눈과 피부: 로봇의 감각을 쥔 자

로봇은 보고 만져야 움직입니다. 그 감각(눈과 피부)은 휴머노이드 원가의 약 10~20%를 차지합니다. 그런데 감각의 곡괭이는 센서 완제품 위가 아니라 한 층 아래 반도체 부품, 또는 옆의 특수 공정에 있습니다. 라이다 완제품은 2015년 7만 5천 달러에서 중국산 150~200달러로 무너졌고, 중국 3사가 시장의 76%를 쥔 채 선두조차 적자라 곡괭이가 빠르게 식습니다. 곡괭이는 한 층 아래 반도체 부품으로 후퇴해, 빛을 받는 단광자 센서(SPAD)는 상위 3사가 90% 이상을, 빛을 쏘는 발광 소자(VCSEL)는 소수가 과점합니다. 비전의 심장인 CMOS 이미지센서는 이 편에서 가장 단단한 곡괭이입니다(Sony 43%·특허 1만 4천 건 이상·복제 어려운 적층 공정, 자동차는 onsemi 40%). 그런데 여기서 4편(관절)·5편(손)과 결이 갈립니다. 두 편은 "가장 단단한 곡괭이엔 상장이 없다"였지만, 감각은 정반대입니다. 살 수 있는 상장 곡괭이가 오히려 더 많습니다. 문제는 못 사는 게 아니라, 살 수 있는 그 곡괭이가 죄다 범용이라 로봇이라는 베팅이 희석된다는 것입니다(이미지센서 손님의 65% 이상이 스마트폰, 로봇은 부록). 로봇에 순수한 곡괭이는 따로 있습니다. 빛의 변화만 100만분의 1초 단위로 읽는 이벤트 카메라(Prophesee·iniVation)와, 자석 가루를 굳혀 표면을 읽는 자기식 촉각(일본 XELA·중국 PaXini)입니다. 그러나 이 로봇 순수 곡괭이들은 모두 비상장이고, 통신 표준조차 안 잡힌 미성숙 시장입니다. 게다가 그 안의 단단한 반도체 칩마저 상장 대기업이 쥐고 있어(이벤트 센서의 실리콘도 Sony, 자기식 촉각의 홀 IC마저 Melexis), 비상장이 쥔 것은 칩이 아니라 소재와 공정뿐입니다. 그래서 감각은 곡괭이가 가장 많이 진열된 칸이되, 진열된 곡괭이엔 '로봇' 글자가 흐릿하고, '로봇' 또렷한 곡괭이는 아직 진열장 밖에 있습니다. 곡괭이를 살 수 있는가와, 그 곡괭이가 로봇 베팅인가는 다른 질문입니다.

프롤로그: 로봇은 보고 만져야 움직인다

눈을 감고 컵을 향해 손을 뻗어 보면, 우리가 감각에 얼마나 기대는지 알게 됩니다. 손이 어디 있는지, 컵이 얼마나 떨어져 있는지, 닿았을 때 얼마나 세게 쥐어야 미끄러지지 않는지를 눈과 피부가 끊임없이 알려 줍니다. 로봇도 같습니다. 아무리 정교한 손과 관절을 달아도, 보지 못하고 만지지 못하면 움직일 수 없습니다. 감각은 로봇이 세상과 만나는 입구입니다.

3편에서 우리는 휴머노이드의 몸값을 부위로 해부하고, 그 위에 곡괭이지도를 포갰습니다. 곡괭이란 가치가 고이는 좁은 길목, 곧 진입장벽이 오래 유지되어 누가 이기든 통행료를 받는 자리입니다. 그 길목의 정체가 바로 경제적 해자입니다. 감각(눈·피부)은 원가의 약 10~20%를 차지하는 항목이었는데 (McKinsey, Robozaps), 3편은 이 자리를 노란색으로 칠했습니다. "갈림길"이라는 뜻이었습니다. 촉각은 임자가 있는지부터 검증해야 하고, 라이다와 뎁스 카메라는 범용화로 흐른다고. 동시에 검증할 자(尺)도 줬습니다. 돌파가 모방하기 어려운 하드웨어 공정·소재로 오면 곡괭이가 서고, 돌파가 데이터·소프트웨어로 오면 오픈소스가 잠식해 곡괭이가 서지 않는다는 자입니다. 이 편은 그 노란색 칸에 자를 댑니다.

다만 이 편은 4편·5편과 결이 다릅니다. 4편(관절)에서는 가장 단단한 곡괭이가 롤러스크류였습니다. 도면을 안다고 누구나 만들지 못하고, 같은 품질로 균일하게 대량 생산하는 노하우에서 승부가 갈리는 부품이었습니다. 앞으로 이 글에서 '4편 롤러스크류 유형'이라 하면, 바로 그런 곡괭이를 뜻합니다. 도면이 아니라 균일한 양산에서 갈리는 소재·공정의 자리입니다. 그 곡괭이는 비상장이라 못 샀고, 5편(손)에서는 곡괭이가 인접 칸으로 분산돼 손 칸 안엔 순수 곡괭이가 빈약했습니다. 둘 다 "단단한 곡괭이엔 상장이 없다"는 정직한 비관이었습니다. 감각은 정반대 풍경입니다. 곡괭이가 가장 많이 진열돼 있고 가격표(상장)도 붙어 있습니다. Sony도 onsemi도 Hesai도 STMicro도 다 상장사입니다. 그런데 자를 들고 다가가 보면, 그 곡괭이들엔 '로봇'이라는 글자가 흐릿하게 적혀 있습니다. 스마트폰과 자동차와 소비자 기기에 쓰이는 공용 곡괭이이기 때문입니다. '로봇'이라고 또렷이 적힌 곡괭이는 아직 진열장 밖, 비상장 작업장에 있고 자루도 안 끼워졌습니다. 그래서 자를 들고 감각의 세 매대를 차례로 돕니다. 가장 빠르게 식는 라이다(1장), 난공불락이되 로봇만의 것이 아닌 비전(2장), 아직 아무도 못 푼 촉각(3장)을. 그리고 4장에서 세 관문에 감각을 대입해, 곡괭이가 어디에 서고 그 곡괭이에 '로봇' 글자가 또렷한지를 종합합니다.

