Agility Digit

Agility Robotics의 산업용 이족보행 휴머노이드 로봇

Agility Digit

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용어 정리

약어정의
DoFDegrees of Freedom, 자유도
AMRAutonomous Mobile Robot, 자율이동로봇
RaaSRobot-as-a-Service, 로봇 구독 서비스 모델
PoCProof of Concept, 개념 검증
VLAVision-Language-Action, 비전-언어-행동 통합 모델

Overview

항목내용
제조사Agility Robotics
본사Albany, Oregon / Pittsburgh, Pennsylvania
설립2015년 (Oregon State University 스핀오프)
시장산업용, 물류, 창고 자동화
주요 파트너Amazon, GXO Logistics

핵심 의의

Agility Robotics의 Digit은 물류 환경에서 상용 배포된 초기 휴머노이드 로봇 중 하나이다. 2025년 가을, GXO 물류센터에서 10만 개 이상의 토트를 이동시키며 휴머노이드 로봇의 산업적 실용성을 입증했다 1. 바퀴 기반 AMR이 갈 수 없는 계단, 좁은 복도, 불규칙한 지형에서도 작동 가능하며, 인간 중심으로 설계된 기존 시설에 별도 인프라 변경 없이 투입될 수 있다는 점이 핵심 경쟁력이다.

참고: Agility Robotics는 Digit을 “industry’s first commercially deployed humanoid”로 마케팅하고 있으나 2, 이는 물류/창고 분야에서의 풀타임 상업 운영 기준이다. 경쟁사들도 다양한 형태의 파일럿 배포를 진행 중이다.

회사 연혁: Oregon State에서 RoboFab까지

창업자와 기원

창업자역할배경
Jonathan HurstChief Robot OfficerOregon State University 교수, CMU 박사
Damion SheltonChairman of the BoardCMU 박사, Hurst와 동문
Mikhail JonesVP of SoftwareOregon State 졸업

Agility Robotics는 2015년 Oregon State University의 Dynamic Robotics Lab에서 스핀오프되었다 3. 창업자 Jonathan Hurst는 CMU에서 로보틱스 박사학위를 취득한 후 OSU에서 **족보행(legged locomotion)**의 물리학을 연구했으며, OSU Robotics Institute를 공동 설립했다.

Cassie: Digit의 전신

Cassie는 Agility의 첫 번째 로봇으로, **타조와 화식조(cassowary)**의 다리 메커니즘에서 영감을 받아 설계되었다.

항목내용
개발 자금DARPA $1M 그랜트, 16개월 4
특징상체/인지 시스템 없는 순수 이족 로봇
기록5K 런 세계 최초 완주, 2021년, 약 53분 5
용도연구 플랫폼으로 대학/연구소에 판매

“우리는 동물의 외형을 복제하려 한 게 아니라, 민첩하고 효율적이며 견고한 이동을 위해 동물이 사용하는 기술을 복제했다.” - Jonathan Hurst 4

Digit 버전 히스토리

버전시기주요 특징출처
Digit V12019최초 휴머노이드 버전, 상체/팔 추가3
Digit V22020-2021Ford와 라스트마일 배송 연구 협력 (보고됨)3
Digit (상용)2023물류 특화 설계, 개선된 End Effector6
Digit (차세대)2024배터리 확장, 페이로드 증가7

기술 사양

참고: 아래 사양은 다양한 출처에서 수집되었으며, 버전에 따라 상이할 수 있음. 모든 단위는 SI 기준(미터법)으로 통일하고 필요시 임페리얼 단위를 병기함.

물리적 사양

항목스펙출처
높이175 cm (5’9”)8
무게65 kg (143 lbs)8
보행 속도5 km/h8
페이로드16 kg (35 lbs), 차세대: 23 kg (50 lbs)78
가격약 $250,000 (파일럿 프로그램 기준, 보고됨)9

자유도(DoF)

버전DoF 구성출처
초기16 DoF (다리 5x2 + 팔 3x2)10
상용28 DoF8
최신32 DoF (다리 6x2 + 팔 7x2 + 그리퍼 1x2 + 허리 2 + 목 2)8

DoF 구성은 버전별로 상이하며, 출처에 따라 수치가 다를 수 있음

배터리 및 전력

항목스펙출처
배터리 타입Custom 1.2kWh Li-Po8
보행 시간1.5시간 (초기) → 4시간 (2024년 버전)7
대기 시간3시간8
작업:충전 비율4:1 (보고됨)7
자율 도킹지원 (2024년 추가)7

센서 및 컴퓨팅

항목내용출처
내비게이션LiDAR8
깊이 인식Intel RealSense 4대8
IMUMEMS IMU8
프로프리오셉션Absolute/Incremental 인코더8
컴퓨팅Intel i7 듀얼 CPU8
확장 베이Intel NUC / NVIDIA Jetson 장착 가능8

End Effector (그리퍼)

Digit은 모듈러 End Effector 접근 방식을 채택한다 6:

  • 석션 그리퍼: 플라스틱 토트/박스의 평면 표면용
  • MT 2 (Manipulation Tool 2): 2024년 신규 도입
  • 작업에 따라 교체 가능한 설계

참고: 경쟁사(Tesla Optimus, Figure 02) 대비 고자유도 손(dexterous hand) 기술은 상대적으로 단순한 편이며, Agility는 물류 특화 그리퍼에 집중하고 있음

Amazon 파트너십

Amazon은 Amazon Industrial Innovation Fund를 통해 Agility Robotics에 투자했다 11.

