model: 체화형 AI가 다중 시나리오 상용화 단계에 진입하며, WAM·실제 데이터·다관절 손이 경쟁의 초점으로 부상

개요

보고서는 2026년 7월 Galaxea AI, OneRobotics, Yunji, Linkerbot, Orbbec 및 PaXini 등 체화형 AI 기업 6곳을 방문한 내용을 요약한다. 연구는 로봇 완제품 제조업체와 핵심 부품 공급업체를 대상으로 응용 시나리오 확대, WAM 진화, 실세계 데이터 수집, 다관절 손의 비용 절감, 시각 및 촉각 감지의 산업화에 초점을 맞춘다.

핵심 견해

첫째, 향후 수년간 산업 및 물류 시나리오가 체화형 AI의 주요 배치 시나리오가 될 것으로 예상되는 반면, 가정 및 서비스 시장은 더 큰 장기 잠재력을 제공한다. 둘째, 월드 모델을 VLA와 통합함으로써 WAM은 로봇의 물리적 환경 이해, 일반화 능력 및 수분간 지속되는 복잡한 과제 수행 능력을 개선할 것으로 예상된다. 셋째, 모델 경쟁은 실세계 데이터의 규모, 품질 및 시나리오 다양성에 점점 더 의존하게 될 것이며, UMI와 1인칭 시점 솔루션은 수집 비용을 크게 줄일 수 있다. 넷째, 다관절 손과 촉각 센서는 규모의 경제, 생산 공정 개선 및 모듈형 설계의 혜택을 받고 있으며, 비용 하락이 상용화를 뒷받침하고 있다. 다섯째, 중화권 완제품 및 부품 기업은 글로벌 휴머노이드 로봇 공급망에서 중요한 역할을 한다.

분석 프레임워크

이 연구는 기업 현장 방문 및 경영진 논의를 통해 로봇 완제품 기업 3곳과 핵심 부품 기업 3곳을 수평 비교하고, 제품 포트폴리오, 모델 아키텍처, 데이터 수집 방식, 출하량 및 시장점유율, 비용 절감 경로와 경영진 운영 목표를 바탕으로 산업 동향을 평가한다.

방법론 메모

• 모델 아키텍처월드 액션 모델 (WAM)

  월드 모델과 비전-언어-행동 모델의 결합

  이 아키텍처는 로봇이 현실 세계의 물리 법칙을 더 잘 학습하고, 시나리오 간 일반화 능력을 개선하며, 세탁, 옷 개기, 식사 준비 및 설거지와 같은 장시간의 복잡한 과제를 지원하는 것을 목표로 한다.

• 모델 아키텍처비전-언어-행동 모델 (VLA)

  시각 입력, 언어 지시 및 로봇 행동의 통합 모델링

  VLA는 체화형 AI의 기반 아키텍처 중 하나이다. 보고서는 이를 월드 모델과 결합해 WAM을 구성하면 물리 법칙 학습 및 장주기 과제 처리에서 순수 VLA의 한계를 해소할 수 있다고 본다.

• 멀티모달 모델비전-촉각-언어-행동 모델 (VTLA)

  VLA에 촉각 정보를 추가

  다관절 손과 다차원 촉각 센서는 접촉, 압력, 토크 및 미끄러짐 등의 데이터를 제공하여 정밀 조작과 고품질 멀티모달 모델 학습을 지원할 수 있다.

• 데이터 수집UMI 및 1인칭 시점 데이터 수집

  저비용 방식으로 실세계 작업 데이터 수집

  기업들은 데이터 품질, 규모 및 비용의 균형을 맞추기 위해 UMI, 1인칭 시점 데이터 및 원격 조작을 조합해 사용한다. 보고서는 앞의 두 방식 비용이 원격 조작보다 약 90% 낮을 수 있다는 기업 정보를 인용한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

• OneRobotics (6600 HK)

  가정 서비스, 테니스 훈련 및 동반자 로봇 완제품 기업

  강점

  “One Brain, Multiple Embodiments” 플랫폼, SwitchBot 제품 기반 및 OneModel 1.7을 보유하고 있으며, 가정 시나리오 데이터의 대규모 수집을 계획하고 있다.

  약점

  신규 체화형 AI 제품은 아직 상용화 확대 단계에 있으며, 복잡한 가정 과제의 정확도는 약 70%로 개선 여지가 있다.

  비교

  산업 및 호텔 로봇 기업과 비교하면 가정, 스포츠 및 동반자 시나리오에 더 집중하며, 장기 잠재 시장은 크지만 과제 복잡도도 더 높다.

  위험

  높은 매출 성장 목표 미달성, 가정용 로봇 수요 부진, 모델 신뢰성 부족 및 데이터 수집 투자수익률 저조.

