판매량 1위 연구용 휴머노이드, 애지봇(agibot) X2 울트라 완벽 분석

루크2026.02.1620194


애지봇(agibot) X2 울트라 완벽 분석:

Embodied AI 연구를 위한 최적의 파트너


“글로벌 판매 1위 휴머노이드, 마로솔의 기술 지원으로 완성되다”


1. 애지봇(agibot), 2025년 글로벌 휴머노이드 시장을 장악하다

Omdia 데이터에 따른 벤더별 로봇 출하량 시장 점유율. | 출처: AGIBOT


글로벌 시장조사기관 Omdia가 2026년 1월 발표한 '범용 Embodied AI 로봇 2026' 보고서에 따르면, 애지봇(Agibot)이 2025년 휴머노이드 로봇 출하량과 시장 점유율 두 부문에서 모두 세계 1위를 차지했어요. 구체적인 수치를 보면 더 놀랍습니다. 애지봇(agibot)은 2025년 한 해 동안 5,100대 이상의 휴머노이드 로봇을 출하하며 글로벌 시장 점유율 39%를 기록했어요. 같은 기간 전 세계 휴머노이드 로봇 출하량이 약 13,000대였다는 점을 고려하면, 애지봇(agibot) 혼자서 시장의 절반 가까이를 차지한 셈이죠.

Omdia는 8개 평가 차원(폼팩터, 페이로드, 조작, 인지, AI 학습, 커스터마이징, 확장성, 상업적 영향력)에서 글로벌 주요 업체들을 평가했는데, 애지봇(agibot)이 그 중 6개 차원에서 최고 등급인 'Advanced Capability'를 받았어요. 테슬라, 유니트리와 함께 '글로벌 1st Tier' 휴머노이드 개발사로 분류된 애지봇(agibot). 그렇다면 이 회사의 연구용 플래그십 모델인 X2 울트라는 어떤 로봇이길래 전 세계 연구자들의 선택을 받았을까요?


2. 중국 1위, 애지봇(agibot) X2 울트라는 어떤 로봇인가?


애지봇(Agibot)은 2023년 2월 설립된 상하이 기반의 휴머노이드 로봇 전문 기업이에요. 설립 2년 만에 중국 시장 점유율 31%를 차지하며 1위에 올랐고, 누적 출하량 5,000대를 돌파했죠. X2 Ultra는 애지봇(agibot)의 연구용 플래그십 모델로 학계와 연구소를 타겟으로 설계되었어요.


물리적 스펙부터 살펴볼까요? 신장 131cm, 무게 39kg으로 Human-Scale에 가까운 크기를 가지고 있어요. 총 30 DOF(자유도)로 구성되어 있는데, 목 1개, 허리 3개, 양팔 각 7개, 양다리 각 6개로 이루어져 있습니다. 특히 목 관절이 있어서 고개를 끄덕이거나 돌리는 자연스러운 상호작용이 가능하다는 점이 Unitree G1과의 차이점이에요.



애지봇(agibot) X2 울트라 기술 항목

기술 항목

AGIBOT X2 Ultra

메인 프로세서

RK3588 2개(듀얼 SoC 구성)

AI 연산 프로세서

NVIDIA Orin NX(157 TOPS)

전신 형태

표준형 (Standard)

크기 (신장)

1310 mm

무게 (배터리 포함)

39 kg

총 자유도 (DOF)

30 DOF (본체 기준)

손 자유도 / 손 구성

교체형 말단장치 기반 (OmniHand/OmniPicker 등)

관절 구성

목(1), 허리(3), 팔(7x2), 다리(6x2)

목 관절 유무

있음(1 DOF) → 고개 끄덕임/시선 상호작용 가능

최대 관절 토크

120 N·m (무릎 기준)

팔 가동 범위 (Reach)

558 mm (End-effector 제외)

작업 범위(테이블 매니퓰레이션)

Reach 우위 → 넓은 범위 집기/조작에 유리

팔 하중 (Payload)

3 kg (최대)

이동 속도

1.8 m/s (최대 2.0 m/s)

말단 장치 (End-Effector)

