현대차그룹 부품 계열사 현대위아가 제조·물류 로봇 브랜드 ‘H-모션(H-Motion)’을 공개한다.
현대위아는 미국 라스베이거스에서 개막하는 CES 2026에서 H-모션을 선보인다고 6일 밝혔다.
H-모션은 현대위아가 처음 공개하는 로봇 브랜드이자 플랫폼으로, 자율주행 물류로봇(AMR), 주차로봇, 협동로봇 등으로 구성된다.
AMR과 주차로봇은 미국 조지아주 현대자동차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)를 비롯한 현대차 공장에 이미 납품됐으며, 협동로봇은 현대모비스 양산 테스트를 거쳤다.
최대 1.5톤을 적재할 수 있는 AMR은 라이다 기반 자율주행과 QR코드 인식을 활용한 가이드 주행을 모두 지원한다.
차상 장치인 톱 모듈은 물품 높이를 조절하는 리프트와 물건 방향을 전환하는 턴테이블 등으로 교체할 수 있도록 설계됐다.
주차로봇은 로봇 한 쌍이 차량 하부에 진입해 바퀴를 들어 이동시키는 방식으로, 최대 3.4톤의 차량을 초속 1.2미터 속도로 운반할 수 있다.
사람과 함께 작업하는 협동로봇과 바닥의 QR코드나 자석을 인식해 이동하는 고정 노선 운송 로봇(AGV), AMR에 로봇팔을 결합한 MPR도 H-모션 플랫폼에 포함된다.
현대위아는 로봇과 함께 미래 모빌리티 부품도 전시한다.
인공지능이 탑승객 체온과 외부 환경, 사용자 데이터를 분석해 개별 맞춤 공조를 제공하는 분산 배치형 HVAC 시스템이 대표적이다.
차량 상부에는 탑승객 움직임을 따라 바람을 전달하는 루프 에어컨이 적용됐으며, 하부와 시트 하단에는 적외선을 방출하는 복사 워머를 배치해 온돌 형태의 공조 구조를 구현했다.
이와 함께 듀얼 등속조인트, 액티브 롤 스태빌리제이션(ARS), 휠 디스커넥트 시스템(WDS) 등 주행 성능 관련 기술도 선보인다.
현대위아 관계자는 “CES에서 현대위아의 모빌리티와 로보틱스 역량을 선보이고 글로벌 무대에서 기술 경쟁력을 인정받는 회사가 될 것"이라고 강조했다.
한편 현대차그룹이 제시하는 제조·물류 로봇 전략은 ‘인간 중심 AI 로보틱스’를 축으로 공장과 물류 현장을 사람과 로봇이 협업하는 구조로 전환하는 데 초점이 맞춰져 있다.
반복적이거나 고위험·고중량 작업은 로봇이 담당하고, 사람은 관리·판단·고부가가치 영역으로 이동하는 방식으로 역할을 재편하는 구상이다.
이 같은 방향성은 정의선 체제의 상위 슬로건인 ‘휴머니티를 향한 진보’를 로보틱스 영역으로 구체화한 개념으로, 로봇을 단일 제품이나 사업이 아닌 그룹 밸류체인 전반을 연결하는 플랫폼 산업으로 인식하는 접근으로 정리된다.
제조와 물류 현장을 출발점으로 삼되, 향후 상업·서비스 로봇까지 확장하는 장기 로드맵이 전제돼 있다.
실제로 제조·물류 현장 적용 전략에서는 미국 조지아주에 위치한 현대자동차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)가 핵심 테스트베드로 설정돼 있다.
이곳에는 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’를 단계적으로 투입해, 2028년에는 부품 분류 작업을, 2030년 이후에는 일부 조립 공정까지 맡기는 시나리오가 제시된 상태다.
이미 현장에 투입된 스팟(안전 점검)과 스트레치(물류 하역) 로봇에 더해, 제조와 물류에 특화된 로봇군을 확대함으로써 스마트팩토리와 스마트물류의 표준 레퍼런스를 구축한다는 계획도 포함된다.
이를 통해 로봇 도입이 전제된 공정 설계와 운영 방식 자체를 표준화하려는 방향성이 읽힌다.
그룹 밸류체인 관점에서는 각 계열사의 역할 분담도 비교적 명확하게 설정돼 있다.
현대차와 기아는 글로벌 공장 네트워크와 생산 데이터, 공정 설계 역량을 기반으로 로봇이 효율적으로 투입될 수 있는 표준 공정을 정의하고, 이를 메타플랜트 개념과 결합해 ‘로봇 최적화 공장’ 모델을 구축하는 역할을 맡는다.
이는 로봇 완제품을 넘어 부품과 모듈 단위의 글로벌 사업 확장 가능성을 염두에 둔 방향으로 해석된다.
현대글로비스는 공장과 물류센터의 레이아웃 설계, 운송·보관 최적화 알고리즘을 결합해 로봇 친화형 물류 운영 모델을 구축하는 역할을 담당한다.
이처럼 제조·물류 로봇을 출발점으로 한 현대차그룹의 로보틱스 전략은 공정 자동화 수준을 넘어, 그룹 차원의 데이터와 부품, 시스템을 결합한 통합 플랫폼 구축으로 확장되는 흐름을 목표로하는 분위기다.






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