최종 업데이트 : 6 월 12, 2026

산업용 로봇 공학에 구현된 인공지능: 비전-언어-행동 모델이 로봇 프로그래밍을 어떻게 변화시키고 있는가

체화된 AI는 센서를 통해 주변 환경을 인지하고, 인지한 내용을 바탕으로 추론하며, 통합된 모델 내에서 물리적 행동을 생성하는 기계 지능을 의미합니다. 공장 로봇 공학에서 이는 중요한데, 시각-언어-행동(VLA) 모델이 언어적 지시를 해석하고, 익숙하지 않은 부품을 식별하며, 코드 한 줄 한 줄을 프로그래밍하지 않고도 일련의 조작 작업을 실행할 수 있기 때문입니다. 2026년까지 여러 연구 플랫폼이 실험실 시연 단계를 넘어 초기 산업 시범 단계로 진입하면서 엔지니어들이 유연 자동화에 대해 생각하는 방식을 바꾸고 있습니다. 휴머노이드 로봇, 정교한 손, 사족 보행 로봇, 체화된 AI 데이터 수집 등 EVST의 제품 수준 방향에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. EVST의 인공지능 솔루션.

최종 업데이트 : 6 월 12, 2026

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로봇 프로그래밍의 진화: 티칭 펜던트에서 파운데이션 모델까지

공장 로봇 프로그래밍은 뚜렷하게 구분되는 네 세대를 거쳐 발전해 왔으며, 각 세대는 서로 다른 제약 조건과 서로 다른 기능을 교환해 왔습니다.

1세대 로봇은 티칭 펜던트를 기반으로 작동했습니다. 엔지니어가 로봇을 축 단위로 각 웨이포인트까지 이동시키고 위치를 기록한 다음, 이를 조합하여 컨트롤러에 저장된 동작 프로그램을 만들었습니다. 생산 라인 전환 후 경로를 수정하려면 모든 웨이포인트를 수동으로 다시 학습시켜야 했습니다. 대량 생산이나 고정 형상 생산(예: 자동차 차체 용접)에는 이 방식이 효과적이었지만, 제품 변경이 잦은 경우에는 비용이 많이 들었습니다.

RoboDK, KUKA.Sim, ABB RobotStudio와 같은 오프라인 프로그래밍(OLP) 도구는 1990년대에 등장하여 엔지니어들이 3D CAD 환경에서 로봇 경로를 정의하고 다양한 컨트롤러 브랜드에 맞춰 코드를 후처리할 수 있도록 했습니다. 설정 시간은 며칠에서 몇 시간으로 단축되었고, 첫 번째 실제 생산 주기 전에 경로 최적화가 가능해졌습니다. 시뮬레이션 모델과 실제 설치 간의 차이(보정 오차, 케이블 처짐, 고정 장치 공차)는 여전히 해결해야 할 과제였지만, OLP는 오늘날 대부분의 생산 셀에서 표준 접근 방식으로 자리 잡고 있습니다.

스킬 라이브러리는 세 번째 물결로 등장했습니다. 공급업체와 시스템 통합업체는 재사용 가능한 동작 기본 요소, 예를 들어 부품 집어 올리기 스킬, 구멍에 못 끼우기 스킬, 용접 스킬 등을 패키지로 제공하여 처음부터 다시 프로그래밍하는 대신 매개변수를 통해 구성할 수 있도록 했습니다. 예를 들어 비전 기반 부품 집어 올리기는 수개월이 걸리던 맞춤형 프로젝트에서 구성 가능한 모듈로 전환되었습니다. 그러나 각 스킬은 명시적으로 작성해야 했고, 스킬은 일반화되지 않았습니다. 특정 부품 형상에 맞춰 학습된 부품 집어 올리기 스킬은 상당히 다른 부품 형상에서는 제대로 작동하지 않았습니다.

VLA 모델은 로봇 공학의 네 번째 물결을 대표합니다. VLA 모델은 명시적인 웨이포인트나 매개변수화된 기본 요소로 동작을 인코딩하는 대신, 로봇 시연 및 일반 시각 데이터로 구성된 대규모 데이터 세트를 통해 (이미지, 언어 지시) 쌍을 (로봇 동작) 출력에 직접 매핑하는 방법을 학습합니다. 이 모델은 객체, 조명 조건 및 지시 표현 방식에 걸쳐 일반화 능력을 발휘하는데, 이는 일반화가 수동으로 코딩하는 것이 아니라 가중치에 내재되어 있기 때문입니다. 이는 스킬 라이브러리가 할 수 없는 방식입니다.

산업 현장에서는 결정론적 차이가 중요한 문제입니다. 티칭 기반 프로그램은 매 주기마다 정확히 동일한 경로를 실행하는 반면, VLA 모델은 각 추론 단계에서 동작 분포를 샘플링합니다. 주기 간 변동이 허용되는 작업(무작위로 배열된 항목을 선택하는 작업)에서는 이러한 차이가 관리 가능한 수준입니다. 그러나 수천 주기에 걸쳐 1mm 미만의 정밀도가 요구되는 작업에서는 기존 방식이 구조적으로 더 유리하며, VLA 개발자들은 이러한 한계를 극복하기 위해 적극적으로 노력하고 있습니다.

