JD닷컴의 로봇 전략은 특정 휴머노이드 로봇 한 종에 투자하는 방식과는 다르다. 오히려 여러 로봇 기업이 함께 사용할 수 있는 상용화 인프라를 구축해 로봇 산업의 운영 기반이 되려는 구상에 가깝다.

JD닷컴은 수요를 모으고, 공통 부품을 표준화하며, 실제 매장과 물류센터에서 로봇을 운용하고, 그 과정에서 데이터를 수집한다. 여기에 설치·수리·배터리 교체·재활용 같은 전 생애주기 서비스까지 연결해 로봇이 연구실 시연을 넘어 반복 가능한 사업으로 자리 잡도록 돕겠다는 것이다. 적용 분야로는 유통, 물류, 헬스케어, 제조, 가정, 공공 서비스 등이 거론된다. 56

다만 2028년까지의 투자액, 브랜드 매출 목표, 로봇 도입 시나리오 수는 모두 JD닷컴이 발표한 계획과 목표다. 이미 달성된 성과로 볼 수는 없다. 56

로봇 산업에 필요한 것은 더 나은 기계만이 아니다

통제된 환경에서 로봇이 한 차례 작업을 성공했다고 해서 곧바로 상용 제품이 되는 것은 아니다. 실제 현장에 투입하려면 안정적인 부품 공급, 구매자 확보, 설치와 교육, 소프트웨어 업데이트, 예비 부품, 고장 진단과 수리, 재활용 체계가 필요하다. 무엇보다 다양한 환경에서 쌓이는 운용 데이터가 있어야 성능을 계속 개선할 수 있다.

JD닷컴이 보는 업계의 문제는 역할이 지나치게 쪼개져 있다는 점이다. 한 기업은 하드웨어를 만들고, 다른 기업은 제어 시스템을 개발하며, 또 다른 기업은 인공지능 모델을 담당한다. 그러나 이들 기업이 대규모 판매망, 여러 산업의 실증 현장, 표준화된 조달 체계, 글로벌 유지보수망과 대규모 현장 데이터를 모두 독자적으로 구축하기는 어렵다.

JD닷컴은 이처럼 기업들이 따로 마련하기 힘든 고정비와 운영 역량을 여러 브랜드와 활용 사례에 나눠 부담하려 한다. 4710

1. 소비자와 기업의 수요를 한데 모은다

JD닷컴은 자사 직영 사업을 통해 200개가 넘는 로봇 브랜드 및 핵심 부품 공급업체와 협력하고 있다고 밝혔다. 소비자·가정용 로봇뿐 아니라 유통, 헬스케어, 제조, 물류 분야까지 사업 범위를 넓히고 있으며, 플랫폼에 등록된 로봇을 사용자 요구에 따라 16개 세부 카테고리로 나눴다고 설명했다. 146

이 분류는 단순한 상품 진열을 넘어선다. 어떤 제품이 누구를 위한 것인지 명확히 하고, 브랜드가 소비자와 기업 고객을 만날 기회를 넓히며, 검색·문의·구매·후기에서 나오는 신호를 제품 개발팀에 전달할 수 있다. 한 보도에 따르면 JD닷컴 플랫폼에는 약 7억 명의 소비자와 800만 곳의 기업 고객에서 발생한 수요 정보가 축적된다. 4

로봇 스타트업 입장에서는 고객을 찾고 제품-시장 적합성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. JD닷컴 입장에서는 제조사가 만들고 싶은 로봇이 아니라, 실제 구매자가 자동화하고 싶은 작업이 무엇인지 파악할 수 있다는 의미가 있다.

2. 배터리부터 공통 부품을 표준화한다

JD닷컴은 여러 기업의 수요를 모아 공급망을 효율화하는 사례로 배터리를 제시했다. 회사는 20곳이 넘는 로봇 파트너와 배터리의 크기, 인터페이스, 통신 프로토콜, 안전 기준을 통일하는 작업을 진행하고 있다. 중앙 조달과 재고 비축, 단계별 납품도 이 모델에 포함된다. 51517

기대되는 효과는 비교적 현실적인 문제에 맞닿아 있다.

