로봇에게 정교한 손 조작 능력을 가르치는 방법으로, 연구실이 아닌 산업 현장을 먼저 택한 회사가 있다. 피지컬 AI 기업 리얼월드(RLWRLD, 대표 류중희)는 지난 22~23일 서울 코엑스에서 열린 ‘휴머노이드 서밋 서울 2026’에 기술 협력사이자 연사로 참여해 ‘Deployment-First’ 피지컬 AI 전략을 공개했다. 휴머노이드 서밋은 2024년 미국 실리콘밸리에서 시작된 로봇·AI 행사로, 이번 서울 개최에는 필드AI, 로보티즈, 라이트휠, 유니트리 로보틱스, 엔비디아, 퀄컴, 나이언틱 스파셜, 베어로보틱스, AWS, 르네사스 등이 연사로 참여했다.
연구실 완성이 아닌 현장 선투입
리얼월드가 내세운 Deployment-First 전략의 핵심은 순서를 뒤집는 데 있다. 연구실에서 기술을 완성한 뒤 현장에 적용하는 기존 방식 대신, 로봇을 산업 현장에 먼저 투입해 데이터를 확보하고 이를 다시 AI 학습에 활용하는 순환 구조를 택했다. 현장 적용과 산업 데이터, 로봇의 정교한 손 조작 능력인 덱스터리티(Dexterity)가 서로 맞물려 순환하는 구조다.
휴머노이드가 걷고 이동하는 능력만으로는 산업 현장에 투입되기 어렵다는 것이 리얼월드의 판단이다. 실제 작업을 수행하려면 정교한 손 조작 능력이 필요하고, 이를 학습시키려면 실제 작업 환경에서 나오는 데이터가 필수적이라는 설명이다. 이를 위해 리얼월드는 비침습적 4D+ 멀티모달 데이터 시스템을 활용해 숙련 작업자의 동작과 물리 신호를 수집하고, 이를 로보틱스 파운데이션 모델(RFM) 학습에 투입하고 있다.
CJ대한통운과 물류 현장 데이터 검증
리얼월드는 최근 CJ대한통운과 물류 특화 피지컬 AI 협력을 확대하고, 적용 대상 공정을 공동으로 선정해 PoC(개념 검증)를 통한 핵심 동작 검증에 착수했다. 양사는 로봇 핸드와 센서를 통합하고 물류 현장에서 확보한 데이터로 모델 학습과 파인튜닝을 단계적으로 진행할 계획이다. PoC에서 확인한 결과를 바탕으로 기술을 보완하고, 향후 물류 분야에 적용 가능한 피지컬 AI 사업 모델을 함께 발굴한다는 구상이다. 리얼월드는 서로 다른 로봇 하드웨어와 작업 환경에서도 조작 능력을 확장하는 것을 목표로 하고 있다고 설명했다.
리얼월드에서는 류중희 대표와 안지윤 최고전략책임자(CSO)가 이번 행사에 참여했다. 회사는 현장 데이터를 통한 AI 재학습 구조를 CJ대한통운을 비롯한 다양한 산업 현장으로 넓혀가겠다는 방향을 제시하며, 로봇의 손 조작 능력을 실제 작업 환경에서 검증하고 고도화하는 데 초점을 맞추고 있다.