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VLA 모델이란 무엇인가: 아키텍처를 쉽게 설명하기

비전-언어-행동 모델은 시각적 관찰과 자연어 명령을 입력으로 받아 로봇 행동을 출력하는 신경망으로, 비전, 계획 및 제어 모듈이 분리된 파이프라인이 아닌 단일 엔드투엔드 모델입니다.

건축의 세 가지 구성 요소는 다음과 같습니다.

비전 인코더. 사전 학습된 비전 트랜스포머(ViT) 또는 컨볼루션 백본은 카메라 이미지를 처리하고 이를 밀집된 특징 표현으로 인코딩합니다. 대부분의 최신 VLA 설계에서 이 인코더는 대규모 비전 언어 모델(VLM)로 초기화된 후 로봇 데이터를 기반으로 미세 조정됩니다. 사전 학습된 백본을 사용하는 것은 모델에 일반적인 시각적 사전 정보를 제공하여 로봇 시연을 보기 전에도 상자가 무엇인지, 손잡이가 어떻게 생겼는지 등을 이해할 수 있도록 해주기 때문에 중요합니다.

언어 인코더. 텍스트 변환기는 지시사항("빨간색 블록을 집어 왼쪽 통에 넣으세요")을 토큰 시퀀스로 인코딩한 다음, 이 토큰 시퀀스를 시각적 특징과 교차 주의 집중합니다. 여기서 교차 주의 집중이란 모델이 지시사항의 내용과 가장 관련성이 높은 이미지 부분을 파악할 수 있음을 의미합니다. 즉, 시각과 언어를 분리하여 처리하지 않습니다.

액션 헤드. 결합된 표현은 로봇 동작으로 디코딩됩니다. 동작은 엔드 이펙터의 이동 거리(그리퍼를 오른쪽으로 2cm 이동, 그리퍼 닫기), 관절 각도 또는 토큰화된 동작 덩어리로 표현될 수 있습니다. 이산적인 동작 묶음을 언어 토큰으로 취급하는 동작 토큰화는 초기 VLA 연구에서 새로운 동작 디코더를 처음부터 구축하지 않고도 기존 LLM 아키텍처를 로봇 공학에 맞게 미세 조정할 수 있도록 했습니다. 최근 설계에서는 확산 기반 동작 헤드를 사용하여 보다 부드럽고 연속적인 궤적을 생성하고 순수 토큰 분류보다 다중 모드 동작 분포를 더 잘 처리합니다.

훈련은 기본적으로 행동 복제 방식을 따릅니다. 즉, 모델은 (관찰, 행동) 쌍에 대한 지도 학습을 통해 전문가의 시연을 모방하도록 훈련됩니다. 일부 시스템은 모방만으로는 달성할 수 없는 수준의 견고성을 향상시키기 위해 인간 피드백 기반 강화 학습(RLHF) 또는 시뮬레이션 환경에서의 온라인 강화 학습을 추가합니다. 시뮬레이션에서 훈련된 정책을 실제 로봇에 적용할 때 발생하는 성능 저하, 즉 시뮬레이션과 실제 환경 간의 격차는 여전히 가장 활발한 연구 과제 중 하나입니다. 도메인 무작위화(시뮬레이션 훈련 중 텍스처, 조명, 객체 자세 및 물리적 매개변수를 무작위로 변경)는 이러한 격차를 완화하는 데 가장 널리 사용되는 기술입니다.

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주요 연구 이정표

VLA 분야는 빠르게 발전해 왔습니다. 다음 표는 2026년 초 기준으로 산업용 로봇 관련 논의에서 가장 많이 언급된 플랫폼을 정리한 것입니다.

산업적 적용 가능성을 평가하는 엔지니어라면 몇 가지 중요한 이정표에 더욱 주의를 기울여야 합니다.

2023년 논문 "RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control"(Brohan et al., Google DeepMind)에서 설명된 RT-2는 비전-언어 사전 학습된 백본(PaLI-X, PaLM-E)으로 초기화된 모델이 웹 규모 학습에서 얻은 개념들을 결합하여 명시적으로 학습된 적이 없는 작업도 수행하는 등, 새로운 추론 능력을 보여줄 수 있음을 입증했습니다. 이 논문은 모델 규모가 일반화 능력과 상관관계가 있음을 보여주었고, 이는 대규모 기반 모델을 로봇 정책 백본으로 사용하는 것에 대한 산업계의 관심을 가속화했습니다.

