ACE ROBOTICS, 세계 최초 온디바이스 구현형 월드모델 ‘Kairos 3.1’ 공개

최근 세계인공지능대회(WAIC)가 주최하고 ACE ROBOTICS가 주관한 ‘월드모델 6대 유망기업 정상 포럼’이 상하이에서 개최되었다. 이번 포럼은 피지컬 AI를 ‘이해’ 단계에서 실제 ‘실행’ 단계로 발전시키는 것을 핵심 의제로 삼아 물리 세계에서 AI를 구현하는 과정의 주요 과제와 범용 월드모델의 산업화 방안을 논의했다.

ACE ROBOTICS는 포럼 현장에서 세 가지 핵심 성과를 공개했다. ▲새롭게 고도화한 월드모델 Kairos 3.1 ▲환경 기반 데이터 수집 솔루션 2.0, 그리고 세 가지 핵심 산업 분야를 대상으로 한 통합 솔루션이다.

센스타임 공동창업자이자 집행이사, ACE ROBOTICS 회장인 왕샤오강은 구현형 AI 산업의 핵심 과제를 지적하며 “디지털 월드모델의 오류는 이미지·텍스트 생성 결과에만 영향을 미치지만 물리적 환경에서 에이전트의 예측이 빗나가면 되돌릴 수 없는 현실적 손실로 이어질 수 있다”며 멀티모달 고밀도 정보를 추출하고 제어에 충분한 상태 정보를 기준점으로 설정해 복잡하고 불확실한 환경에서 로봇 행동의 시행착오 비용을 최소화하고 피지컬 AI의 진정한 ‘깨달음’을 앞당기는 ‘구현형 월드모델의 제1원리’를 제시했다.

구현형 제1원리 공식에 따르면 로봇이 파악한 핵심 정보(CID)가 많을수록 제어에 충분한 상태(CSS)를 더욱 정확하게 이해할 수 있고 이에 따라 작업 수행 중 발생하는 오류와 행동 비용(Action Cost J)은 낮아진다.

세계 최초 온디바이스 구동형 ‘Kairos 3.1’ 공개

ACE ROBOTICS는 생성 지능, 물리 지능, 인지 지능을 융합한 행동 통합형 월드모델 Kairos 3.1을 공개했다. Kairos 3.1은 네이티브 통합 아키텍처를 기반으로 이해·생성·예측 간 기술 장벽을 해소하고 ‘이해-시뮬레이션-실행-성찰’로 이어지는 전 과정의 자가 진화형 지능 폐쇄루프를 구축했다. 이는 구현형 월드모델이 단일 기능 중심의 기술 경쟁을 넘어 산업 적용을 위한 완전한 폐쇄루프 단계로 진입했음을 의미한다.

현재 글로벌 구현형 월드모델은 표상형, 생성형, 상호작용형, 이해·생성·예측 통합형의 네 가지 흐름으로 발전하고 있다. 그러나 앞선 세 가지 방식은 기능이 분절돼 있어 산업 현장에서 요구되는 세계 이해, 상태 시뮬레이션, 행동 예측을 하나의 체계로 통합하는 데 한계가 있다.

Kairos 3.1은 하이브리드 Transformer 아키텍처와 공유형 혼합 어텐션 메커니즘을 기반으로 시각 관측, 언어 명령, 힘·촉각 상태, 정책 궤적 등 다양한 구현형 데이터를 하나의 통합 잠재공간에 압축해 고밀도 표현 벡터를 생성한다. 이를 통해 이해·생성·예측의 세 가지 핵심 능력을 모델의 기반 구조 단계에서부터 네이티브 방식으로 융합했다.

이 가운데 생성 지능은 물리 세계의 내재적 표현을 구축하고 물리 지능은 물리적 인과관계를 이해해 다양한 평행 시나리오를 시뮬레이션하며 인지 지능은 복잡한 논리 추론과 장기 과제 분해를 지원한다. 세 능력의 긴밀한 통합을 통해 로봇은 단순히 사실적인 가상 미래를 생성하는 수준을 넘어 자신의 행동이 실제 세계에 미칠 영향을 예측하고 행동의 결과를 이해함으로써 신뢰성 있고 제어 가능한 폐쇄루프 작업을 수행할 수 있다.

