2026년 물리 인공지능: 로봇 학습 및 실제 세계 배포의 기초 모델
2026년 물리 인공지능: π₀, OpenVLA, GR00T와 같은 기반 모델이 로봇 학습을 어떻게 변화시키고 있는지. 하드웨어 요구사항, 데이터 세트 요구사항, 그리고 규모의 배포. RCSV 관점.
물리 AI (기능 인공지능) 는 로봇 하드웨어 (Hardware) 를 통해 현실 세계에서 인식하고, 사고하고 행동하는 AI 시스템을 구축하는 학문이다. 2026년 중요한 문턱을 넘었다. 대규모 인체 간 데이터 세트에 훈련된 기초 모델은 이제 로봇이 3년 전 연구 환상이었던 방식으로 작업, 객체 및 환경에서 일반화 할 수 있게 해준다. 이 기사에서는 현장의 현황을 다루고 있습니다. 무엇이 효과가 있고 무엇이 효과가 없는지, 비용이 얼마나 들는지, 어떻게 시작해야 하는지.
2026년 4월 16일 출간 · 제리 허앙 · 15분 읽기
1.. 물리적인 인공지능이란 무엇인가?
물리 AI는 물리 세계에서 인위성 지능 시스템을 가리키는 말로, 인체화된 에이전트 (robots), 자율주행 차량, 드론 (drone) 및 센서와 액추에이터 (actuator) 를 가진 다른 기계들을 통해 작동한다. 디지털 AI (LLM, 이미지 생성자, 추천 엔진) 와 달리, 물리 AI는 작용할 때마다 중력, 마찰, 부분 관찰 가능성과 돌이킬 수 없는 결과를 처리해야 한다.
이 용어는 NVIDIA CEO Jensen Huang이 2024년에 대중화했으며 이후 로보틱스와 기초 모델 AI의 공감에 대한 표준 산업 레이블이되었습니다. 기능적으로 "체육 AI"와 동의어이지만 순수한 연구보다 상업적 배포의 더 강력한 의미를 지니고 있습니다.
물리 인공지능은 소프트웨어 인공지능과 근본적으로 다르다는 것은 행동-관계 루프입니다. 언어 모델은 다음 토큰을 예측하고; 물리 인공지능 시스템은 다음 모터 명령을 예측하고 실행하고, 물리적 결과를 처리해야합니다. 이 돌이킬 수 없는 것은 이러한 시스템이 어떻게 설계되고 훈련되고 배치되어야 하는지에 대한 모든 것을 변화시킵니다.
물리 AI 또한 ** 인체 격차**를 직면하고 있습니다. 하나의 로봇 플랫폼에서 수집된 데이터는 다른 운동학, 센서 및 역학으로 다른 플랫폼으로 직접 전송 가치를 제한합니다. 프랑카 리서치 3에서 기록된 시범은 [OpenArm 1]
2. 물리적인 AI 스택
완전한 물리 AI 시스템은 원소 센서 입력에서 물리 모터 출력까지 계층화된 스택으로 작동합니다.
감각층: 원시 센서 데이터를 (RGB 카메라, 깊이 센서, 동전력 센서, 촉각 매리, 자기감각 관절 코더) 구조화한 표현으로 처리한다. 현대 시스템은 일반적으로 시각 변환기를 (ViT) 또는 DINOv2를 시각 척추로 사용하며, 224x224 또는 336x336 해상도로 카메라 조회수 2-4개로 작동한다. 감지 계층은 제어 루프에 따라 움직이기 위해 10-50 Hz에서 작동해야 합니다.
논리/계획층: 인식 표현과 작업 특성을 (자연어 명령, 목표 이미지 또는 보상 기능) 로 계획 또는 정책 출력으로 변환합니다. VLA 모델에서는 이 층은 텍스트 생성보다는 공간적 관계와 물리적 제공에 대한 논리를 위해 정렬된 큰 언어 모델 척추 (LLaMA, Gemma, PaLI) 이다.