한 가지, 이 편이 '감각'이라 부르는 범위를 먼저 못 박아 둡니다. 여기서 감각은 바깥 세상을 읽는 외수용성 중에서도 눈과 피부, 곧 라이다·비전·촉각으로 한정합니다. 몸의 자세와 균형을 느끼는 고유수용성(관성·IMU)은 4편(관절)이 다뤘고, 손목이 받는 힘과 토크(6축 힘/토크)는 5편(손)이 짚었으되 그 정밀 판정은 이 편 3장 말미에서 표면 촉각과 함께 마무리합니다. 그리고 한 가지 더, 감각의 곡괭이가 센서 하드웨어에만 있는 것은 아닙니다. 여러 센서를 합치는 퓨전, 센서를 정확히 맞추는 캘리브레이션, 현장에서 쌓은 독점 데이터셋 같은 처리·데이터 층에도 해자가 설 수 있습니다. 그러나 그 층은 뇌(7편)와 데이터(8편)의 영역이라, 이 편은 센서 하드웨어 자체로 칼을 한정합니다.

1장. 눈① 라이다: 가장 빠르게 식는 곡괭이

라이다는 감각 중 곡괭이가 가장 빠르게 식는 자리입니다. 이 감각이 필수인지부터 진영이 양분됐고, 완제품은 중국 가격전쟁으로 신기루이며, 곡괭이는 한 층 아래 반도체 부품으로 후퇴하나 그 부품은 자동차와 소비자 기기에도 똑같이 쓰이는 공용 부품이라 로봇 전용 베팅이 아닙니다.

1.1 시작부터 흔들린다: 이 눈이 필요한지조차 양분됐다

곡괭이를 찾기 전에, 그 자리가 정말 길목인지부터 봐야 합니다. 손(5편)은 이 첫째 관문을 압도적으로 통과했습니다. 모두가 손에서 막혔으니까요. 라이다는 다릅니다. 첫 관문부터 진영이 갈립니다.

테슬라의 옵티머스는 카메라 8개만으로 갑니다. 라이다도 뎁스 센서도 없이 순수 비전 스택으로 처리합니다. 현재 출시된 1X의 NEO도 라이다를 떼고 스테레오 어안 카메라와 관성센서로 전환했습니다. 반대편에는 라이다를 다는 진영이 있습니다. 유니트리 G1은 Livox의 솔리드스테이트 라이다를, 피규어와 어질리티의 디짓은 라이다와 뎁스 카메라를 함께 답니다 (Tesla Optimus 센서 구성, 1X NEO 센서 전환, Tesla·Waymo 센서 논쟁). 자율주행에서 벌어졌던 "카메라만으로 충분한가, 라이다가 필요한가"의 논쟁이 휴머노이드에서 그대로 반복되고 있는 것입니다.

이건 라이다 곡괭이의 첫 균열입니다. 어떤 부위는 모두가 반드시 써야 해서 길목이 됩니다. 라이다는 절반의 로봇이 아예 안 쓰는 쪽으로 갈 수 있습니다. 길을 지나는 마차의 절반이 다른 길로 돌아간다면, 그 길의 통행료는 그만큼 약해집니다. 자리가 흔들리는 곡괭이는, 그 위에 무엇이 서 있든 함께 흔들립니다.

1.2 완제품은 신기루다: 반값이 됐는데 또 반값이 된다

먼저 한 가지를 정직하게 밝혀 둡니다. 휴머노이드가 실제로 다는 라이다는 자동차의 자율주행 라이다와 다른 제품입니다. 유니트리 G1이 다는 Livox MID-360처럼 실내 매핑(SLAM)에 쓰는 저가 솔리드스테이트 제품(DJI 계열, 수백 달러대)이고, 휴머노이드 라이다만의 단독 시장 규모는 아직 집계되지 않았습니다 (Unitree G1 센서 구성). 그래서 아래에서는 가장 가까운 대리지표로 자동차 라이다의 경제학을 빌려 봅니다. 그리고 그 대리지표는 결론을 약화시키기는커녕 강화합니다. 휴머노이드가 다는 Livox조차 DJI 계열의 저가 양산품이라, 완제품이 신기루라는 결론은 로봇 쪽에서 오히려 더 선명하기 때문입니다.

자리가 흔들리는 데다, 완제품은 더 가혹합니다. 라이다 완제품의 가격은 평면 TV처럼 무너졌습니다. 2015년 벨로다인의 고급 라이다 한 대가 7만 5천 달러였는데, 2018년 보급형이 4천 달러로 내려왔고, 지금 중국산 솔리드스테이트 라이다는 150~200달러까지 떨어졌습니다 (LiDAR 단가 하락, Velodyne VLP-16 인하). 미국 승용차용 고급 제품이 아직 500~1,000달러 선인 것과 비교하면, 중국이 완제품 가격을 한 자릿수 백 달러대로 끌어내렸습니다. 반값이 됐는데 또 반값이 되는 시장입니다.

이 가격 붕괴를 누가 주도하는지를 보면 곡괭이의 운명이 드러납니다. 시장조사사 욜(Yole)에 따르면 2024년 자동차 라이다 시장 규모는 약 8억 5,900만 달러, 161만 유닛 규모로 전년 대비 60% 커졌는데, 이 시장을 중국 3사가 76%까지 쥐었습니다. Hesai가 33%, RoboSense가 24%, Huawei가 19%입니다. 전년 66%에서 76%로, 중국 집중이 1년 만에 더 심해졌습니다 (Yole 2024 via optics.org, Hesai FY2024 실적).

그런데 그 선두마저 돈을 못 법니다. Hesai는 2024년 매출 약 2억 8,460만 달러에 총이익률 42.6%로 비교적 건강해 보이지만, GAAP 기준으로는 순손실(약 1억 위안)이고 비GAAP으로 겨우 흑자 전환했습니다. RoboSense는 총이익률이 17.2%에 그치고 조정 순손실이 약 4억 위안입니다. 서방 업체는 더 심합니다. Luminar·Ouster·Innoviz·Aeva가 모두 순손실을 이어 갑니다 (Hesai FY2024 실적, RoboSense 2024 실적, Ouster FY2024). 시장은 1년에 60% 커지는데, 가장 많이 파는 회사조차 적자입니다. 3편의 자로 재면 이건 명확합니다. 완제품 가격이 추격으로 무너지는 자리에는 곡괭이가 서지 않습니다.

1.3 곡괭이는 한 층 아래로 후퇴한다: 단단하나, 로봇 전용이 아니다

여기서 멈춰 "라이다는 흔해졌으니 곡괭이가 없다"고 결론 내리면 성급합니다. 완제품 한 대를 조립하는 일은 흔해졌어도, 그 안의 핵심 반도체 부품은 다릅니다. 평면 TV는 흔하지만 그 안의 디스플레이 패널을 만드는 회사는 몇 곳뿐인 것과 같습니다. 라이다를 열면 두 개의 단단한 반도체 칩이 있습니다. 앞으로 이 글에서는 이런 단단한 반도체 칩을 줄여서 '실리콘'이라 부르겠습니다. 반도체가 실리콘 웨이퍼 위에 새겨지기 때문입니다.