• 대량 구매를 통한 조달·부품 비용 절감
• 맞춤형 설계와 중복 개발의 감소
• 예비 부품 재고 확보의 용이성
• 교체 및 유지보수 절차의 단순화
• 제품 개발과 서비스 주기의 단축

배터리 표준화만으로 로봇 간 상호운용성 문제가 모두 해결되는 것은 아니다. 또한 자료만으로 실제 비용 절감 규모가 확인된 것도 아니다. 그럼에도 이 사례는 JD닷컴의 접근법을 잘 보여준다. 경쟁 관계에 있는 로봇 제조사들 사이에서 공통 수요를 찾아내고, 구매력과 물류 역량을 이용해 이를 지원 가능한 표준으로 만들려는 것이다.

3. 로봇을 반복적인 실제 업무에 투입한다

JD닷컴은 로봇을 일회성 전시나 무대 시연으로만 다루지 않고, 자사의 상업·물류 인프라 일부를 실제 적용 현장으로 개방하고 있다. 지금까지 보고된 사례에는 쇼핑몰 안내와 구매 보조, 매장 선반 정리, 커피 제조, 물류창고의 운반·분류, 무인 배송, 건강·약국 포장, 노인 돌봄 지원 등이 포함된다. 진단, 수리, 배터리 교체, 유지보수, 감정, 재활용 같은 서비스도 함께 추진되고 있다. 16182022

이런 현장이 중요한 이유는 로봇이 예측하기 어려운 변수를 만나기 때문이다. 매장 구조와 상품이 달라지고, 고객의 움직임과 업무 흐름도 바뀐다. 창고나 매장에서 로봇이 반복적으로 일하면 짧고 정해진 시나리오를 수행하는 시연보다 훨씬 다양한 실패 사례와 개선 신호를 얻을 수 있다.

JD닷컴은 이를 지속적인 ‘현장 훈련’으로 본다. 로봇은 실제 작업 경험을 쌓고, JD닷컴은 어떤 업무가 경제성이 있는지, 어느 지점에서 사람의 개입이 필요한지, 구매자가 상용 로봇에 무엇을 기대하는지 배울 수 있다. 1517

4. 수리와 전 생애주기 서비스망을 만든다

로봇 상용화에서 애프터서비스는 눈에 잘 띄지 않지만 핵심적인 요소다. 고장 진단과 수리, 업그레이드, 안전한 폐기·재활용이 불가능하면 핵심 기술이 작동하더라도 로봇은 값비싼 부담이 될 수 있다.

JD닷컴은 중국 내 로봇 수리센터 8곳을 운영하고 있으며, ‘120’ 서비스 기준을 도입했다고 밝혔다. 이는 1분 내 응답, 2시간 내 현장 방문, 당일 수리를 뜻한다. 로봇 수리 역량은 유럽, 중동, 북미로도 확대됐다. 415

또 향후 5년 동안 80개의 RoboBase 시설을 구축하고, 100개가 넘는 국가와 지역에서 애프터서비스 역량을 확보할 계획이다. RoboBase는 로봇 전시·배송, 유지보수, 연구·설계, 파일럿 조립, 데이터 수집, 제조, 제품 업그레이드를 한곳에 결합하는 전 생애주기 플랫폼으로 구상됐다. 57

이 계획이 실현되면 로봇 제조사는 직접 구축하기 어려운 서비스 인프라를 공유할 수 있다. 소비자와 기업 고객에게도 ‘로봇이 고장 나면 어떻게 해야 하는가’라는 구매 후의 질문에 보다 명확한 답을 제시할 수 있다.