** 액션 레이어:** 로봇 하드웨어가 실행할 수 있는 콘크리트 모터 명령어
VLA 통합: 비전-언어-행동 (VLA) 모델은 3층 모두 하나의 엔드-투-엔드 신경 네트워크로 붕괴합니다. 이것은 2026 년의 지배적인 건축 트렌드입니다. 인식, 추론 및 행동 사이의 인터페이스를 손으로 설계하는 대신 카메라 픽셀과 언어 명령어에서 모터 명령어까지 직접 지도하는 단일 모델을 훈련합니다. 타협은 VLA가 더 많은 훈련 데이터와 계산을 필요로 하지만 모듈 파이프라인에 비해 더 잘 일반화된다는 것입니다.
3. 물리 인공지능의 핵심 기반 모델
5개의 기초 모델은 2026년 물리 인공지능의 상태를 정의합니다.
피0 (물리적 지능)
π₀는 가장 잘 자금받은 순수한 플레이 피시컬 AI 회사인 피시컬 인텔리전스의 플래그십 모델입니다. π₀는 피시컬 언어 척추에 구축된 독자적인 아키텍처를 사용하여 ** 흐름 일치** 액션 헤드와 함께 부드럽고 물리적으로 유연한 액션 궤도를 생성하는 연속 시간 생성 모델입니다. 주요 기능:
- 업계의 가장 큰 독자적인 로봇 데이터 세트에 대한 훈련 (10개 이상의 실시예에서 1M+ 에피소드를 추정)
- 횡단 작업 일반화를 보여줍니다: 하나의 체크포인트에서 세탁물, 테이블 및 포장 상자를 접할 수 있습니다
- 독자적이고 공개되지 않지만 오픈소스 모델이 추구하는 성능 기준을 설정합니다
- 프랑카, UR5, ALOHA 및 사용자 지정 쌍방향 플랫폼에서 운영됩니다
π₀는 물리 AI의 "GPT-4 순간"을 나타냅니다. 데이터와 계산을 확장하면 로봇 행동에서 급속한 일반화가 발생한다는 증거입니다. 커뮤니티 재시행, OpenPI는 개방형 인접을 제공합니다.
GR00T N1 (NVIDIA)
NVIDIA의 GR00T (Generalist Robot 00 Technology) 는 인형형 중심의 기초 모델입니다. 이태크 연구소**의 대규모 시뮬레이션을 사용하여 훈련되었으며 실제 로봇 데이터에 따라 정밀하게 조정되었습니다. 2026년 초 출시된 GR00T N1은 전체 인형 제어를 목표로합니다.
- 이중 시스템 아키텍처: 작업 추론을 위해 " 느린 " VLA 척추 (2-5 Hz) 와 반응 운동 제어에 대한 " 빠른 " 정책 (200+ Hz)
- 아이작 연구소에서 1M+에서 시뮬레이션된 인형 에피소드에서 미리 훈련된 후 50K-100K 실제 에피소드로 정비되었습니다
- NVIDIA Jetson Thor (인류형 특정 가장자리 컴퓨팅 플랫폼) 에 최적화 된
- 파트너는 인문형 배포용 Figur, Agility, Apptronik, 및 1X를 포함한다
오픈VLA (스탠퍼드/버클리)
오픈VLA는 7B 파라미터 LLaMA 척추와 SigLIP 비전 코더를 기반으로 개발된 최고의 오픈소스 VLA 모델이다. 오픈 X-Embodiment 데이터 세트 (~1M 에피소드, 22 개의 로봇 실시예):
- 7B 매개 변수 전체 (3B 시력 코더 + 4B 언어/행동 척추)
- 각 차원별 256개의 단독 칸으로 액션을 토큰화하여, 액션 예측을 다음 토큰 예측 문제로 취급합니다.
