장거리는 포기, 창고 내부에 집중…Warp의 현실적인 물류 자동화 실험

전날 물류 AI 기술 스타트업 Warp가 자사 물류 네트워크에 연결된 창고를 대상으로 로봇 자동화 기술 도입을 본격화하고 있다고 밝혔다. Warp는 2021년 설립된 기업으로 화주, 운송사, 창고를 하나의 기술 기반 네트워크로 연결해 배송 공급망을 단순화하고 비용을 낮추는 서비스를 제공한다.

주요 고객으로는 월마트, Gopuff, HelloFresh 등이 포함돼 있다. Warp는 장거리 운송이나 최종 배송 구간은 자동화가 어렵다고 판단하고 상대적으로 통제가 가능한 창고 내부 작업에 AI와 로봇을 적용하는 전략을 선택했다.

Warp의 공동창업자 겸 최고경영자(CEO)인 Daniel Sokolovsky는 물류 효율을 높이기 위해 회사 설립 초기부터 기술을 적극 활용해왔으며 최근 AI 기술 발전으로 자동화 가능 영역이 넓어졌다고 설명했다. 

Warp는 로스앤젤레스에 위치한 테스트용 창고에 다수의 카메라를 설치하고 컴퓨터 비전 기술을 활용해 작업 과정을 데이터로 수집했다. 컴퓨터 비전은 카메라 영상에서 사물의 위치와 움직임을 인식하는 기술로 실제 현장을 디지털 데이터로 변환하는 데 사용된다. 

이를 바탕으로 실제 창고를 가상 공간에 그대로 재현한 디지털 트윈을 구축했다. 디지털 트윈은 현실의 시설과 동일한 조건을 컴퓨터 안에서 구현해 다양한 작업 방식을 시험할 수 있는 시뮬레이션 환경을 의미한다.

이 가상 환경에서 Warp는 다양한 자동화 방식을 실험했다. 초기에는 사람과 유사한 형태의 휴머노이드 로봇이 기존 팔레트 잭을 조작하도록 훈련했으나 실용적인 결과를 얻지 못했다. 

팔레트 잭은 무거운 화물을 실은 팔레트를 이동시키는 장비로 물류 현장에서 널리 사용되지만 미세한 균형 조정과 힘 조절이 필요해 로봇 적용이 쉽지 않았다. 이후 Warp는 시중에서 판매되는 범용 로봇에 추가 센서와 소프트웨어를 결합하는 방식으로 접근 방향을 수정했고 이 방식에서 보다 안정적인 성과를 확인했다고 밝혔다.

현재 Warp가 적용 중인 자동화 구조는 AI와 로봇의 역할을 분리해 설계됐다. AI는 음성, 문자, 이메일, 전화 통화 등 다양한 형태의 정보를 처리해 작업 지시와 흐름을 관리한다. 로봇은 실제 물리적 환경에서 화물을 내리고 적재하며 이동시키는 역할을 담당한다. 

이 과정에서 화물의 위치, 이동 순서, 적재 방식 등이 시스템에 의해 자동으로 결정된다. Warp는 이러한 구조를 통해 추가 인력을 대규모로 채용하지 않고도 물류 처리량을 늘릴 수 있다고 설명했다.

Warp의 공동창업자이자 최고수익책임자(CRO)인 Troy Lester는 네트워크에 참여하는 다수의 창고 운영자들이 인력 부족 문제를 지속적으로 호소해왔다고 밝혔다. 

창고 업무는 육체적 부담이 크고 근무 환경이 열악해 인력 확보가 쉽지 않다는 점이 업계 전반의 문제로 작용한다. Warp는 로봇 자동화 키트가 이러한 문제를 완화하는 동시에 창고 파트너들이 다른 고객사와의 거래에서도 경쟁력을 확보하는 데 도움이 될 수 있다고 설명했다.

이 같은 자동화 기술 개발을 위해 Warp는 2025년 시리즈 A 투자 라운드에서 1천만 달러의 자금을 유치했다. 이번 투자 라운드는 항공우주 및 물류 분야에 투자하는 Up.Partners와 에너지 및 산업 기술 중심의 투자사 Blue Bear Capital이 공동 주도했다. Warp는 이 자금을 로봇 시스템 고도화와 네트워크 확장에 활용하고 있다.

Warp는 현재 여러 형태의 로봇을 병행 테스트하고 있으며 2025년 안에 실제 운영 중인 창고에 로봇을 단계적으로 배치할 계획이다. 

로스앤젤레스 테스트 창고는 이미 완전 자율 운영 상태에 가깝게 구성됐으며 이 모델을 기준으로 주요 거점에 기술을 확산한다는 방침이다. 우선 도입 지역으로는 로스앤젤레스, 시카고, 뉴저지, 댈러스, 마이애미가 언급됐다.

Warp는 해당 기술을 외부 기업에 판매하지 않고 자사 네트워크 내부에서만 활용할 계획이라고 밝혔다. 이는 물류 서비스 품질과 비용 경쟁력을 높이는 데 목적이 있다. 

회사 측은 스스로를 로봇 회사나 AI 기업이 아닌 물류 회사로 정의하며 지난 수년간 실제 고객 물량을 처리하는 과정에서 축적한 시스템과 데이터를 바탕으로 자동화를 구현하고 있다고 설명했다.