• Yunji (2670 HK)

  호텔 및 상업 서비스 로봇 기업

  강점

  60,000대 이상의 로봇을 인도했고 중국 내 40,000개 이상의 호텔을 커버하며, 성숙한 시나리오와 고객 기반을 보유하고 있다.

  약점

  현재 사업은 호텔 시나리오 의존도가 높으며, 신규 시장, 신규 서비스 및 AI 에이전트 매출을 통해 성장 잠재력을 확대해야 한다.

  비교

  가정용 로봇 기업과 비교하면 호텔 배송과 같은 과제는 더 표준화되어 있고 상업적 배치가 더 성숙하다.

  위험

  호텔 침투율 둔화, 시나리오 간 확장 기대 미달, 하드웨어 교체 주기 장기화 및 고마진 AI 에이전트 매출 비중의 느린 증가.

• Orbbec (688322 CH)

  로봇 3D 비전 시스템 및 데이터 수집 장비 공급업체

  강점

  칩, 구조광, iToF, 양안 비전, LiDAR, 알고리즘 및 소프트웨어 전반의 역량을 갖추었으며, 중국 서비스 로봇 3D 비전 시스템 시장 점유율이 70%를 초과한다.

  약점

  로봇 관련 사업은 현재 전체 매출의 약 30%를 차지하며, 사업 구조 전환은 계속 구체화될 필요가 있다.

  비교

  완제품 제조업체와 비교하면 Orbbec은 시각 감지와 데이터 수집 도구를 통해 여러 유형의 로봇 플랫폼에 걸친 공급망 기회를 포착한다.

  위험

  장기적인 카메라 가격 하락에 따른 가치 압박, 고객 집중도, 기술 경로 변화 및 로봇 사업 비중의 기대 이하 상승.

• Galaxea AI (비상장)

  체화형 AI 기반 모델 및 로봇 하드웨어 기업

  강점

  오픈소스 VLA 모델 G0.5, Fast-WAM 및 바퀴형 로봇, 양팔 이동 로봇, 로봇 팔 포트폴리오를 보유하며 실세계 데이터를 강조한다.

  약점

  상용화 규모, 수익성 및 대규모 배치에서의 모델 안정성은 충분히 공개되지 않았다.

  비교

  모델과 하드웨어 간 통합도가 높으며, 데이터 수집은 물류, 외식, 호텔 및 소매 등 다양한 시나리오를 포괄한다.

  위험

  데이터 목표 기대 미달, 모델 일반화 부족, 하드웨어 인도 확대의 어려움 및 지속적 R&D 투자 압력.

• Linkerbot (비상장)

  고자유도 다관절 손 및 조작 데이터 공급업체

  강점

  텐던 구동, 직접 구동 및 링크 기구의 세 가지 기술 경로를 포괄하며, 고자유도 다관절 손에서 비교적 높은 시장점유율을 보유하고 규모화와 모듈화를 통해 상당한 비용 절감을 달성한다.

  약점

  사업이 아직 초기 단계인 다관절 손 시장에 집중되어 있으며, 최종 수요는 휴머노이드 로봇의 양산 진행에 민감하다.

  비교

  완제품 제조업체와 비교하면 정밀 조작 능력 고도화와 작업 데이터 수집 수요의 혜택을 더 직접적으로 받는다.

  위험

  산업 양산 지연, 가격 경쟁, 더 높은 제품 내구성 요구 및 시장점유율 하락.

• PaXini (비상장)

  다차원 촉각 센서, 다관절 손, 바퀴형 로봇 및 데이터 플랫폼 공급업체

  강점

  6D 홀 효과 촉각 기술, 상당한 센서 비용 절감 역량을 보유하고 있으며, VTLA 모델용 멀티모달 데이터를 제공할 수 있는 5개 데이터 팩토리를 계획하고 있다.

  약점

  대규모 데이터 팩토리 구축, 데이터 상용화 및 제품 간 시너지는 여전히 검증이 필요하다.

  비교

  순수 센서 기업과 비교하면 PaXini는 촉각 하드웨어, 로봇, 데이터 수집 및 데이터 판매 플랫폼을 포괄하여 보다 완전한 산업 체인 배치를 갖추고 있다.

  위험

  데이터 팩토리 구축 지연, 데이터 품질 또는 수요 기대 미달, 지속적인 센서 가격 하락 및 사업 모델 구현 부족.