이 같은 통합 아키텍처를 기반으로 Kairos 3.1은 완전한 자가 진화형 폐쇄루프를 형성한다. 먼저 세계 이해를 통해 장기 과제를 세분화하고 환경을 평가한 뒤 평행공간에서 물리적 인과관계와 다양한 전략을 시뮬레이션해 최적의 행동 예측을 선별한다. 이후 실행 과정과 결과를 분석·평가하고 해당 상태를 다시 모델에 피드백함으로써 전 과정에서 지능이 지속적으로 고도화되도록 한다.

공간 이해의 핵심 기반 모델인 ACE-BRAIN-0.5는 Kairos 월드모델의 공간지능 기반을 강화한다. 현재까지 총 12개 글로벌 SOTA 성과를 달성했으며 공간 이해, 내비게이션 의사결정, 조작 실행, 진행 상황 평가 등 전 영역에서 세계 최고 수준의 기술력을 확보했다.

세탁과 같은 실제 가정환경에서 로봇은 각 구성 요소의 공간적 관계를 정밀하게 인식하고 시공간 기억과 사고의 연쇄(CoT)를 기반으로 10여 개의 작업 단계를 세분화해 의류 수거부터 세탁기 투입, 작동, 정리에 이르는 전 과정을 자율적으로 계획한다. 또한 작업 상태를 추적하며 각 단계의 실행 결과를 실시간으로 확인하고 이상이 발생하면 실패 지점을 정확히 찾아 해당 단계부터 다시 수행함으로써 자율적인 폐쇄루프 작업을 구현한다.

물리 환경 생성 및 시뮬레이션 측면에서 Kairos-HomeWorld는 업계 최초로 주거공간 전체 생성과 모든 객체와의 상호작용을 구현했다. 중국 주택 평면도 30만 건, 전체 주거공간 시뮬레이션 환경 5,000개, 6대 물리적 속성을 포함한 3D 자산 8,700개를 내장해 중국 가정의 주거 특성을 정밀하게 재현한다. 모델은 평행공간에서 여러 행동 궤적을 동시에 시뮬레이션할 수 있다. 예를 들어 냉장고 문 열기 명령을 수행할 때 실패 가능성이 있는 방안, 비용이 높은 행동, 최적 전략을 비교한 뒤 성공 확률이 가장 높고 실행 비용이 가장 낮은 경로를 선정해 실제 로봇에 전달한다.

성능 면에서도 Kairos 3.1은 빠른 처리 속도를 확보했다. NVIDIA Jetson Thor 플랫폼에서 BF16 정밀도로 구동할 경우, 8B 모델의 추론 지연시간은 125밀리초에 불과하다. 자체 개발한 고성능 연산 엔진 KairosRT를 적용해 월드모델의 성능을 유지하면서도 온디바이스에서 실시간 추론이 가능하도록 했다. 작업 중 문제가 발생하면 로봇이 스스로 동작 방식을 바꾸는 자율 성찰·진화 기능도 갖췄다. 예를 들어 냉장고 문을 여는 과정에서 세 손가락을 이용한 조작이 실패하면 네 손가락을 사용하는 방식으로 전환해 작업을 이어간다.

Kairos 3.1은 생성·예측 분야의 주요 벤치마크에서 SOTA를 경신했다. 실제 데이터와 통합 모델부터 온디바이스 추론, 로봇 제어, 자율적 성찰까지 연결되는 기술 체계도 구축했다. 이를 통해 로봇이 주변 환경을 이해하고 미래 상황을 예측하며 스스로 행동하고 경험을 바탕으로 지속적으로 발전할 수 있도록 했다. 이는 구현형 AI의 대규모 산업 적용을 뒷받침하는 핵심 기술 기반이 될 것으로 기대된다.

‘정보 밀도 법칙’으로 구현형 AI 데이터 기준 제시

정확한 천문 관측이 있어야 뉴턴의 법칙이 성립할 수 있듯 월드모델이 물리적 인과관계를 제대로 이해하려면 이를 충분히 포착할 수 있는 데이터가 필요하다.

ACE ROBOTICS는 이에 착안해 ‘정보 밀도 법칙’을 처음 제시했다. 데이터의 가치는 단순한 양이 아니라 정보의 밀도에 있으며 로봇의 행동 결과를 바꿀 수 있는 정보가 곧 가치 있는 정보라는 개념이다. 이 기준에 따르면 L1~L2 수준의 데이터는 기초 사전학습에 활용되는 단계이며 L3~L4 수준도 이미 알려진 작업을 학습하는 데 그친다. 반면 데이터가 L5 수준에 도달해 3차원 힘·촉각 정보, 실패 후 복구 과정, 개방형 환경의 다양한 변수까지 포함해야 월드모델이 단순한 상황 묘사를 넘어 일반화와 성찰, 자가 진화 능력을 갖출 수 있다.

