현장 데이터가 가르는 피지컬AI 주도권

서울 강남구 리얼월드 연구실에서는 로보틱스 파운데이션 모델 ‘RLDX-1’을 탑재한 휴머노이드 ‘알렉스’가 컨베이어 벨트의 마우스를 집어 상자에 넣는 작업을 반복했다. 연구자는 VR 장비와 손목 추적기를 착용하고 로봇의 손을 원격 조작했다. 이렇게 모은 시연·실패 데이터는 변화하는 제조 현장에 대응할 로봇의 학습 과정에 투입된다.

리얼월드는 한 동작마다 수십~수천 개의 데이터를 확보한다. 숙련자의 작업을 원격조작, 1인칭 바디캠, 멀티뷰 카메라, 3D 스캔으로 동시에 기록하고 직접 수집하기 어려운 상황은 검증된 합성 데이터로 보완한다. 다섯 손가락의 힘과 촉각을 세밀하게 처리하는 MSAT 구조를 개발했으며, 18개 산업 동작을 정리한 ‘덱스벤치’에는 엔비디아와 롯데호텔, HS효성, HL만도, CJ대한통운, SK텔레콤 등이 협력·참여했다.

피지컬AI는 인터넷의 문자·이미지로 훈련할 수 있는 거대언어모델과 달리 사람, 로봇, 산업 현장의 상호작용 자료가 필요하다. 원격조작 데이터는 품질이 높지만 수집에 시간이 걸리고, 시뮬레이션 합성 데이터는 대량 생산이 가능하나 품질에 한계가 있어 두 방식을 함께 쓴다. 임보디드AI 시장은 2026년 65억 달러에서 연평균 39.7% 성장해 2033년 676억 달러, 약 97조1000억원에 이를 것으로 전망된다.

컨피그인텔리전스는 ‘CFG-1’과 플랫폼 ‘루프’를 기반으로 범용 양손 조작을 훈련한다. 서울과 베트남 하노이의 데이터 팩토리에서 10만개 이상 작업, 1000만 에피소드 이상의 데이터를 확보했으며 하노이에는 600여 명이 상주한다. 리얼월드는 누적 4100만 달러, 컨피그인텔리전스는 누적 3500만 달러를 투자받았다. 정밀 제조 공정과 숙련 인력을 갖춘 한국 기업들은 부족한 실전 데이터를 선점해 상용화 경쟁력을 높이는 데 집중하고 있다.