마츠케 CEO와 루도빅 메트르 CTO가 2025년 프랑스에서 창업했고, 오 CRO는 이후 공동창업자로 합류해 한국 조직의 고객 발굴과 사업 검증을 맡고 있다.

릴리오가 만드는 것은 '결정론적 두뇌(Deterministic Brain)'다. 데이터 학습에 기반한 확률적 추론에만 의존하는 기존 방식 대신, 물리·기하학적 규칙과 명시적 작업 계획을 결합했다. 오 CRO는 이 차이를 학생에 비유해 설명했다. "기존 방식을 수많은 문제와 답을 외운 학생에 비유할 수 있습니다. 학습한 문제와 비슷한 상황에서는 답을 찾을 수 있지만 처음 보는 변형 문제가 나오면 판단이 흔들릴 수 있습니다. 릴리오가 지향하는 두뇌는 행동에 필요한 기초 원리를 이용해 문제를 다시 푸는 방식입니다." 계획 계층과 실행 계층을 분리하고, 작업을 '단위 행동'으로 쪼개 문제가 생긴 지점에서만 계획을 다시 짜는 구조다.

특히 강조하는 것은 한 번의 시연만으로 새 작업을 가르치는 '원샷 학습'이다. "수천 번의 반복 학습을 거치는 대신 시연에서 필요한 동작을 추출해 작업을 생성하는 방식입니다. 작업이 자주 바뀌는 다품종 소량 생산 환경에서 특히 유용할 수 있습니다." 다만 옷감처럼 형태가 변하는 물체나 정교한 촉각이 필요한 작업은 아직 기술적 과제로 남아 있다. 현재 릴리오는 프랑스에서 기술을, 한국에서 시장 검증을 진행하는 이원 체제로 움직이며, 독일 로봇 유통·SI 기업 테라 로보틱스와 상업 현장 통합 검증을 진행 중이고 한국과 유럽의 로봇 제조·유통사와도 PoC를 추진하고 있다.

릴리오는 로봇 제조사와 경쟁하는 대신, 제조사·유통사·도입 기업을 잇는 B2B2B 구조를 지향한다. 초기에는 소프트웨어 라이선스와 유료 PoC로 매출 기반을 만들고, 장기적으로는 가동 로봇 수에 따라 비용을 받는 RaaS 구독 모델로 확장한다는 구상이다. "릴리오는 로봇 제조사와 경쟁하기보다 파트너사의 하드웨어가 현장에서 실제로 일할 수 있도록 만드는 역할을 지향합니다." 한국은 제조업 로봇 밀도 세계 1위(근로자 1만 명당 1220대)라는 점에서, 다양한 하드웨어와 산업 환경을 만나 기술을 검증하는 아시아 거점 역할을 맡고 있다.

릴리오는 2027년 상반기까지 5명인 팀을 10명 이상으로 늘리며 R&D와 현장 적용 엔지니어링 역량을 보강할 계획이다. 목표는 개인용 컴퓨터 산업에서 하드웨어 기종과 관계없이 운영체제가 공통 기반으로 자리 잡았던 것처럼, 다양한 로봇에 적용되는 '표준 로봇 두뇌 소프트웨어' 기업이 되는 것이다. 오 CRO가 릴리오의 성공을 가늠하는 기준도 매출이나 기업가치가 아니다. "사람이 로봇을 다시 학습시키거나 직접 개입하지 않아도 실제 현장에서 일상 업무를 완수하는 로봇의 수"다. 화려한 데모가 아니라 매일 반복되는 업무를 묵묵히 해내는 로봇이 얼마나 늘어나는지가, 릴리오가 그리는 피지컬 AI 상용화의 진짜 척도인 셈이다.

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