피규어 AI의 11개월간의 BMW 테스트: 아무도 공개하지 않은 결과

지난 3년간 휴머노이드 로봇 산업은 바이럴 영상의 경쟁전이었다. 공중제비를 할 수 있나요? 커피를 만들 수 있나요? 셔츠를 접을 수 있나요? 이러한 시위는 인상적이었지만 신중하게 준비되었고, 심하게 편집되었으며, 궁극적으로 경제적 현실이 결여되어 있었습니다.

2025년 11월 중순, 그 시대는 종말을 향한 진지한 첫 걸음을 내디뎠습니다.

Figure AI와 BMW Manufacturing은 사우스캐롤라이나 주 스파르탄버그 공장에서 11개월 간의 파일럿 프로그램을 마무리했습니다. 헤드라인은 로봇이 작동한다는 것이 아닙니다. 제목은 작업이 지루했다는 것입니다.

백플립은 없었습니다. 춤은 없었습니다. 섀시 라인에는 두 대의 Figure 02 로봇이 5mm 공차 내에서 판금 부품을 고정 장치에 삽입하고 월요일부터 금요일까지 10시간 교대 근무를 몇 달 동안 계속 실행했습니다. 그 사이 그들은 약 90,000개의 부품 배치를 처리하여 30,000개 이상의 BMW X3 차체를 생산했습니다. 그들은 담배를 피우는 휴식 시간을 가지지 않았습니다. 그들은 반복적인 긴장 부상에 대해 불평하지 않았습니다.

이것은 모든 로봇 회사가 두려워해 왔던 “시험”이며 Figure는 11개월 동안 시험을 치렀습니다. 앞으로 살펴보겠지만 문제는 전체 성적표가 결코 출판되지 않았다는 것입니다.

현실의 척도

파일럿은 특정 고주파 작업, 즉 판금 부품을 섀시 고정 장치에 삽입하는 작업에 중점을 두었습니다. 이는 섀시의 위치가 약간씩 다르고 부품이 약하고 잡기 어렵기 때문에 기존 자동화에서는 매우 어려운 작업입니다.

세상이 완벽할 것이라고 기대하는 단단한 로봇 팔과 달리 휴머노이드는 불완전한 세상에 적응해야 합니다. 파일럿의 공개된 목표는 다음을 요구했습니다.

• 배치 정확도: 교대근무당 성공률 >99%.
• 사이클 시간: 다중 부품 작업당 84초.
• 개입 비율: 교대조당 사람의 개입이 전혀 없습니다. 모든 일시 중지 또는 재설정이 기록되었습니다.

전체 훈련에 대한 별표는 다음과 같습니다. Figure와 BMW 모두 로봇이 실제로 해당 목표를 얼마나 잘 달성했는지에 대한 데이터를 공개하지 않았습니다. 개입은 기록되었습니다. 로그는 비공개로 유지되었습니다. KPI가 게시되지 않은 상태로 끝나는 11개월 파일럿은 증거가 아닌 암시적으로 통과 등급입니다. 보도 자료에서 이를 “성공”이라고 부를 때마다 기억할 가치가 있습니다.

5mm 공차

게시된 가장 중요한 지표는 배치 허용 오차입니다. 로봇은 5mm 허용 오차 범위 내에 부품을 배치해야 했습니다.

$\text{Tolerance} \le 5\text{mm}$

인간에게 5mm는 엄청난 크기입니다. 조명 조건(오버헤드 컨베이어의 그림자, 용접 불꽃)이 변화하는 공장에서 컴퓨터 비전에 의존하는 로봇에게 5mm는 불확실성의 협곡입니다. Figure 02가 외부 모션 캡처 마커 없이 온보드 신경망만 사용하여 이 목표를 일관되게 달성할 수 있다는 사실은 “엔드 투 엔드” 신경망 접근 방식을 검증합니다.

신경 아키텍처: 생성적 AI 모델의 작동

그림 02의 연산 논리는 결정론적 프로그래밍에서 근본적으로 벗어났음을 나타냅니다. 전통적인 의미의 “코드”를 실행하는 대신 로봇은 엔드투엔드 교육을 받은 VAM(Vision-Action Model)을 통해 작업을 실행합니다.

