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피지컬 AI의 두뇌, 로봇 파운데이션 모델과 데이터 전략

GPR(범용 로봇) 시장에 막대한 투자가 몰리는 지금, 경쟁의 핵심은 하드웨어가 아닌 소프트웨어로 이동하고 있습니다. 로봇의 진정한 가치는 복잡한 작업을 수행하게 하는 '두뇌', 즉 파운데이션 모델에서 나옵니다. 이 글에서는 최고의 로봇 두뇌를 만들기 위한 최신 기술 트렌드와 데이터 전략을 심도 있게 분석하고, 슈퍼브에이아이의 비전 파운데이션 모델 '제로'와 데이터 중심 MLOps 플랫폼이 어떻게 GPR 시대의 가장 강력한 해법이 되는지 알려드립니다.

SUPERB AI

Aug 8, 2025 • 16 min read

Figure AI

'자동화'를 넘어 '자율화'로, GPR이 온다

피지컬 AI 시리즈 1, 2부에서 AI가 물리적인 몸을 갖고 현실 세계와 상호작용하는 시대의 서막을 확인했습니다.

이제 피지컬 AI는 또 한 번의 거대한 도약을 목전에 두고 있습니다. 정해진 단일 작업만 반복하던 ‘자동화’의 시대를 넘어, 다양한 환경에서 여러 임무를 유연하게 수행하는 ‘자율화’의 시대가 열리고 있으며, 그 중심에 GPR(General-Purpose Robot, 범용 로봇)이 있습니다.

이 거대한 변화의 흐름은 단순한 기술적 호기심을 넘어, 거대한 자본의 움직임으로 증명되고 있습니다. J.P. Morgan의 보고서에 따르면, 미국의 로보틱스 스타트업에 대한 투자는 2020년 70억 달러에서 2024년 120억 달러 이상으로 급증했으며, 특히 산업 자동화 분야가 투자를 주도하고 있습니다. 중국의 PaXini Tech(EngineAI의 경쟁사)가 약 1억 4천만 달러의 투자를 유치한 것은 시장의 기대를 명확히 보여줍니다.

하지만 이 혁신의 열쇠는 더 이상 정교한 하드웨어에만 있지 않습니다. 바로 AI에 기반한 로봇의 ‘두뇌’가 이 모든 변화를 가능하게 하는 핵심 동력입니다. 3부에서는 GPR을 움직이는 최신 기술 트렌드를 깊이 있게 분석하고, 이 새로운 패러다임에서 승리하기 위한 핵심, 바로 실전 데이터 전략에 대해 알아보겠습니다.

무엇이 GPR을 '생각'하게 만드는가? (Sense-Think-Act)

GPR의 작동 방식은 Sense(인지) → Think(사고) → Act(행동)라는 세 단계의 순환 고리로 이해할 수 있습니다. 과거의 로봇과 GPR의 근본적인 차이는 바로 ‘Think(사고)’ 능력의 비약적인 발전에 있습니다.

Sense (인지): 3D 비전, 촉각 센서 등 고도화된 센서가 인간의 오감처럼 주변 환경의 데이터를 정밀하게 수집합니다. 로봇이 세상을 풍부하게 인식할수록, '두뇌'가 내릴 수 있는 판단의 질이 높아집니다.
Act (행동): 로봇 팔, 그리퍼 등 발전된 구동 장치가 ‘사고’의 결과를 물리 세계에 정교하게 실행합니다. Figure AI가 최근 공개한 영상에서 휴머노이드 로봇 'F.02'가 빨래를 개는 등 가정일을 자연스럽게 수행하는 모습은, 정교한 행동(Act) 능력이 어디까지 발전했는지 보여주는 대표적인 사례입니다.
Think (사고): GPR의 두뇌 역할을 하는 로봇 파운데이션 모델(Foundation Models for Robotics)은 AI 기술을 통해 로봇에게 이전과는 차원이 다른 지능을 부여합니다.
- 자연어 명령 이해: "저 테이블 위에 있는 파란색 컵을 집어서 싱크대에 넣어줘"와 같은 복잡하고 추상적인 인간의 언어를 로봇이 이해하고, 이를 스스로 실행 가능한 하위 작업들로 계획합니다.