- 새로운 작업에 대한 50
200개의 시범을 정렬하면 표준 조작 기준에 따라 7085%의 성공률을 달성합니다. - NVIDIA A100에서 ~5 Hz, Jetson AGX Orin에서 ~2 Hz로 실행됩니다 (실제 배포를 위해 액션 쪼개기가 필요합니다)
- 아파치 2.0 라이선스
상업용으로 완전히 개방
오크토 (UC 버클리)
Octo는 버클리 로봇 학습 연구소에서 더 작고 효율적인 오픈소스 일반주의 정책입니다.
- 93M 매개 변수
신속한 추론과 쉬운 미세 조정을 위해 의도적으로 작습니다 - 디푸지션 액션 헤드 (diffusion action head) 을 가진 트랜스포머 기반의 건축물
- 오픈 X-Embodiment 데이터 세트 (브리지, RT-1, DROID 하위 세트) 에서 800K 에피소드에서 미리 훈련
- 50-100개의 시범을 가진 단일 GPU에서 30분 안에 미세한 음향을
- Jetson AGX Orin
에서 15-20 Hz에서 작동하며 실시간 직접 제어에 충분합니다 - 자원 제한이 있는 팀들을 위한 가장 좋은 선택, 즉 빠르게 작동 기준이 필요한 팀
스몰블라 (Hugging Face)
SmolVLA는 [LeRobot] (
- 500M 매개 변수
여전히 의미 있는 크로스 작업 전송을 보여주는 가장 작은 VLA - SmolLM2 척추에 탑재된 SigLIP 시력 코더와 디스퍼시션 액션 헤드
- 레로봇 훈련 및 배포 도구와 네이티브 통합
- 소비자 GPU (RTX 3090/4090) 및 Jetson AGX Orin에서 10+ Hz에서 실행됩니다.
- 데이터 센터 컴퓨팅 없이 VLA 기능을 원하는 연구자와 취미가용으로 설계되었습니다
4. 물리 인공지능 기반 모델 비교
| Model | Parameters | Training Data | Action Head | Inference Hz | Open Source | Best For |
|---|---|---|---|---|---|---|
| π₀ | ~3B (est.) | 1M+ proprietary | 플로우 매칭 | 10-15 Hz | No (OpenPI reimpl.) | Generalist manipulation |
| GR00T N1 | ~2B (est.) | 1M+ sim + 50K-100K real | Dual (VLA + fast policy) | 200+ Hz (fast loop) | Partial (SDK) | Humanoids |
| OpenVLA | 7B | 970K (Open X-Embodiment) | Discrete tokenization | 2-5 Hz | Yes (Apache 2.0) | Language-conditioned tasks |
| Octo | 93M | 800K (Open X-Embodiment) | Diffusion | 15-20 Hz | Yes (MIT) | Fast prototyping |
| SmolVLA | 500M | 100K+ (LeRobot datasets) | Diffusion | 10+ Hz | Yes (Apache 2.0) | LeRobot ecosystem |
| OpenPI | ~3B | Community-aggregated | 플로우 매칭 | 8-12 Hz | Yes (Apache 2.0) | π₀-style without API access |
5· 교육 데이터 요구 사항
어떤 물리 인공지능 시스템에도 가장 중요한 입력은 훈련 데이터입니다.
** 작업별 정책 (ACT, Diffusion Policy):** 작업당 200~1,000개의 시범. 재설정 포함 한 시범 시점 2분, 하나의 작업은 733시간의 운영시간을 필요로 한다. 이것은 "최저 실행 가능한" 접근법입니다.
기본 모델 정렬 (OpenVLA, Octo, SmolVLA): 사전 훈련된 체크포인트에서 출발할 때 작업당 50200개의 시범을 합니다. 데이터 요구사항의 410배 감소는 기초 모델의 주요 경제적인 주장입니다.