배포 단계

단계기간내용비고
Phase 12023-2024파일럿 프로그램 (Sumner, WA 등)확인됨 11
Phase 2202510개 이상 물류센터 확대계획, 보고됨 9

초기 사용 사례

토트 리사이클링(Tote Recycling): 재고가 모두 피킹된 빈 토트를 수거하고 이동시키는 고반복 작업 11

성과 (보고됨)

지표수치비고
작업 성공률98%18개월 테스트 후, 추정치 9
시간당 비용$10-12인간 노동자 $30 대비, 추정치 9

주의: 위 수치는 제3자 분석 리포트에서 인용된 것으로, Agility 공식 발표가 아님

GXO 배포: 물류 분야 휴머노이드 상용화 사례

배포 개요

항목내용
위치Flowery Branch, Georgia (애틀랜타 외곽)
고객SPANX 옴니채널 물류센터
계약멀티년 RaaS 계약
시작2023년 말 PoC → 2024년 본격 배포

출처: 12

100K 토트 마일스톤 (2025년 가을)

Digit은 10만 개 이상의 토트 이동을 달성하며 다음을 증명했다 1:

  1. 대량 처리 능력: 산업 수준의 throughput
  2. 신뢰성: 라이브 fulfillment 워크플로우 내 작동
  3. ROI 가능성: 장기적 투자수익률 검증 방향성 제시

수행 작업

  • Cobot AMR에서 토트 픽업/내리기
  • 컨베이어로 아이템 적재
  • 다양한 바닥 위치에 컨테이너 스태킹

오케스트레이션

Agility Arc 클라우드 플랫폼을 통해 Digit 플릿을 관리하며, MiR, Zebra Robotics 등 AMR 업체와 통합된다 2.

RoboFab: 휴머노이드 전용 제조시설

항목내용출처
위치Salem, Oregon (엔지니어링 센터에서 약 50km)13
면적약 6,500 m² (70,000 sq ft)13
개장2023년 말13
최대 생산능력연간 10,000대 (목표)13
고용 계획500명 (최대 생산시)14

생산 시스템 특징

  • 각 서브어셈블리가 동일 시간에 완성되도록 설계
  • 동시 조립: 전체 로봇이 동시에 조립되어 최종 테스트로 이동
  • 확장 가능: 각 work cell을 복제하여 생산 증가
  • 라인 셧다운 없이 고율 제조 가능

생산 로드맵

기간목표
1년차수백 대 (shift당 8대)
스케일업수천 대 (2026년 목표)
최대연간 10,000대

전략적 파트너십

파트너시기내용출처
Amazon2023투자 및 창고 배포11
GXO Logistics2023-2024물류 분야 RaaS 계약12
Zion Solutions2024.05물류/공급망 시스템 통합15
Ricoh USA2024.09설치, 서비스, 고객 지원15
MiR / Zebra2025AMR 통합2

경쟁 포지셔닝

강점

  • 초기 상용 배포 경험: 물류 분야에서 가장 앞선 실제 운영 경험
  • 물류 특화: 범용이 아닌 산업용에 집중
  • 생산 인프라: RoboFab을 통한 대량 생산 역량

과제

  • 손(Hand) 기술: 경쟁사 대비 단순한 그리퍼 (물류 외 확장시 한계)
  • AI 역량: End-to-End 신경망 접근에서 발전 여지
  • 범용성: 물류 외 영역 확장성 검증 필요

경쟁사 비교

회사접근 방식상태
Agility물류 특화, 점진적 확장상용 운영 중
Tesla범용, 대량 생산 목표파일럿 단계
Figure고성능 AI (Helix VLA)테스트 중
1X가정용/범용개발 중

비교는 2025년 기준이며, 각 회사의 발표 및 보도 자료 기반

시장 전망

인력 부족 대응

물류 업계는 상승하는 물량과 지속적인 노동력 부족에 직면해 있으며, Digit과 같은 휴머노이드 자동화 솔루션의 수요가 증가하고 있다 16.

2025-2026 전망 (업계 추정)

주의: 아래 전망은 업계 분석가 및 보도 자료 기반 추정치이며, 실제 결과는 상이할 수 있음

  • 산업용: 수백~수천 대 배포 예상 16
  • 소비자용: 2-4년 후 예상 16

References

See Also

Footnotes

  1. Digit 100K 토트 달성 발표 - Agility Robotics 공식 ↩ ↩2

  2. Agility Robotics 공식 솔루션 페이지 ↩ ↩2 ↩3

  3. Contrary Research: Agility Robotics 분석 ↩ ↩2 ↩3

  4. Oregon State: Cassie Steps into the Limelight ↩ ↩2

  5. Oregon State Cassie 5K 달성 ↩

  6. Agility Robotics Next Generation Digit 발표 ↩ ↩2

  7. Agility Robotics New Innovations 발표 ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5

  8. Livium Digit Specifications / QVIRO Digit Specifications ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9 ↩10 ↩11 ↩12 ↩13 ↩14

  9. Scaling Deep: Agility Robotics Analysis - 제3자 분석 ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  10. Robots Guide: Digit ↩

  11. Amazon 파트너십 발표 ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  12. GXO 멀티년 계약 ↩ ↩2

  13. RoboFab 공식 페이지 / RoboFab 오프닝 발표 ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  14. OPB: Corvallis robotics company Salem factory ↩

  15. Contrary Research: Agility Robotics 파트너십 분석 - 제3자 분석 ↩ ↩2

  16. Humanoid Robots 2025-2026 전망 - 업계 분석 ↩ ↩2 ↩3