주추궈

**주추궈**(중국어 간체: 朱秋国, 영어: Zhu Qiuguo, 1982년생)는 중국의 기업가이자 로봇공학자로, 딥 로보틱스(DEEP Robotics)의 창업자이자 회장·최고경영자(CEO)이며 저장 대학 부교수이다. 사족 로봇의 산업 적용(전력 설비 무인점검, 재난·터널 환경 탐사 등)을 선도하고 휴머노이드 로봇 개발을 병행한다. 2024년 세계 로봇 대회에서 휴머노이드 로봇 **DR01**을 공개했고, 2025년 7월에는 딥 로보틱스가 5억 위안(미화 약 6,970만 달러)의 투자를 유치했다. 딥 로보틱스는 기업가치가 미화 3억~5억 달러 수준으로 평가된다.

## 생애
주추궈는 저장 대학에서 공학 박사 학위를 받았고, 같은 대학에서 부교수 및 박사과정 지도교수로 재직한다. 연구 분야는 휴머노이드 로봇, 생체모사 로봇, 기계지능으로 요약된다. 학부 및 대학원 과정에서 축적한 제어·운동 알고리즘 역량을 바탕으로 2017년 11월 29일 항저우에서 딥 로보틱스를 창업하였다.X20·X30·LYNX M20 및 휴머노이드 **DR01/DR02** 등 제품 라인업을 공개하였다.

## 경력
* **2011년–현재** : 저장 대학 지능시스템·제어연구소, 부교수(박사과정 지도교수).
* **2017년 11월 29일–현재** : 딥 로보틱스(법인명: 杭州云深处科技有限公司) 창업자·회장·CEO.
* **2024년 9월** : 베이징 세계 로봇 대회에서 휴머노이드 로봇 **DR01** 공개.
* **2025년 7월** : 딥 로보틱스, 5억 위안(약 6,970만 달러) 투자 유치(시리즈 라운드).
* (활동) IDC Robocon 집행위원장 역임, 학회·표준화 활동 및 산학협력 수행.

## 주요 활동
* 사족 로봇 **X20**·**X30**, 휠-레그 하이브리드 **LYNX M20** 등 산업용 플랫폼 라인업 고도화 및 현장 적용(전력 설비, 터널, 재난 안전 등).
* 개방형 생태·대학 협력(UC Berkeley, 저장 대학 등) 및 개발자 프로그램 운영.
* 베이징 세계 로봇 대회·GITEX 등 국제 전시에서 로봇 자율성·안전 기능 시연.

## 연구 분야와 성과
주요 연구는 (1) 다족·이족 보행 제어, (2) 자율 인지·센서 융합, (3) 강화학습 기반 정책 설계에 걸쳐 있으며, 학술 저널·학회에 관련 성과를 게재했다. 세계 로봇 대회에서 공개된 **DR01**과 산업용 **X30**은 실외·극한 환경에서의 내구성과 장애물 회피·계단 주행 등 실증 능력을 확인하였다.

## 기술적 관점
주추궈는 “로봇의 한계를 직시하고 미래에 대한 허황된 예측 없이 산업 문제를 풀어야 한다”는 입장을 밝혀 왔다. 또한 인재 확보와 현장 데이터 축적을 핵심 경쟁력으로 제시하며, 생산·서비스 연계형 R&D 체계를 강조한다.

## 평가와 영향
딥 로보틱스는 중국에서 변전소 무인 자율 점검을 상용 수준으로 구현한 선도 기업으로 평가되며, 기업가치는 미화 3억~5억 달러로 거론된다. X30·LYNX M20 등의 다중 플랫폼 협업 운용은 에너지·안전 분야에서의 운영비 절감과 위험도 저감에 기여한다는 분석이 있다.

## 수상
* 저장성 과학기술상 1등상, 국가급·성급 교육성과상 등(연구·교육 분야).

## 대외 활동
* 세계 로봇 대회, GITEX Global 등에서 제품·기술 발표 및 데모 시연.
* 대학·산업체와의 인력 양성·공동 연구 프로그램 운영.
* IDC Robocon 집행위원장 활동.

## 논문
* 이장; **주추궈**; 우쥔; 슝룽, 〈불평탄 지면에서의 휴머노이드 보행 진동 억제: 최적 제어 기반 접근〉(Walking Vibration Suppression for Humanoid Robot Based on Optimal Control), *ROBOT(机器人)*, 40권 2호, 2018, 129–135쪽, https://doi.org/10.13973/j.cnki.robot.170308.
: 이 연구는 휴머노이드 로봇이 걸을 때 발생하는 진동을 줄이는 방법을 제시한다. 연구진은 수학적으로 최적의 움직임을 찾는 제어 법칙을 설계했다. 센서로 측정한 상태를 써서 발의 움직임과 몸통의 균형을 동시에 맞췄다. 시뮬레이션과 실험에서 방법을 적용하자 흔들림이 줄고 보행이 안정됐다. 결과는 복잡한 지면에서도 안정적으로 걷는 데 도움이 됨을 보여준다.

* 왕즈청; 웨이완디; 셰안환; 장이펑; 우쥔; **주추궈**, 〈강화학습과 휴리스틱을 결합한 이족 보행 하이브리드 제어〉(Hybrid Bipedal Locomotion Based on Reinforcement Learning and Heuristics), *Micromachines*, 13권 10호, 2022, 1688, https://doi.org/10.3390/mi13101688.
: 이 논문은 사람처럼 걷는 로봇을 위해 학습 정책과 간단한 규칙을 단계적으로 섞어 쓰는 방법을 소개한다. 훈련은 시뮬레이터에서 시작해 점점 더 어려운 상황으로 난도를 높였다. 현실 세계로 옮길 때 생기는 차이를 줄이기 위해 보조 피드백을 추가했다. 실제 로봇 실험에서 기존 방식보다 속도 추종 오차가 60% 줄었다. 결론적으로 학습과 규칙의 장점을 묶으면 빠르고 튼튼한 보행이 가능해진다.

* 왕즈청; 자오신; 추아 멩 이 미하엘; 리즈빈; 우쥔; **주추궈**, 〈수송비 최소화를 위한 다중 보행 학습〉(Efficient Learning of Robust Multigait Quadruped Locomotion for Minimizing the Cost of Transport), *Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering*, 26권, 2025, 1679–1691쪽, https://doi.org/10.1631/FITEE.2401070.
: 이 논문은 네발 로봇이 상황에 맞게 걷는 방식을 바꾸면서 에너지를 아끼는 법을 다룬다. 연구진은 여러 보행을 고를 수 있도록 학습 알고리즘을 설계했다. 낯선 지형에서도 안정적으로 걷도록 시뮬레이션과 실제 로봇에서 시험했다. 결과적으로 주어진 임무에서 소비되는 에너지가 줄었다. 이는 산업 현장에서 장시간 자율 운용을 가능하게 한다.

## 연설과 기고
주추궈는 2025년 인터뷰·포럼에서 “로봇은 실제 현장 문제 해결이 우선”이라고 강조했으며, 대형 언어모델(LLM)·VLA 등 AI와의 결합을 통한 **具身智能**(Embodied AI) 전환을 주장했다.

## 외부 링크
* LinkedIn — Qiuguo Zhu
* ResearchGate — Qiuguo Zhu

## 연표

## 각주

분류:중국의 기업인
분류:중국의 공학자
분류:저장 대학 교수
분류:1982년 출생
분류:살아있는 사람