기본 모델 사전 훈련: 100K-1M+ 다양한 작업, 객체, 환경 및 실시예에서 시범. 이것은 잘 자금 지원된 연구소 (물리 지능, 구글 딥마인드, UC 버클리) 및 개방된 커뮤니티 노력의 영역입니다. 오픈 X-Embodiment, DROID). 처음부터 사전 훈련은 대부분의 팀에게는 실용적이지 않습니다.
비중적이고 종종 미흡한 요소는 ** 시범 품질**이다. DROID 프로젝트의 연구 (Khazatsky et al., 2024) 는 10K 에피소드 이하의 데이터 집합에 대한 데이터 양보다 데이터 품질에 따라 정책 성능이 더 강하게 확장된다는 것을 보여주었습니다. 구체적으로:
- 1,000개의 고품질의 시범 (순순한 궤도, 일관된 성공, 다양한 초기 조건) 은 5,000개의 저품질의 시범을 지속적으로 우월합니다 (저키 동작, 실패한 포착 포함, 제한된 변동)
- 질 차이 는 정화 시 미세하게 조정되는 동안 합성된다. 깨끗한 데이터에 정화 된 기초 모델은 2-3배 더 빨리 공감하고 노이즈 데이터에 정화 된 동일한 모델보다 10-15% 더 높은 성공률을 달성한다.
- 운영자 능력은 데이터 품질의 주요 결정물이다. 40시간 이상의 텔레 운영 경험을 가진 훈련된 운영자는 초보 운영자보다 30-50% 더 매끄러운 시범을 (행동
크로 측정)
RCSV는 [운전자 교육 및 품질 보장 파이프라인]에 많은 투자를 하는 이유입니다.
6. 데이터 플라이휠
물리 AI는 소프트웨어 AI에서 일어난 일을 반영하는 강력한 데이터 플라이휠 효과를 나타냅니다. 하지만 다른 메커니즘에 따라 작동합니다.
** 더 많은 로봇이 배치되었습니다**** 더 많은 상호작용 데이터가 수집되었습니다**** 더 나은 기반 모델******** 더 뛰어난 로봇****** 더 많은 배치 기회****** 더 많은 로봇이 배치되었습니다**
플라이휠은 아직 대부분의 응용 프로그램에 대해 자율적으로 유지되는 속도를 달성하지 못했습니다. 현재 병목은 첫 단계에 있습니다. 다음 세대의 기초 모델에 필요한 볼륨과 다양성을 생성하기 위해 다양한 실제 환경에서 배치 된 로봇이 아직 충분하지 않습니다. 대부분의 훈련 데이터는 여전히 배치 된 생산 로봇보다 전용 수집 연구소에서 발생합니다.
이 병목은 전략적 기회를 만들어 냅니다. 데이터 수집 인프라를 구축하는 조직들은 이제 로봇 함대, 훈련된 운영자, 품질 파이프라인, 표준화된 형식
RCSV에서 우리는 이러한 현상을 고객 기반에서 보고 있습니다. 2025년, 대부분의 데이터 수집 요청은 학술 연구소에서 왔습니다. 2026년 초, 40%의 요청은 상업 팀에서 제품을 만드는 것입니다.
7. 물리 인공지능 하드웨어
물리 AI는 물리적인 하드웨어를 필요로 한다. 로봇 플랫폼은 어떤 작업이 가능하고 어떤 데이터를 수집할 수 있으며 어떤 기반 모델이 호환되는지를 결정한다. 2026년 물리 AI 개발을 지배하는 플랫폼은 다음과 같습니다:
ALOHA / 모바일 ALOHA
스탠퍼드 ALOHA 시스템 (두 개의 ViperX-300 6-DOF 팔과 리더-후보 텔레오퍼레이션) 은 쌍방향 조작 연구의 실질적인 표준이되었습니다. 모바일 ALOHA는 전체 신체 모바일 조작을 위한 모바일 기반을 추가합니다. 강점: 성숙한 소프트웨어 스택, 큰 커뮤니티, 오픈 X-Embodiment에서 광범위한 사전 훈련 데이터. 약점: ViperX 팔은 제한된 유용무 (750g) 및 반복성을 가지고 있습니다.
