리얼월드 “똑똑해도 느리면 못 쓴다…차세대 로봇두뇌 개발 박차”

[이데일리 신영빈 기자] “정교한 손동작을 보여주면 가장 많이 들은 얘기는 ‘느리잖아’였어요. 아무리 정교하게 움직여도 속도가 느리면 어디에 쓰겠느냐는 거죠. 차세대 모델에서는 이런 현실적인 문제를 더욱 고려하고 있습니다.”

류형규 리얼월드 최고제품책임자(CPO)는 최근 서울 강남구 본사에서 이데일리와 만나 이같이 말했다.

류형규 리얼월드 최고제품책임자(CPO) (사진=리얼월드)

피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드는 로봇의 작업 속도를 높이고 새로운 현장에 적응하는 시간을 줄이는 차세대 로봇 파운데이션 모델(RFM) ‘RLDX-2’ 개발에 속도를 내고 있다. 정교한 손동작을 구현하는 기술을 고도화하면서 실제 산업현장에서 사용할 수 있는 수준으로 제품 경쟁력을 끌어올린다는 구상이다.

류 CPO는 “RLDX-1을 공개했을 때 여러 벤치마크에서 최고 수준의 성능을 기록했지만, 아무리 훌륭해도 아직 현장에 적용하기에는 모자란 것들이 상당히 많다”며 “고객들의 눈높이가 저희 기술 속도보다 빨리 가는 것 같다”고 설명했다.

정교한 손동작에서 작업 속도로…RLDX-2 개발

리얼월드는 류중희 대표가 설립한 피지컬AI 스타트업이다. 로봇이 사람처럼 물체를 잡고 도구를 다룰 수 있도록 하는 AI 모델을 개발한다.

앞서 공개한 RLDX-1은 시각·언어 정보에 촉각과 힘, 작업 기억을 결합해 정교한 조작 능력을 구현했다. 회사의 자체 평가에서 위로보틱스 양팔 로봇 ‘알렉스’를 활용한 작업 성공률은 평균 86.8%였다.

그러나 연구실에서의 성능이 곧바로 산업현장 적용으로 이어지는 것은 아니다. 조명이나 작업대 높이, 다루는 물체가 달라지면 추가 조정이 필요하다. 류 CPO는 “똑똑한 로봇이 새로운 현장에 왔을 때 얼마나 러닝 커브를 줄일 것이냐는 문제가 있다”고 설명했다.

리얼월드는 RLDX-2에서 작업 속도와 환경 변화에 대한 대응력을 함께 끌어올릴 계획이다. 기존에는 새로운 현장에 적용하기 위해 고객과 한두 달가량 함께 작업해야 할 것으로 봤지만 앞으로는 그 기간을 단축하겠다는 목표다. 모델 규모를 키워 지능을 높이는 연구와 연산을 최적화해 속도를 개선하는 작업도 병행하고 있다.

RLDX-2는 내년 상반기 공개 가능성이 거론된다. 이에 앞서 RLDX-1의 중간 개선 버전도 가까운 시일 내 선보일 예정이다.

리얼월드가 지난 9월 22일 서울 코엑스에서 열린 ‘휴머노이드 서밋 서울 2026’에서 로봇 핸드를 활용해 다양한 물건 집기 시연을 선보였다. (사진=리얼월드)

“실패해도 다시 하면 성공”…현장 배치 역량 확보

류 CPO는 로봇이 매번 첫 시도에 성공할 필요는 없다고 강조했다. 빠르게 오류를 인식하고 재시도해 정해진 시간에 작업을 끝내는 능력이 실제 현장에서는 중요하다는 것이다. 그는 카카오 재직 당시 메시지 전송이 실패하면 서버에서 자동 재시도하던 사례를 들었다.

류 CPO는 “실패했는데 그걸 알고 재시도해서 성공하면 성공한 것”이라며 “현장에서는 결국 처리량을 보는 것이지 그 과정에서 몇 번 실패했느냐는 잘 보지 않는다”고 말했다. 다만 물건을 파손하는 등 치명적인 실수는 구분해야 한다고 덧붙였다.

이 같은 판단은 리얼월드의 ‘현장배치 우선’ 전략으로 이어진다. 로봇을 현장에 투입해 데이터를 모으고 모델을 개선한 뒤 다시 배치하는 과정을 빠르게 반복한다. 데이터 수집에는 작업자 영상과 웨어러블 글러브, 원격조작, 합성데이터 등을 활용한다.

류 CPO는 “데이터는 양적으로 중요할 때가 있고 질적으로 중요할 때도 있다”며 수집 조건과 학습 데이터의 조합을 강조했다.

리얼월드는 CJ대한통운과 물류 특화 RFM 개발을 추진하고, 엔비디아와는 로봇 조작 능력을 평가하는 ‘덱스벤치’를 공동 개발하고 있다. 산업계 요구를 바탕으로 정리한 18개 작업을 시뮬레이션에서 평가할 수 있도록 하는 플랫폼을 조만간 공개할 계획이다.

제품 개발과 함께 다수의 로봇을 빠르게 설치하고 중앙에서 관제하는 체계도 준비하고 있다. 현장마다 필요한 로봇 몸체와 손의 조합이 다른 만큼 다양한 하드웨어를 검증하고 로봇손의 무게·내구성·가반하중 등도 살피고 있다. 각 로봇에 고성능 GPU를 장착할 경우 늘어나는 운영 비용도 해결해야 할 과제로 꼽았다.

류 CPO는 “로봇 100여 대를 배치한다고 했을 때 하루에 한 대씩 100일 걸리면 안 될 것 아니냐”며 “모델이 나왔을 때 현장에 배치할 준비가 돼 있어야 한다”고 강조했다.