사진. Striding AI

 

Striding AI가 실제 환경에서 활용 가능한 차세대 로봇 파운데이션 시스템 개발에 착수하며 피지컬 AI(Physical AI)의 상용화와 산업 현장 적용 확대에 나선다.

 

Striding AI는 실제 환경에서의 피지컬 AI 배치를 가속하기 위한 차세대 로봇 파운데이션 시스템을 개발한다고 7월 2일(목) 밝혔다.

 

회사는 로봇이 물리적 환경과 상호작용하며 인식하고 추론한 뒤 행동하고 지속적으로 성능을 개선할 수 있는 기반 기술 구축에 집중하고 있다. 이를 위해 첨단 파운데이션 모델과 로봇 인식·제어 시스템, 현실 행동 데이터, 배포 인프라를 통합해 상업, 산업, 일상 환경 전반에서 지능형 로봇이 다양한 업무를 수행할 수 있는 플랫폼을 구축한다는 계획이다.

 

Striding AI는 세계적 수준의 연구원과 엔지니어, 제품 개발자, 비즈니스 전문가로 구성된 조직을 기반으로 월드 액션 모델(World Action Models)과 차세대 강화학습 기술을 개발하고 있다. 이를 통해 상업 및 산업 분야에서 로봇 도입을 확대하고 신뢰성 높은 로봇 서비스 제공 기업으로 성장한다는 전략이다.

 

Striding AI 창립자 겸 CEO 송야오는 "피지컬 AI 혁신은 데이터, 모델, 인프라의 지속적인 상호 발전에서 비롯된다"라고 강조했다.

 

Striding AI는 시스템 우선(Systems-first) 접근 방식을 기반으로 파운데이션 모델과 로봇 하드웨어·소프트웨어, 데이터 인프라, 제어 시스템, 배치 엔지니어링을 통합해 확장 가능한 피지컬 AI 서비스를 구현하고 있다. 회사의 리더십은 AI 반도체와 자율주행, 로보틱스, 산업기술 분야의 창업자와 전문 경영진으로 구성돼 있으며 기술 개발과 상용화 경험을 함께 보유하고 있다.

 

회사는 우선 유통 매장과 같은 구조화된 환경을 피지컬 AI 적용의 시작점으로 삼을 계획이다. 로봇은 상품 진열과 보충, 재고 조사, 상품 정리, 계산 보조 등 반복적인 업무를 수행하며, 이 과정에서 축적되는 운영 데이터를 활용해 지속적으로 성능을 개선하게 된다.

 

향후에는 유통을 비롯해 식품, 농업, 물류, 헬스케어, 통신 등 다양한 산업으로 적용 범위를 확대하고 현실 환경에서 학습을 반복해 인간과 자연스럽게 협업하는 로봇 생태계를 구축한다는 장기 비전도 제시했다.

 

현재 개발 중인 차세대 로봇 파운데이션 시스템은 멀티모달(Multimodal) 인식을 실제 로봇 행동으로 연결하는 것이 핵심이다. 첨단 파운데이션 모델과 로봇 인식·제어 기술, 현실 행동 데이터를 통합해 행동이 물리적 환경에 미치는 영향을 학습하고 다양한 작업과 환경에서도 기술을 효과적으로 전이할 수 있도록 설계됐다.

 

또한 인식과 계획, 실행, 피드백, 복구를 하나의 폐쇄 루프(Closed-loop) 로보틱스 아키텍처로 통합하고 인간 참여 강화학습(Human-in-the-loop Reinforcement Learning)을 적용해 현실 운영 데이터를 지속적인 학습 자산으로 활용한다.

 

Striding AI는 초기 내부 테스트에서 인간 참여 강화학습 방식을 적용한 결과 작업 성공률이 최대 3배 향상됐다고 설명했다. 이를 기반으로 로봇 사전학습(Pretraining), 분산 강화학습, 엣지-클라우드 오케스트레이션 인프라를 구축해 실제 환경에서 운영되는 로봇이 증가할수록 성능도 함께 향상되는 플랫폼을 구현할 계획이다.

 

회사는 피지컬 AI를 파운데이션 모델과 로봇 시스템, 데이터, 인프라, 배포 역량이 함께 발전해야 하는 풀스택 기술 분야로 정의하고 있다. 다양한 물체 조작과 소매 진열대 인식, 복합 작업 계획 및 실행 등 현실 환경에서 축적되는 기술을 통합 시스템으로 발전시켜 실제 경험을 통해 지속적으로 학습하고 진화하는 로봇 개발을 추진한다는 방침이다.