하나는 빛을 받는 수광 센서입니다. 라이다는 레이저 펄스를 쏘고 돌아오는 빛을 받아 거리를 재는데, 단 한 개의 광자까지 잡아내는 SPAD(단광자 애벌랜치 다이오드, 빛 알갱이 하나에도 반응하는 초고감도 수광 칩)가 그 핵심입니다. 이 SPAD 시장은 2024년 약 10억 2,200만 달러에서 2031년 약 36억 1,800만 달러로 연 20% 성장이 전망되는데, 상위 3사인 STMicro·ams OSRAM·Sony가 90% 이상을 쥡니다. Sony는 2025년 6월 빛을 받는 화소층과 회로층을 위아래로 쌓은 적층 SPAD(IMX479)를 내놨습니다 (SPAD 시장, Sony IMX479). 둘은 빛을 쏘는 발광 소자 VCSEL(수직 공진 표면 발광 레이저, 칩 표면에서 곧장 레이저를 쏘는 반도체)로, Coherent·Lumentum·ams OSRAM·TRUMPF·Broadcom 같은 소수가 과점합니다. 연 18%대로 성장해 2031년 약 69억 달러가 전망됩니다 (VCSEL 시장, ams OSRAM VCSEL). 둘 다 반도체 팹에서 특수 공정으로 만들어, 도면만으로 복제되지 않습니다. 3편의 자가 정확히 곡괭이를 가리키는 자리입니다.

그런데 여기에 라이다 곡괭이의 결정적 한계가 있습니다. 이 SPAD와 VCSEL은 로봇 전용 부품이 아닙니다. 똑같은 부품이 자동차의 자율주행 라이다에, 스마트폰의 얼굴 인식과 거리 측정 모듈에, 소비자 기기에 그대로 들어갑니다. 곡괭이는 단단하되, 거기 적힌 '로봇' 글자는 아주 흐릿합니다. 로봇 라이다가 늘어나도 이 부품사들의 매출에서 로봇이 차지하는 몫은 작고, 자동차·소비자 수요가 압도적입니다. 한국의 SOS Lab이 KOSDAQ에 상장된 FMCW 라이다·SPAD 팹리스로 이 부품 자리를 노리지만(2025년 약 3천만 달러 조달), 역시 로봇 전용이 아니라 자율주행·산업 전반을 겨냥합니다 (SOS Lab 조달). 라이다의 결론은 둘로 갈립니다. 완제품은 신기루이고, 부품은 단단하되 로봇 순수 베팅이 아닙니다.

색: 완제품은 가격전쟁으로 약하고(빨강), SPAD·VCSEL은 반도체 공정으로 단단하다(노랑). 단 단단한 부품엔 '로봇' 글자가 흐릿하다(자동차·소비자 공용).

라이다 완제품이 무너졌다고 라이다에 곡괭이가 없는 게 아닙니다. 곡괭이는 한 층 아래 반도체 부품(SPAD·VCSEL)으로 후퇴하고, 그 부품은 모방하기 어려운 반도체 공정이라 단단합니다. 그러나 그 부품은 자동차·소비자 공용이라 로봇 전용 베팅이 아닙니다. 감각의 곡괭이는 완제품 위가 아니라 부품 아래에 있고, 그 부품엔 '로봇' 글자가 흐릿하다는 것. 이것이 감각이라는 칸의 첫 번째 풍경입니다.

2장. 눈② 비전: 난공불락이나 로봇만의 것이 아닌 곡괭이

비전의 심장인 CMOS 이미지센서는 이 편에서 가장 단단한 곡괭이입니다(Sony 43%·특허 14,335·복제 어려운 적층 BSI). 그런데 감각만의 결이 여기 섭니다. 못 사는 게 아닙니다. Sony도 onsemi도 다 상장입니다. 문제는 손님의 65% 이상이 스마트폰이고 로봇은 부록이라, 살 수 있는 곡괭이에 '로봇' 글자가 가장 흐릿하다는 것입니다. 로봇에 순수한 후보(이벤트 카메라)는 비상장이고 미성숙합니다.

2.1 가장 단단한 곡괭이: 카메라의 심장은 반도체 해자다

라이다와 달리, 카메라는 어느 진영이든 답니다. 보는 일은 모든 로봇의 기본이고, 그 카메라의 심장이 CMOS 이미지센서입니다. 빛을 전기 신호로 바꾸는 반도체 칩인데, 이 편에서 가장 단단한 곡괭이가 바로 여기 있습니다.

Sony가 이 시장의 약 43%를 쥔 1위로, 2029년에는 50%를 목표로 합니다. 삼성과 OmniVision이 그 뒤를 잇습니다 (Sony 점유율 약 43%, Sony 2029년 50% 목표). Sony가 이 자리를 지키는 힘은 두께가 다른 진입장벽입니다. 이미지센서 관련 특허를 1만 4,335건이나 쌓았고, 빛을 받는 화소층과 그 신호를 처리하는 회로층을 위아래로 따로 만들어 포개는 적층 BSI(Back-Side Illumination, 빛을 받는 면을 뒤집어 감도를 높인 후면 조사) 공정, 그리고 2023년 세계 최초로 상용화한 2층 트랜지스터 화소 구조를 가졌습니다 (Sony 특허 14,335건, Sony 2층 트랜지스터 화소). 도면을 가져다 베낄 수 있는 종류의 기술이 아닙니다. 자동차용 이미지센서는 별도 시장인데, 여기서는 onsemi가 40%를 쥐고 있습니다(2023년 Yole 기준). 가혹한 온도·진동·안전 인증을 통과해야 해서 진입장벽이 또 다릅니다 (자동차 CIS onsemi 40%). 3편의 자로 재면, 비전의 이미지센서는 곡괭이가 가장 깊이 박힌 자리입니다.

2.2 그런데 이 곡괭이엔 '로봇' 글자가 가장 흐릿하다

여기서 감각만의 결이 섭니다. 4편(관절)과 5편(손)에서 우리는 "가장 단단한 곡괭이가 비상장이라 못 산다"는 정직한 비관을 반복했습니다. 이미지센서는 정반대입니다. Sony도 onsemi도 삼성도 다 상장사입니다. 가장 단단한 이 곡괭이는 못 사는 게 아니라, 살 수 있습니다.

