ACE ROBOTICS, 세계로봇컨퍼런스 데뷔…세계 모델 기반 피지컬 AI 혁신 선보여

8월 19일 ACE ROBOTICS는 ‘2026 세계로봇컨퍼런스’에 참가해 세계 모델 Kairos 3.1과 환경 기반 데이터 수집 솔루션 2.0을 공개했다. 

이와 함께 퀵커머스와 호텔 서비스, 개방형 환경에 각각 특화된 Xiaoman(샤오만), Xiaoxin(샤오신), Xiaotu(샤오투) 등 3대 산업 솔루션을 선보였다.

행사 기간 ACE ROBOTICS 전시관에는 많은 관람객이 몰리며 높은 관심을 받았다. 세계 모델 Kairos 3.1은 업계 전문가와 투자자, 로봇 산업 관계자들의 주목을 받았으며 환경 기반 데이터 수집 솔루션에는 피지컬 AI 기업들의 상담이 이어졌다. 

특히 퀵커머스용 Xiaoman(샤오만) 솔루션은 고객사와 관람객의 관심이 집중되며 활발한 현장 상담이 진행됐다.

ACE ROBOTICS가 제시한 ‘인간 중심 데이터 패러다임’도 업계의 주목을 받았다. 

데이터의 범위를 이미지와 텍스트 같은 단순 정보에서 인간의 실제 행동과 주변 환경의 상태, 물리 법칙 및 인과관계까지 확장한 것이 핵심이다. 이를 기반으로 ▲개방형 환경의 영상 데이터 ▲인간 상호작용 데이터 ▲실제 로봇 데이터로 구성된 3단계 ‘데이터 피라미드’를 구축했다. 이를 통해 AI 모델이 세계를 단순히 묘사하는 수준에서 벗어나 실제 환경을 이해하고 앞으로 발생할 상황을 예측할 수 있도록 지원한다.

이러한 접근법은 세계 모델의 성능 향상이 실제 로봇에서 수집한 데이터에만 의존할 필요가 없다는 것을 보여준다. 고밀도 인간 행동 데이터를 학습에 활용함으로써 모델이 새로운 지능과 문제 해결 능력을 습득할 수 있다는 설명이다.

ACE ROBOTICS는 세계 모델 Kairos와 환경 기반 데이터 수집 솔루션, 3대 산업 솔루션을 연계해 ‘실제 현장 적용 - 고품질 데이터 확보 - 세계 모델 고도화 - 적용 분야 확대’로 이어지는 선순환 구조를 구축하고 있다.

실제 사업 환경에서 로봇의 성능을 검증하고 현장에서 확보한 고품질 피지컬 AI 데이터를 모델 학습에 다시 활용한다. 이렇게 고도화된 AI 시스템을 다양한 환경에 확대 적용해 로봇의 활용 영역을 유통과 호텔, 도시 관리 등 실제 산업 현장으로 넓혀간다는 전략이다.

Kairos 3.1 공개…업계 전문가와 투자자들의 관심 집중

ACE ROBOTICS가 세계로봇컨퍼런스(WRC)에서 처음 선보인 핵심 기술 가운데 세계 모델 Kairos 3.1이 주요 관심을 받았다.

Kairos 3.1은 생성지능과 물리지능, 인지지능을 결합한 모델이다. 네이티브 통합 아키텍처를 기반으로 이해·생성·예측 기능을 하나로 연결하고 시각 데이터와 언어 명령, 힘·촉각 상태, 행동 경로 등 다양한 피지컬 AI 데이터를 하나의 잠재 공간에 통합한다. 이를 통해 실제 환경에 대한 이해와 물리적 상황 생성, 로봇 행동 예측 기능을 유기적으로 결합했다.

또한 ‘이해 - 시뮬레이션 - 실행 - 검토’로 이어지는 자체 학습 구조를 구축했다. 로봇이 작업 수행에 실패하면 문제의 원인을 스스로 파악하고 행동 전략을 반복적으로 개선해 실제 작업 과정에서 지속적으로 성능을 고도화할 수 있다.

ACE ROBOTICS에 따르면 Kairos는 세계 모델의 영상 생성과 상태 예측 역량을 평가하는 글로벌 피지컬 AI 벤치마크에서 모두 1위를 기록했다. Cosmos3, PI, MotuBrain, being-H0.7, Abot, Fast-WAM, Wan2.2 등 주요 세계 모델보다 높은 평가를 받았으며 관련 모델은 오픈소스로 공개됐다.

현장에서는 업계 전문가와 투자자들이 Kairos 3.1의 기술 아키텍처와 공간 이해, 물리적 상황 예측 및 상용화 가능성 등을 중심으로 의견을 나눴다.