상황 추론 및 일반화: 처음 보는 물건이나 예상치 못한 장애물이 나타나더라도, 기존에 학습한 방대한 데이터를 바탕으로 가장 합리적인 행동을 추론해냅니다. 이는 수많은 ‘만약에’ 시나리오를 코딩할 필요가 없음을 의미합니다. Figure AI의 'F.02'가 보여준 놀라운 손재주 역시 'Helix'라는 비전-언어-행동(Vision-Language-Action) 모델이 있기에 가능했습니다.최근 등장한 Skild AI의 'Skild Brain'은 이러한 트렌드를 명확히 보여줍니다. 이들은 대규모 시뮬레이션 데이터와 인터넷 비디오 데이터를 결합하여, 로봇에게 물리적 세계에 대한 상식을 가르치려 시도하고 있습니다.

Sim-to-Real (시뮬레이션 기반 학습): 로봇은 가상의 시뮬레이션 환경에서 수만 번의 시행착오를 통해 안전하고 빠르게 기술을 학습합니다. 그리고 이 학습 결과를 현실 세계에 적용하여 물리적 제약과 위험 없이 AI 모델을 고도화합니다.

'생각하는 로봇'을 위한 새로운 데이터의 조건

GPR과 AI라는 새로운 패러다임은 엄청난 가능성을 열었지만, 동시에 기존과는 차원이 다른 데이터 문제를 야기했습니다. 성공적인 AI 로봇을 개발하기 위해서는 아래의 데이터 난제를 해결해야 합니다.

GPR이 인간처럼 세상을 이해하고 행동하기 위해서는 단순한 2D 이미지만으로는 부족합니다. 예를 들어, 로봇에게 커피를 만드는 법을 가르친다고 상상해 보십시오. 우리는 (1)커피 머신을 촬영한 영상, (2)기계의 3차원 형태를 담은 데이터, (3)컵을 다룰 때의 힘과 압력을 기록한 촉각 센서 데이터, (4)"라떼 한 잔 만들어줘"라는 자연어 지시문, 그리고 (5)각 행동의 성공/실패 여부까지, 이 모든 다양한 형태(Mode)의 데이터를 통합적으로 수집하고 정교하게 라벨링해야 합니다. 이 복잡하고 이질적인 데이터들을 어떻게 하나의 워크플로우 안에서 효율적으로 관리할 것인가가 첫 번째 관문입니다.

도전 과제 2: Sim-to-Real Gap의 심화

시뮬레이션은 GPR 학습의 필수 요소이지만, 가상 환경은 현실과 필연적인 차이(Gap)를 가집니다. 조명의 미세한 변화, 물체의 실제 질감, 예상치 못한 마찰 등 현실의 변수는 무한합니다. 이 Sim-to-Real Gap은 GPR 상용화의 가장 큰 허들로 작용하며, 이는 업계를 선도하는 기업에게도 예외는 아닙니다. 최근 Tesla가 휴머노이드 로봇 생산 목표 달성에 어려움을 겪고, 로보택시 사업이 캘리포니아의 규제 장벽에 부딪히고 있다는 소식은 이 문제가 얼마나 어려운지를 단적으로 보여줍니다. 아무리 뛰어난 기술이라도, 예측 불가능한 현실 세계의 데이터 앞에서 좌절할 수 있는 것입니다. 따라서, 이 간극을 메우기 위해 어떤 실제 데이터를, 얼마나, 어떻게 선별하여 시뮬레이션으로 학습된 모델을 미세조정(Fine-tuning)할 것인가? 이는 모델의 실제 성능을 좌우하는 핵심 난제입니다.