문제는 다른 데 있습니다. 이 곡괭이에 적힌 '로봇' 글자가 이 편에서 가장 흐릿합니다. CMOS 이미지센서 시장은 2024년 기준 약 240억~310억 달러 규모인데, 그 손님의 65% 이상이 스마트폰입니다 (CMOS 이미지센서 시장·스마트폰 비중). 나머지도 대부분 자동차·보안·산업 카메라이고, 로봇은 그 안의 작은 부록입니다. 스마트폰 한 대에 카메라가 서너 개씩 들어가는 수십억 대 시장 옆에서, 휴머노이드 수십만 대는 반올림 오차에 가깝습니다. Sony가 로봇용 산업 이미지센서(IMX925 같은 고속 글로벌 셔터 제품)를 내놓긴 하지만, 그것이 Sony 전체 매출을 흔들 만한 규모가 되려면 한참 멀었습니다.

이것이 5편과 결이 갈리는 지점입니다. 5편에서 곡괭이는 "비상장이라 못 사는" 것이었습니다. 여기서 곡괭이는 "살 수는 있는데, 사도 로봇 베팅이 아닌" 것입니다. Sony 주식을 사는 것은 스마트폰 카메라에 베팅하는 것이지 로봇에 베팅하는 것이 아닙니다. 범용이라 못 사는 게 아니라, 범용이라 희석됩니다. 감각이라는 칸이 4·5편과 정반대인 이유가 바로 이것입니다. 곡괭이는 진열돼 있고 가격표도 붙어 있는데, 거기 적힌 '로봇' 글자가 흐릿합니다.

2.3 로봇에 순수한 비전 곡괭이는 따로 있다: 그러나 비상장·미성숙이다

그렇다면 로봇에 '순수한' 비전 곡괭이는 없을까요. 후보가 하나 있습니다. 이벤트 카메라(뉴로모픽 비전 센서)입니다.

보통 카메라는 1초에 수십 번 화면 전체를 통째로 찍습니다. 로봇이 빠르게 움직이면 그 데이터가 폭발하고, 대부분은 "변하지 않은 배경"이라 낭비됩니다. 이벤트 카메라는 발상을 뒤집어, 화소마다 빛이 변할 때만 그 변화를 보고합니다. 그 결과 시간 분해능이 100만분의 1초(1μs) 수준으로 빨라지고, 등가 1만 프레임 이상의 빠른 움직임을 잡으면서도, 데이터양은 보통 카메라의 10분의 1에서 1,000분의 1로 줄고, 전력은 10밀리와트 미만입니다 (Prophesee). 로봇이 빠르게 손을 움직이거나 날아오는 물체를 피해야 할 때 정확히 필요한 능력입니다. 보통 카메라와 다른 새로운 하드웨어 패러다임이라, 3편의 자로 재면 곡괭이가 설 수 있는 자리입니다. 다만 아직 양산 로봇에 널리 탑재되진 않았고, 지금은 연구실과 산업 검사 현장에서 주로 쓰입니다.

그런데 여기서 한 꺼풀을 더 벗겨야 합니다. 이벤트 카메라를 흔히 프랑스의 Prophesee가 만든다고 알지만, 정작 상용 이벤트 센서의 실리콘 칩(대표 제품 IMX636)을 설계·양산하는 곳은 Prophesee가 아니라 Sony입니다. Sony의 CMOS 이미지센서 기술과 Prophesee의 이벤트 센싱 방식을 결합해 만든 센서이고, Prophesee의 몫은 그 위에서 도는 알고리즘 IP와 소프트웨어(메타비전), 평가 키트입니다 (Sony·Prophesee 이벤트 센서, Prophesee). 다시 말해 가장 로봇에 순수해 보이는 이 비전 곡괭이조차, 그 단단한 실리콘은 또 Sony가 쥐고 있습니다. 1장의 SPAD·VCSEL이 그랬고, 2.1의 이미지센서가 그랬듯이. 비상장 회사(Prophesee·iniVation)에 남는 것은 그 위의 소프트웨어 층(IP·SDK)인데, 3편의 자로 보면 소프트웨어 층은 오픈소스 잠식에 노출된 약한 쪽입니다.

게다가 이벤트 카메라 시장은 아직 미성숙합니다. 시장규모가 기관에 따라 협의 1억 6,800만~3억 달러에서 광의 25억~70억 달러까지 40배 넘게 갈릴 만큼 정의조차 안 잡혀 있어, 이 수치들은 크기가 아니라 "아직 형성 중"이라는 방향으로만 읽어야 합니다 (이벤트 카메라 시장규모 편차). 그래서 이벤트 카메라는 로봇에 가장 순수한 비전 곡괭이 후보이되, 실리콘은 Sony가 쥐고 비상장에는 소프트웨어 층만 남으며, 그 시장조차 아직 무르익지 않았습니다.

비전의 나머지 두 갈래는 짧게 짚습니다. 머신비전 카메라(완제품)는 Keyence·Cognex가 상위 2사인데 합산 점유율이 25.6%에 그쳐 파편화돼 있고, 이 산업 자동화 영역은 「각자도생」 4편이 이미 발굴했으므로 여기서는 연결만 합니다 (머신비전 카메라 시장). 로봇의 거리 감각을 담당하는 3D 뎁스 카메라는 Intel이 RealSense 신규 제품 개발을 접고(기존 제품·SDK는 유지) Orbbec·Luxonis가 그 자리를 잇는데, 시장이 연 28%로 빠르게 크지만 역시 파편화돼 범용화 쪽으로 흐릅니다 (뎁스 카메라 지형). 곡괭이가 서는 자리가 아닙니다.

색: 이미지센서·이벤트 센서 실리콘은 반도체 공정으로 단단하되(노랑) Sony로 수렴해 로봇이 희석되고, 이벤트 IP·SDK와 머신비전·뎁스는 오픈·파편화로 약하다(빨강).

3장. 피부 촉각: 아직 아무도 못 푼, 가장 순수한 곡괭이 후보

촉각은 로보틱스의 근본 미해결 문제라, 역설적으로 곡괭이가 설 자리가 아직 비어 있습니다. 카메라로 젤의 변형을 읽는 비전식(GelSight·Meta DIGIT 360)은 Meta가 통째로 오픈소스화해 곡괭이가 안 섭니다. 자석 가루를 굳혀 읽는 자기식(XELA·PaXini)은 조립 전 착자 공정이 진짜 장벽이라 3편의 자가 곡괭이를 가리킵니다. 감각에서 '로봇' 글자가 가장 또렷한 곡괭이 후보이되, 못 사고(비상장) 아직 안 섰습니다(미성숙).

3.1 안 풀렸다는 것은, 자리가 비어 있다는 뜻이다

라이다는 식는 곡괭이였고, 비전은 단단하되 로봇 글자가 흐릿한 곡괭이였습니다. 촉각은 또 다릅니다. 5편(손)에서 우리는 촉각을 "손에 남은 워치리스트 후보"로 짧게 짚고, 손 칸 안에 남은 형성 곡괭이로 판정했습니다. 이 편은 그 판정의 근거인 촉각 자체를 한 단계 깊게 엽니다.

