피지컬 AI 기업 리얼월드(RLWRLD, 대표 류중희)가 숙련 작업자의 손동작과 물리 신호를 비침습적으로 수집하는 4D+ 멀티모달 데이터 시스템을 로보틱스 파운데이션 모델(Robotics Foundation Model·RFM) 학습에 활용하는 기술 구조를 공개했다. 지난 22~23일 서울 코엑스에서 열린 ‘휴머노이드 서밋 서울 2026’에 기술 협력사이자 연사로 참여해 ‘Deployment-First’ 피지컬 AI 전략을 발표했다. 2024년 미국 실리콘밸리에서 시작된 이 행사에는 필드AI, 로보티즈, 라이트휠, 유니트리 로보틱스, 엔비디아, 퀄컴, 나이언틱 스파셜, 베어로보틱스, AWS, 르네사스 등이 연사로 함께했다.
덱스터리티 학습을 위한 데이터 수집 방식
휴머노이드가 산업 현장에 실제로 투입되려면 걷고 이동하는 능력만으로는 부족하고, 정교한 손 조작 능력인 덱스터리티(Dexterity)가 뒷받침돼야 한다는 것이 리얼월드의 설명이다. 회사가 채택한 비침습적 4D+ 멀티모달 데이터 시스템은 별도 장비를 부착하지 않고도 숙련 작업자의 동작과 물리 신호를 수집해, 이를 RFM 학습 데이터로 전환하는 방식이다. 류중희 대표는 22일 기조연설에서 현장 적용과 데이터, 손 조작 능력이 맞물려 순환하는 구조를 발표했고, 23일에는 안지윤 최고전략책임자(CSO)가 이 데이터를 서로 다른 로봇 하드웨어와 작업 환경으로 확장하는 방안을 발표했다.
연구실이 아닌 산업 현장에서 검증하는 전략
Deployment-First 전략은 로봇을 연구실에서 완성한 뒤 현장에 적용하는 순서를 뒤집어, 산업 현장에 먼저 로봇을 투입해 확보한 데이터로 AI를 재학습시키는 방식을 취한다. 리얼월드는 이 구조를 통해 실제 작업 조건에서 나온 데이터를 기술 고도화의 원천으로 삼고 있다고 설명했다.
물류 밸류체인에서의 기술 검증
리얼월드는 CJ대한통운과 물류 특화 피지컬 AI 협력을 확대하고 있다고 밝혔다. 양사는 적용 대상 공정을 공동으로 선정해 PoC(개념 검증)를 통해 물류 현장에서 로봇이 수행해야 할 핵심 동작을 검증하는 단계에 착수했으며, 로봇 핸드와 센서를 통합하고 물류 현장 데이터로 모델 학습과 파인튜닝을 단계적으로 진행하고 있다. 회사는 이 PoC에서 얻은 데이터를 바탕으로 RFM의 정밀도와 손 조작 기술 수준을 끌어올리는 한편, 물류 외 다른 산업 현장으로 기술 검증 대상을 넓혀간다는 구상을 밝혔다.