ACE-BRAIN-0.5의 공간 이해 기술과 Kairos - HomeWorld의 물리적 환경 생성·예측 기능을 기반으로 로봇은 가정과 같은 실제 환경에서 여러 단계로 구성된 작업을 수행할 수 있다. 작업 과정을 추적해 오류 발생 지점을 파악하고 중단된 작업을 다시 이어가는 것도 가능하다.

가상 시뮬레이션 환경에서는 여러 행동 경로를 동시에 분석한 뒤 최적의 방안을 선별해 실제 로봇에 전달한다. 이를 통해 로봇이 실제 환경에서 작업하기 전에 다양한 실행 방식을 검토하고 보다 안정적인 행동 전략을 선택할 수 있다.

이 같은 기술 전략은 글로벌 컨설팅 기업 KPMG의 보고서에서도 주목받았다.

KPMG는 최근 발간한 ‘세계 모델이 피지컬 AI 산업과 비즈니스의 새로운 패러다임을 재편하는 방식’ 보고서에서 피지컬 AI 세계 모델이 ▲물리적 일관성 ▲인과관계 개입 ▲오프라인 전략 평가 ▲실시간 폐쇄루프 제어 ▲자체 학습 등의 방향으로 발전하고 있다고 분석했다.

또한 세계 모델이 단순한 콘텐츠 생성 기능에서 벗어나 실제 환경을 이해하고 상황을 예측하며 행동을 실행하고 결과를 스스로 검토하는 통합형 AI로 진화하고 있다고 설명했다. 이 과정에서 네이티브 통합 아키텍처가 세계 모델의 핵심 발전 방향으로 자리 잡을 것으로 전망했다.

KPMG는 세계 모델 Kairos를 이러한 흐름을 보여주는 대표 모델 중 하나로 평가했다. 여러 AI 역량을 하나의 구조에 통합하고 자체 학습 체계를 구축한 점을 바탕으로 Kairos가 세계 모델 분야의 선도 모델군에 속하며 피지컬 AI 파운데이션 모델의 발전 방향을 보여주고 있다고 분석했다.

세계 모델의 새로운 데이터 학습 방식도 업계의 관심을 받고 있다. Kairos 3.1은 학습에 사용한 데이터 규모를 크게 확대했다. 영상 데이터는 약 100만 건에서 400만 건으로, 언어 토큰은 약 2조 개에서 10조 개로 늘었다. 장면 레이블도 약 1,000개에서 1만 개로 확대됐다.

‘인간 중심’ 데이터가 늘어나면서 모델이 더욱 다양한 행동 변화와 업무 수행 과정, 환경 상태를 학습할 수 있는 기반이 마련됐다. 여기에 인간의 실제 행동과 물리 법칙, 인과관계 등 정보 밀도가 높은 데이터를 추가해 단일 데이터 유형을 학습하는 수준에서 벗어나 피지컬 AI에 필요한 종합적인 추론 능력을 강화했다.

이는 세계 모델의 스케일링 법칙(Scaling Law)으로 이어진다. 데이터 규모를 지속적으로 확대하는 동시에 멀티모달 데이터의 다양성과 적용 환경의 범위, 물리적 정보의 밀도를 함께 높이면 모델이 행동과 상태, 물리 법칙을 이해하는 능력도 체계적으로 향상된다는 설명이다.

환경 기반 데이터 수집 솔루션 2.0 공개…신형 장비에 업계 관심 집중

ACE ROBOTICS의 환경 기반 데이터 수집 솔루션 2.0도 전시 현장에서 주요 관심 기술로 주목받았다.

ACE ROBOTICS는 ‘폭넓은 데이터 수집, 정밀한 자동 레이블링, 효율적인 데이터 활용’을 목표로 ACE Ego Kit, ACE Data Engine, ACE Ego Matrix를 연계했다. 이를 통해 데이터 수집부터 자동 레이블링, 서로 다른 로봇 하드웨어에 대한 적용까지 지원하는 통합 체계를 구축했다. 확보한 데이터는 세계 모델의 학습과 작업 결과 검토, 지속적인 성능 고도화를 위한 기반으로 활용된다.

현장에서는 피지컬 AI 기업들이 주로 관심을 보이는 데이터 품질과 장기 작업 레이블링, 다양한 로봇 간 호환성 등의 기능을 중심으로 시연과 설명이 진행됐다.

ACE Ego Kit는 시각 정보와 동작 데이터, 3차원 힘·촉각 정보 등 밀도 높은 상호작용 데이터를 수집한다. 특히 ACE ROBOTICS는 3차원 힘·촉각 센서와 모션 캡처 기능을 통합한 데이터 수집 장갑 ‘ACE Sense Glove’를 선보였다. ACE Sense Glove는 0.01N의 힘·촉각 감도를 지원해 손끝이 유연한 물체에 닿을 때 발생하는 미세한 힘의 변화까지 기록할 수 있다. 관절 각도 오차는 2도 미만으로 손동작을 정밀하게 재현한다.