손가락 끝으로 표면의 질감과 미끄러짐을 읽는 일은 로보틱스의 가장 근본적인 미해결 문제 중 하나로 꼽힙니다. 비전만으로 집는 단순 작업은 되지만, 촉각이 없으면 미끄러짐을 못 느껴 떨어뜨리고, 닿는 힘을 못 읽어 부수며, 촉각 미통합이 정밀 조작 실패의 주원인으로 지목됩니다 (IDTechEx 휴머노이드 촉각, dexterous manipulation 미해결). 아직 아무도 못 풀었다는 것은, 역설적으로 좋은 소식이기도 합니다. 이미 풀려서 범용화된 자리(뎁스 카메라처럼)에는 곡괭이가 안 서지만, 아직 안 풀린 자리에는 곡괭이가 설 공간이 비어 있기 때문입니다. 임자가 아직 정해지지 않은 자리입니다.

3.2 비전식은 오픈에 잠식된다: Meta가 설계를 통째로 풀었다

촉각센서는 크게 두 갈래이고, 자를 대면 운명이 갈립니다.

첫째는 비전식(광학)입니다. 투명한 젤 표면을 손가락 안쪽 카메라로 찍어 변형을 읽는 방식으로, GelSight Mini가 약 400달러, Meta와 함께 만든 DIGIT이 약 300달러로 쌉니다. 정밀하지만 젤이 500~3,000 사이클이면 닳아 교체해야 해 내구가 짧습니다. 그리고 결정적인 일이 있었습니다. Meta가 차세대 촉각센서 DIGIT 360을 내놓으면서, 그 전체 설계와 코드를 통째로 깃허브에 오픈소스로 풀어 버린 것입니다 (Meta DIGIT 360 오픈소스, GelSight·Meta DIGIT 360). 3편의 자로 재면 이건 곡괭이가 서지 않는 신호입니다. 누구나 설계도를 가져다 만들 수 있으면 통행료를 받을 좁은 문이 서지 않습니다. 한때 금표준이던 촉각센서 BioTac이 사라지며 데이터셋이 무용지물이 된 사건은 5편이 다뤘으므로 여기서는 연결만 합니다. 그 죽음 역시 이 자리의 미성숙을 보여 줍니다.

3.3 자기식 착자 공정만이 진짜 장벽이다: 그러나 비상장·미성숙이다

둘째는 자기식(홀 효과)입니다. 여기에 손 칸 안에 남은 진짜 곡괭이 후보가 있습니다. 자석 가루를 섞은 부드러운 피부 아래에 홀 센서를 두고, 표면이 눌릴 때 자석이 미세하게 움직이는 것을 읽어 힘을 측정합니다. 먼저 한 가지를 분명히 해 둡니다. 여기서 자기장 변위를 읽는 홀 IC(자석의 움직임을 전기 신호로 바꾸는 반도체 칩) 자체는 곡괭이가 아닙니다. XELA의 uSkin조차 그 홀 IC는 Melexis의 MLX90393 같은 상장 반도체사 제품을 사다 씁니다. 자성 입자를 굳힌 촉각센서가 자기장 변위를 읽을 때 쓰는 이 홀 IC는 외부에서 구매하는 표준 부품입니다 (자성 엘라스토머 촉각센서·Melexis MLX90393, XELA uSkin). 비전의 이미지센서가 Sony로 수렴하듯, 자기식 촉각의 실리콘도 상장사로 수렴합니다. 그러니 자기식 촉각이 실제로 쥔 곡괭이는 실리콘이 아니라 그 위의 것, 곧 자성 엘라스토머(자석 가루를 섞은 말랑한 고무막) 소재와 조립 전 착자·통합 공정, 그리고 캘리브레이션(센서를 정확히 맞춰 보정하는 역량)입니다. 이 센서는 젤이 닳지 않아 내구가 10만 사이클 이상으로 길고, 미는 힘과 비트는 힘을 함께 읽는 6축 측정이 가능합니다. 일본의 XELA가 uSkin(3축·4×4mm 피치·4mm 박막)으로 Wonik·Sake·Robotiq 같은 고객을 확보했고, 중국 선전의 PaXini가 6축·1,000Hz·10만 사이클 이상 제품을 내놓습니다 (PaXini CES 2026).

5편은 이 자리를 "서는 중인 형성 곡괭이"로 판정했지만, 왜 복제가 어려운지는 열지 않았습니다. 이 편이 그 메커니즘을 엽니다. 진짜 장벽은 착자(着磁, 자성 입자를 자석으로 만드는) 공정입니다. 자기식 센서를 만들려면 말랑한 고무막(엘라스토머)에 네오디뮴 자성 입자(약 5μm)를 섞은 뒤 자화시켜야 하는데, 이 순서가 까다롭습니다. 첫째, 조립을 끝낸 뒤에 자화하면 강한 자기장이 홀 칩을 손상시키므로, 반드시 조립 전에 자화해야 합니다. 둘째, 자성 입자를 고무막에 섞는 도중 입자들이 자기들끼리 끌어당겨 한쪽으로 뭉치면 감지 균일성이 무너집니다. 셋째, 이 때문에 같은 설계로 만들어도 센서마다 특성이 달라지는 인스턴스 편차가 크고, 고가의 특수 착자 장비가 필요하며, 자기장이 약하면 소형화·박막화가 막힙니다 (자기식 촉각 공정 장벽, 자성 엘라스토머 촉각).

여기서 한 가지를 정확히 해야 합니다. 이 착자 공정의 레시피 자체는 비밀이 아닙니다. 방금 인용한 것도 공개된 학술 논문이고, 자성 입자의 종류와 배합, 자화 순서는 문헌에 나와 있습니다. 그러니 진짜 장벽은 지식의 독점이 아닙니다. 진짜 장벽은 그 레시피를 같은 품질로 대량으로 뽑아내는 양산 노하우, 곧 수율과 인스턴스 편차를 잡는 능력입니다. 4편의 롤러스크류가 도면이 아니라 균일 양산에서 갈렸던 것과 정확히 같은 자리입니다. 떡 반죽에 깨를 고르게 섞어 굳기 직전에 모양을 잡는 일은, 레시피를 안다고 누구나 똑같이 해내지 못합니다. 곧 3편의 자가 가리키는 "모방하기 어려운 하드웨어 공정"은 여기서 지식이 아니라 양산 수율을 뜻합니다. PaXini는 이 자리에서 2026년 3월 10억 위안 이상(약 1억 4,500만 달러)의 시리즈 B로 14억 달러 이상의 유니콘이 됐고, JD와 Meta 계열을 비롯한 산업·금융 투자자의 투자를 받았으며 애플 공급망에 진입했다고 알려졌습니다 (PaXini $1.4B 유니콘·Apple 공급망). 소비자 기기의 거인이 로봇 촉각을 들여다본다는 신호입니다.