이를 바탕으로 ACE ROBOTICS는 사람 중심의 환경 기반 데이터 수집 솔루션 2.0을 공개했다. 이 솔루션은 전방위 감지로 데이터를 빠짐없이 수집하고, 정밀 분석을 통해 세밀하게 라벨링한 뒤, 통합 매핑으로 활용도를 높이는 방식이다. 이를 통해 월드모델이 스스로 오류를 점검하고 개선할 수 있는 데이터 기반을 마련했다. 또한 로봇의 인지 능력을 높이는 고품질 데이터를 지속적으로 제공해 물리 세계와의 상호작용 과정에서 지능이 발현될 수 있도록 했다.

데이터 수집 단계에서는 ACE Ego Kit가 활용된다. 머리·손·가슴에 각각 착용하는 분리형 경량 무선 키트로 구성돼, 고품질의 전방위 데이터를 빠짐없이 수집할 수 있다.

업계 최초로 3차원 힘·촉각과 모션캡처 정보를 함께 수집하는 ACE Sense Glove도 적용됐다. 이 장갑은 0.01N 수준의 힘·촉각 감도와 2도 미만의 관절각 오차를 지원하며, 20종이 넘는 이기종 센서 간 동기화 오차를 1밀리초 이내로 제어한다. 이를 통해 물리적 인과관계가 반영된 실제 상호작용 데이터를 정밀하게 기록할 수 있다.

라벨링 단계에서는 전자동화 플랫폼 ACE Data Engine이 데이터를 세밀하게 처리한다. 장기 작업에는 세계 최초의 생성형 4D 손 모션캡처 기술 ACE-ViDiHand가 적용된다. 이 기술은 3개 평가 항목에서 세계 1위를 기록했으며, 가림 현상과 빠른 움직임으로 인한 인식 문제를 개선했다. 프레임 단위 정확도는 0.997, 동작의 매끄러움은 기존 대비 4.8배 향상됐다.

수집된 데이터를 효과적으로 활용하기 위해서는 오픈소스 구현형 데이터 표준 플랫폼 ACE Ego Matrix가 사용된다. 공간 좌표, 로봇 구조, 동작 시계열, 데이터 품질을 하나의 기준으로 통합해 하드웨어 간 차이를 줄이고 서로 다른 작업자와 제어 주기를 사용하는 이기종 로봇도 동일한 기준으로 데이터를 활용할 수 있도록 했다.

ACE Ego Matrix는 RoboCase와 RoboTwin 벤치마크에서 모두 1위를 기록하며 업계 수준을 웃도는 모델 강건성을 입증했다.

ACE ROBOTICS는 툴체인 고도화에 이어 L5 수준의 가정용 복합 작업 데이터세트 ACE-Data-0도 업계에 오픈소스로 공개했다. 실제 물리 상호작용과 정밀 라벨링을 기반으로 구축된 이 데이터세트는 글로벌 구현형 모델 학습에 필요한 고품질 데이터를 제공하고 산업 적용 확대를 앞당기는 데 활용될 예정이다.

3대 핵심 분야 공략…피지컬 AI로 실물 산업의 생산성 재편

ACE ROBOTICS는 사람 중심의 환경 기반 데이터 수집 체계와 월드모델의 일반화 성능을 바탕으로 실제 사업 현장에 빠르게 적용할 수 있는 3가지 표준형 산업 솔루션을 개발했다.

즉시배송 환경을 위한 ‘샤오만(晓满)’, 호텔 서비스용 ‘샤오신(晓新)’, 개방형 환경에서의 자율 작업을 위한 ‘샤오투(晓途)’다. 각 솔루션은 실제 업무 절차에 맞춰 적용할 수 있도록 설계됐으며 표준화된 구조를 기반으로 현장별 확산이 용이하다. ACE ROBOTICS는 이를 통해 구현형 AI의 대규모 상용화에 속도를 낼 계획이다.