5. 실제 현장 데이터의 선순환을 만든다

체화된 인공지능(embodied AI)은 카메라에 무엇이 보이는지뿐 아니라 로봇이 어떻게 움직이고, 무엇을 만지고, 예상 밖의 상황에 어떻게 대응하는지를 학습해야 한다. JD닷컴의 클라우드 부문은 2년 안에 실제 상황 데이터 1,000만 시간 이상을 수집하고, 이를 바탕으로 자체 통제형 인공지능 모델 체계를 구축할 계획이라고 밝혔다. 5611

앞서 공개된 계획에는 물류, 제조, 헬스케어, 가정 서비스, 도시 운영 등 다양한 분야에서 데이터를 수집하고, 수집·주석 처리·학습·검증으로 이어지는 파이프라인을 구축한다는 내용이 담겼다. 사람의 실제 시점 영상과 로봇 본체 데이터를 함께 확보하는 방안도 언급됐다. 2426

구상하는 데이터 선순환은 다음과 같다.

1. 로봇이 매장, 창고, 가정 등 실제 업무 환경에서 작동한다.
2. 성공한 작업, 실패, 예외 상황이 데이터로 축적된다.
3. 데이터가 인공지능 모델, 인터페이스, 작업 계획을 개선한다.
4. 개선된 시스템이 다시 같은 네트워크에 투입돼 추가로 검증된다.

다만 영상 데이터의 양이 많다고 해서 곧바로 우수한 로봇 데이터셋이 되는 것은 아니다. 데이터가 실제 학습 목적에 적합하고, 정확하게 라벨링돼 있으며, 법적으로 사용할 수 있어야 한다. 또한 로봇의 행동과 결과에 연결돼야 한다. JD닷컴이 제시한 1,000만 시간은 목표치인 만큼, 그것이 최종적으로 어느 정도의 기술적 가치를 만들어낼지는 아직 판단하기 이르다.

JD닷컴이 공유 네트워크 모델을 믿는 이유

규모의 경제

수요를 모으면 협상력이 높아지고 재고 계획도 세우기 쉬워진다. 배터리처럼 여러 로봇에 공통으로 들어가지만 안전성과 호환성이 중요한 부품은 규격을 공유함으로써 중복 설계와 예비 부품 복잡성을 줄일 수 있다. 1015

신뢰성을 ‘운영 능력’으로 만든다

로봇의 신뢰성은 기계가 특정 작업을 한 번 수행할 수 있는지에만 달려 있지 않다. 가동률, 진단, 부품 교체, 현장 기술자, 소프트웨어 업데이트, 제품 수명 종료 이후의 처리까지 함께 고려해야 한다. 전 생애주기 서비스망은 이런 요소를 제품의 일부로 만들 수 있다. 78

시장 피드백을 빠르게 돌린다

JD닷컴의 커머스와 운영 사업은 상품 탐색, 고객 문의, 거래, 후기, 실제 배치, 서비스 장애를 하나의 흐름으로 연결할 수 있다. 이 피드백은 고립된 파일럿보다 빠르게 유망한 사용처와 우선 개선해야 할 기술을 찾아내는 데 도움이 될 수 있다. 47

업계의 ‘공동 투자’ 문제를 해결한다

표준화와 공유 데이터는 산업 전체에 이익을 주지만, 소규모 제조사 한 곳이 혼자 구축할 유인은 충분하지 않을 수 있다. JD닷컴은 바로 이 공백을 메우려 한다. 구매자이자 판매 채널이고, 운영자·서비스 제공자·데이터 플랫폼 역할까지 동시에 맡는 방식이다.