교체형 (Swappable) / OmniHand, OmniPicker 등

후방 카메라 유무 

있음 → 후진 보행/전방위 감시 연구 가능

이동통신(5G/4G) 모듈 

내장 → Wi-Fi 밖에서도 원격 제어(텔레오퍼레이션) 가능

무선 연결

5G/4G(내장) + (Wi-Fi 환경은 별도 구성 가능)




4. 애지봇(agibot) X2 Ultra, 연구용으로 특화된 이유


연구용 휴머노이드를 선택할 때 중요한 건 스펙뿐만 아니라 "실제 연구 환경에서 얼마나 유용한가"예요. X2 Ultra가 글로벌 연구자들의 선택을 받는 이유를 구체적으로 살펴볼게요.


🔧 하드웨어: 연구 확장성을 고려한 설계

  1. Human-Scale 크기와 안정적인 구조

X2 Ultra는 신장 131cm, 무게 39kg의 Human-Scale 크기로 설계되었어요. 이 무게는 추가된 센서(LiDAR, 다중 카메라)와 Dual Brain 시스템을 탑재한 결과인데, 덕분에 내구성과 연산 안정성이 뛰어나요. 30 DOF 구성은 목(1), 허리(3), 양팔(각 7), 양다리(각 6)로 이루어져 있으며, 특히 목 관절이 있어서 사람과 눈을 맞추거나 고개를 끄덕이는 자연스러운 HRI 연구가 가능해요.



  1. 모듈식 말단장치 시스템

OmniHand나 OmniPicker로 교체 가능한 모듈식 설계가 핵심이에요. 연구 목적에 따라 정교한 손(Dexterous Hand)이나 산업용 그리퍼(Picker)를 선택할 수 있죠. 매니퓰레이션 연구를 하다가 물류 자동화 연구로 전환할 때도 말단장치만 교체하면 되니까 투자 대비 효율이 높아요.

  1. 558mm Long Reach, 넓은 작업 범위

팔 가동 범위가 558mm로 설계되어, 테이블 위 물건을 집거나 넓은 범위의 매니퓰레이션 작업에 최적화되어 있어요. 연구실 환경에서 책상 위 물체를 조작하거나, 선반에서 물건을 꺼내는 등의 실험을 할 때 작업 공간이 넓다는 건 큰 장점이에요.



  1. 5G/4G 모듈 내장, 무제한 원격 제어

Wi-Fi 범위를 벗어난 야외 환경(캠퍼스 광장, 주차장, 공장 등)에서도 원격 제어(Teleoperation)가 가능해요. VR을 쓴 연구자가 실험실에서 멀리 떨어진 로봇을 제어하며 데이터를 수집할 수 있다는 건, 실제 환경 데이터 수집 범위를 기하급수적으로 넓혀줘요.


  1. 개발자 친화적 I/O 인터페이스

RJ45 듀얼 LAN 포트는 하나는 제어용, 하나는 센서 데이터 스트림용으로 분리해서 쓸 수 있어요. 대용량 비전 데이터를 실시간으로 받으면서 동시에 안정적인 제어 신호를 보낼 수 있죠. USB-A/C 포트 4개로 외부 센서(IMU, Force Sensor 등)나 개발 장비를 추가 연결할 수 있고, Mini DP(영상 출력)는 로봇이 보는 화면을 모니터에 띄워서 디버깅할 때 필수적이에요.


💻 소프트웨어: Full-Stack 연구 환경 제공

  1. Dual Brain 아키텍처와 AimRT 미들웨어

Brain 1(RK3588 x2)은 모션 제어를 전담하고, Brain 2(NVIDIA Orin NX 157 TOPS)는 AI 추론을 담당해요. 물리적으로 연산을 분리하니까 무거운 비전 모델을 돌려도 보행 안정성에 영향을 주지 않아요. 여기에 AimRT라는 자체 미들웨어를 제공하는데, ROS2보다 지연 시간이 짧고 센서 데이터 동기화가 뛰어나요. 다중 로봇 제어나 분산 시스템 구축에도 최적화되어 있죠.