한 가지 더, 라이다에서 SPAD·VCSEL 칩을, 비전에서 CMOS 칩을 곡괭이로 봤던 렌즈를 촉각에도 똑같이 대면, 촉각 신호를 읽어 들이는 readout 칩층에도 곡괭이가 설 수 있습니다. 중국 Tashan이 촉각 특허를 두껍게 쌓은 후보로 거론되나, 그 칩이 정말 길목을 쥔 곡괭이인지는 아직 확인이 필요합니다(구체 스펙·점유는 별도 검증 대상입니다).

그러나 가장 순수한 이 곡괭이 후보도 두 가지가 발목을 잡습니다. 첫째, XELA도 PaXini도 비상장입니다. 살 수 있는 통로가 없습니다. 둘째, 시장이 미성숙합니다. 촉각센서의 통신 표준이 안 잡혀 제조사마다 따로 통합해야 하고, 휴머노이드용 촉각 시장은 2024년 약 1억 6,800만 달러로 아직 작습니다. 다만 이 미성숙에는 결을 갈라 봐야 합니다. 촉각센서 전체는 스무 곳 가까운 업체가 난립해 파편화돼 있지만, 내구가 긴 자기식 6축을 양산하는 자리는 XELA·PaXini 소수로 이미 좁혀집니다 (촉각 통신 표준 난립, 휴머노이드 촉각 시장). 난립하는 것은 촉각 전체이고, 자기식 양산은 소수의 자리입니다(한국에는 촉각 전문 스타트업이 아직 보이지 않습니다. Wonik은 XELA의 고객입니다). 그래서 촉각의 결론은 하나입니다. 감각 전체에서 '로봇' 글자가 가장 또렷한 곡괭이 후보이되, 못 사고(비상장) 아직 안 섰습니다(미성숙).

개념적 시각화. 3편의 자(모방하기 어려운 하드웨어 공정이면 곡괭이가 선다)로 재면, 비전식은 오픈에 잠식돼 곡괭이가 안 서고 자기식의 소재·착자 공정만이 유일한 후보다. 단 그 후보도 비상장·미성숙(점선)이고, 자기장을 읽는 홀 IC(실리콘)는 상장 반도체사에서 외부 구매한다. (출처: github.com/facebookresearch/digit360·xelarobotics·caixinglobal·Wiley AISY·PMC)

3.4 닿는 힘: 6축 힘/토크 (5편이 6편에 넘긴 정밀 판정)

피부의 촉각이 표면의 질감과 미끄러짐을 읽는다면, 그 곁에는 손목과 손가락 끝이 받는 힘의 크기와 방향을 읽는 6축 힘/토크 센서가 있습니다. 6축이란 미는 힘 세 방향과 비트는 힘 세 방향을 함께 읽는다는 뜻입니다. 5편(손)이 이 자리를 짚으며 정밀 판정을 이 편으로 넘겼으니, 여기서 닫습니다.

이 센서는 ATI와 Bota 같은 소수가 과점합니다. 5편이 짚었듯 진입장벽이 센서를 정확히 맞춰 보정하는 캘리브레이션 역량에 집중돼 있고, 자동차용으로 대량 생산되며 쌓이는 공정 노하우(스필오버)의 혜택을 거의 못 받습니다. 그래서 표면 촉각이 양산 수율에서 갈렸다면, 힘/토크는 측정 정확도를 보장하는 캘리브레이션이 해자입니다. 다만 경계는 정직하게 둡니다. 6축 힘/토크는 표면을 읽는 촉각과 결이 다른, 5편 손 칸의 곡괭이로 이미 판정된 자리입니다. 이 편의 주제는 표면 촉각(피부)이고, 힘/토크는 5편이 손에서 발굴한 것을 여기서 마무리하는 것입니다. ATI·Bota의 정확한 점유율과 상장 여부는 이 편의 정량 근거에 빠져 있어 정성으로만 판정합니다.

4장. 감각을 쥔 자: 곡괭이는 많은데, 로봇용은 손에 안 잡힌다

세 관문에 감각을 대입합니다. 1관문(병목)은 감각별로 갈리고(비전 필수·라이다 선택·촉각 미통합), 2관문(곡괭이가 서는가)에서 완제품·비전식은 걸리되 반도체 부품·자기식은 곡괭이가 섭니다. 3관문(살 수 있는가)에서 새 갈림이 드러납니다. 4·5편은 "비상장이라 못 산다"였는데, 감각은 "상장이되 범용 희석 vs 비상장이되 로봇 순수"로 양극화됩니다.

4.1 세 관문에 감각을 대입한다

지도를 보고(3편), 자를 받고(3편), 감각의 세 매대를 돌았습니다(라이다·비전·촉각). 이제 「각자도생」 7편이 벼린 세 관문에 감각을 차례로 대입해, 곡괭이가 어디에 서고 그 곡괭이에 '로봇' 글자가 또렷한지를 종합합니다.

첫째 관문, 이게 진짜 병목인가. 감각별로 갈립니다. 보는 일 중 카메라(이미지센서)는 모든 로봇이 쓰는 필수 병목이지만, 라이다는 절반의 진영이 카메라로 대체하려 해 필수성이 흔들립니다. 만지는 일(촉각)은 정밀 조작에 반드시 필요하되 아직 통합이 안 됐습니다. 손(5편)이 "모두가 막힌" 단일 병목이었던 것과 달리, 감각은 병목의 강도가 갈래마다 다릅니다.

둘째 관문, 곡괭이가 서는가. 3편의 자가 일관되게 작동합니다. 완제품(라이다 조립·머신비전·뎁스 카메라)과 비전식 촉각은 가격 추격과 오픈소스에 잠식돼 곡괭이가 안 섭니다. 반면 한 층 아래 반도체 부품(SPAD·VCSEL·CMOS 이미지센서)과 자기식 촉각의 착자 공정은 모방하기 어려운 하드웨어 공정·소재라 곡괭이가 섭니다. 감각의 곡괭이는 완제품 위가 아니라 부품 아래·특수 공정 옆에 있습니다.