OpenVLA(Kim et al., 2024)는 Prismatic VLM을 기반으로 7억 개의 파라미터를 처리하는 완전 개방형 대안을 제시하며, RT-2와 경쟁력 있는 성능을 훨씬 적은 컴퓨팅 비용으로 보여주고 학계 및 산업계 연구자들이 맞춤형 작업 데이터를 사용하여 미세 조정할 수 있도록 지원합니다. OpenVLA 논문(arxiv:2406.09246)에 따르면, OpenVLA는 미세 조정 후 BridgeV2 평가 작업의 73%에서 RT-2-7B보다 우수한 성능을 보였습니다.

NVIDIA GR00T N1은 GTC 2025에서 발표된 휴머노이드 로봇 기본 모델로, NVIDIA Cosmos와 Isaac Lab에서 제공하는 원격 조작 데이터, 비디오 데이터, 합성 데이터를 혼합하여 학습되었습니다. NVIDIA는 GR00T N1의 가중치를 공개하여 외부에서 미세 조정할 수 있는 최초의 휴머노이드 로봇 기본 모델 중 하나로 만들었습니다. 함께 제공되는 Isaac GR00T Sim2Real 파이프라인은 Isaac Lab의 도메인 무작위화를 통해 시뮬레이션 학습과 실제 배포를 연결합니다.

Physical Intelligence의 π0은 이산 토큰 분류 대신 흐름 매칭 액션 헤드를 사용하여 더욱 부드러운 궤적을 생성하고 의류 접기나 여러 단계의 순차적 작업을 포함하는 다단계 작업을 처리합니다. 이 아키텍처는 사전 학습된 VLM 백본과 언어 및 비전 토큰에 기반한 확산 방식 액션 디코더를 결합합니다.

Figure AI의 Helix는 Figure 02 휴머노이드 로봇에 탑재되어 두 가지 모델 방식을 사용합니다. 고수준의 VLM(음성 언어 모델)은 장면 이해 및 명령 구문 분석을 담당하고, 저수준의 감각운동 모델은 제어 주파수에 맞춰 운동 명령을 실행합니다. 이 시스템은 2025년 BMW 스파르탄버그 공장에서 음성 명령에 따라 실시간으로 양손을 사용하여 물품을 범주별로 분류하는 시연을 선보였습니다.

테슬라의 FSD(완전 자율 주행)에서 옵티머스로의 전환은 업계 규모의 데이터 우위를 확보하기 위한 전략이라는 점에서 주목할 만합니다. 테슬라의 기존 차량들은 FSD에 필요한 수십억 마일에 달하는 실제 주행 영상 데이터를 생성합니다. 내부적으로는 자율 주행을 위해 개발된 점유 네트워크 표현 방식과 비디오 예측 아키텍처가 옵티머스 로봇 학습에 적용될 수 있다는 가설을 세우고 있지만, 공개된 기술적 세부 사항은 아직 제한적입니다.

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산업 활용 사례 준비 상태

모든 공장 ​​작업에 VLA 접근 방식이 똑같이 적합한 것은 아닙니다. 주요 변수는 허용 오차 요구 사항, 부품 다양성, 고장 비용, 그리고 목표 작업에 필요한 충분한 실증 데이터를 수집할 수 있는지 여부입니다.

빈 피킹 및 혼합 SKU 처리 단기적으로 가장 적합한 솔루션은 다음과 같습니다. 객체의 자세는 무작위적이고, 부품 유형은 다양하며, 피킹 누락이나 경미한 낙하로 인한 손실 비용이 적습니다. Covariant의 RFM-1은 바로 이러한 작업을 위해 전자상거래 물류 센터에 도입되었습니다. 업계 관찰에 따르면, 기존 3D 비전을 사용한 혼합 SKU 피킹은 일반적으로 SKU 유형별로 구성해야 하며, 전환 시 몇 시간씩 재보정이 필요합니다. 범용 모델은 품목별 구성 없이 새로운 품목도 처리할 수 있으므로 소매 물류에서 흔히 발생하는 잦은 전환 빈도에서 실질적인 경제적 가치를 제공합니다.

유연한 조립 이는 더욱 경쟁이 치열한 영역입니다. 조립 작업에는 종종 1mm 미만의 삽입 정밀도와 일관된 힘 적용이 요구됩니다. 현재 VLA 동작 샘플링의 확률적 특성으로 인해 이러한 영역에서 공정 허용 오차를 초과하는 변동성이 발생할 수 있습니다. 초기 시범 프로젝트에서는 허용 오차가 비교적 느슨한 조립 단계(케이블 배선, 스냅핏 클립)를 대상으로 하면서도, 허용 오차가 엄격한 삽입 작업에서는 결정론적 동작을 유지하는 데 중점을 두고 있습니다.

품질 검사 이는 기존 2D/3D 비전 시스템에서는 부분적으로 해결된 문제이지만, VLA 스타일 아키텍처에서는 언어에 따라 달라지는 모델을 전용 분류기를 재학습시키는 대신 명령어 변경을 통해 다른 결함 유형을 검사하도록 재조정할 수 있기 때문에 다시 주목받고 있습니다.