아직 확인되지 않은 부분

전략은 야심 차지만 핵심 수치 상당수는 미래 목표다. 80개 RoboBase, 100개가 넘는 국가에서의 서비스망, 1,000만 시간의 데이터, 100억 위안 규모의 자원 투입, 매출 10억 위안을 넘기는 100개 브랜드, 100만 개의 최종 도입 시나리오, 10만 명이 넘는 로봇 애프터서비스 일자리는 모두 발표된 계획 또는 전망이다. 567

현재 보도에서 확인되는 기반은 있다. JD닷컴은 200개가 넘는 로봇 브랜드와 협력하고 있으며, 중국 내 수리센터 8곳을 운영하고 있다. 또 20개가 넘는 파트너와 표준 배터리 사업을 추진하고, 유통·물류·유지보수·헬스케어·가정 서비스 등에서 로봇을 실제로 활용하고 있다고 밝혔다. 41518

그러나 이러한 기반만으로 전체 네트워크가 글로벌 규모에서 비용 절감, 높은 신뢰성, 대중적 도입을 달성한다고 단정할 수는 없다. 경쟁 브랜드들이 공통 표준을 받아들일지, 실제 현장 데이터가 로봇 성능 향상으로 이어질지, 국가별 서비스 사업의 수익성이 확보될지, 초기 실증 이후에도 고객이 로봇에 비용을 지불할지가 관건이다.

결론: 로봇보다 ‘로봇이 일할 수 있는 시스템’에 베팅한다

JD닷컴의 판단은 이렇다. 체화된 인공지능의 병목은 로봇 내부의 지능만이 아니라, 로봇을 합리적인 비용으로 구매하고, 실제 현장에 배치하고, 고장 나면 수리하며, 업무를 통해 계속 학습하게 만드는 주변 시스템에 있다.

그래서 JD닷컴은 네 가지 규모를 동시에 활용하려 한다. 대형 커머스 플랫폼의 수요, 공통 부품을 뒷받침하는 조달·물류 역량, 배치와 데이터 수집을 위한 실제 운영 현장, 그리고 로봇의 전 생애를 지원하는 서비스망이다.

계획대로 실행된다면 JD닷컴은 서로 단절된 로봇 제품들을 더 관리하기 쉬운 산업 생태계로 묶는 역할을 할 수 있다. 다만 현재 가장 강하게 확인되는 사실은 글로벌 로봇 네트워크가 이미 완성됐다는 것이 아니라, JD닷컴이 그 네트워크의 기반을 구축하기 시작했다는 점이다.

JD닷컴의 로봇 전략은 특정 휴머노이드 로봇 한 종에 투자하는 방식과는 다르다. 오히려 여러 로봇 기업이 함께 사용할 수 있는 상용화 인프라를 구축해 로봇 산업의 운영 기반이 되려는 구상에 가깝다.

JD닷컴은 수요를 모으고, 공통 부품을 표준화하며, 실제 매장과 물류센터에서 로봇을 운용하고, 그 과정에서 데이터를 수집한다. 여기에 설치·수리·배터리 교체·재활용 같은 전 생애주기 서비스까지 연결해 로봇이 연구실 시연을 넘어 반복 가능한 사업으로 자리 잡도록 돕겠다는 것이다. 적용 분야로는 유통, 물류, 헬스케어, 제조, 가정, 공공 서비스 등이 거론된다. 56

다만 2028년까지의 투자액, 브랜드 매출 목표, 로봇 도입 시나리오 수는 모두 JD닷컴이 발표한 계획과 목표다. 이미 달성된 성과로 볼 수는 없다. 56

로봇 산업에 필요한 것은 더 나은 기계만이 아니다

통제된 환경에서 로봇이 한 차례 작업을 성공했다고 해서 곧바로 상용 제품이 되는 것은 아니다. 실제 현장에 투입하려면 안정적인 부품 공급, 구매자 확보, 설치와 교육, 소프트웨어 업데이트, 예비 부품, 고장 진단과 수리, 재활용 체계가 필요하다. 무엇보다 다양한 환경에서 쌓이는 운용 데이터가 있어야 성능을 계속 개선할 수 있다.

JD닷컴이 보는 업계의 문제는 역할이 지나치게 쪼개져 있다는 점이다. 한 기업은 하드웨어를 만들고, 다른 기업은 제어 시스템을 개발하며, 또 다른 기업은 인공지능 모델을 담당한다. 그러나 이들 기업이 대규모 판매망, 여러 산업의 실증 현장, 표준화된 조달 체계, 글로벌 유지보수망과 대규모 현장 데이터를 모두 독자적으로 구축하기는 어렵다.