핵심 데이터

• 조사 대상 기업 수6개 기업Galaxea AI, OneRobotics, Yunji, Linkerbot, Orbbec 및 PaXini 포함.
• 선도 기업의 실세계 데이터 목표100만 시간 초과Galaxea AI는 2026년에 100만 시간 초과 수집을 계획하며, OneRobotics는 로봇 데이터 100만 시간을 목표로 한다.
• UMI 및 1인칭 시점 데이터 비용원격 조작 대비 약 90% 낮음Galaxea AI가 공개한 데이터이며, 실제 비용은 수집 시나리오 및 품질 요구사항에 따라 달라진다.
• OneRobotics 2026년 매출 기대치RMB1.4-1.5bn회사는 전년 대비 50% 초과 성장을 예상하며 2026–2028년 매출 CAGR이 50% 이상일 것으로 예상한다.
• OneRobotics 가정 과제 정확도약 70%세탁, 옷 개기, 식사 준비 및 설거지 등 회사가 공개한 가정 시나리오에 적용된다.
• Yunji 로봇 인도 규모60,000대 초과중국 내 40,000개 초과 호텔에 서비스를 제공했다.
• 고자유도 다관절 손에서의 Linkerbot 글로벌 점유율80%회사 공개에 기반한 자유도 20개 초과 고자유도 다관절 손 시장에 해당한다.
• Linkerbot O6 Lite 판매가격최저 RMB3,999 (USD590)비용 절감은 규모의 경제, 생산 공정 개선 및 모듈형 설계에서 비롯된다.
• 중국 서비스 로봇 3D 비전 시장에서 Orbbec 점유율70% 초과중국 서비스 로봇 3D 비전 시스템 분야에 대한 회사 공개에 기반한다.
• 휴머노이드 로봇 1대당 비전 시스템 가치약 RMB2,000-3,000로봇당 RGBD 카메라 2대 사용을 기준으로 추정.
• PaXini 촉각 센서 비용RMB100,000에서 RMB200/대로 감소회사는 제품 설계 개선과 규모의 경제를 통해 5~6년 내 이를 달성했다고 설명한다.
• PaXini 데이터 팩토리 계획5개 시설, 연간 100억 건 초과 데이터 생산계획은 톈진, 쑤첸, 우한, 쯔궁 및 간저우를 포함하며, 물류, 산업 제조 및 소매 시나리오를 포괄한다.

영향과 시사점

산업 가치는 순수 하드웨어 판매에서 모델, 데이터 및 AI 에이전트 서비스로 더욱 확장될 수 있다. 단기 수혜 분야에는 서비스 및 휴머노이드 로봇 완제품, 다관절 손, RGBD 비전, 촉각 센서 및 데이터 수집 인프라가 포함된다. 중장기 경쟁 장벽은 실데이터 폐루프, 복잡 과제 일반화, 규모화 제조 역량 및 비용 절감 속도에 더 크게 좌우될 것이다. 상장사의 경우 로보틱스 사업의 높은 매출 기여도와 신제품 상용화가 밸류에이션 촉매를 제공할 수 있으나, 경영진 목표는 주문, 인도, 매출 및 이익 실현을 통해 여전히 검증되어야 한다.

위험

• WAM, VLA 및 VTLA는 아직 빠른 반복 단계에 있으며, 복잡한 환경에서의 일반화 능력, 안정성 및 안전성이 기대에 미치지 못할 수 있다.
• 실세계 데이터 수집 비용은 여전히 높고, 100만 시간 목표와 데이터 팩토리 계획에는 실행 리스크가 있다.
• 산업, 물류, 서비스 및 가정 시나리오에서 로봇 수요와 침투 속도가 경영진 기대보다 낮을 수 있다.
• 다관절 손, 비전 및 촉각 센서의 빠른 가격 하락은 수요를 확대할 수 있지만 공급업체 마진을 압박할 수도 있다.
• 기업이 공개한 시장점유율, 성장 목표 및 기술 지표는 주로 경영진 정보에서 나온 것으로, 후속 운영 데이터로 검증될 필요가 있다.
• 공급망 경쟁 심화, 기술 경로 변화 및 고객 집중도는 기존 선도 기업의 강점을 약화시킬 수 있다.
• BofA Securities는 리서치 대상 발행사와 사업 관계를 맺고 있을 수 있으며, 투자자는 이 보고서를 의사결정의 한 요소로만 사용해야 한다.

주시할 점

• 수분간 지속되는 복잡한 과제에서 WAM의 성공률, 일반화 능력 및 실제 상업 배치 진전.
• 2026년 Galaxea AI와 OneRobotics의 100만 시간 실세계 데이터 목표 달성 진전.
• 원격 조작 대비 UMI 및 1인칭 시점 데이터의 실제 비용, 효율성 및 데이터 품질.
• OneRobotics의 2026년 RMB1.4-1.5bn 매출 목표와 2026–2028년 50% 이상 CAGR 목표 달성.
• Yunji의 호텔 외 시나리오로의 확장 및 고마진 AI 에이전트 매출 비중 증가.
• Orbbec의 로봇 관련 매출 비중이 약 30%에서 2년 내 50% 초과로 상승할 수 있는지 여부.
• Linkerbot의 다관절 손 출하량, 가격, 내구성 및 고자유도 시장점유율 변화.
• PaXini의 5개 데이터 팩토리 가동 진척, 연간 데이터 생산능력 및 OmniSharingDB의 외부 판매.