전환 감소 이것이 핵심적인 가치 제안입니다. 교대 근무당 50개의 SKU를 처리하는 생산 라인은 각 SKU마다 다른 피킹 지점과 배치 목표를 요구하는데, 현재는 SKU별로 전용 로봇을 사용하거나 시간 소모적인 재프로그래밍을 해야 합니다. VLA(가상 로봇 자동화) 기능을 갖춘 로봇 셀은 이론적으로 언어 명령어를 변경하는 것만으로 재조정될 수 있습니다. 하지만 실제로는 강력한 사전 학습된 백본을 사용하더라도 현재 모델은 작업별 시뮬레이션을 통해 미세 조정이 필요합니다. 산업 정밀 작업에 대한 제로샷 일반화는 여전히 드뭅니다.

실제로 VLA 파일럿을 평가할 때 가장 빠른 결과를 얻는 엔지니어는 다음과 같은 조건을 충족하는 작업을 목표로 하는 엔지니어입니다. (a) 부품 종류가 다양함, (b) 허용 오차가 0.5mm보다 큼, (c) 기존 데이터 수집 인프라(원격 조작 장비 또는 데모 녹화) 보유, (d) VLA 구성 요소를 작업 선택 및 대략적인 동작 레이어로 간주하고 기존 컨트롤러로 미세 조정을 처리하는 데 동의함.

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2026년 VLA: 실제 양산형 파일럿 프로젝트의 현황

2026년 중반 현재, 인상적인 VLA 시연과 실제 생산 배치 사이의 격차는 여전히 이 분야의 가장 중요한 특징으로 남아 있습니다. 산업 현장의 시범 사업 전반에 걸쳐 일관된 패턴이 나타나고 있는데, 빈 피킹, 키팅, 검사와 같이 동작 공간이 제한된 비전 기반 작업은 일상적인 작업으로 전환되고 있는 반면, 비정형 셀 환경에서의 무한 조작은 여전히 ​​연구 및 시범 사업 단계에 머물러 있으며, 생산 라인에 바로 적용할 수 있는 역량은 아닙니다.

업계 관찰에 따르면, 세 가지 실질적인 제약 조건이 그 한계를 설정합니다. 첫째, 데이터: VLA 정책은 실제 부품과 툴링을 사용한 수백 건의 작업별 시뮬레이션 데이터가 필요하며, 이러한 데이터는 현장에서 수집되기 전까지는 존재하지 않습니다. 둘째, 검증: 95%의 성공률을 보이는 학습된 정책은 실험실에서는 인상적이지만, 교대 근무당 수천 사이클을 가동하는 생산 라인에서는 용납될 수 없습니다. 따라서 안전 및 수용 기준은 시뮬레이션 결과보다 훨씬 높습니다. 셋째, 통합: 모델은 기존 자동화에서 이미 제공하는 셀 안전, 고정 장치 및 오류 복구 로직에 통합되어야만 유용하게 활용될 수 있습니다.

제조업체에게 있어 중요한 점은 VLA를 기존 자동화 기반을 대체하는 것이 아니라 확장된 기능으로 간주해야 한다는 것입니다. 2026년에 가장 높은 수익을 창출할 수 있는 첫 번째 단계는 생산 준비가 완료된 비전 기반 작업으로, 동시에 유용한 작업 데이터를 수집하는 것입니다. 따라서 궁극적으로 VLA 기반의 유연성을 더욱 확대해 나가는 과정은 기존 프로세스를 기반으로 진행됩니다. 이러한 순서의 운영 버전은 다음을 참조하십시오. 인공지능 기반 로봇과 기존 산업용 로봇 비교 그리고, 어디에서 먼저 시범 운영을 할 것인지에 대해서는, 산업 제조업체를 위한 인공지능 기반 솔루션: 활용 사례, 투자 수익률(ROI) 및 시범 운영 대상 지역.

데이터 요구사항: 데이터가 병목 현상의 원인이 되는 이유

VLA 훈련의 세 가지 주요 데이터 소스는 원격 조작 시연, 시뮬레이션에서 생성된 합성 데이터 및 인터넷 비디오입니다.

원격 조작 시연은 사람이 햅틱 인터페이스나 외골격을 통해 로봇을 조작하는 동안 시스템이 관절 상태와 카메라 스트림을 기록하는 방식으로, 실제 로봇 역학, 실제 물체 상호 작용 및 실제 센서 노이즈를 포착하기 때문에 최고 품질의 데이터 소스입니다. 하지만 이러한 방식은 비용이 많이 듭니다. 업계 관찰에 따르면 새로운 조작 작업에 대한 사용 가능한 시연 데이터 세트를 수집하는 데에는 작업 변형당 약 10~100시간의 작업자 시간이 소요되며, 시간당 비용에는 작업자 임금, 로봇 가동 시간 및 데이터 처리 비용이 포함됩니다. Physical Intelligence와 Figure AI는 바로 이러한 이유로 대규모 내부 원격 조작 팀을 구축했습니다.

