현장 데이터가 가르는 피지컬 AI 경쟁력

산업 현장용 로봇의 상용화 경쟁이 거대언어모델의 추론 능력을 넘어 실제 작업 데이터를 확보하는 단계로 옮겨가고 있다. 위로보틱스의 휴머노이드 알렉스에 RLDX-1을 탑재한 로봇은 컨베이어 벨트 위의 마우스를 집어 작은 상자에 넣는 동작을 반복했다. 이 과정에서 모은 정보는 로봇 파운데이션 모델을 훈련하고 다시 현장에 적용하는 데이터 파이프라인에 쓰인다.

리얼월드는 한 동작마다 인간 시연과 합성 학습을 포함해 수십 개에서 수천 개의 데이터를 확보한다. 숙련자의 작업을 텔레오퍼레이션, 1인칭 보디캠, 멀티뷰 카메라, 3D 스캔 등 네 채널로 동시에 기록하며 성공 사례뿐 아니라 실수와 실패도 동작 복구 학습에 반영한다. 기술검증과 로봇 전환 로드맵 수립, 대규모 현장 데이터 수집을 거쳐 고객사별 특화 모델을 구축하는 방식이다.

로봇 AI는 언어 추론과 시각 인식, 행동 정보를 결합한 시각·언어·행동 모델로 진화하고 있다. 카메라로 환경을 파악하고 자연어 명령을 관절 움직임으로 바꾸는 구조다. 구글 딥마인드는 보행과 이동, 정교한 손 작업을 지원하는 제미나이 로보틱스 2를 내놨다. 임보디드 AI 시장은 연평균 39.7% 성장해 2026년 65억달러에서 2033년 676억달러로 확대될 것으로 전망된다.

국내 기업은 제조 현장과 숙련 데이터가 밀집한 환경을 경쟁력으로 삼고 있다. 리얼월드는 산업 동작 18개를 표준화한 덱스벤치를 구축했으며 엔비디아가 협력하고 롯데호텔, HS효성, HL만도, CJ대한통운, SK텔레콤이 참여했다. 컨피그인텔리전스는 CFG-1과 누적 20만시간 이상의 범용 데이터를 기반으로 양손 조작에 집중한다. 서울과 하노이 데이터 팩토리에서 10만개 이상 작업, 1000만에피소드가 넘는 데이터를 확보했으며, 하노이에는 약 600명이 상주한다. 플랫폼 루프는 작업자의 2~3시간짜리 원격조작 영상을 학습 데이터로 변환해 모델 성능 개선에 다시 활용한다.