고전적인 로봇 패러다임에서 제어 엔지니어는 명시적인 논리를 작성합니다. if (sensor_A > 5) { move_arm(x, y, z) }

이 접근 방식은 취약합니다. 센서 판독값이 4.9로 표류하면 코드가 실패합니다.

이와 대조적으로 그림 02는 물리적 작업을 위한 GPT(Generative Pre-trained Transformer)처럼 작동합니다. 로봇의 온보드 카메라는 시각적 토큰 스트림을 변압기 모델에 공급합니다. 동시에 모델은 “브래킷 배치”와 같은 높은 수준의 의미론적 지침을 받습니다. 시스템은 이러한 입력을 처리하고 시퀀스의 다음 토큰을 예측합니다. 그러나 문장의 다음 단어를 예측하는 대신 다음 관절 속도 명령을 예측합니다.

이 “픽셀-액션” 아키텍처를 통해 로봇은 일반화할 수 있습니다. 부품이 10도 회전하면 신경망에 오류가 발생하지 않습니다. 인간이 직관적으로 그립을 조정하는 것처럼 약간 다른 손 궤적을 예측할 뿐입니다. 전통적인 로봇은 단순히 충돌할 것입니다.

VAM 교육 파이프라인 세부정보

모델은 단순히 비디오를 보는 것이 아닙니다. 다중 모드 스트림을 수집하고 있습니다. VAM의 “추론” 부분을 통해 계획을 세울 수 있습니다. 명령이 주어지면 모델은 작업을 잠재 계획으로 분해합니다. 이 계획은 하드 코딩된 순서가 아니라 잠재적인 조치의 확률론적 구름입니다. 로봇은 움직일 때 다음 100밀리초 동안의 움직임에 대한 성공 확률을 지속적으로 재평가합니다. 이 10Hz 제어 루프를 통해 섀시 라인의 미세한 미끄러짐이나 예상치 못한 진동을 수정할 수 있습니다. “추론” 계층은 “운동 제어” 계층 위에 위치하여 운동 피질을 안내하는 전두엽 피질 역할을 효과적으로 수행합니다.

이것이 바로 ‘Sim-to-Real’ 격차가 가장 큰 장애물이었던 이유입니다.

Sim-to-Real 틈 건너기

강화 학습(RL)을 사용하면 로봇이 단 며칠 만에 시뮬레이션에서 수천 년에 해당하는 훈련을 수행할 수 있습니다. 그러나 시뮬레이션은 “깨끗하다”고 악명이 높습니다. 마찰은 일정하고 조명은 균일하며 물리 엔진은 공장 현장의 혼란스러운 현실을 거의 포착하지 못합니다.

“매트릭스”에서 훈련된 뇌를 더럽고 시끄러운 BMW 공장에 넣으면 일반적으로 센서가 훈련 데이터와 일치하지 않는 디지털 발작과 같은 분포 변화로 인해 어려움을 겪습니다. BMW 파일럿은 Figure가 도메인 무작위화 문제를 해결했음을 증명했습니다. 시뮬레이션에서 조명, 소음 및 마찰의 수백만 가지 변형에 대해 모델을 훈련함으로써 실제 세계는 신경망에 “또 다른 변형”처럼 보입니다. 이 “Sim-to-Real” 전송은 범용 로봇 공학의 성배로서 실제로 값비싼 하드웨어를 손상시키지 않고도 클라우드의 오류로부터 학습할 수 있게 해줍니다.

“범용”의 경제학

$30,000의 KUKA 팔로 이것을 할 수 있는데 왜 $150,000의 휴머노이드를 사용합니까?

이는 프로젝트가 시작된 이후 회의론자(및 공매도자)가 제기한 핵심 질문입니다. 대답은 BMW 파일럿 설정의 특정 제약 사항에 있습니다. Figure 02는 기존 휴먼 작업 공간에 배포되었습니다.

• 케이지 없음: 로봇은 기존 자동화를 정의하는 값비싼 노란색 안전 케이지 없이 사람과 함께 작업했습니다.
• 리툴링 없음: 로봇용 섀시 라인이 재구성되지 않았습니다. 로봇이 라인에 적응했습니다.
• 유연성: 다음 주에 라인이 변경되면 휴머노이드는 소프트웨어 업데이트를 통해 새로운 작업을 학습합니다. 전용 암은 전문 통합업체가 물리적으로 볼트를 풀고 이동하고 다시 프로그래밍해야 합니다.

