사천성 자공(自贡)시의 휴머노이드 로보트 멀티모달 데이터 수집·테스트 센터. 휴머노이드 로보트 '워커 S2(Walker S2)'가 줄지어 서서 마지막 성능 테스트를 기다리고 있다.

　　센터의 '택배 분류 시나리오' 구역에서 로보트 트레이너 구양원빈(欧阳源彬)이 가상현실(VR) 헤드셋을 착용하고 동작을 취하자 몇메터 떨어진 곳에서 '워커 S2' 로봇이 실시간으로 그를 따라 움직인다. 로보트는 손을 뻗어 택배를 단단히 잡은 뒤 정확히 다른 테이블 우에 내려놓는다.

　　이는 단순히 상자를 옮기는 장면을 구현한 것이 아니다. 인공지능(AI)의 '먹이'가 되는 고품질 현실 데이터를 '채굴'하는 과정이다.

　　구양 트레이너는 이 같은 과정을 가리켜 "인간의 원격조작과 자률적인 데이터 수집이 결합된 방식"이라고 소개했다. 한차례 업무가 끝날 때쯤이면 로보트는 '집어서 놓는 작업'에 대한 수천개의 데이터 궤적을 생성하게 된다.

　　6천㎡ 규모의 이곳 센터는 지난 1월 8일 문을 열었으며 3월부터 전면 가동에 들어간다. 가동이 본격화되면 하루 1만5천 건, 년간 최대 300만건의 고품질 데이터를 생산하게 된다. 이는 '로보트 제조'에서 '로보트 인텔리전트'로 나아가는 과정을 의미한다.

　　중국 휴머노이드 로보트 량산의 원년으로 평가되는 지난해, 140여개 국내 기업이 330종 이상의 모델을 출시했다. 하지만 데이터 부족은 본격적인 상업화의 가장 큰 병목으로 남아있다.

　　왕비려(王斐丽) UBS증권 산업 애널리스트는 수십억 마일의 도로 주행 데이터를 기반으로 발전해온 자률주행 분야와 달리 휴머노이드 로보트는 복잡한 환경에 대한 실질적인 작업 데이터가 매우 부족하다고 말했다.

　　여기에 더해 엽양생(叶杨笙) 상해 선공(仙工)스마트(SEER Robotics) 공동창업자는 방대한 데이터가 필요한 반면 현실 환경에서 데이터를 수집하는 비용이 상대적으로 높다는 점을 지적했다.

　　례를 들어 배터리 하나를 분류하도록 로보트를 훈련시키려면 조명, 재질 등 변수들을 고려해 수만 번의 집는 동작을 수행해야 한다. 그런데 한 번의 데이터 수집 작업에 1천원이 넘는 비용이 소요된다.

　　이 같은 배경에서 중국 전역에선 로보트 훈련 및 데이터 수집 시설이 빠르게 느는 추세다. 북경시, 사천성 자공, 광서쫭족자치구 류주(柳州), 강서성 구장(九江), 강소성 무석(无锡), 호북성 무한 등 여러 도시에 체화 지능 데이터 수집 센터가 설립됐다. 상해·천진·광주·청도 등지에는 대형 전문 로보트 훈련장이 세워졌다.

　　그중 자공 센터는 관절 토크 센서, RGB-D 카메라 기반 멀티모달 비전 시스템, 라이다 등 첨단 장비를 갖추고 있다. 이를 리용해 로보트의 동작 제어, 환경적 상호작용, 작업 수행 과정에서 고정밀 시각·촉각·동작 궤적 데이터를 수집할 수 있다.

　　해당 센터는 실제 산업 환경을 시뮬레이션하여 집기·잡기·들기·놓기와 같은 기본 동작을 수행하도록 로보트를 훈련시키며 방대한 고품질 데이터를 축적한다. 이러한 데이터는 알고리즘 최적화, 지능 업그레이드, 로보트 연구개발(R&D) 과정에 중요한 바탕이 되며 새로운 알고리즘과 모델을 실제 환경에서 검증할 수 있도록 돕는다.

　　출처: 신화통신

　　편집: 전영매