AI제국 인프라 지도 5편 : 로봇 눈(센서·모듈)

우리가 상상하는 “실행형 AI 로봇”은 결국 이 한 문장으로 이어집니다.

뇌(칩)가 똑똑해도, 근육(구동부)이 약하면 못 움직인다.
그리고 한 단계 더 가면…
눈(센서)이 흐리면, 똑똑해도 ‘안전하게’ 못 움직인다.

 

로봇이 현실에서 일하려면 “보고(인지) → 판단 → 움직임”이 반복돼야 해요.
이 중 ‘보고’는 생각보다 비싸고, 가장 빨리 ‘표준화’가 진행되는 영역입니다.

챗 GPT 이미지

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1) 로봇의 “눈”은 뭐가 들어가나? (초보자 버전)

로봇 눈은 2층 구조로 보면 제일 쉽습니다.

 

① 센서(부품)

카메라 이미지 센서(CMOS) : “눈알”

깊이/거리(3D) 센서 : “거리감(입체)”

라이다/레이더/IR(적외선) : “어둠/먼거리/안전용”

 

② 모듈(완제품에 가까움)

렌즈 + 센서 + 구동(AF/손떨림 등) + 패키징 + 보정

로봇 업체 입장에선 “센서”보다 ‘모듈’이 바로 쓰기 쉬움 → 그래서 돈이 모듈 단가로 몰리기 쉽습니다.

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2) 왜 “단가×물량×표준”이 핵심인가?

로봇 눈은 투자에서 딱 이 공식으로 정리됩니다.

 

✅ (1) 단가: 2D → 3D로 갈수록 단가가 뛴다

• 단순 카메라(2D)만 쓰면 싸지만,
• 로봇은 안전/정밀 때문에 깊이(3D), 저조도, 광각 요구가 커집니다.
  → “센서 1개”가 아니라 “센서+렌즈+보정”이 붙는 순간 단가가 상승해요.

✅ (2) 물량: “로봇 1대당 카메라 개수”가 중요

초보자 관점에서 '대수(로봇 몇 대)'보다 먼저 볼 게 있어요.

 

로봇 1대당 눈(카메라/센서)이 몇 개인가?

 

휴머노이드/물류로봇/자율주행 로봇은 보통 여러 개의 시야가 필요해요.
눈의 개수 = 곧 물량입니다.

 

✅ (3) 표준: 한 번 채택되면 바꾸기 어렵다(락인)

로봇 눈은 “안전”과 “인식 품질”이 직결돼서, 한 번 검증되면 쉽게 안 바꿉니다.

• 드라이버/캘리브레이션/품질 기준이 쌓이면,
  → 교체 비용(전환비용)이 커짐
  → 표준(사실상 채택)이 곧 방어력이 됩니다.

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3) 초보자용 핵심 메시지

로봇 눈 투자에서 초보자는 이렇게 이해하면 됩니다.

• 근육(액추에이터/감속기): “만들기 어려워서 독과점”
• 눈(센서/모듈): “양산이 커질수록 ‘단가 × 물량 × 표준’ 게임”

즉, 5편은 “대박 신기술”이 아니라 ‘대량 양산의 부품 산업’ 관점으로 보는 편이 안전합니다.

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4) 초보자 체크 3개(이것만 보면 됨)

① “채택(레퍼런스)”이 실제로 나오나?

• 로봇 회사/플랫폼에 공급한다가 아니라
• “어느 모델/어느 라인업”에 들어갔는지 힌트가 보이는지 체크

✅ 확인 키워드: design win / adopted / qualified / 공급 / 양산 적용

 

② 단가가 올라가는 방향인가? (2D→3D, 안전/저조도)

• 단순 카메라 경쟁은 가격 싸움이 되기 쉬움
• 반대로 3D/거리/저조도/광각으로 가면 단가 방어가 쉬워짐

✅ 확인 키워드: 3D sensing / depth / ToF / low-light / safety

 

③ 물량이 “양산 일정”으로 잡히나?

• 로봇은 데모/시연이 많습니다.
• 초보자는 “멋진 영상” 말고 양산 일정만 보세요.

✅ 확인 키워드: mass production / ramp-up / 양산 / 출하 확대

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5) (선택) 관심 기업을 볼 때의 “역할 분류” 1줄 가이드

기업 이름보다 역할로 먼저 나누면 초보자 실수가 줍니다.

• 센서 강자(눈알): Sony 같은 이미지 센서 중심
• 산업/자동차 센서: onsemi 같은 산업·차량용 포지션
• 모듈/조립(완성품 쪽 단가): LG Innotek 같은 카메라 모듈 강자

(여기서 중요한 건 “누가 1등이냐”보다, 로봇용 매출이 실제로 커지냐입니다.)

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6) 초보자 행동 루틴(진짜 실전)

오늘(10분)

• “로봇 센서/모듈” 관심기업 3~6개만 관찰 리스트로 만들기

매주(10분)

• 뉴스에서 아래 키워드만 체크
  • 로봇, 3D, depth, ToF, design win, 양산, ramp-up

분기(30분)

• 실적자료에서 “말”이 아니라 숫자로 확인
  • 로봇/산업용 비중 변화
  • 단가(ASP) 관련 언급
  • 출하(Shipments) / 물량 증가 힌트

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7) 투자 국내.외 2곳

국내 1곳: LG이노텍 : 왜 후보인가 (단가×물량×표준)

• 강점이 “센서 단품”보다 카메라 ‘모듈’(렌즈+센서+구동/조립) 쪽이라, 로봇/차량/기기에서 요구가 올라갈수록 단가 방어가 쉬운 편입니다.
• 아이폰 카메라 모듈 주요 공급사로 거론될 정도로 대량 양산 경험(=물량 대응)이 있는 편입니다.
• 라이다/센싱 쪽도 기술·특허/투자를 통해 확장 시도를 하고 있습니다(로봇·센싱 확장 스토리)

국외 1곳: Sony : 왜 후보인가 (단가×물량×표준)

• 이미지센서 시장에서 '세계 1위/점유율(금액 기준 53% 언급)'을 공개적으로 밝힙니다. 즉 “사실상 표준”에 가까운 포지션을 노립니다.
• 스마트폰뿐 아니라 산업/자동차/보안 등 다양한 분야용 센서 라인업을 운영합니다. 로봇 눈은 결국 산업용/자동차용 스펙으로 올라가기 쉬워요.
• “좋은 눈”의 본질은 고속·정확·왜곡 최소화 같은 산업 스펙인데, 소니는 산업용 센서(글로벌셔터 등)도 계속 냅니다.

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마무리(4줄 요약)

• 로봇은 눈이 좋아야 안전하게 움직입니다.
• 로봇 눈은 단가(3D/안전) × 물량(눈 개수) × 표준(채택 / 락인) 구조입니다.
• 초보자는 “멋진 데모”보다 채택·단가·양산 일정 3가지만 보면 됩니다.
• 보는(관심)것으로는 자산이 늘어나지 않습니다.
  지금이라도, 소액(매일 1000원) 주식 모으기이라도.. 실행하시길 바랍니다.