일본 스타트업 MW, 'AI 주택' 공개
2028년 도쿄서 상용화 추진

전 세계 빅테크(대형 정보기술 기업)들이 두 다리로 걷는 가정용 휴머노이드 로봇을 만들기 위해 경쟁하는 가운데, 일본의 한 기업이 이와는 정반대의 발상을 내놓았다. 이동형 로봇 대신 집에 로봇을 내장하는 방식이다.

천장 레일에 달려있는 로봇 팔이 수건을 개고 있다. 게티 이미지

천장 레일에 달려있는 로봇 팔이 수건을 개고 있다. 게티 이미지

AD
원본보기 아이콘

지난 14일(현지시간) 인터레스팅 엔지니어링에 따르면, 도쿄에 본사를 둔 일본 스타트업 'MW'는 집안일을 자동화하기 위해 천장에 고정하는 형태의 로봇팔이 장착된 미래형 주택을 개발했다고 밝혔다.

두 발 달린 '휴머노이드' 대신 '천장 로봇팔' 택한 이유

사람들이 흔히 열광하는 이족보행 로봇은 실제 생활 공간에서 한계가 명확하다. 공간이 협소한 일본의 가정집에서는 가구와 반려동물, 아이들 사이를 피해 덩치 큰 로봇이 이동하기란 쉽지 않다.


게다가 두 발 로봇은 예상치 못한 장애물을 피해 균형을 잡는 것만으로도 엄청난 양의 연산 에너지를 소모한다. 이에 MW는 벽과 천장에 설치하는 기계가 가사 노동을 훨씬 더 쉽게 처리할 수 있다고 판단했다.

천장에 고정된 레일을 따라 움직이는 MW의 집게형 로봇팔. 게티 이미지

천장에 고정된 레일을 따라 움직이는 MW의 집게형 로봇팔. 게티 이미지

원본보기 아이콘

이번에 공개된 천장 고정형 시스템은 집게 형태의 손이 달린 두 개의 로봇팔로 구성된다. 오버헤드 레일을 따라 움직이며 장보기 짐을 나르거나 빨래를 개는 등의 일상적인 업무를 수행한다.

빨랫감을 직접 세탁기 안으로 넣고 있는 로봇팔. 게티 이미지

빨랫감을 직접 세탁기 안으로 넣고 있는 로봇팔. 게티 이미지

원본보기 아이콘

실제로 최근 도쿄 도요수 워터프런트 지구에서 진행된 시연에서 해당 로봇은 간장 같은 식료품과 냉장이 필요한 품목을 정확히 분류해 냈다. 건조기에서 손수건을 꺼내 반듯하게 개는 데는 성공했으나, 티셔츠를 개는 과정에서는 다소 버벅대는 모습을 보이기도 했다.

아이언맨 자비스처럼… 2028년 도쿄 데뷔 목표

영화 <아이언맨> 중 인공지능 비서 시스템 '자비스'를 사용하는 토니 스타크. 마블 웹사이트

영화 <아이언맨> 중 인공지능 비서 시스템 '자비스'를 사용하는 토니 스타크. 마블 웹사이트

원본보기 아이콘

MW 측은 "영화 '아이언맨'에 나오는 가상의 AI 집사 '자비스'에서 영감을 받았다"면서도 "당장의 비즈니스 모델은 고부가가치 부동산 시장에 맞춰져 있다"고 전했다.

현재 '로봇 하우스'는 도쿄 메구로구에 3층 주택으로 판매됐다. 요코하마와 후쿠오카에도 추가로 개조 주택이 지어졌으며, 주택 가격은 2억~4억엔(17억5700만~35억1400만원) 수준인 것으로 알려졌다.

2026년 9월 10일 일본 도쿄에서 열린 행사에서 MW의 슈조 나리타 CEO가 프로토타입 주택 옆에서 발언하고 있다. 게티 이미지

2026년 9월 10일 일본 도쿄에서 열린 행사에서 MW의 슈조 나리타 CEO가 프로토타입 주택 옆에서 발언하고 있다. 게티 이미지

원본보기 아이콘

MW는 2028년 도쿄에서 자동화 주택을 공식적으로 상용화하는 것을 목표로 하고 있다. 슈조 나리타 최고경영자(CEO)는 "2035년까지 연간 1만채 규모로 공급을 확대해 틈새시장을 넘어 일본 신축 주택 시장의 5%를 차지하겠다"고 포부를 밝혔다. 이후 2029년부터는 해외 진출도 검토할 계획이다.

AD

한편 MW의 핵심 사업은 맞춤형 주거 건축, 'MW 로봇'이라는 통합 하드웨어, 그리고 이를 제어하는 운영체제 'MW 인텔리전스' 등 세 가지 축을 바탕으로 한다. 또한 토지 매입부터 건축 설계, 시공 관리, AI 모델 개발, 로봇 제작까지 전 과정을 직접 관리한다. 슈조 CEO는 MW가 향후 2년 내에 AI 및 하드웨어 개발을 위한 자금 조달을 목적으로 약 100억엔(약 878억5000만원) 규모의 시리즈 A 투자를 유치할 계획이라고 밝혔다.

신은서 인턴기자 elsie@asiae.co.kr

<ⓒ투자가를 위한 경제콘텐츠 플랫폼, 아시아경제. 무단전재 배포금지, AI 학습 및 활용 금지>

함께 보면 좋은 기사

새로보기

내 안의 인사이트 깨우기

취향저격 맞춤뉴스

많이 본 뉴스

당신을 위한 추천 콘텐츠

놓칠 수 없는 이슈