이것이 브라운필드 자동화의 정의입니다. 이를 통해 제조업체는 1990년대에 건설된 공장을 철거하지 않고도 자동화할 수 있습니다. “로봇세”(로봇에 맞게 공장 환경을 수정하는 데 드는 숨겨진 비용)가 거의 0으로 떨어집니다. 게다가 로봇은 특정 제품 라인에 묶인 자산이 아닙니다. 작업한 X3 바디 라인이 바뀌면 로봇은 다음 작업으로 이동합니다. 고정암이 고철장으로 갑니다.

노동 평등의 비용

5년의 수명과 적당한 유지 관리를 가정할 때 $150,000로 Figure 02의 시간당 비용은 대략 $10-$15/시간입니다. Spartanburg의 UAW 직원이 부담하는 비용은 종종 시간당 $65를 초과합니다. 그러나 다른 곳에서 볼 수 있는 공격적인 자본 지출 계산에 주의하세요. 교대 근무를 대체하는 배터리 교체로 연중무휴 가동 시간을 가정합니다. 조종사는 그런 종류의 것을 전혀 보여주지 않았습니다. 로봇은 일주일에 5일, 10시간 교대 근무를 했습니다. 해당 듀티 사이클에서 투자 회수 기간은 몇 달이 아닌 몇 년으로 늘어납니다. 12개월 미만의 ROI 사례에는 24시간 운영이 필요하지만 현재로서는 가정적인 수준입니다.

미래 예측 분석: 2026년 램프

두 번째 별표는 다음과 같습니다. 파일럿이 배포 없이 종료되었습니다. BMW는 현재 스파르탄버그 공장에 피규어 로봇이 없으며 이를 다시 가져올 명확한 일정도 없음을 확인했습니다. 시험에 합격했습니다 (아마도). 채용 제안이 서명되지 않았습니다. 그럼에도 불구하고 업계 분석가들은 2026년에 세 가지 주요 변화가 있을 것으로 예상합니다.

1. ‘눈 흰자위’ 단계

로봇은 “우리에 갇힌 조종사”에서 “협동적이고 별개의 영역”으로 이동할 것입니다. 그들은 아직 인간과 어깨를 나란히 할 수는 없지만(안전 규정은 기술에 뒤처져 있음) 같은 공기를 공유하게 될 것입니다.

2. 컴퓨팅 병목 현상

그림 02에는 VLM을 실행하기 위한 대규모 온보드 컴퓨터가 탑재되어 있습니다. 이러한 제품군이 확장됨에 따라 Nvidia의 Jetson Thor와 같은 에지 추론 칩에 대한 수요가 급증할 것입니다. 배포를 제한하는 요소는 로봇 하드웨어가 아닙니다. 그것은 지역화된 컴퓨팅의 가용성이 될 것입니다.

3. 노조의 대응

UAW와 독일 근로자 협의회는 이 파일럿 프로그램이 “실험적”이었기 때문에 이에 대해 조용했습니다. 이제 전체 생산 라인 파일럿이 진행되었으므로 노동계의 대화는 “만약”에서 “얼마나”로 옮겨갈 것입니다. 2026년 계약에서는 조립 라인별로 “인간형 비율”을 명시적으로 정의할 것으로 예상됩니다.

평결

BMW의 Figure 02 파일럿은 과학 프로젝트가 아니었습니다. 취업 면접이었습니다. 2족 보행 로봇이 들어와서 11개월 동안 라인을 작업했지만 충돌하지 않았습니다.

그러나 정직한 평결은 승리 랩에 미치지 못합니다. 성능 데이터는 게시되지 않았으며 현재 공장은 휴머노이드 없이 운영되고 있으며 Figure는 이후 Figure 02를 완전히 폐기했습니다. BMW 장치는 Figure 03 출시 후 차량 전체 폐기의 일환으로 본사로 돌아갔습니다.

“유용한 인간형”은 더 이상 단순한 약속이 아닙니다. 수습기간을 지나 아직도 정규직 계약을 기다리고 있는 후보자다.

출처 (4)

• assemblymag.com Humanoid robots complete trial project at BMW assembly plant
• figure.ai Figure 02 Production at BMW
• press.bmwgroup.com BMW Group Plant Spartanburg Successfully Tests Humanoid Robots
• wardsauto.com BMW Completes Successful Pilot