물리 시뮬레이터(NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo, SAPIEN)에서 생성된 합성 데이터는 수백 대의 시뮬레이션 로봇이 동시에 데이터를 수집하는 등 대규모 병렬 데이터 수집을 가능하게 하지만, 시뮬레이션과 실제 사이의 격차라는 문제점을 안고 있습니다. 렌더링된 장면의 시각적 표현은 실제 카메라 이미지와 다르고, 시뮬레이션된 접촉 물리는 실제 세계의 마찰, 변형, 미끄러짐과 거의 일치하지 않습니다. 도메인 무작위화는 텍스처, 조명, 질량, 마찰 계수 등의 무작위 변화를 활용한 학습을 ​​통해 이러한 격차를 부분적으로 줄여주지만, 완전히 해소하지는 못합니다. GR00T와 함께 출시된 NVIDIA Cosmos는 기존 렌더링 방식보다 더 사실적인 물리적으로 타당한 합성 학습 영상을 생성하도록 설계되었으며, 데이터 증강 도구로서의 가능성을 평가받고 있습니다.

유튜브와 같은 플랫폼에 있는 수십억 시간 분량의 인간 조작 영상, 즉 인터넷 비디오는 로봇 공학에 VLM(Visual Manual Learning) 백본을 사용하게 된 근본적인 동기가 된 데이터 소스입니다. 웹 비디오로 사전 학습된 모델은 로봇 동작 레이블이 없는 영상에서도 손이 물건을 집거나, 가구를 조립하거나, 요리하거나, 도구를 다루는 것을 인식했습니다. 이러한 일반적인 조작 지식이 미세 조정을 통해 로봇 제어로 전이된다는 가설이 세워졌습니다. RT-2는 이 가설을 대규모로 가장 명확하게 입증한 사례입니다.

국제로봇연맹(IFR)의 2025년 세계 로봇 보고서에 따르면, 전 세계 산업용 로봇 설치 대수는 2024년에 590,000만 대를 돌파하며 신기록을 세웠습니다. EVST는 3kg급 XR 시리즈 협동 로봇부터 800kg급 QJAR 중공업용 로봇 팔에 이르기까지 다양한 페이로드 포트폴리오를 통해 대량 생산 산업 현장에 필요한 로봇을 제공합니다. 이를 통해 시스템 통합업체는 기존의 결정론적 제어 방식과 향후 발전될 VLA(가변 로직 분석) 기반 모션 타겟을 다양한 생산 환경에서 구동할 수 있는 하드웨어 플랫폼을 확보하게 됩니다.

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하드웨어 관련 사항

실제 운영 환경에서 VLA 추론을 실행하려면 기존 로봇 컨트롤러와는 상당히 다른 하드웨어 요구 사항이 필요합니다.

일반적인 산업용 로봇 컨트롤러는 결정론적 실시간 운영체제에서 1kHz의 주기로 관절 공간 제어 루프를 실행합니다. 연산 자원이 제한적이고 타이밍이 매우 실시간에 가깝습니다. 반면 VLA 추론은 GPU에서 실행됩니다. RT-2 규모(55억 파라미터) 모델은 여러 개의 고성능 GPU를 필요로 하며 1~3Hz의 추론 주파수로 동작을 생성합니다. OpenVLA와 같은 7억 파라미터 모델은 일반 소비자용 GPU 하나에서도 6~10Hz로 실행될 수 있습니다. 많은 조작 작업에는 10Hz의 동작 출력이 충분하지만, 고속 조립이나 동적 포획과 같은 작업에는 적합하지 않습니다.

대부분의 팀이 채택하고 있는 아키텍처는 2단계 계층 구조입니다. VLA 모델은 GPU 컴퓨팅 노드(AGV, 로봇 베이스 또는 인근 엣지 서버)에서 실행되어 5~15Hz의 주기로 고수준 동작 목표를 출력합니다. 기존의 실시간 보조 프로세서인 로봇의 기존 관절 제어기는 1kHz의 주기로 이러한 목표를 보간하고 토크 제한, 충돌 방지 및 관절 공간 제약을 적용합니다. 이러한 분리를 통해 제어 계층의 결정성과 안전성을 유지하면서 VLA 계층이 인지 및 작업 수준 추론을 처리할 수 있습니다.

센서 요구 사항도 변화하고 있습니다. VLA 모델은 주로 RGB 카메라 스트림을 사용하며, 현재 대부분의 연구에서는 손목 카메라와 베이스 카메라를 각각 한두 대씩 사용합니다. 심도 센서는 특히 복잡한 장면에서 조작 정확도를 향상시키지만, 심도 데이터는 모델이 이해하는 이미지 공간으로 변환되어야 합니다. 산업 현장에 적용할 경우, 카메라는 작동 환경에 맞는 방수/방진 등급을 충족해야 합니다. 일반 제조 환경에서는 최소 IP65, 세척 또는 폭발 위험 구역에서는 IP68 등급이 필요합니다.

