산업 현장 데이터로 로봇 AI 모델을 개발하는 피지컬 AI 기업 리얼월드가 휴머노이드 로봇의 정밀한 손 조작 능력을 평가하는 벤치마크 ‘덱스벤치(DexBench)’를 공개했다. 리얼월드는 11월 9일 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 주최 행사 ‘AI 데이 서울 2026’에서 덱스벤치를 발표했고, 엔비디아가 같은 행사에서 밝힌 리얼월드 투자 계획도 공식 확인했다.

덱스벤치는 다섯 손가락 로봇 핸드가 필요한 작업을 가상 공간 시뮬레이션으로 평가한다. 기존 로봇 벤치마크가 주로 테이블 위 물체를 집어 옮기는 작업을 다룬 것과 달리, 유통, 물류, 조립, 호텔 식음료 등 4개 산업 분야의 작업 15개를 구현했다. 상품을 꺼내 진열하기, 롤케이지에서 물품 내리기, 커넥터 삽입과 나사 체결, 접시 쌓기와 액체 붓기 등이 포함되며, 실제 제품 규격을 바탕으로 물체와 산업 설비를 모델링했다.

덱스벤치는 작업 성공률과 함께 새로운 조건에 대응하는 일반화 성능도 측정한다. 학습 때 보지 못한 물체, 물리적 특성, 공간 조건에서도 로봇이 작업을 수행하는지를 기준으로 평가해, 특정 환경에만 맞춘 모델과 현장 적용이 가능한 모델을 구분할 수 있다. 평가 환경은 대규모 로봇 정책 평가용 오픈소스 프레임워크 ‘엔비디아 아이작 랩-아레나’와 오픈소스 물리 엔진 ‘뉴턴’으로 구축했다. 뉴턴은 손가락과 물체의 정밀한 접촉, 형태가 변하는 물체, 움직이는 설비의 물리 작용을 계산한다.

덱스벤치는 리얼월드가 지난 6월 엔비디아와 함께 발표한 정밀 손 조작 평가 기준, 데이터 표준 이니셔티브에서 처음 공개된 결과물이다. 엔닷라이트, 스페이스에이아이, 피직스심랩이 3D 자산과 환경을 제공했고, 제네시스 AI와 미믹 로보틱스 등이 사전 이용으로 평가하고 있다. 기준 성능은 리얼월드 로봇 AI 모델의 차기 버전 ‘리얼덱스(RLDX) 1.1’로 측정했으며, 리얼월드는 이 버전이 학습 속도와 추론 지연 시간을 개선했다고 설명했다.

류중희 리얼월드 대표는 산업 현장 조건으로 로봇의 정밀 조작 능력을 객관적으로 측정해야 로봇 AI 성과를 현장 도입과 연결할 수 있다고 말했다. 리얼월드는 코드와 평가 환경, 학습 데이터, 기준 모델, 성능 비교 순위표를 공개할 계획이다. 엔비디아 투자금은 로봇 AI 모델 고도화와 산업 파트너와의 현장 배포 확대에 활용하며, 향후 시뮬레이션과 실제 로봇 결과를 비교하는 검증을 강화하고 지원 로봇 손 종류도 늘릴 예정이다. 투자 금액은 공개하지 않았다.

자세한 내용은 리얼월드에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: 리얼월드