1개
RCSV의 OpenArm 1 (4,500) 은 물리 AI 데이터 수집을 위해 특별히 설계된 6-DOF 오픈 소스 팔입니다. 높은 대역폭 토크 센서를 가진 다미아오 액추레이터를 사용하며 취미급 서버보다 원활한 텔레오퍼레이션과 풍부한 감각 데이터를 제공합니다. 레로봇, RLDS, HDF5 데이터 형식과 호환됩니다. [800 $ / 달에 임대]
유니트 트리 G1 휴마노이드
[Unitree G1] (
프랭카 연구 3
단팔 조작에 대한 연구 금 표준. 각 관절에 통합된 토크 센싱을 가진 7-DOF. 미세한 곡물 조작 작업에 대한 데이터 품질이 최고. 단점: 3만 달러 이상의 비용 및 쉽게 전송되지 않는 프랑카 특정 API. 대부분의 대규모 기반 모델 데이터 세트는 중요한 프랑카 데이터를 포함합니다.
DK1 쌍용 수동 시스템
RCSV의 DK1 ($ 12,000) 는 두 개의 오픈아름 클래스 팔을 공유 작업 공간에 쌍방향 조작 데이터 수집을 위해 결합합니다. 더 높은 유용 부하와 더 나은 동동기가 필요한 팀에 더 유능하고 저렴한 ALOHA 시스템에 대한 대안으로 설계되었습니다. [1,800 달러 / 달에 임대]
8. 물리 인공지능의 시프-리얼 격차
시뮬레이션은 물리 인공지능에 매력적이기 때문에 시뮬레이션 데이터는 저렴하고 풍부합니다. 한 NVIDIA 아이작 랩 인스턴스는 시간당 10,000개의 에피소드를 생성할 수 있습니다. 그러나 시뮬레이션은 근본적인 한계를 가지고 있습니다. sim-to-real 격차.
이 격차는 시뮬레이터들이 물리학을 복제하기보다는 대략적으로 계산하기 때문에 존재합니다.
- ** 접촉 동학:** 시뮬레이션 접촉은 실제 변형 가능한 접촉 (무연한 물체, 마찰 변동, 표면 텍스처) 에 거의 가까이 다가가지 않는 페널티 방법이나 보완성 제약에 기초한다.
- 비주얼 리얼리즘: 방사선 추적 렌더링에도 불구하고 시뮬레이션된 이미지는 실제 환경의 잡음, 조명 변동 및 시각적 복잡성이 없습니다. 도메인 무작위로 분류하는 것은 도움이되지만 격차를 해소하지는 않습니다
- ** 액추에이터 역학:** 실제 모터는 반작용, 마찰, 열 유동 및 시뮬레이터 모델이 정확하게 모형화하지 않는 컴포넌스를 가지고 있습니다.
- 물질 속성: 질량 분포, 중력 중심, 표면 마찰, 실제 물체의 변형성은 측정하고 정확하게 모델링하기가 어렵습니다
2026년 실용적인 접근법은 sim + real입니다.
- 사전 훈련에 시뮬레이션을 사용한다 (10K-100K sim 에피소드)
- 실제 데이터에 대한 정렬 (사업별 수행에 대한 실제 에피소드 500~5,000)
- 이 비율은 작업에 따라 다릅니다. 매우 접촉이 풍부한 작업 (복, 삽입) 은 더 많은 실제 데이터를 필요로 합니다.
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9. 생산에 물리 인공지능의 배포
실험실 시범에서 생산 배치로 물리 AI 시스템을 옮기는 것은 연구 환경에서 존재하지 않는 도전을 소개합니다.
