휴머노이드가 산업 현장에 투입되려면 걷고 이동하는 능력만으로는 부족하다. 크기와 형태가 다른 물체를 집고 옮기거나 도구를 다루는 정교한 손 조작 능력이 필요하고, 이를 학습하려면 실제 작업 환경에서 만들어지는 데이터가 뒷받침돼야 한다. 피지컬 AI 기업 리얼월드는 연구실에서 기술을 완성한 뒤 현장에 적용하는 대신 산업 현장에 먼저 로봇을 투입하고 그곳에서 얻은 데이터로 AI를 다시 고도화하는 접근법을 택했다. 현장 적용과 데이터, 로봇의 손재주가 반복적으로 연결되는 ‘Deployment-First’ 전략이다.
리얼월드(RLWRLD, 대표 류중희)는 지난 22~23일 서울 코엑스에서 열린 ‘휴머노이드 서밋 서울 2026(Humanoids Summit Seoul 2026)’에 공식 기술 협력사(Technology Collaborator)와 주요 연사로 참여해 산업 현장 중심의 피지컬 AI 개발 전략을 공개했다.
2024년 미국 실리콘밸리에서 시작된 휴머노이드 서밋은 런던과 도쿄 등으로 개최지를 확대해왔으며 서울에서는 올해 처음 열렸다. 이번 행사에는 필드AI, 로보티즈, 라이트휠, 유니트리 로보틱스, 엔비디아, 퀄컴, 나이언틱 스파셜, 베어로보틱스, AWS, 르네사스 등 로봇·AI 및 기술기업 관계자들이 연사로 참여했다.
류중희 리얼월드 대표가 ‘휴머노이드 서밋 서울 2026’에서 산업 현장 적용과 데이터, 로봇의 정교한 손 조작 능력을 연결하는 ‘Deployment-First’ 피지컬 AI 전략을 발표하고 있다. (사진 제공: 리얼월드)
리얼월드는 이번 행사에서 자사를 ‘실제 산업 현장 적용을 최우선에 두는 프론티어 랩(Deployment-First Frontier Lab)’으로 소개했다. 기술 개발의 출발점을 연구 환경이 아닌 실제 산업 현장에 두고 현장에서 확보한 데이터를 다시 AI 학습에 활용하는 방식이다.
류중희 대표는 22일 ‘5개 손가락의 손재주 문제 해결: 산업 수준 손재주를 위한 리얼월드의 접근 방식’을 주제로 기조연설에 나서 현장 적용(Deployment), 산업 데이터(Data), 손 조작 능력(Dexterity)이 순환하는 구조를 제시했다.
먼저 로봇을 산업 현장에 적용해 연구 환경에서 확보하기 어려운 데이터를 모으고 이를 학습한 모델의 조작 능력을 높인 뒤 개선된 기술을 다시 더 다양한 현장에 적용하는 방식이다.
먼저 현장에 넣고 다시 학습한다…로봇 ‘손재주’ 만드는 데이터 선순환
23일에는 안지윤 리얼월드 최고전략책임자(CSO)가 ‘실세계에서 정교한 조작의 확장’을 주제로 산업 데이터와 로봇 조작 기술의 관계를 설명했다. 실제 작업 과정에서 확보한 데이터를 기반으로 로봇의 정교한 조작 능력을 학습시키고 이를 서로 다른 로봇 하드웨어와 작업 환경으로 확장하는 것이 핵심이다.
리얼월드가 집중하는 덱스터리티(Dexterity)는 로봇이 복잡한 산업 환경에서 여러 형태의 물체를 정교하게 다루고 작업하는 조작 능력을 의미한다. 회사는 이를 다양한 로봇과 환경에 적용하기 위해 로보틱스 파운데이션 모델(Robotics Foundation Model·RFM)을 개발하고 있다.
특히 숙련 작업자의 동작과 물리 신호를 수집하는 비침습적 4D+ 멀티모달 데이터 시스템을 구축해 산업 현장의 작업 데이터를 RFM 학습에 활용하고 있다. 특정 로봇이나 하나의 작업에 맞춘 기술에 그치지 않고 서로 다른 하드웨어와 작업 환경으로 조작 능력을 확장하는 것이 목표다.
실제 산업 현장에서의 검증도 진행 중이다. 리얼월드는 최근 CJ대한통운과 물류 특화 피지컬 AI 협력을 확대하고 적용 대상 공정을 공동으로 선정해 PoC를 통한 핵심 동작 검증에 착수했다.
양사는 로봇 핸드와 센서를 통합하고 물류 현장에서 확보한 데이터를 이용한 모델 학습과 파인튜닝을 단계적으로 진행한다. PoC에서 확인한 결과를 바탕으로 기술을 보완하고 향후 물류 분야에서 적용 가능한 피지컬 AI 사업 모델을 함께 발굴한다는 구상이다.
리얼월드는 이 같은 산업 현장 적용 경험을 바탕으로 RFM과 덱스터리티 기술을 고도화하고 실제 작업 환경에서의 기술 검증과 상용화 범위를 확대할 예정이다.
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