구글 딥마인드 '제미나이 로보틱스-ER 1.6' 공개…로봇이 계기판 읽는다, 정확도 93%

구글 딥마인드가 로봇 추론 모델에 산업 현장에서 바로 쓸 수 있는 기능을 더했다. 알파벳 산하 딥마인드는 2026년 4월 14일 체화 추론(embodied reasoning)에 특화한 시각언어모델 '제미나이 로보틱스-ER 1.6'을 공개하고 같은 날부터 제미나이 API와 구글 AI 스튜디오에서 'gemini-robotics-er-1.6-preview'라는 이름으로 개발자에게 제공했다. 핵심 신기능은 압력계, 액면계, 온도계 같은 계기를 보고 수치를 읽어내는 계기 판독이다.

딥마인드 자체 벤치마크에서 개선 폭이 드러난다. 계기 판독 평가에서 전작 ER 1.5의 성공률은 23%, 범용 모델 제미나이 3.0 플래시는 67%였다. ER 1.6은 86%를 기록했고, 딥마인드가 '에이전틱 비전'이라 부르는 방식을 쓰면 93%까지 올라갔다. 사물 가리키기(pointing), 개수 세기, 여러 카메라 시점을 활용한 작업 성공 판정에서도 ER 1.5보다 나아졌다고 회사는 밝혔다.

에이전틱 비전은 모델이 한 번에 답하지 않고 중간 단계를 밟는 방식이다. 딥마인드의 로라 그레서, 펑 쉬 연구원이 작성한 블로그에 따르면 모델은 먼저 이미지를 확대해 계기의 작은 눈금을 확인하고, 이어 가리키기와 코드 실행으로 비율과 간격을 계산한 뒤 판독값을 내놓는다. 대상 계기로는 원형 압력계, 화학설비 사이트글라스, 수직 레벨 지시계, 온도계, 디지털 표시기 등을 들었다.

4월 20일 공개된 모델 카드에 따르면 ER 1.6은 제미나이 3.0 플래시를 기반으로 텍스트, 이미지, 오디오, 영상을 입력받으며 입력 문맥은 12만8000토큰, 출력은 최대 6만4000토큰이다. 구글 TPU에서 제미나이 3.0 학습 데이터와 별도의 체화 추론 데이터셋으로 학습했다. 딥마인드는 의료, 운송처럼 오작동이 인명 피해나 재산 손실로 이어질 수 있는 안전 필수 분야에는 사용이 승인되지 않았다고 명시했다.

현대차그룹 계열 보스턴다이내믹스가 이 기능 개발에 긴밀히 협력했다. 스팟은 이미 산업 현장을 순회하며 설비 사진을 찍고 있고, ER 1.6은 그 사진을 해석하는 능력을 더한다. 마르코 다 실바 보스턴다이내믹스 부사장은 딥마인드 블로그에서 계기 판독과 한층 신뢰할 만한 작업 추론 덕분에 스팟이 실제 현장 문제를 완전히 자율적으로 보고 이해하고 대응할 수 있게 될 것이라고 말했다.

ER 계열은 딥마인드 로봇 기술 체계에서 역할이 분명하다. 제미나이 로보틱스 모델이 모터 동작을 출력한다면 ER 모델은 물체 위치 파악, 작업 순서 결정, 성공 여부 판단 같은 '생각'을 맡는다. 개발자는 자체 로봇 소프트웨어에서 ER 1.6을 호출해 어떤 제어기와도 결합할 수 있어, 딥마인드 로봇 제품 가운데 가장 폭넓게 쓰일 수 있는 구성 요소다.

안전성 평가도 공개의 큰 축이었다. 딥마인드는 인간 중심 안전 시나리오를 담은 자체 ASIMOV 벤치마크 2판으로 ER 1.6을 시험했고, 가리키기와 경계상자 과제에서 ER 1.5보다 물리적 안전 제약을 훨씬 잘 지켰다고 밝혔다. 제미나이 3.0 플래시와 비교하면 텍스트 기반 안전 시나리오에서 6%, 영상 시나리오에서 10% 개선됐다고 설명했다.

로봇 추론 모델 경쟁은 치열하다. 엔비디아는 코스모스 리즌 모델과 GR00T 정책 모델을 로봇 기업에 공급한다. 피지컬인텔리전스와 스킬드AI는 추론과 동작을 함께 처리하는 엔드투엔드 모델을 학습시킨다. 딥마인드의 강점은 누구나 이미 쓸 수 있는 상용 API라는 유통망과 구글 최상위 모델 계열인 제미나이와의 연결이다.

한국 산업계에 주는 함의는 크다. 석유화학, 발전, 반도체 공장의 설비 순회 점검은 여전히 작업자가 경로를 돌며 계기를 읽는 방식에 크게 의존한다. 노후 설비에 센서를 새로 달지 않고도 로봇이 아날로그 계기를 읽을 수 있다면 점검 자동화의 큰 장벽 하나가 사라진다. 스팟을 보유한 현대차그룹과 국내 대형 플랜트 운영사, 그리고 네이버나 LG AI연구원 등 국내 AI 기업이 산업용 로봇 추론 모델에서 어떤 대응을 내놓을지가 관심사다.

남은 과제는 신뢰성과 책임 소재다. 93%는 벤치마크로는 높지만 위험 설비의 안전 판독으로는 부족하며, 딥마인드 스스로 모델 카드에서 안전 필수 용도를 배제했다. 프리뷰의 가격과 정식 출시 시점도 공개되지 않았다.