슈퍼브에이아이: GPR의 '두뇌'와 ‘연료’를 모두 제공하는 파트너

앞서 제기한 데이터 난제는 GPR 개발의 성공을 가로막는 큰 장벽입니다. 슈퍼브에이아이의 데이터 중심 MLOps 플랫폼은 바로 이 복잡한 데이터 문제를 해결하고, GPR의 ‘두뇌’를 깨우는 강력한 ‘데이터 엔진’ 역할을 수행합니다. 또한 산업 특화 비전 파운데이션 모델 ‘제로’로 로봇 프로젝트 도입의 장벽을 낮추고 있습니다.

솔루션 1: 다중 모드 데이터 통합 관리 GPR 학습에 필요한 이미지, 영상, 3D 센서 데이터, 텍스트, 센서 로그 등 모든 유형의 데이터를 하나의 플랫폼에서 완벽하게 통합 관리하고 라벨링할 수 있는 환경을 제공합니다. 데이터 유형별로 각기 다른 툴을 사용하며 발생하는 비효율을 없애고, 피지컬 AI 데이터의 수명 주기를 일관성 있게 관리하여 AI가 세상을 총체적으로 이해하도록 돕습니다.
솔루션 2: 지능적 데이터 큐레이션으로 Sim-to-Real Gap 완화 가상에서 생성한 합성 데이터와 실제 데이터를 통합 관리하는 것을 넘어, AI 기반의 데이터 큐레이션 기능으로 Sim-to-Real Gap을 메우는 데 가장 효과적인 실제 데이터를 지능적으로 선별합니다. 예를 들어, 시뮬레이션 모델이 유독 '조명이 어두운 환경'이나 '반사되는 표면'에서 실수를 반복한다면, 저희 플랫폼은 해당 조건의 실제 데이터들을 집중적으로 찾아내어 라벨링 및 학습 우선순위를 높여줍니다. 나아가, 이렇게 정교하게 선별된 고품질 데이터는 맞춤형 AI 모델의 미세조정(Fine-tuning)에 사용될 수 있습니다.

솔루션 3: 빠르고 가볍게 시작할 수 있는 ‘제로’ 모델 제공 '제로'는 산업 특화 비전 파운데이션 모델로, 별도의 모델 재학습 과정 없이도 새로운 유형의 객체를 즉시 탐지할 수 있는 '제로샷(Zero-shot)' 기술을 기반으로 합니다. 자연어 명령을 이해하고 상황을 추론해 한번도 보지 못했던 물건이라도 로봇이 인지하고 판단할 수 있게 합니다. 범용 로봇 프로젝트를 빠르게 시작하려면, 제로와 함께 하시면 됩니다.

GPR 시대의 경쟁은 소프트웨어 경쟁입니다.

범용 로봇(GPR)의 등장은 더 이상 먼 미래의 이야기가 아닌, 우리 산업의 지형을 바꾸는 현실적인 기술이 되었습니다. 중국의 Fourier Robotics와 같은 새로운 플레이어들이 속속 등장하며, 전 세계적인 경쟁 국면에 접어들었습니다.

이 무한 경쟁 시대에 경쟁 우위를 확보하는 열쇠는 소프트웨어입니다. 진정한 승자는 가장 뛰어난 하드웨어를 만드는 기업이 아닌, 가장 지능적인 소프트웨어, 즉 ‘두뇌’를 가장 빠르게 개발하고 고도화하는 기업에게 돌아갈 것입니다. 이를 위해서는 강력한 로봇 파운데이션 모델이라는 ‘두뇌’와, 그 두뇌를 뒷받침하는 고성능 데이터 엔진이라는 ‘연료’가 모두 필수적입니다. 두 가지 중 하나라도 부족하다면, GPR 경쟁에서 결코 앞서나갈 수 없습니다.

범용 로봇 프로젝트를 고민중이라면 슈퍼브에이아이가 가장 빠르게 도와드릴 수 있습니다. 아래 내용을 채워주시면 슈퍼브에이아이의 전문가들이 바로 연락드리도록 하겠습니다.