피지컬 AI 경쟁이 로봇 하드웨어를 넘어 실제 환경에서 축적되는 행동 데이터 확보 경쟁으로 확대되고 있다. 시뮬레이션만으로는 사람과 함께 생활하는 공간의 복잡한 상황을 모두 학습하기 어려운 만큼, 기업들은 매장과 공장, 물류센터 등 실제 현장을 AI 학습 공간으로 활용하는 전략을 강화하고 있다. 로봇의 성능도 얼마나 많은 실환경 데이터를 확보하고 이를 다시 학습으로 연결하느냐가 핵심 경쟁력으로 떠오르고 있다.
피지컬 AI 로봇 기업 엑스와이지(XYZ)는 생활형 양팔 세미 휴머노이드 로봇 ‘듀스(DEUX)’를 공개하고 서울 성수동 라운지엑스 매장에서 실환경 기반 행동지능 검증을 시작했다.
엑스와이지, 세미 휴머노이드 ‘듀스’ 실매장 투입 (사진 제공: 엑스와이지)
매장이 곧 AI 학습장…행동 데이터 축적 본격화
이번 실증은 로봇 시연이 아니라 실제 매장에서 발생하는 행동 데이터를 지속적으로 수집하고 학습하는 개발 체계를 검증하는 데 초점을 맞췄다.
엑스와이지는 연구실에서 개발한 행동 모델을 실제 매장에 적용한 뒤 현장에서 생성된 데이터를 다시 AI 학습에 반영하는 순환 구조를 운영하고 있다. 고객 동선과 상품 배치, 재고 상황, 작업 우선순위 등이 계속 바뀌는 환경에서 다양한 성공과 실패 사례를 데이터로 축적해 행동지능을 고도화한다는 전략이다.
듀스는 가정과 사무실, 리테일 매장 등 사람과 함께 생활하는 공간을 대상으로 개발된 양팔 세미 휴머노이드다. 32자유도(DoF) 구조와 3지(Three-finger) 로봇 핸드를 적용해 다양한 형태의 물체를 집고 양손 작업을 수행할 수 있도록 설계됐다.
이동 플랫폼에는 4개의 스워브 드라이브(Swerve Drive)를 적용해 제자리 회전 없이 전 방향 이동이 가능하며, 임피던스 기반 순응 제어 기술을 통해 악수와 하이파이브, 포옹 등 사람과의 상호작용도 지원한다. 약 40종의 표정과 제스처를 구현해 로봇의 상태와 의도를 표현할 수 있도록 했다.
현재 라운지엑스에서는 상품 진열과 재고 보충, 매장 정리, 커피와 도넛 패키징 등 실제 리테일 업무를 수행하며 물체 인식과 파지, 양팔 협업, 작업 순서 등 다양한 행동을 검증하고 있다.
듀스에는 엑스와이지의 행동지능 프레임워크 ‘브레인엑스(BrainX)’가 적용됐다.
브레인엑스의 인텔리전스 라우터는 작업 특성에 따라 룰 기반과 AI 모델 기반 제어를 선택하거나 결합해 활용한다. 반복성과 안전성이 중요한 작업에는 규칙 기반 제어를 적용하고, 주변 환경 변화에 대응해야 하는 작업에는 AI 기반 행동 모델을 활용하는 방식이다. 음성과 제스처를 결합한 대화행동모델도 함께 지원한다.
행동 데이터 수집에는 자체 개발한 ‘글러브엑스(GloveX)’를 활용한다. 작업자가 글러브를 착용하고 상품 정리와 재고 보충, 청소, 포장 등을 수행하면 손과 팔의 움직임, 작업 순서, 물체와의 상호작용 정보가 행동 데이터로 저장된다.
수집된 데이터는 브레인엑스 학습에 활용되고, 디지털 트윈 환경에서 강화학습과 검증을 거쳐 다시 듀스에 적용된다. 이후 실제 매장에서 수행한 작업 결과는 다시 행동 데이터로 축적되는 구조다.
엑스와이지는 이 같은 데이터 수집과 행동 모델 학습, 디지털 트윈 기반 강화학습, 로봇 적용, 현장 검증, 데이터 재학습을 하나의 ‘피지컬 AI 풀 파이프라인(Physical AI Full Pipeline)’으로 구축했다고 설명했다.
회사는 하반기부터 엔비디아와 함께 휴머노이드 AI 전문 인력 양성 프로그램도 운영하며 피지컬 AI 생태계 확대에 나설 계획이다.
실환경 데이터 확보는 피지컬 AI 시대의 핵심 경쟁력으로 꼽힌다. 실제 공간에서 축적한 행동 데이터를 기반으로 학습과 검증을 반복하는 개발 방식이 차세대 서비스 로봇 시장의 성능을 좌우할 것으로 전망된다.
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