셋째 관문, 그래서 살 수 있는가. 여기서 감각만의 갈림이 드러납니다. 4·5편에서 이 관문의 답은 한결같이 "비상장이라 못 산다"였습니다. 감각에서는 답이 둘로 양극화됩니다. 단단한 반도체 부품 곡괭이(SPAD·VCSEL·이미지센서)는 상장사(STMicro·ams OSRAM·Sony·onsemi·Coherent·Lumentum)라 살 수 있되, 손님의 대부분이 자동차·스마트폰이라 로봇 베팅이 희석됩니다. 반대로 비상장은 무엇을 쥐었나. 여기서 한 번 더 정확히 해야 합니다. 보는 일이든 만지는 일이든 단단한 실리콘은 전부 상장/전문 반도체사로 수렴합니다. 이벤트 센서 실리콘도 Sony이고, 자기식 촉각이 자기장 변위를 읽는 홀 IC조차 Melexis 같은 상장 반도체사 제품을 구매해 씁니다. 그러니 비상장이 쥔 곡괭이는 실리콘이 아니라 소재·공정·캘리브레이션입니다. 그 자리는 사실상 자기식 촉각(XELA·PaXini) 하나로 좁혀지는데, 그마저 비상장이고 미성숙합니다. 살 수 있는 실리콘 곡괭이는 로봇 베팅이 희석돼 있고, 로봇에 순수한 소재·공정 곡괭이는 살 수 없습니다.

4.2 4·5편은 "상장이 없다", 감각은 "상장은 있으나 순수도가 희석된다"

감각의 곡괭이를 세 관문에 다 대고 났더니, 4편·5편과 정반대의 결이 떠오릅니다.

4편(관절)에서 가장 단단한 곡괭이(롤러스크류)는 비상장이라 못 샀습니다. 5편(손)에서 곡괭이는 손 칸 밖 인접 층으로 분산돼, 손 칸 안엔 순수 곡괭이가 빈약했습니다. 두 편의 정직한 비관은 한 문장으로 모입니다. "가장 단단한 곡괭이엔 상장이 없다." 그래서 우리는 종목을 못 찍었습니다.

감각은 정반대입니다. 상장된 곡괭이가 오히려 더 많습니다. SPAD를 쥔 STMicro·ams OSRAM·Sony, VCSEL을 쥔 Coherent·Lumentum, 이미지센서를 쥔 Sony, 자동차 센서를 쥔 onsemi가 다 상장사입니다. 가장 단단한 곡괭이(CMOS 이미지센서)조차 살 수 있습니다. 그런데도 우리는 여전히 종목을 못 찍습니다. 이유가 4·5편과 다릅니다. 못 사서가 아니라, 살 수 있는 그 곡괭이가 죄다 범용이라 로봇이라는 베팅이 희석되기 때문입니다. Sony 주식은 스마트폰 카메라에 베팅하는 것이고, onsemi 주식은 자동차에 베팅하는 것입니다. 로봇 라이다·로봇 카메라가 늘어나도, 그건 이 거대한 부품사들의 매출에서 작은 부록입니다.

그래서 감각의 정직한 반전은 4·5편의 변주입니다. 4편이 "단단한 곡괭이가 비상장"이고 5편이 "곡괭이가 인접 칸으로 분산"이었다면, 감각은 "상장은 있으나 순수도가 희석된다"입니다. 그리고 로봇에 순수한 곡괭이(이벤트 카메라·자기식 촉각)는 4·5편과 똑같이 비상장이고, 거기에 더해 아직 안 섰습니다(미성숙). 세 편을 나란히 놓으면 곡괭이를 살 수 없는 방식이 셋으로 갈립니다. 비상장이라 못 사거나(4편·이벤트 카메라·자기식 촉각), 인접 칸으로 분산돼 손에 안 잡히거나(5편), 상장이되 범용이라 로봇 베팅이 희석되거나(감각의 반도체 부품). 같은 "종목을 못 찍는다"는 결론이되, 그 이유가 부위마다 다릅니다. 이 갈림 자체가 9편 가치귀속 종합의 데이터입니다.

개념적 시각화. 핵심은 하나다. 보는 일이든 만지는 일이든 단단한 실리콘은 모두 우하(상장 수렴)에 모이고(비전=Sony·자기식 홀 IC=Melexis), 비상장(좌상)이 쥔 건 실리콘이 아니라 소재·공정뿐이다(자기식 촉각, 4편 롤러스크류 유형). 우하의 '희석'은 약점이 아니라 선별 신호다(더 순수한 상장 통로가 가장 먼저 열릴 칸). (출처: 6편 종합·3편 자·각자도생 7편)

4.3 희석은 약점이 아니라 선별 신호다

여기서 '희석'을 다시 봐야 합니다. 한마디로 하면, 감각은 진열장이 이미 열렸고 더 좋은 물건이 곧 입고될 매대입니다. 4·5편은 아예 문이 잠긴 창고였습니다. 그래서 '지켜보라'는 말이 공허한 위안이 아니라, 왜 지켜볼 가치가 있는지로 바뀝니다. 희석은 그냥 약점처럼 들리지만, 뒤집으면 강점입니다. 4편(관절)과 5편(손)의 곡괭이는 비상장이라 영영 살 수 없었습니다. 곡괭이를 쥔 회사가 거대 그룹의 한 사업부이거나(롤러스크류) 수평 브레인 스타트업(Skild)이라, 그것만 떼어 살 통로가 구조적으로 없었기 때문입니다. 감각은 다릅니다. 곡괭이가 이미 상장 진열장에 줄지어 있고, 그보다 더 순수한 전문사가 새로 상장될 여지도 큽니다. 그래서 감각은 시리즈에서 '더 순수한 상장 통로가 가장 먼저 열릴 칸'입니다.

그래서 비관으로 닫는 대신, 무엇이 나타나면 살 수 있게 되는지 주 전환 신호를 답니다. 핵심은 순수 상장 통로의 출현입니다. 첫째, 감각 부품에 특화된 중견 팹리스의 상장입니다(예: 한국 SOS Lab 같은 라이다·SPAD 팹리스의 KOSDAQ 상장). 둘째, 이벤트·촉각 전문사의 상장입니다. 셋째, PaXini나 Prophesee 같은 로봇 순수 곡괭이 후보의 IPO입니다. 이 통로 중 하나가 열리는 순간, 거대 반도체사에 가려 희석돼 있던 로봇 베팅을 순수하게 살 수 있게 됩니다. 보조 지표로는 상장 대기업 쪽 신호도 함께 봅니다. Sony의 산업·로봇용 이미지센서 매출 비중, onsemi의 로봇 노출 비중, 이벤트 센서의 로봇향 출하 비중입니다. 다만 이들은 게임·음악·금융까지 복합한 메가캡 안의 작은 항목이라 임계 도달이 더디므로, 주가 아니라 보조로 둡니다. 자기식 촉각 쪽은 여기에 통신 표준 수렴이 더해집니다. 어느 신호든 켜지는 순간이, 세 관문이라는 자를 다시 댈 진입 시점입니다.