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시뮬레이터 측면

대부분의 VLA 개발은 물리적 하드웨어 개발에 앞서 시뮬레이션을 통해 이루어집니다. 현재 연구 분야에서는 네 가지 시뮬레이터가 주도적인 역할을 하고 있습니다.

NVIDIA Isaac Lab(USD 및 PhysX 기반의 Isaac Sim을 기반으로 구축됨)은 NVIDIA GPU에서 대규모 병렬 학습에 최적화되어 있습니다. 단일 DGX 노드에서 수천 개의 시뮬레이션 환경을 동시에 실행할 수 있으므로 수백만 개의 데모 궤적을 몇 달이 아닌 며칠 만에 수집할 수 있습니다. Isaac Lab은 GR00T의 주요 학습 환경입니다.

MuJoCo(현재 오픈소스이며 DeepMind에서 유지 관리)는 학계에서 가장 널리 사용되고 있습니다. MuJoCo의 접촉 해석기는 로봇 조작 작업에 대해 충분히 검증되었으며, RoboSuite 및 Adroit와 같은 벤치마크 프로그램에서 사용됩니다. 발표된 대부분의 VLA 논문은 MuJoCo 기반 벤치마크 결과를 보고하고 있어 사실상 표준 비교 도구로 자리 잡았습니다.

NVIDIA Cosmos는 텍스트나 이미지 입력을 기반으로 물리적으로 타당한 영상을 생성하는 최신 월드 파운데이션 모델입니다. 기존의 시뮬레이터라기보다는, 물리적으로 데이터를 수집하거나 기존 그래픽 기술로 렌더링하기에는 비용이 많이 드는 로봇 조작 시나리오를 보여주는 훈련 영상을 생성하는 합성 데이터 생성 도구로 연구되고 있습니다.

샌디에이고 캘리포니아 대학교에서 개발된 SAPIEN은 특히 관절형 물체 조작, 예를 들어 서랍 열기, 밸브 돌리기, 가전제품 작동 등에 탁월한 성능을 발휘합니다. SAPIEN의 관절형 물체 데이터셋(PartNet-Mobility)은 물체의 활용성을 이용한 작업에 대한 조작 정책 학습 및 평가에 널리 사용되어 왔습니다.

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VLA를 시범 운영해야 할 시점과 기존 프로그램을 유지해야 할 시점은 언제일까요?

이는 2026년 대부분의 제조 엔지니어가 직면하는 실질적인 질문입니다. 솔직히 말해서, VLA 접근 방식은 아직 대부분의 생산 환경에 적합한 선택은 아니지만, 시범 운영이 정당화될 수 있는 특정 시나리오는 있습니다.

다음과 같은 경우 VLA 시범 사업을 고려하십시오:

• 제품 종류가 다양하고(20개 이상의 개별 SKU) 제품 교체 빈도가 주 1회 이상입니다.
• 허용 오차는 비교적 완만합니다(>0.5mm 위치 정확도 허용).
• 이 작업은 구조화되지 않았거나 무작위로 배열된 입력(예: 무작위로 배열된 빈 내용물)을 처리합니다.
• 이 작업에는 언어 수준의 지침이 포함되며, 이러한 지침은 변경될 수 있습니다(색상, 카테고리 또는 라벨별 선택).
• 데이터 수집 단계를 위한 장비 도입(원격 조작 장비, 50~200시간 시연)에 대한 의지가 있습니다.
• 간헐적인 오류 발생 비용은 낮으며, 시스템은 사용자가 중간에 수정할 수 있는 여력을 갖추고 있습니다.

다음과 같은 경우에는 기존 프로그래밍 방식을 고수하세요:

• 이 제품은 고정 형상, 대량 생산, 장기 생산(자동차 차체 용접, 스탬핑 프레스 조작)에 사용됩니다.
• 허용 오차는 매우 엄격하며(<0.1mm) 매 주기마다 이를 보장해야 합니다.
• 컨트롤러 환경은 IEC 62061 또는 ISO 13849에 따라 안전 등급을 받았으며, GPU 추론 계층을 추가하는 것은 불가능합니다.
• 품질 인증(IATF16949, IATF16949 관련 프로세스)을 위해서는 감사 추적 및 확정적 실행 로그가 필요합니다.
• 데이터 수집 인프라가 존재하지 않으며, 이를 구축할 예산도 없습니다.

여러 초기 도입자들이 추구하고 있는 실용적인 하이브리드 전략은 VLA(가변 로직 분석)를 작업 선택 및 대략적인 동작 생성에 사용하고, 기존 제어기를 사용하여 정밀한 동작 실행 및 힘 제어를 수행하는 것입니다. VLA는 수행할 작업과 대략적인 이동 방향을 결정하고, 기존 제어기는 정밀하고 안전에 중요한 동작 제어를 담당합니다.

