휴머노이드 상용화 속도에 부품사도 분주…삼성전기·LG이노텍 공급 확대

입력 2026-11-05 18:05

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삼성전기, 3분기 휴머노이드용 카메라 모듈 양산 개시
LG이노텍, 북미 로봇 고객사 공급…엔비디아와 센싱 협력
카메라 넘어 복합 센싱·전원 부품까지 사업 영역 확장

▲사람의 음성·몸짓에 반응해 다양한 표정으로 상호작용하며 가사를 돕는 홈로봇 LG 클로이드가 IDEA 2026에서 본상(Finalist)을 수상했다. 레드닷 디자인 어워드, iF 디자인 어워드에 이은 수상으로 세계 3대 디자인상을 석권하며 3관왕에 올랐다. (사진=LG전자)
▲사람의 음성·몸짓에 반응해 다양한 표정으로 상호작용하며 가사를 돕는 홈로봇 LG 클로이드가 IDEA 2026에서 본상(Finalist)을 수상했다. 레드닷 디자인 어워드, iF 디자인 어워드에 이은 수상으로 세계 3대 디자인상을 석권하며 3관왕에 올랐다. (사진=LG전자)

휴머노이드 로봇 상용화 경쟁이 본격화하면서 핵심 부품을 공급하는 삼성전기와 LG이노텍의 움직임도 빨라지고 있다. 스마트폰과 자동차용 카메라 기술을 바탕으로 로봇용 부품 양산에 나서는 한편, AI를 활용한 복합 센싱과 전원 부품으로 사업 영역을 넓히고 있다. 완성형 로봇 개발 경쟁이 부품 공급망 전반으로 확산되는 모습이다.

5일 업계에 따르면 삼성전기는 올해 3분기 글로벌 고객사를 대상으로 휴머노이드용 고화소 센싱 모듈 양산을 시작했다. 기존 자동차용 카메라 모듈 기술을 휴머노이드에 적용하며 로봇 부품 시장 공략을 본격화한 것이다.

삼성전기는 지난달 28일 3분기 실적발표 컨퍼런스콜에서 “휴머노이드용 고화소 센싱 모듈 양산을 개시했다”고 밝혔다. 로보틱스용 고화소 카메라 모듈 공급도 확대하고 있으며, 향후 휴머노이드 수요에 대응하기 위한 복합 센싱 모듈 개발도 강화할 방침이다.

카메라뿐 아니라 전원 부품에서도 새로운 사업 기회를 모색하고 있다. 삼성전기는 기존 자동차에 적용되던 48V 전원 체계가 휴머노이드와 로봇으로 확산되는 추세에 주목하고 있다. 이에 고용량 적층세라믹커패시터(MLCC) 기술을 피지컬 AI 시장으로 확대할 계획이다. MLCC는 전자기기의 전류 흐름을 안정적으로 제어하는 핵심 부품이다.

LG이노텍 역시 로봇용 카메라 모듈 양산과 글로벌 기업과의 기술 협력을 병행하고 있다. 1월 파주사업장에서 북미 로보틱스 고객사에 공급할 카메라 모듈 양산을 시작했다. 지난해 5월에는 현대자동차그룹 계열사인 보스턴다이내믹스와 로봇용 비전 센싱 시스템 공동 개발에 착수했다. 양사는 카메라와 3차원(3D) 센싱 모듈 등을 결합한 시스템을 개발해 차세대 휴머노이드 ‘아틀라스’에 적용할 계획이다.

최근에는 엔비디아와의 협력도 구체화했다. LG이노텍은 지난달 독일 베를린에서 열린 ‘GTC 베를린’에서 엔비디아의 홀로스캔 센서 브리지(HSB) 기술을 적용한 300만화소 카메라 모듈과 멀티모달 비전 시스템을 공개했다. HSB는 센서에서 수집한 정보를 중앙처리장치(CPU)를 거치지 않고 AI 컴퓨터로 직접 전달하는 기술이다. 이를 통해 로봇의 주변 환경 인식과 판단 속도를 높일 수 있다.

양사는 앞으로 휴머노이드용 비전 센싱과 로봇 손의 정밀한 동작을 지원하는 센싱 솔루션 분야로 협력을 확대할 계획이다. 차세대 제품은 내년 IT·가전 전시회 ‘CES 2027’과 GTC에서 공개할 예정이다.

삼성전기와 LG이노텍의 로봇 부품 사업 확대는 그룹 차원의 휴머노이드 사업과도 시너지를 낼 수 있을 것으로 전망된다. 삼성전자는 레인보우로보틱스를 중심으로 로봇 기술 확보에 나서고 있으며, 로봇 사업을 총괄하는 로봇경험(RX) 추진실을 중심으로 관련 역량을 결집하고 있다. 아직 삼성전기와 계열사간 협력 관계는 알려진 바 없지만, 향후 그룹 차원의 로봇 사업이 확대되면 삼성전기가 카메라와 센싱 등 핵심 부품 공급에 참여할 가능성도 거론된다.

LG그룹은 계열사별 전문성을 활용한 로봇 사업 생태계 구축에 나서고 있다. LG전자가 로봇 본체와 구동 기술을 담당하고, LG에너지솔루션은 배터리, LG이노텍은 카메라·센서와 로봇 핸드 관련 기술, LG CNS는 로봇 학습과 운영 기술을 맡는 방식이다. 각 계열사의 기술을 결합해 로봇 개발부터 학습, 상용화까지 아우르는 사업 역량을 확보할 수 있다는 평가다.

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