‘샤오만(晓满)’ 통합 주문 이행 솔루션, 퀵커머스 운영 효율 높인다

ACE ROBOTICS는 다양한 상품을 좁은 공간에 보관해야 하고 주문량이 시간대별로 급증하는 퀵커머스 현장의 특성을 반영해 신규 주문 이행 로봇 W1을 적용한 ‘샤오만(晓满)’ 솔루션을 선보였다. W1은 폭 75cm의 좁은 통로에서도 작업할 수 있으며 자중 대비 적재 비율 2 미만과 1N 이하의 정밀한 힘 제어 기능을 갖췄다. 이를 통해 유연한 포장재부터 단단한 상품까지 안정적으로 집을 수 있다. 

‘샤오만’은 로봇 제어와 월드모델, 주문·창고 관리 시스템을 하나로 연결했다. 퀵커머스 전용 창고와 소형 매장, 매장·창고 통합형 시설 등 다양한 운영 환경에서 주문 이행 전 과정을 통합 관리하며 수일 내 간편하게 도입할 수 있도록 설계됐다.

‘샤오만(晓满)’ 통합 주문 이행 솔루션은 현재 SenseMart, 콰이커다(快客达), 중국석유 편의점 등 실제 유통 현장에 적용되고 있다. 매일 축적되는 대규모 거래·진열대 데이터를 학습하며 성능을 지속적으로 개선해 심야 시간대와 출퇴근 시간대의 주문 급증에도 대응할 수 있다.

ACE ROBOTICS는 향후 1년 안에 1,000개 유통 현장에 ‘샤오만’을 도입하고, 2년 내 적용 매장을 1만 곳 규모로 확대할 계획이다.

‘샤오신(晓新)’ 호텔 무인 세탁 솔루션, 야간 인력 부담 줄인다

호텔 세탁 업무의 약 80%는 야간에 몰리지만 야간 근무 인력 확보가 어렵고 인건비 부담도 커 운영상의 주요 과제로 꼽힌다. ACE ROBOTICS는 이에 대응해 호텔 등급이나 세탁실 구조가 달라도 유연하게 적용할 수 있는 ‘샤오신(晓新)’ 호텔 무인 세탁 솔루션을 개발했다. ‘샤오신’은 세탁물의 수거와 투입세탁, 개기까지 전 과정을 로봇이 연속해서 처리한다. 다림질 기능도 추가해 기존에 인력 의존도가 높았던 세탁 업무를 하나의 자동화 공정으로 연결했다. 이를 통해 야간 근무 인력 투입을 크게 줄이는 한편, 연휴나 성수기에 세탁 물량이 몰리는 상황에도 안정적으로 대응해 객실 서비스 품질을 유지할 수 있도록 했다.

‘샤오투(晓途)’ 사족보행 로봇 솔루션, 복잡한 환경에서도 하나의 AI로 다양한 로봇 제어

‘샤오투’는 변화가 많은 야외 개방형 환경을 겨냥한 사족보행 로봇 솔루션이다. 범용 지능형 AI인 Agentic AI를 기반으로 하나의 AI가 다양한 형태의 사족보행 로봇을 제어하는 ‘하나의 두뇌, 다양한 로봇’ 구조를 구현했다. 실내외 환경을 자연스럽게 오가며 이동할 수 있고 움직이거나 고정된 장애물을 피하는 것은 물론 여러 대의 로봇을 함께 운영하는 기능도 지원한다. 작업 전 과정은 별도의 인력 개입 없이 자율적으로 수행된다.

현재 ‘샤오투’는 차오허징 산업단지의 보안 순찰, 상하이 빈장 지역의 도시 관리, 톈진 해당화 축제의 관광 안내 등 다양한 현장에 상시 도입돼 있다. 이를 통해 공공 공간에서 24시간 연속 운영이 가능한 자율 작업 모델을 구축했다.

정확하고 빠른 주문 이행에 초점을 맞춘 ‘샤오만(晓满)’, 호텔 서비스 자동화를 위한 ‘샤오신(晓新)’, 개방형 환경에서 자율 작업을 수행하는 ‘샤오투(晓途)’. 세 솔루션은 서로 다른 산업 현장을 겨냥하지만 기반 기술은 하나로 연결된다.

데이터 수집 방식과 월드모델을 공통으로 사용하고 현장 도입 절차도 표준화해 다른 환경에서도 빠르게 적용할 수 있도록 했다. ACE ROBOTICS는 실제 현장에서 검증한 기술과 운영 경험을 바탕으로 상시 운영이 가능한 사업 구조를 구축하고 구현형 AI의 산업 전반 확산에 속도를 낼 계획이다.