지연 예산
생산 물리 AI 시스템은 엄격한 지연 예산을 가지고 있습니다. 조작 작업에 대해, 전체 인식-행동 파이프라인은 20-100ms (10-50 Hz) 에 완료되어야합니다. 이것은 다음과 같습니다.
- 카메라 촬영 및 사전 처리: 5-10ms
- 모델 추론: 10-50ms (모델 크기와 하드웨어에 따라 달라집니다)
- 통신 및 작동: 5-10ms
7B 파라미터 VLA는 Jetson AGX Orin
신뢰성 요구 사항
실험실 시범은 최고의 실행을 선택한다. 생산 시스템은 모든 실행에서 작동해야 한다. "실내에서 85%의 시간을 작동한다"와 "생산에서 99%의 시간을 작동한다" 사이의 격차는 엄청나게
은혜 로서 실패
생산 물리 인공지능 시스템은 화려하게 실패해야 합니다. 혼동되거나 실패하는지 감지하고 안전하게 멈추고 인간 운영자를 다시 시도하거나 알리는 것이 필요합니다. 이것은 불확실성 추정 (모델이 알지 못하는 것을 알아야합니다) 및 후퇴 제어 시스템 (안전한 정지, 가정 위치로 돌아가는, 인간 인수 인터페이스) 을 필요로합니다. 대부분의 학술 정책은 이러한 기능을 완전히 갖추지 않습니다.
환경 유동
실제 배치 환경은 시간이 지남에 따라 변화한다. 빛은 낮 시간과 함께 변하고, 물체는 재편되고, 표면이 가해지고, 카메라가 약간 움직인다. 고정된 조건에서 훈련된 모델은 이러한 변화된 조건에서 악화된다. 생산 시스템은 지속적인 모니터링과 주기적인 재교육이 필요합니다. MLOps에서 빌려온 개념이지만 재교육이 데이터베이스에 대한 질문뿐만 아니라 새로운 물리적 데이터를 수집하는 물리적 시스템에 적용됩니다.
10· 비용 실체 확인
물리적인 인공지능은 비싸다. 여기 0에서 배포된 조작 시스템으로 가는 팀의 정직한 비용 분포가 있습니다.
| Phase | Cost Range | Timeline | Notes |
|---|---|---|---|
| Hardware acquisition | $5,000-$50,000 | 2-8 weeks | OpenArm $4,500, Franka $30K+. Or lease from RCSV: $800-2,500/mo |
| Data collection (pilot) | $2,500-$8,000 | 1-2 weeks | 200-500 demos. Enough for ACT/DP or foundation model fine-tuning |
| Training compute | $200-$5,000 | 1-7 days | ACT on single A100: ~$200. OpenVLA fine-tune on 8xA100: ~$2,000 |
| Edge compute | $500-$2,000 | 1 week | Jetson AGX Orin ($1,999), or Jetson Orin NX ($499) for smaller models |
| Integration + testing | $10,000-$50,000 | 1-3 months | Engineering time for deployment integration, safety, monitoring |
| Total (minimum viable) | $18,000-$115,000 | 2-5 months | For a single-task deployment. Multi-task multiplies data collection cost |
비용은 0이 아니지만 2024년보다 훨씬 낮습니다. 기초 모델은 데이터 요구 사항을 5-10배 감소시켰습니다. 오픈아름과 같은 오픈소스 하드웨어는 상업용 코봇과 비교하여 플랫폼 비용을 5-7배 감소시켰습니다. 오픈소스 소프트웨어 (레로봇, 옥토, 오픈VLA) 는 소프트웨어 라이선스 비용을 완전히 제거했습니다.
11. 기업들을 위한 물리적 인공지능
2026년 물리 인공지능의 기업 채택은 세 가지 요인으로 가속화되고 있습니다. 제조 및 물류의 노동 부족, 하드웨어 비용 감소, 데이터 진입 장벽을 줄이는 기초 모델입니다.