  1. Linksoul: 노코드 에이전트 개발 플랫폼

코딩 경험이 부족한 학부 연구생도 로봇 행동을 프로그래밍할 수 있는 Linksoul 플랫폼을 제공해요. Behavior Tree나 LLM 기반 에이전트를 GUI 환경에서 드래그 앤 드롭으로 만들 수 있어요. "사람이 손 흔들면 → 인사하기 → 음성으로 응답하기" 같은 멀티모달 시나리오를 비주얼 프로그래밍으로 구현할 수 있다는 건 진입장벽을 크게 낮춰줘요. 기술직군이 아닌 연구원도 로봇 시나리오 개발에 직접 참여할 수 있죠.



  1. ROS2 호환 및 오픈소스 생태계

AimRT는 자체 미들웨어지만 ROS2와도 완벽하게 호환돼요. 기존에 ROS2로 개발한 알고리즘이 있다면 그대로 포팅할 수 있고, ROS2 커뮤니티의 패키지들도 자유롭게 활용할 수 있어요. Isaac Sim, MuJoCo 같은 외부 시뮬레이터와의 연동도 지원하니까 연구자가 선호하는 도구를 자유롭게 선택할 수 있어요.


  1. SDK와 예제 코드 제공

C++/Python 기반 SDK를 제공하며, GitHub에 커뮤니티 예제 코드가 공개되어 있어요. 기본 보행부터 물체 조작, 텔레오퍼레이션까지 다양한 샘플 코드가 있어서 연구 시작 단계에서 참고할 수 있죠. OTA(Over-The-Air) 업데이트를 지원해서 펌웨어나 AI 모델을 지속적으로 개선할 수 있고요.



5. 🔥 핵심! 마로솔의 차별화된 기술 지원

여기서부터가 진짜 중요한 부분이에요. 아무리 좋은 로봇을 사도 기술 지원이 없으면 연구가 막히거든요. 빅웨이브로보틱스의 마로솔 플랫폼은 단순히 로봇을 파는 게 아니라, 연구 전주기를 지원하는 토탈 솔루션을 제공해요.


첫 번째, Meta Quest3 + Exoskeleton 기반 텔레오퍼레이션 미들웨어를 제공해요. VR 헤드셋과 마스터 암을 써서 로봇을 직관적으로 조작할 수 있어요. 연구자가 VR 속에서 움직이면 로봇이 실시간으로 따라 하는 거죠. 이게 왜 중요하냐면, 모방학습(Imitation Learning) 데이터를 수집할 때 가장 효율적인 방법이거든요. 키보드로 로봇을 조작하면 부자연스럽지만, VR로 하면 사람의 자연스러운 동작을 그대로 데이터로 담을 수 있어요.


KRoC 박람회에서 원격 조작(텔레오퍼레이션) 환경 세팅 중인 빅웨이브로보틱스 개발팀


두 번째, 자체 개발 모방학습 에피소드 데이터 수집 UI/UX를 제공해요. 연구자가 복잡한 코딩 없이 GUI만으로 데이터 수집 세션을 관리하고, 에피소드별로 라벨링하고, 바로 저장할 수 있어요. 이런 툴이 없으면 데이터 수집만 몇 주가 걸리는데, 마로솔 미들웨어를 쓰면 하루 만에 수백 개 에피소드를 모을 수 있죠.


세 번째, LeRobot 등 공개 모방학습 프레임워크 연동 환경을 제공해요. Hugging Face의 LeRobot은 요즘 모방학습 연구에서 가장 핫한 프레임워크인데, 마로솔이 이미 X2 Ultra와 LeRobot을 연동해뒀어요. 수집한 데이터를 LeRobot 포맷으로 변환하고, 학습하고, 다시 로봇에 배포하는 전체 파이프라인이 준비되어 있다는 뜻이에요.



네 번째, Isaac Sim/Lab과 *MuJoCo 기반 강화학습 모션 생성 지원이에요. NVIDIA Isaac Sim에서 X2 Ultra의 디지털 트윈을 만들어서 보행이나 점프 같은 동작을 강화학습으로 학습시킬 수 있어요. Sim-to-Real Transfer까지 지원하니까, 시뮬레이션에서 학습한 정책을 실제 로봇에 바로 적용할 수 있죠. MuJoCo도 마찬가지고요. 마로솔은 이런 Fullbody Motion RL 셋업을 교육까지 포함해서 지원해요.


