왕싱싱 유니트리 창업자 겸 최고경영자(CEO)가 '낯선 환경에서의 임무 성공률 80%'를 휴머노이드(인간형) 로봇 산업이 폭발적으로 성장하는 변곡점으로 제시했다. 현재 로봇 산업의 최대 병목으로는 AI(인공지능) 모델과 현실 세계 사이의 오차를 꼽았다. 이를 극복하면 추후 AI가 스스로 로봇 개발의 속도를 끌어올리는 '자기진화 시대'가 도래할 것으로 내다봤다.
왕 CEO는 20일 베이징 경제기술개발구 베이런이촹국제전시센터에서 열린 세계로봇대회(WRC·World Robot Conference) 주포럼 행사에서 '전시품에서 제품으로: 휴머노이드 로봇 산업의 향후 10년'을 주제로 연설을 했다.
왕 CEO는 "로봇을 낯선 환경에 투입했을 때 80%의 임무 성공률을 달성할 수 있다면 폭발적인 성장의 시점에 도달한 것"이라고 말했다. 그는 현재 휴머노이드 로봇은 미리 학습된 특정 작업에서는 높은 성공률을 보이지만 주변 환경이 달라지면 성능이 급격히 떨어진다고 진단했다. 결국 인간처럼 처음 접하는 환경에서도 다양한 작업을 수행할 수 있는 '범용화 능력' 확보가 휴머노이드 산업 발전의 핵심 과제라는 설명이다.
그는 현재 가장 큰 기술적 병목으로 AI 모델의 입출력과 실제 로봇의 움직임 사이에 발생하는 불일치를 지목했다. AI 모델이 로봇에 물체를 옮기거나 조립하도록 명령하면 전체적인 동작은 수행할 수 있지만 마지막 수㎝ 혹은 수㎜ 단위의 정밀한 작업에서는 오차가 발생한다는 것. 왕 CEO는 "언어모델은 완전히 디지털화된 공간에서 작동해 정밀도 손실이 상대적으로 적지만 로봇은 현실 세계와 상호작용하는 과정에서 입력과 출력이 반복될 때마다 오차가 누적된다"고 설명했다.
그는 이를 극복하기 위한 핵심 요소로 현실 세계의 고품질 데이터를 꼽았다. 인터넷상의 방대한 데이터를 학습한 기존 AI와 달리 로봇은 물리적 현실과 직접 맞닿아 있는 만큼 실제 인간과 현실 세계에서 생성되는 데이터가 중요하다는 설명이다. 그는 "유니트리의 경우 자체적으로 데이터를 수집하는 한편 외부 기업과 협력해 로봇 학습용 데이터를 확보하고 있다"고 말했다.
이와 관련, 왕 CEO는 유니트리가 AI 모델 관련 분야 개발에 주력하고 있다는 점도 강조했다. 2022년 말부터 AI 모델 연구에 나섰으며 최근에는 이 분야에 회사의 자금과 인력을 가장 많이 투입하고 있다는 설명이다. 궁극적으로 로봇이 실제 생활에 투입되기 위해서는 사전에 정해진 행동을 반복하는 수준에서 벗어나 새로운 환경과 임무에 스스로 대응할 수 있어야 한다는 판단에서다.
AI가 로봇 개발 자체의 속도를 끌어올리는 '자기진화' 방식도 제시했다. 최첨단 AI 모델에 일정한 규칙과 안전 제한을 설정한 뒤 AI가 온라인의 연구 결과와 오픈소스 자료를 활용해 스스로 프로그래밍하고 모델을 평가하도록 하는 방식이다. 이후 시뮬레이션에서 학습한 결과를 실제 로봇에 적용하고 사람이 이를 검증해 다시 AI 에이전트에 피드백하는 순환 구조를 만들 수 있다는 설명이다.
왕 CEO는 이 같은 구조가 구축되면 로봇 기술 개발과 반복 개선 속도가 크게 빨라질 것으로 내다봤다. 새로운 기술을 개발한 뒤 폐기하고 다시 개발하는 기존 방식과 달리 AI가 기존 성과와 현실 데이터를 지속적으로 축적하면서 새로운 능력을 추가하는 형태로 진화할 수 있다는 것이다.
왕 CEO는 "지난 10년 동안 세계로봇대회에서 많은 영감을 받았다"며 "지금은 새로운 출발점으로 앞으로 10년은 사람들이 AI에 더욱 집중하면서 로봇의 진화 속도도 훨씬 빨라질 것"이라고 덧붙였다.