로보틱스 파운데이션 모델(RFM) ‘RLDX-1(리얼덱스원)’을 개발한 리얼월드(RLWRLD)가 국내 시뮬레이션·로보틱스 스타트업들과 손잡고 휴머노이드 정밀 손재주 평가 벤치마크 고도화에 나선다.
리얼월드는 피직스심랩(Physics Sim Lab), 스페이스에이아이(Space AI), 엔닷라이트(NdotLight)와 각각 업무협약을 체결했다고 밝혔다. 3사가 보유한 3D 에셋 생성, 물리 시뮬레이션, 연성체 데이터 기술을 결합해 엔비디아와 협력 중인 ‘덱스벤치(DexBench)’의 완성도를 높이고 글로벌 피지컬 AI 생태계 구축을 추진한다는 계획이다.
덱스벤치는 휴머노이드가 실제 산업 현장에서 사람처럼 손을 사용해 복잡한 작업을 수행할 수 있는지 평가하는 오픈소스 프로젝트다. NVIDIA Isaac Lab-Arena 환경과 통합되며, 18개 과제와 80개 사례를 기준으로 로봇의 정밀 손재주를 시뮬레이션과 실물 환경에서 정량적으로 검증한다.
현재 롯데, SK텔레콤, CJ대한통운, 효성, HL만도, 후지(Fuji), 전일본공수(ANA), 미쓰이화학(Mitsui Chemicals) 등이 핵심 파트너로 참여하고 있다. 리얼월드는 이번 협력을 통해 정교한 3D 에셋과 물리 기반 데이터, 시뮬레이션 검증 체계를 확보하고 한국 스타트업의 기술을 글로벌 산업 표준 수립 과정에 연결한다는 구상이다.
3D 에셋부터 디지털 트윈까지 역할 분담
엔닷라이트는 3D 심레디(Simulation-Ready) 에셋 생성 기술 ‘TRINIX’를 활용해 덱스벤치에 필요한 시뮬레이션 에셋을 제작한다. 관절 구조와 물리 속성, 콜리전 메시 등을 포함한 고정밀 데이터를 공급하고, 리얼월드의 실물 테스트베드와 RLDX-1을 활용해 가상환경과 현실 간 Sim-to-Real 정합도를 검증한다.
AI와 자체 CAD 엔진을 기반으로 한 TRINIX를 적용해 시뮬레이션 데이터 제작 속도와 품질을 높이고, 덱스벤치 환경 확장을 가속할 예정이다.
피직스심랩은 편의점과 물류창고, 제조 라인, 서비스 매장 등 로봇이 투입되는 산업 현장을 반영한 고정밀 디지털 트윈 환경 구축을 맡는다. 씬(Scene), 로봇(Embodiment), 과제(Task)를 각각 독립된 모듈로 구성해 필요에 따라 조합하거나 재구성할 수 있도록 설계한다.
오브젝트와 작업 조건을 다양하게 변화시키는 도메인 랜덤화(Domain Randomization)도 적용한다. 이를 통해 시뮬레이션 환경의 확장성과 검증 범위를 넓히고, 물리 시뮬레이터에서 생성한 로보틱스 합성 데이터를 RLDX-1과 후속 모델의 학습·고도화에 활용할 계획이다.
연성체·취약 물체 다루는 고난도 평가 환경 구축
스페이스에이아이는 덱스벤치에서 구현 난도가 높은 연성체·취약 물체(Deformable Object) 트랙을 담당한다. 두부와 과일, 고무 부품처럼 힘의 크기에 따라 변형되거나 파손될 수 있는 물체를 로봇이 안전하게 다룰 수 있도록 ‘물리 데이터 레이어’를 구축한다.
접촉력은 센서로 측정한 실측값을 활용하고, 내부 응력은 실제 물성으로 보정한 시뮬레이션 라벨로 생성한다. 이를 RGB·Depth 데이터와 결합한 4계층 데이터로 제공해 미세한 힘 조절이 필요한 고난도 로봇 조작 과제의 학습·평가 환경을 고도화한다.
리얼월드는 자체 개발한 RLDX-1을 오픈소스로 공개했으며, 시뮬레이션 벤치마크 8종에서 현존 최고 성능(SOTA)을 기록했다. 최근에는 세계경제포럼(WEF)의 ‘2026 테크놀로지 파이오니어’에 선정됐다. 리얼월드는 이를 기반으로 국내 스타트업의 전문 기술을 NVIDIA Isaac을 포함한 글로벌 피지컬 AI 생태계로 연결할 방침이다.
류중희 리얼월드 대표는 “휴머노이드가 실제 제조·물류 산업 현장에서 활용되려면 사람 수준의 정교한 손재주 구현이 핵심”이라며 “이번 협력은 각 분야의 전문성을 갖춘 한국 스타트업들이 글로벌 산업 표준에 필요한 고난도 과제를 함께 해결하는 출발점”이라고 말했다.
이어 “엔비디아와의 협력을 기반으로 국내 스타트업과 학계의 우수한 기술력을 글로벌 무대로 연결하고, 한국이 주도하는 피지컬 AI 생태계를 확장해 나가겠다”고 밝혔다.
이준문 기자/jun@newstap.co.kr
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