EVST는 3kg에서 800kg에 이르는 페이로드를 지원하는 산업용 로봇 팔을 공급하는 턴키 통합 업체로서, 특히 다품종 제품 피킹 및 유연 조립과 같이 유연성이 가장 중요한 특정 응용 분야에 VLA(가변 추론) 파이프라인을 적극적으로 평가하고 있습니다. EVST의 접근 방식은 VLA 추론을 결정론적 관절 제어기 위에 있는 인지 및 계획 계층으로 취급하여 CE/SGS/TÜV 인증 시스템에 필요한 산업용 수준의 모션 제어를 유지합니다. 영하 30°C에서 80°C에 이르는 극한 온도 환경과 방폭형 ATEX/IECEx 인증 셀의 경우, 현재로서는 기존 제어기만이 유일하게 검증된 방식입니다.

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안전 및 검증 과제

ISO 10218-1(로봇 설계) 및 ISO 10218-2(시스템 통합)에 따라 작동하는 산업용 로봇은 결정론적이고 검증 가능한 안전 동작을 입증해야 합니다. 협동 로봇 애플리케이션의 경우, 신체 부위별 접촉력 및 압력에 대한 생체역학적 한계를 명시하는 ISO/TS 15066에 따른 위험 평가가 추가로 요구됩니다.

VLA 모델은 이러한 표준이 다루도록 설계되지 않은 검증 문제를 야기합니다. 신경망 정책은 안전 엔지니어가 기존 FMEA를 통해 분석할 수 있는 한정되고 열거 가능한 동작 집합을 가지고 있지 않습니다. 분포를 벗어난 입력, 새로운 객체, 예상치 못한 조명 조건, 부분적인 가림 현상에 대한 모델의 반응은 점진적으로 저하될 수도 있고 갑자기 실패할 수도 있으며, 어떤 상황이 발생할지 예측하는 것은 간단하지 않습니다.

ISO 22166(인공지능 기반 로봇 시스템의 성능 기준에 대한 새로운 표준)이 개발 중이며 이러한 격차 중 일부를 해소할 것으로 예상되지만 아직 최종 확정되지는 않았습니다. 그동안 책임감 있는 접근 방식은 자동차 분야의 SOTIF(의도된 기능의 안전성, ISO 21448) 원칙을 따르는 것입니다. 즉, 시스템의 의도된 기능이 실패하는 조건을 파악하고, 시스템이 작동할 수 있는 운영 설계 영역(ODD)을 정의하며, 추가 검증 증거가 축적될 때까지 해당 ODD 외부에서의 작동을 제한하는 것입니다.

초기 VLA 배포에 대한 업계 관찰에 따르면, 가장 일반적인 안전 아키텍처는 VLA 추론 출력을 기존의 안전 모니터로 감싸서 VLA 정책의 요청과 관계없이 작업 공간 제한, 속도 제한 및 힘 임계값을 적용합니다. VLA는 동작 목표를 생성하고, 안전 계층은 이러한 목표가 허용 가능한지 여부를 결정합니다. 이 아키텍처를 통해 상위 정책이 신경망인 경우에도 ISO 10218을 준수하는 안전 컨트롤러를 사용할 수 있습니다.

IATF16949 인증 생산 환경에서는 공정 추적성과 정의된 관리 계획이 필수적이므로, VLA 기반 자동화 시스템은 추가적인 문서화 부담에 직면합니다. 엔지니어는 ODD(Out-of-Distribution, 유통 기한)를 정의하고, 추론 입력 및 출력을 기록하며, 유통 기한 외 상태를 감지하고 복구하는 절차를 수립해야 합니다. 이는 불가능한 것은 아니지만, 기존의 오프라인 프로그래밍 시스템에는 없는 검증 비용을 추가합니다.

IFR 2025 세계 로봇 보고서에 따르면, 안전 표준 준수는 개발도상국 제조 시장에서 로봇 도입을 가속화하는 데 있어 가장 큰 세 가지 장벽 중 하나로 남아 있습니다. EVST는 설계 단계부터 자사 로봇 제품 라인에 CE, SGS, TÜV와 같은 제3자 인증을 통합함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 따라서 VLA 추론 스택의 물리적 계층으로 EVST 하드웨어를 사용하는 시스템 통합업체는 맞춤형 시스템을 처음부터 인증받을 필요 없이 인증된 기계 및 전기적 기준선에서 시작할 수 있습니다.

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자주 묻는 질문

VLA 모델과 기존 로봇 비전 시스템의 차이점은 무엇인가요?

