피지컬 AI 기업 리얼월드(RLWRLD)가 휴머노이드 로봇의 정밀한 조작 능력을 평가하는 벤치마크 고도화를 위해 국내 로보틱스·시뮬레이션 기술기업들과 협력을 확대한다.
리얼월드는 피직스심랩(Physics Sim Lab), 스페이스에이아이(Space AI), 엔닷라이트(NdotLight)와 각각 업무협약(MOU)을 체결했다고 밝혔다. 이번 협약을 통해 각 기업의 3D 에셋과 물리 시뮬레이션, 합성 데이터 관련 기술을 휴머노이드 평가 환경 구축에 활용할 계획이다.
협력의 중심에는 리얼월드가 엔비디아(NVIDIA)와 개발 중인 휴머노이드 정밀 손재주(Dexterity) 평가 벤치마크 ‘DexBench(덱스벤치)’가 있다.
덱스벤치는 NVIDIA Isaac Lab-Arena 환경과 통합되는 오픈소스 프로젝트로 개발되고 있다. 로봇이 실제 산업현장에서 손을 이용해 수행해야 하는 작업을 18개 과제(Atomic Tasks)와 80개 케이스로 구성하고, 시뮬레이션과 실물 환경에서 수행 능력을 정량적으로 평가하는 것을 목표로 한다.
롯데, SK텔레콤, CJ대한통운, 효성, HL만도, 후지(Fuji), 전일본공수(ANA), 미쓰이화학(Mitsui Chemicals) 등도 파트너로 참여하고 있다.
이번에 협약을 체결한 3개 기업은 덱스벤치 구축 과정에서 서로 다른 기술 영역을 담당한다.
엔닷라이트는 3D 심레디(Simulation-Ready) 에셋 생성 기술 ‘TRINIX’를 활용해 덱스벤치에 필요한 시뮬레이션용 3D 에셋 구축에 참여한다. 관절 구조와 물리 속성, 콜리전 메시 등 로봇 시뮬레이션에 필요한 요소를 구현하는 방식이다.
리얼월드의 실물 테스트베드와 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)을 활용한 검증도 진행한다. 가상환경에서 구축한 에셋과 실제 환경 사이의 차이를 확인하고 이를 시뮬레이션 환경 개선에 반영할 계획이다.
피직스심랩은 실제 산업현장을 가상환경에 구현하는 디지털 트윈 시뮬레이션 분야를 맡는다. 편의점과 물류창고, 제조라인, 서비스 매장 등 로봇 활용이 예상되는 공간을 시뮬레이션으로 구축한다.
씬(Scene)과 로봇(Embodiment), 과제(Task)를 각각 모듈화해 다양한 조건으로 조합할 수 있도록 하고, 사물이나 작업 조건을 변경하는 도메인 랜덤화(Domain Randomization)를 적용해 평가 환경을 확대할 예정이다.
시뮬레이션에서 생성한 로보틱스 합성 데이터는 리얼월드가 자체 개발한 RFM ‘RLDX-1(리얼덱스원)’과 후속 모델의 학습에도 활용할 계획이다.
스페이스에이아이는 형태가 쉽게 변하거나 파손될 수 있는 연성체·취약 물체(Deformable Object)를 로봇이 다루는 평가 환경 구축에 참여한다.
두부와 과일, 고무 부품처럼 힘의 크기에 따라 형태가 달라지는 물체의 특성을 실제 측정값을 활용해 가상환경에 반영한다. 센서를 통해 측정한 접촉력과 물성 정보를 활용한 내부 응력 데이터 등을 RGB·Depth 정보와 함께 구성해 로봇의 힘 조절 능력을 학습하고 평가하는 데 활용한다.
리얼월드는 이 같은 협업을 통해 가상환경에서의 로봇 평가와 실제 환경에서의 검증 사이의 간극을 줄이고, 덱스벤치에서 다룰 수 있는 산업현장과 작업 유형을 단계적으로 확대한다는 방침이다.
리얼월드는 앞서 자체 개발한 로보틱스 파운데이션 모델 ‘RLDX-1’을 오픈소스로 공개했다. 회사에 따르면 해당 모델은 시뮬레이션 벤치마크 8종에서 최고 성능(SOTA·State of the Art)을 기록했다. 최근에는 세계경제포럼(WEF)의 ‘2026 테크놀로지 파이오니어(Technology Pioneers)’에 선정됐다.
류중희 리얼월드 대표는 “휴머노이드가 제조와 물류 등 실제 산업현장에서 활용되기 위해서는 다양한 물체를 정교하게 다룰 수 있는 능력을 평가하는 과정이 필요하다”며 “이번 협력을 통해 국내 기업들이 보유한 시뮬레이션과 데이터 기술을 덱스벤치에 적용하고 실제 산업환경을 반영한 평가체계를 확대해 나갈 계획”이라고 말했다.
이어 “엔비디아와 진행하고 있는 협력을 기반으로 국내 스타트업과 학계의 기술이 글로벌 피지컬 AI 생태계와 연결될 수 있는 협업도 지속적으로 추진하겠다”고 덧붙였다.
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