또한 20여 종의 서로 다른 센서에서 수집되는 데이터의 시간 동기화 오차를 1밀리초 이내로 제어했다. 다양한 데이터 유형과 활용 환경, 수집 시점의 정확도를 동시에 확보해 물리적 인과관계가 포함된 고밀도 실제 상호작용 데이터를 정밀하게 기록할 수 있다.

ACE Data Engine은 손가락과 신체 움직임, 상호작용 대상, 작업 설명 등 데이터를 다양한 항목으로 세분화해 자동으로 레이블링한다.

여기에 ACE ROBOTICS가 세계 최초로 개발한 생성형 4D 손동작 캡처 기술 ‘ACE-ViDiHand’를 적용했다. 이 기술은 3개 글로벌 평가에서 1위를 기록했으며 손이 다른 물체에 가려지거나 빠르게 움직일 때 정확도가 떨어지는 문제를 개선했다. 프레임 단위 정확도는 0.997를 기록했으며 동작의 부드러움은 기존 대비 4.8배 향상됐다. 이를 통해 장시간 이어지는 복잡한 작업에서도 각 프레임의 손동작을 선명하고 연속적으로 추적할 수 있다.

ACE Ego Matrix는 공간 좌표와 로봇 구조, 동작 순서, 데이터 품질 기준을 하나로 통합한다. 데이터 수집 담당자나 로봇의 제어 주기가 달라도 서로 다른 형태의 로봇 데이터를 동일한 기준에 맞춰 정렬할 수 있다. 사람의 실제 행동 데이터와 다양한 로봇에서 수집한 실제 작동 데이터도 하나의 체계로 통합한다.

ACE Ego Matrix는 RoboCase와 RoboTwin 벤치마크에서 각각 1위를 기록했다. 다양한 환경에서도 안정적인 성능을 유지하는 모델의 강건성을 바탕으로 서로 다른 로봇 데이터를 하나의 공통 체계에서 활용할 수 있는 기술력을 입증했다.

ACE ROBOTICS가 제시한 ‘데이터 양의 단순 확대에서 정보 밀도 향상으로의 전환’이라는 접근법은 전시 현장을 찾은 여러 피지컬 AI 기업의 관심을 받았다.

3대 산업 솔루션 공개…퀵커머스용 솔루션에 관심 집중

ACE ROBOTICS는 AI 모델 기술과 실제 산업 현장의 요구를 기반으로 Xiaoman(샤오만), Xiaoxin(샤오신), Xiaotu(샤오투) 등 3대 산업 솔루션을 공개했다.

각 솔루션은 퀵커머스와 호텔 서비스, 개방형 환경에 특화됐으며 실제 업무 현장에서 피지컬 AI 기술을 대규모로 적용하기 위한 다양한 활용 방안을 제시했다.

이 가운데 퀵커머스 통합 주문 처리 솔루션 Xiaoman(샤오만)은 전시 현장에서 가장 큰 관심을 받은 솔루션 중 하나다. Xiaoman(샤오만)은 다양한 상품을 좁고 밀집된 창고에 보관하고 시간대별로 주문량이 급증하는 퀵커머스 환경에 맞춰 개발됐다. 주문 처리 로봇 W1은 통로 폭이 최소 75㎝인 좁은 공간에서도 작업할 수 있으며 1N 이하의 힘 제어 정밀도를 바탕으로 유연 포장 제품과 단단한 일반 상품을 안정적으로 취급한다.

Xiaoman(샤오만)은 퀵커머스 전용 창고와 도심형 물류 거점, 매장·창고 통합형 점포, 무인 편의점 등 다양한 유통 환경에 적용할 수 있다. 현재 SenseMart Go(烧卖购), Kuaikeda(快客达), 페트로차이나 편의점 등과 협력하고 있다. 행사 기간에는 Xiaoman(샤오만)을 활용한 주문 처리 효율 향상과 운영비 절감, 복잡한 매장 환경에 대한 대응 방안 등을 중심으로 고객사 및 관람객들의 상담이 이어졌다.

호텔 서비스용 솔루션 Xiaoxin(샤오신)은 세탁물을 수거해 세탁기에 투입하고, 세탁과 접기, 다림질까지 연속으로 수행할 수 있다.

야외 및 개방형 환경을 위한 Xiaotu(샤오투)는 다양한 형태의 로봇을 지원하며 자율주행과 동적 장애물 회피, 여러 로봇의 통합 관제 기능을 제공한다. 현재 도시 관리와 문화·관광 서비스 등의 분야에 도입됐다.

ACE ROBOTICS는 이번 세계로봇컨퍼런스를 통해 세계 모델 Kairos 3.1과 환경 기반 데이터 수집 솔루션 2.0, 3대 산업 솔루션을 선보였다. 이를 통해 피지컬 AI가 실제 환경을 이해하는 기술에서 출발해 산업 현장에 적용되는 과정까지 아우르는 기술 및 사업화 전략을 제시했다.