기존의 로봇 비전 시스템(2D 카메라 + 객체 탐지 ​​또는 3D 포인트 클라우드 + 자세 추정)은 기하학적 데이터(객체의 위치, 방향)를 출력하고, 이 데이터는 별도의 동작 계획 모듈의 입력으로 사용됩니다. 반면, VLA(Virtual Robotic Actuator) 모델은 카메라 이미지와 언어 명령어를 입력으로 받아 별도의 계획 모듈 없이 로봇 동작을 직접 출력합니다. VLA 방식은 새로운 객체나 명령어 변경에 더욱 유연하게 대응할 수 있는 반면, 기존 방식은 결정론적이며 안전 기준에 대한 검증이 용이합니다.

산업 제조 분야에서 인공지능(AI)을 실용화하는 것은 2026년에 준비가 완료될까요?

대부분의 응용 분야는 초기 단계에 있습니다. 몇몇 플랫폼(전자상거래 주문 처리 분야의 Covariant RFM-1, 자동차 조립 시범 운영 분야의 Figure AI Helix)은 순수 연구 단계를 벗어났지만, 산업 고객이 기대하는 수준의 신뢰성(가동 시간 99% 이상, 1mm 미만의 반복 정밀도, 인증된 안전성)을 갖춘 광범위한 생산 배포는 대부분의 작업 범주에서 아직 1~3년 후가 될 것으로 예상됩니다. 다품종 제품 선별 작업이 생산 준비 단계에 가장 근접해 있습니다.

VLA 모델이 새로운 산업 작업을 학습하는 데 필요한 데모 횟수는 몇 회입니까?

답변은 모델과 작업에 따라 크게 달라집니다. OpenVLA나 GR00T와 같은 강력한 사전 학습된 백본을 사용하는 경우, 간단한 탁상 조작 작업에서는 50~100회 정도의 시뮬레이션 데이터만으로도 만족스러운 성능을 얻을 수 있습니다. 하지만 복잡하고 정교한 작업이나 정밀한 산업 작업의 경우, 허용 가능한 성공률을 위해서는 500~2,000회의 시뮬레이션 데이터가 필요할 수 있습니다. 초기 시범 프로그램에서 얻은 업계의 관찰에 따르면, 상업적으로 실행 가능한 작업별 배포를 위한 최소 요구량은 일반적으로 100~300시간 분량의 원격 조작 데이터입니다.

시뮬레이션과 실제 환경 간의 격차는 무엇이며, VLA 개발자들은 어떻게 이를 해결할까요?

시뮬레이션과 실제 로봇 간의 성능 차이는 시뮬레이션에서 학습된 모델을 실제 로봇에 적용했을 때 정책 성능이 저하되는 현상입니다. 이러한 성능 차이는 주로 시각적 영역 차이(렌더링된 이미지가 실제 카메라 이미지와 다르게 보이는 현상)와 물리적 영역 차이(시뮬레이션된 접촉력, 마찰력, 물체 변형이 실제와 다르게 나타나는 현상) 두 가지 원인에 의해 발생합니다. 시뮬레이션 학습 과정에서 텍스처, 조명, 질량, 물리적 매개변수를 무작위로 변화시키는 영역 무작위화 기법이 가장 널리 사용되는 해결책입니다. NVIDIA Cosmos는 실사 영상 생성 기능을 추가적인 데이터 소스로 제공합니다. 대부분의 가상 로봇 자동화(VLA) 시스템은 시뮬레이션 데이터에 실제 로봇 시연 데이터를 보완하여 이러한 성능 차이를 줄입니다.

인공지능이 기존 산업용 로봇 팔과 함께 작동할 수 있을까요, 아니면 새로운 하드웨어가 필요할까요?

기존 로봇 팔은 컨트롤러가 충분한 주파수(일반적으로 10~100Hz)로 외부 위치 또는 속도 명령을 수신할 수 있는 경우 VLA(가변 속도 분석)로 생성된 모션 타겟의 물리적 계층 역할을 할 수 있습니다. VLA 추론 스택은 별도의 GPU 컴퓨팅 노드에서 실행되며 표준 인터페이스(EtherCAT, OPC UA 또는 공급업체별 API)를 통해 타겟 포즈를 로봇 컨트롤러로 전송합니다. EVST QJAR 시리즈 및 XR 협동 로봇 시리즈의 모든 로봇 팔은 이러한 2계층 아키텍처를 지원하는 표준 필드버스 인터페이스를 제공하므로 공장에서는 VLA 추론 파일럿을 실행하기 위해 기존 하드웨어를 교체할 필요가 없습니다.

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최종 업데이트: 2026년 6월 12일. VLA 모델 매개변수 및 배포 관련 데이터는 공개된 연구 논문(Brohan et al. 2023, Kim et al. 2024) 및 제조업체 발표 자료를 기반으로 합니다. 시장 데이터는 국제 로봇 연맹(IFR)의 2025년 세계 로봇 보고서에서 인용했습니다. 구체적인 수치를 구할 수 없는 경우, 출처가 명시되지 않은 수치 대신 "업계 관찰에 따르면"이라는 문구를 사용했습니다.

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