* MuJoCo (뮤조코) : 로봇 물리 시뮬레이션에 많이 쓰이는 엔진(도구) 이름


다섯 번째, Human Motion Retargeting (SMPL → GMR → Humanoid) 기술 지원이에요. 이건 한양대와 마로솔이 함께 하는 강화학습 연구에서 실제로 사용하는 기술이에요. 비디오에서 사람의 동작을 *SMPL로 추출하고, *GMR(General Motion Retargeting)을 거쳐서 로봇의 관절 각도로 변환하는 거예요. 이렇게 하면 유튜브 영상만 있어도 로봇 모션 데이터를 만들 수 있어요. 발 끌림이나 지면 관통 같은 아티팩트도 최소화되어서, 고품질 모션을 바로 생성할 수 있죠.


* SMPL : 사람 몸을 3D 형태/자세로 표현하는 대표적인 인체 모델(표현 방식)

* GMR (General Motion Retargeting) : 사람 동작을 로봇 동작으로 옮길 때 쓰는 리타게팅 방법/모듈



마지막으로, 마로솔 자체 휴머노이드 엔지니어 A/S 지원이 있어요. 이게 연구자들이 가장 걱정하는 부분인데, 국내에 기술 지원팀이 상주해서 빠르게 대응해줘요. 로봇이 고장 나면 중국 본사에 문의할 필요 없이 마로솔 엔지니어가 직접 방문하거나 원격 지원으로 해결해주니까 연구 중단 시간을 최소화할 수 있어요.


6. 실제 연구 활용 시나리오 제안

구체적인 활용 시나리오를 제안해볼게요.

시나리오 1: 모방학습 중심 연구실

Quest3로 연구자가 로봇을 조작하면서 "컵 집기", "문 열기" 같은 작업 데이터를 수집해요. 마로솔 UI로 에피소드를 관리하고, LeRobot으로 학습시킨 뒤, 실제 X2 Ultra에서 테스트하는 전체 흐름이 하루 안에 가능해요. 5G 모듈이 있으니까 연구실 밖 복도나 야외에서도 원격으로 데이터를 수집할 수 있죠.


시나리오 2: 강화학습 기반 보행 연구실

Isaac Sim에서 X2 Ultra의 디지털 트윈을 만들고, 계단 오르기나 장애물 점프 같은 고난도 보행 정책을 학습시켜요. 수천 번의 시행착오를 시뮬레이션에서 거친 뒤, 마로솔의 Sim-to-Real 지원으로 실제 로봇에 바로 배포해요. MuJoCo로 물리 시뮬레이션 정확도를 높이는 것도 가능하고요.


시나리오 3: HRI(인간-로봇 상호작용) 연구실

360도 센서(전/후/측면 카메라 + LiDAR)를 활용해서 사람이 어디서 접근해도 인식하고 반응하는 로봇을 만들어요. SMPL 기반 Human Motion Retargeting으로 사람의 제스처를 로봇이 그대로 따라 하게 만들 수도 있고, Linksoul로 "손 흔들면 인사하기" 같은 간단한 행동 트리를 노코드로 구현할 수 있어요.

이 모든 시나리오에서 마로솔의 기술 지원이 연구 속도를 2배 이상 높여줘요. 직접 구축하면 몇 달 걸릴 환경을 패키지로 제공하니까요.



7. 연구의 성공, 로봇만으론 부족합니다

애지봇(agibot) X2 Ultra는 중국 1위 휴머노이드답게 하드웨어 완성도가 뛰어나요. 하지만 연구 성공의 진짜 열쇠는 로봇을 어떻게 활용하느냐에 있어요. 마로솔은 단순한 판매 플랫폼이 아니라, 데이터 수집부터 학습, 시뮬레이션, A/S까지 연구 전주기를 함께하는 파트너예요.


VR 텔레오퍼레이션으로 데이터를 모으고, LeRobot으로 학습시키고, Isaac Sim으로 검증하고, 국내 엔지니어가 A/S까지 책임지는 이 생태계가 X2 Ultra를 완성시켜요. 휴머노이드 연구를 시작하려는 연구실이라면, 로봇 스펙만 보지 말고 누가 어떤 지원을 해주는지까지 꼭 확인하세요.


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