JD닷컴은 이처럼 기업들이 따로 마련하기 힘든 고정비와 운영 역량을 여러 브랜드와 활용 사례에 나눠 부담하려 한다. 4710

1. 소비자와 기업의 수요를 한데 모은다

JD닷컴은 자사 직영 사업을 통해 200개가 넘는 로봇 브랜드 및 핵심 부품 공급업체와 협력하고 있다고 밝혔다. 소비자·가정용 로봇뿐 아니라 유통, 헬스케어, 제조, 물류 분야까지 사업 범위를 넓히고 있으며, 플랫폼에 등록된 로봇을 사용자 요구에 따라 16개 세부 카테고리로 나눴다고 설명했다. 146

이 분류는 단순한 상품 진열을 넘어선다. 어떤 제품이 누구를 위한 것인지 명확히 하고, 브랜드가 소비자와 기업 고객을 만날 기회를 넓히며, 검색·문의·구매·후기에서 나오는 신호를 제품 개발팀에 전달할 수 있다. 한 보도에 따르면 JD닷컴 플랫폼에는 약 7억 명의 소비자와 800만 곳의 기업 고객에서 발생한 수요 정보가 축적된다. 4

로봇 스타트업 입장에서는 고객을 찾고 제품-시장 적합성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. JD닷컴 입장에서는 제조사가 만들고 싶은 로봇이 아니라, 실제 구매자가 자동화하고 싶은 작업이 무엇인지 파악할 수 있다는 의미가 있다.

2. 배터리부터 공통 부품을 표준화한다

JD닷컴은 여러 기업의 수요를 모아 공급망을 효율화하는 사례로 배터리를 제시했다. 회사는 20곳이 넘는 로봇 파트너와 배터리의 크기, 인터페이스, 통신 프로토콜, 안전 기준을 통일하는 작업을 진행하고 있다. 중앙 조달과 재고 비축, 단계별 납품도 이 모델에 포함된다. 51517

기대되는 효과는 비교적 현실적인 문제에 맞닿아 있다.

• 대량 구매를 통한 조달·부품 비용 절감
• 맞춤형 설계와 중복 개발의 감소
• 예비 부품 재고 확보의 용이성
• 교체 및 유지보수 절차의 단순화
• 제품 개발과 서비스 주기의 단축

배터리 표준화만으로 로봇 간 상호운용성 문제가 모두 해결되는 것은 아니다. 또한 자료만으로 실제 비용 절감 규모가 확인된 것도 아니다. 그럼에도 이 사례는 JD닷컴의 접근법을 잘 보여준다. 경쟁 관계에 있는 로봇 제조사들 사이에서 공통 수요를 찾아내고, 구매력과 물류 역량을 이용해 이를 지원 가능한 표준으로 만들려는 것이다.

3. 로봇을 반복적인 실제 업무에 투입한다

JD닷컴은 로봇을 일회성 전시나 무대 시연으로만 다루지 않고, 자사의 상업·물류 인프라 일부를 실제 적용 현장으로 개방하고 있다. 지금까지 보고된 사례에는 쇼핑몰 안내와 구매 보조, 매장 선반 정리, 커피 제조, 물류창고의 운반·분류, 무인 배송, 건강·약국 포장, 노인 돌봄 지원 등이 포함된다. 진단, 수리, 배터리 교체, 유지보수, 감정, 재활용 같은 서비스도 함께 추진되고 있다. 16182022

이런 현장이 중요한 이유는 로봇이 예측하기 어려운 변수를 만나기 때문이다. 매장 구조와 상품이 달라지고, 고객의 움직임과 업무 흐름도 바뀐다. 창고나 매장에서 로봇이 반복적으로 일하면 짧고 정해진 시나리오를 수행하는 시연보다 훨씬 다양한 실패 사례와 개선 신호를 얻을 수 있다.

