리얼맨, 베이징에 혁신적인 휴머노이드 로봇 데이터 훈련 센터 설립¶
원제목: RealMan Launches a Pioneering Humanoid Robotics Data Training Center in Beijing
핵심 요약
- 리얼맨 로보틱스가 베이징에 대규모 휴머노이드 로봇 데이터 훈련 센터를 설립하여 로봇 AI 개발을 가속화함.
- 실제 환경 시나리오를 기반으로 100만 개 이상의 고품질 데이터 포인트를 생성하여 로봇 학습 모델 개선에 활용함.
- 새로운 'RealBOT' 개방형 플랫폼을 통해 원격 조작 시스템과의 통합을 강화하고 인간-로봇 협업 패러다임을 제시함.
상세 내용¶
리얼맨 로보틱스는 인공지능 발전의 핵심 동력으로 주목받는 휴머노이드 로봇의 실생활 및 산업 현장 도입을 가속화하기 위해 베이징에 대규모 휴머노이드 로봇 데이터 훈련 센터를 설립했습니다.
3,000m² 규모의 이 센터는 훈련 구역과 응용 구역으로 나뉘어져 있으며, 이미 108대의 다양한 로봇이 배치되어 있습니다. 이중 팔 리프팅 로봇, 바퀴 달린 휴머노이드, 드론-팔, 4족 보행 로봇 등 다양한 형태의 로봇이 포함됩니다. 센터는 고령자 간호 및 재활, 특수 작전, 신규 소매, 자동차 조립, 스마트 케이터링 등 10가지 실제 환경 시나리오를 구축하여 연간 100만 개 이상의 고품질 데이터 포인트를 생성하고, 이를 통해 고급 AI 모델 훈련을 지원합니다.
이 센터는 로봇 분야의 주요 병목 현상인 시나리오 간 데이터 일반화 부족, 시뮬레이션과 실제 환경의 차이, 표준화된 데이터 형식 및 효율적인 폐쇄 루프 반복 부재 문제를 해결하는 데 중점을 두고 있습니다. 데이터 수집부터 훈련, 검증, 배포까지 전 과정을 아우르는 데이터 파이프라인을 구축함으로써 휴머노이드 로봇 및 체화 AI의 상용화를 앞당길 계획입니다.
센터 개방 행사에서 에릭 정 센터장은 '로봇의 최종 목표 탐구'라는 주제로 기조연설을 진행했습니다. 그는 로봇이 일상생활에 통합되기 전 극복해야 할 세 가지 주요 과제로 조작 능력, 일반화, 비용 효율성을 꼽았습니다. 기존 산업용 로봇은 무겁고 비싸며, 서비스 로봇은 너무 단순하고, 복잡한 환경에서 인간의 적응력을 따라가지 못하는 경우가 많다는 점을 지적했습니다. 또한 긴 배포 주기와 낮은 시나리오 적응력, 높은 비용은 로봇 도입의 걸림돌이 되고 있다고 강조했습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 로봇 설계의 혁신과 대규모 실제 데이터 생성을 통해 유연하고 저렴한 배포를 가능하게 하는 모델 개발이 필수적이라고 설명했습니다. 리얼맨은 고품질 데이터 수집을 위한 'RealBOT 체화 인텔리전스 개방형 플랫폼'을 공개했습니다. 원격 텔레오퍼레이션 시스템과의 긴밀한 통합을 통해 인간-로봇 협업의 새로운 패러다임을 제시하며, 로봇이 '인간에 의존'하는 단계에서 '인간을 돕는' 단계, 그리고 궁극적으로 '인간에게 힘을 실어주고 해방시키는' 단계로 진화하는 데 중요한 발걸음을 내디뎠습니다.
편집자 노트¶
리얼맨의 이번 훈련 센터 설립은 단순한 기술 개발을 넘어 로봇 산업 생태계 확장을 위한 전략적인 행보로 해석됩니다. 특히 실제 환경 데이터 수집 및 활용에 집중함으로써, 기존 시뮬레이션 기반 학습의 한계를 극복하고 로봇의 실질적인 성능 향상을 도모하는 것이 주목할 만합니다. 이는 향후 서비스 로봇, 의료 로봇, 제조 로봇 등 다양한 분야에서 로봇 활용의 폭을 넓히는 중요한 계기가 될 것으로 예상됩니다.
또한 'RealBOT' 개방형 플랫폼 공개는 로봇 개발의 민주화를 촉진하고, 더 많은 연구자와 개발자들이 로봇 기술 발전에 참여할 수 있는 기회를 제공합니다. 이는 궁극적으로 로봇 기술의 발전 속도를 가속화하고, 우리 일상생활에 로봇이 더욱 빠르게 통합되는 미래를 앞당길 것으로 기대됩니다.