4.4 결론: 감각을 쥔 자

세 관문을 다 통과시켜, 누가 감각의 어느 길목을 어떤 강도로 쥐었는지를 실명으로 정리합니다. 이것이 이 편의 핵심입니다.

감각의 곡괭이는 완제품 위가 아니라 반도체 부품 아래·특수 공정 옆에 있습니다. 모든 감각의 단단한 실리콘은 상장으로 수렴하고(이벤트 센서=Sony·자기식 홀 IC=Melexis), 비상장이 쥔 건 소재·공정뿐입니다(자기식 촉각, 4편 롤러스크류 유형). 4·5편은 "단단한 곡괭이엔 상장이 없다"였지만, 감각은 "상장은 있으나 순수도가 희석된다"입니다. 단 이 희석은 약점이 아니라 선별 신호입니다. 감각은 줄기에서 유일하게 '더 순수한 상장 통로가 가장 먼저 등장할 칸'이라(4·5편은 통로가 구조적으로 못 나오는 비상장 창고였습니다), 행동은 "지금 사라"가 아니라 "순수 상장 통로의 출현을 지켜보라"입니다. 주 신호는 감각 부품 특화 중견 팹리스 상장(SOS Lab류 KOSDAQ)·이벤트/촉각 전문사 상장·PaXini·Prophesee IPO이고, 보조 지표로 Sony 산업·로봇 이미지센서 비중·onsemi 로봇 노출·이벤트 센서 로봇향 출하를 둡니다. 어느 신호든 켜질 때 세 관문을 다시 댑니다.

에필로그: 가장 많은 곡괭이가 진열된 매대였는데, '로봇' 글자는 흐릿했다

감각을 따라 들어가니, 시리즈에서 곡괭이가 가장 많이 진열된 매대가 거기 있었습니다. 4편(관절)과 5편(손)에서는 가장 단단한 곡괭이가 비상장 창고에 갇혀 손에 안 잡혔습니다. 감각은 정반대 풍경이었습니다. 곡괭이가 줄지어 진열돼 있었고 가격표(상장)도 붙어 있었습니다. SPAD를 쥔 STMicro·ams OSRAM·Sony, VCSEL을 쥔 Coherent·Lumentum, 이미지센서를 쥔 Sony, 자동차 센서를 쥔 onsemi가 다 상장사였습니다.

그런데 자를 들고 다가가 보니, 그 곡괭이들엔 '로봇'이라는 글자가 흐릿하게 적혀 있었습니다. 라이다 완제품은 평면 TV처럼 가격이 무너졌고(중국 3사 76%·선두조차 적자), 곡괭이는 한 층 아래 반도체 부품으로 후퇴했는데 그 부품은 자동차와 스마트폰에도 똑같이 들어가는 공용 부품이었습니다. 비전의 심장인 CMOS 이미지센서는 이 편에서 가장 단단한 곡괭이였지만, 손님의 65% 이상이 스마트폰이라 로봇은 작은 부록이었습니다. 가장 단단한 곡괭이를 살 수는 있는데, 거기 적힌 '로봇' 글자가 가장 흐릿했습니다. 못 사서가 아니라, 사도 로봇 베팅이 아니었습니다.

'로봇'이라고 또렷이 적힌 곡괭이는 따로 있는 듯했습니다. 빛의 변화만 마이크로초 단위로 읽는 이벤트 카메라와, 자석 가루를 굳혀 표면을 읽는 자기식 촉각이었습니다. 그런데 단단한 실리콘은 어디서나 같았습니다. 보는 일의 실리콘도, 만지는 일의 홀 IC도, 전부 상장 대기업이 쥐고 있었습니다. 비상장이 쥔 것은 실리콘이 아니라 그 위의 소재와 공정뿐이었습니다. 그 자리는 사실상 자기식 촉각 하나로 좁혀졌는데, 조립 전에 자화시켜야 하는 착자 공정의 양산 노하우(레시피가 아니라 그것을 균일하게 대량으로 뽑는 수율)가 진짜 장벽이라 3편의 자가 정확히 곡괭이를 가리키는 자리였고, 4편의 롤러스크류와 같은 유형이었습니다. PaXini는 14억 달러 유니콘이 됐습니다. 그러나 이 로봇 순수 곡괭이는 아직 진열장 밖, 비상장 작업장에 있었고 통신 표준조차 안 잡힌 채 자루가 안 끼워져 있었습니다.

그래서 정직한 반전은 4편·5편의 변주였습니다. 4편이 "단단한 곡괭이가 비상장"이고 5편이 "곡괭이가 인접 칸으로 분산"이었다면, 감각은 "상장은 있으나 순수도가 희석된다"였습니다. 곡괭이를 손에 못 쥐는 이유가 부위마다 달랐습니다. 비상장이라 못 쥐거나, 인접 칸으로 흩어져 못 쥐거나, 상장이되 범용이라 로봇 베팅이 되지 않거나. 같은 "종목을 못 찍는다"는 결론이되 메커니즘이 셋으로 갈렸고, 이 갈림은 한 부위만 봐서는 보이지 않고 관절·손·감각을 나란히 놓아야 드러났습니다.

그러나 감각에는 4편·5편에 없던 한 가지가 있었습니다. 곡괭이가 이미 진열장 안에 있다는 사실입니다. 4편·5편의 곡괭이는 비상장이라 임계를 넘든 말든 영영 못 삽니다. 감각은 줄기 전체에서 유일하게 상장 곡괭이가 실재하는 칸이라, 거기 적힌 '로봇' 글자가 또렷해지는 순간 시리즈에서 가장 먼저 살 수 있게 됩니다. 그래서 '희석'은 단순한 비관이 아니라 선별 신호였습니다. Sony의 산업·로봇용 센서 비중, onsemi의 로봇 노출, 이벤트 센서의 로봇향 출하가 임계를 넘는지, 비상장 쪽에서는 상장 통로와 통신 표준 수렴이 켜지는지를 지켜보면 됩니다. 그 신호가 켜지는 날이, 세 관문이라는 자를 다시 댈 시점입니다.

그래서 우리는 종목을 찍지 않습니다. 감각의 곡괭이가 완제품 위가 아니라 부품 아래·특수 공정 옆에 있다는 것, 살 수 있는 곡괭이엔 '로봇' 글자가 흐릿하되 그 흐릿함이 선별의 단서라는 것, '로봇' 또렷한 곡괭이는 비상장·미성숙이라는 것을 실명으로 짚어 둡니다. 곡괭이를 살 수 있는가와, 그 곡괭이가 로봇 베팅인가는 다른 질문이라는 것. 이것이 가장 많은 곡괭이가 진열된 매대가 우리에게 준 자였습니다.