JD닷컴은 이를 지속적인 ‘현장 훈련’으로 본다. 로봇은 실제 작업 경험을 쌓고, JD닷컴은 어떤 업무가 경제성이 있는지, 어느 지점에서 사람의 개입이 필요한지, 구매자가 상용 로봇에 무엇을 기대하는지 배울 수 있다. 1517

4. 수리와 전 생애주기 서비스망을 만든다

로봇 상용화에서 애프터서비스는 눈에 잘 띄지 않지만 핵심적인 요소다. 고장 진단과 수리, 업그레이드, 안전한 폐기·재활용이 불가능하면 핵심 기술이 작동하더라도 로봇은 값비싼 부담이 될 수 있다.

JD닷컴은 중국 내 로봇 수리센터 8곳을 운영하고 있으며, ‘120’ 서비스 기준을 도입했다고 밝혔다. 이는 1분 내 응답, 2시간 내 현장 방문, 당일 수리를 뜻한다. 로봇 수리 역량은 유럽, 중동, 북미로도 확대됐다. 415

또 향후 5년 동안 80개의 RoboBase 시설을 구축하고, 100개가 넘는 국가와 지역에서 애프터서비스 역량을 확보할 계획이다. RoboBase는 로봇 전시·배송, 유지보수, 연구·설계, 파일럿 조립, 데이터 수집, 제조, 제품 업그레이드를 한곳에 결합하는 전 생애주기 플랫폼으로 구상됐다. 57

이 계획이 실현되면 로봇 제조사는 직접 구축하기 어려운 서비스 인프라를 공유할 수 있다. 소비자와 기업 고객에게도 ‘로봇이 고장 나면 어떻게 해야 하는가’라는 구매 후의 질문에 보다 명확한 답을 제시할 수 있다.

5. 실제 현장 데이터의 선순환을 만든다

체화된 인공지능(embodied AI)은 카메라에 무엇이 보이는지뿐 아니라 로봇이 어떻게 움직이고, 무엇을 만지고, 예상 밖의 상황에 어떻게 대응하는지를 학습해야 한다. JD닷컴의 클라우드 부문은 2년 안에 실제 상황 데이터 1,000만 시간 이상을 수집하고, 이를 바탕으로 자체 통제형 인공지능 모델 체계를 구축할 계획이라고 밝혔다. 5611

앞서 공개된 계획에는 물류, 제조, 헬스케어, 가정 서비스, 도시 운영 등 다양한 분야에서 데이터를 수집하고, 수집·주석 처리·학습·검증으로 이어지는 파이프라인을 구축한다는 내용이 담겼다. 사람의 실제 시점 영상과 로봇 본체 데이터를 함께 확보하는 방안도 언급됐다. 2426

구상하는 데이터 선순환은 다음과 같다.

1. 로봇이 매장, 창고, 가정 등 실제 업무 환경에서 작동한다.
2. 성공한 작업, 실패, 예외 상황이 데이터로 축적된다.
3. 데이터가 인공지능 모델, 인터페이스, 작업 계획을 개선한다.
4. 개선된 시스템이 다시 같은 네트워크에 투입돼 추가로 검증된다.

다만 영상 데이터의 양이 많다고 해서 곧바로 우수한 로봇 데이터셋이 되는 것은 아니다. 데이터가 실제 학습 목적에 적합하고, 정확하게 라벨링돼 있으며, 법적으로 사용할 수 있어야 한다. 또한 로봇의 행동과 결과에 연결돼야 한다. JD닷컴이 제시한 1,000만 시간은 목표치인 만큼, 그것이 최종적으로 어느 정도의 기술적 가치를 만들어낼지는 아직 판단하기 이르다.

