과거의 물류 로봇은 단순 반복 작업에 특화되어 있었습니다. 운반용 로봇(AGV)과 피킹 전용 로봇 팔이 분리되어 움직여야 했고, 특히 모양이나 크기가 다른 이형 화물을 처리하는 데는 한계가 있었습니다. 하지만 이제 AI 비전과 머신러닝 기술이 결합된 다기능 로봇은 이 모든 장벽을 허물고 있습니다. 예를 들어, 아마존이 시험 중인 휴머노이드 로봇 '디짓(Digit)'과 같은 첨단 AMR(자율이동로봇)은 사람처럼 걷거나 움직이며 물품을 옮길 뿐 아니라, 상품의 종류를 식별해 정확하게 피킹(Picking)하고 포장하는 작업까지 복합적으로 수행합니다. 이러한 로봇의 지능화는 물류 현장의 유연성을 극대화합니다. 정형화되지 않은 작업 환경에서도 스스로 경로를 판단하고 문제를 해결하며, 기존 자동화로는 불가능했던 다품종 소량 생산 및 배송 시스템의 핵심 동력이 되고 있습니다. 업계는 이 로봇들이 물류 현장의 고강도 노동을 대체하며 인력 부족 문제에 근본적인 해답을 제시할 것으로 기대하고 있습니다.

로봇의 진화와 함께 물류 창고의 물리적 구조도 변하고 있습니다. 공간 활용의 핵심은 더 이상 넓은 바닥 면적이 아닌, 수직 공간이 되었습니다. 바로 수직적 풀필먼트 센터 개념입니다. 가장 주목받는 사례 중 하나는 캐나다 기업 아타보틱스(Attabotics)가 제시한 모델입니다. 이 시스템은 창고를 수평이 아닌 격자 형태의 수직 구조로 설계하고, 로봇들이 이 3차원 격자 구조를 따라 자유롭게 움직이며 상품을 고밀도로 저장하고 검색합니다. 유럽의 자동화 전문 기업 엑소텍(Exotec)의 '스카이팟(Skypod)' 시스템 역시 로봇이 층간 리프트를 통해 3차원으로 이동하며 피킹 및 적재를 수행하여, 창고의 공간 효율을 4배 이상 끌어올립니다. 이러한 수직 확장은 평당 임대료가 높은 도심에 MFC(Micro Fulfillment Center, 도심형 소규모 창고)를 구축하는 데 결정적인 역할을 합니다. 창고 면적을 최소화하면서도 재고 보관 용량을 극대화함으로써, 고객과 가까운 곳에서 초고속 라스트 마일(Last-Mile) 배송을 실현하는 인프라를 완성합니다.

다기능 로봇과 수직적 풀필먼트의 결합은 물류 산업의 패러다임을 '단순히 물건을 옮기는 것'에서 '지능적인 공간과 자원의 활용'으로 전환시키고 있습니다. 이는 단순한 비용 절감을 넘어, 급변하는 고객 수요에 유연하게 대응하고 지속 가능한 성장을 추구하는 물류 혁신의 최종 목표가 될 것입니다.