작동하는 기업 게임북:
- ** 단일 작업으로 시작하세요:** 운영에서 가장 높은 가치와 가장 반복적인 조작 작업을 선택하세요. 전형적인 첫 번째 작업은: 버킷을 뽑는 것, 빗, 팔레티징, 품질 검사, 기계 관리가.
- 2,500달러의 파일럿 프로그램을 실행하세요: [RCSV의 데이터 수집 서비스]를 이용해서 특정 객체에서 특정 작업의 200~500개의 시범을 수집하세요.
- 트레인 및 벤치마크: 파일럿 데이터에 대해 Octo 또는 OpenVLA를 정밀 조정하십시오. 성공률, 사이클 시간 및 실패 모드를 측정하십시오. 현재 수동 프로세스와 비교하십시오. 대부분의 파일럿 프로젝트는 접근 방식을 검증하기에 충분하지만 생산 준비가 되지 않습니다.
- ** 규모 데이터 수집:** 파일럿이 성공하면, 객체 배치, 조명 및 객체 인스턴스에서 체계적인 변동을 가진 8,000 달러 (만~2,000 개의 시범) 의 전체 데이터 캠페인을 실행하십시오. 목표 90-95%의 성공률.
- 인간의 감독을 통해 배포: 시스템 모니터링 및 오류에 개입하는 인적 운영자와 함께 배포. 차기 반복에 대한 훈련 데이터로 실패 사례를 사용. 신뢰성이 향상됨에 따라 인적 감독을 점차 줄입니다.
ROI 시간표: 대부분의 기업에서 물리 AI 배포는 단일 시위 수동 운영을 대체할 때 12~18개월 만에 중단됩니다. 경제는 규모로 급격히 향상됩니다. 같은 플랫폼에 배포되는 두 번째 및 세 번째 작업은 하드웨어와 인프라가 이미 배치되어 있기 때문에 50-70% 더 저렴합니다.
RCSV는 전체 생활주기를 통해 기업들을 지원합니다. 하드웨어 선택 및 [리징] (
물리 인공지능이 어디로 가고 있는지
2026년 물리 인공지능은 2020년 언어 인공지능이 있었던 곳입니다. 기초적인 기술은 작동하고, 확장 법칙이 명확해지고, 인프라 계층이 구축되고 있습니다. 향후 2-3년 동안 우리는 다음과 같이 볼 수 있습니다.
- ** 10x 데이터 스케일:** 오픈 X-Embodiment 데이터 세트는 더 많은 연구소들이 참여하고 상업적 데이터 수집 (RCSV를 포함한) 이 확대됨에 따라 1M에서 10M+ 에피소드로 증가할 것입니다.
- ** 상품 VLA 추론:** SmolVLA와 Octo 같은 모델은 $200의 가장자리 장치에서 실행되며, 전체 시스템 비용 $5,000에 물리 AI를 액세스 할 수 있습니다
- 시프-실천적 인 공감: NVIDIA의 아이작 연구소와 구글의 시뮬레이션 노력은 접촉 부가적인 조작의 시프-실천적 격차를 좁히고 실제 데이터 요구사항을 5~10배로 줄일 것입니다
- ** 첫 번째 수십억 달러의 물리 인공지능 제품:** 단일 작업 조작 시스템 (물론 쓰레기통을 채취하거나 팔레티징) 은 3 년 이내에 1 억 달러를 넘어설 것입니다
이 승리는 현재 데이터 수집 인프라와 배포 전문성을 구축하는 팀들이 될 것이고, 기본 모델 레이어는 여전히 상품화되고 있습니다. 이것은 RCSV가 내리는 베팅이며, 우리는 우리의 고객들이 내리는 베팅입니다.
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50개 이상의 로봇 설정, 훈련된 운영자, 표준화된 HDF5/RLDS 출력, 2500달러의 파일럿으로 시작해서 2주 안에 물리 인공지능 접근 방식을 검증하세요.