JD닷컴이 공유 네트워크 모델을 믿는 이유

규모의 경제

수요를 모으면 협상력이 높아지고 재고 계획도 세우기 쉬워진다. 배터리처럼 여러 로봇에 공통으로 들어가지만 안전성과 호환성이 중요한 부품은 규격을 공유함으로써 중복 설계와 예비 부품 복잡성을 줄일 수 있다. 1015

신뢰성을 ‘운영 능력’으로 만든다

로봇의 신뢰성은 기계가 특정 작업을 한 번 수행할 수 있는지에만 달려 있지 않다. 가동률, 진단, 부품 교체, 현장 기술자, 소프트웨어 업데이트, 제품 수명 종료 이후의 처리까지 함께 고려해야 한다. 전 생애주기 서비스망은 이런 요소를 제품의 일부로 만들 수 있다. 78

시장 피드백을 빠르게 돌린다

JD닷컴의 커머스와 운영 사업은 상품 탐색, 고객 문의, 거래, 후기, 실제 배치, 서비스 장애를 하나의 흐름으로 연결할 수 있다. 이 피드백은 고립된 파일럿보다 빠르게 유망한 사용처와 우선 개선해야 할 기술을 찾아내는 데 도움이 될 수 있다. 47

업계의 ‘공동 투자’ 문제를 해결한다

표준화와 공유 데이터는 산업 전체에 이익을 주지만, 소규모 제조사 한 곳이 혼자 구축할 유인은 충분하지 않을 수 있다. JD닷컴은 바로 이 공백을 메우려 한다. 구매자이자 판매 채널이고, 운영자·서비스 제공자·데이터 플랫폼 역할까지 동시에 맡는 방식이다.

아직 확인되지 않은 부분

전략은 야심 차지만 핵심 수치 상당수는 미래 목표다. 80개 RoboBase, 100개가 넘는 국가에서의 서비스망, 1,000만 시간의 데이터, 100억 위안 규모의 자원 투입, 매출 10억 위안을 넘기는 100개 브랜드, 100만 개의 최종 도입 시나리오, 10만 명이 넘는 로봇 애프터서비스 일자리는 모두 발표된 계획 또는 전망이다. 567

현재 보도에서 확인되는 기반은 있다. JD닷컴은 200개가 넘는 로봇 브랜드와 협력하고 있으며, 중국 내 수리센터 8곳을 운영하고 있다. 또 20개가 넘는 파트너와 표준 배터리 사업을 추진하고, 유통·물류·유지보수·헬스케어·가정 서비스 등에서 로봇을 실제로 활용하고 있다고 밝혔다. 41518

그러나 이러한 기반만으로 전체 네트워크가 글로벌 규모에서 비용 절감, 높은 신뢰성, 대중적 도입을 달성한다고 단정할 수는 없다. 경쟁 브랜드들이 공통 표준을 받아들일지, 실제 현장 데이터가 로봇 성능 향상으로 이어질지, 국가별 서비스 사업의 수익성이 확보될지, 초기 실증 이후에도 고객이 로봇에 비용을 지불할지가 관건이다.

결론: 로봇보다 ‘로봇이 일할 수 있는 시스템’에 베팅한다

JD닷컴의 판단은 이렇다. 체화된 인공지능의 병목은 로봇 내부의 지능만이 아니라, 로봇을 합리적인 비용으로 구매하고, 실제 현장에 배치하고, 고장 나면 수리하며, 업무를 통해 계속 학습하게 만드는 주변 시스템에 있다.

그래서 JD닷컴은 네 가지 규모를 동시에 활용하려 한다. 대형 커머스 플랫폼의 수요, 공통 부품을 뒷받침하는 조달·물류 역량, 배치와 데이터 수집을 위한 실제 운영 현장, 그리고 로봇의 전 생애를 지원하는 서비스망이다.

계획대로 실행된다면 JD닷컴은 서로 단절된 로봇 제품들을 더 관리하기 쉬운 산업 생태계로 묶는 역할을 할 수 있다. 다만 현재 가장 강하게 확인되는 사실은 글로벌 로봇 네트워크가 이미 완성됐다는 것이 아니라, JD닷컴이 그 네트워크의 기반을 구축하기 시작했다는 점이다.