연구
앤트로픽 “로봇, 美 육체노동 74% 수행 가능하지만 비용 경쟁력은 0.3%뿐”
앤트로픽 경제연구팀이 미국 직무 데이터베이스 O*NET의 약 1만9000개 과업을 분석한 결과 로봇은 기술적으로 육체 과업의 74%를 수행할 수 있지만 사람보다 저렴한 과업은 0.3%에 그친다고 밝혔다. 로봇 가격이 과거처럼 연 3%씩 내려가면 이 비율이 10%에 이르는 데 40년이 걸린다는 추정이다.
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투자, 출시, 논문 소식을 보도되는 순서대로.
연구단일 출처
이노데이터, 뉴저지에 모션캡처 연구소 열고 휴머노이드 학습 데이터 공급
데이터 엔지니어링 기업 이노데이터(Innodata)가 휴머노이드와 피지컬 AI 학습용 실제 동작 데이터를 수집하는 모션캡처 연구소를 미국 뉴저지에 열었다고 더로봇리포트가 9월 30일 보도했다. 연구소에는 바이콘(Vicon)의 적외선 광학 추적 카메라가 설치돼 사람과 로봇의 3차원 움직임을 서브밀리미터 정확도와 밀리초 단위 지연으로 측정한다. 회사 측은 기성 모션 데이터 패키지 판매와 맞춤형 데이터 수집, 로봇 플랫폼 간 데이터 리타기팅, 로봇 성능과 안전성 검증 서비스를 제공한다고 밝혔다.
연구
칭화대 '보고 차는' 축구 휴머노이드, 사이언스 로보틱스 표지 장식, 시뮬레이션만으로 학습
칭화대 연구진이 바이트댄스 시드, 중국농업대와 함께 휴머노이드의 카메라와 다리를 하나의 강화학습 제어기로 연결한 연구를 2026년 8월 19일 사이언스 로보틱스에 발표했다. 부스터로보틱스 T1에서 공 위치 추정 오차 46% 감소, 킥까지 걸리는 시간 최대 64% 단축, 전방 위치 킥 성공률 약 90%를 실제 환경 미세조정 없이 달성했다고 밝혔다.
연구
센서 없이 힘 느끼는 저가 로봇팔, MIT 'NeuralActuator' RSS 2026 시스템 논문상
MIT 계산설계제작그룹(CDFG)과 아마존 연구진의 NeuralActuator가 RSS 2026 최우수 시스템 논문상을 받았다. 모터 전류와 전압, 온도만으로 저가 서보의 실제 거동을 학습해 외력을 평균 오차 0.12N으로 추정했으며, 기존 기법의 오차는 0.66~1.41N이었다.
연구
KAIST와 크래프톤 참여한 'FlashSAC', RSS 2026 최우수 논문상 수상, 휴머노이드 보행 학습 GPU 1장으로 20분
홀리데이로보틱스, KAIST, 크래프톤, 독일 다름슈타트공대, 스웨덴 KTH 등이 참여한 강화학습 기법 FlashSAC가 2026년 7월 시드니에서 열린 로봇공학 학회 RSS 2026에서 최우수 논문상을 받았다. 연구진은 RTX 5090 한 장으로 유니트리 G1의 평지 보행 정책을 약 20분 만에 학습했으며, 표준 기법인 PPO는 약 3시간이 걸렸다고 밝혔다.
연구
아마존 FAR의 'OmniRetarget', ICRA 2026 최우수 논문상 2관왕… 사람 동작을 휴머노이드 학습 데이터로 바꿨다
아마존 프런티어 AI 앤드 로보틱스(FAR) 팀과 미국 대학 연구진이 공동 개발한 동작 리타기팅 기법 OmniRetarget이 6월 빈에서 열린 IEEE ICRA 2026에서 최우수 학회 논문상과 로봇 조작 및 이동 부문 최우수 논문상을 함께 받았다. 연구진은 몸과 물체, 지형 사이의 접촉 관계를 보존하는 방식으로 8시간 이상의 궤적을 생성했고, 이를 학습한 유니트리 G1은 실제 로봇 미세조정 없이 파쿠르와 상자 운반을 수행했다.
연구
과기정통부, 504억 원 한국형 AI 휴머노이드 사업 착수…KIST 주관에 LG 3개사 참여
과학기술정보통신부가 5월 18일 KIST 주관으로 2030년까지 504억 원을 투입하는 AI 휴머노이드 원천기술 사업에 착수했다. LG전자, LG AI연구원, LG에너지솔루션이 참여해 시각, 촉각, 언어, 행동 통합 AI와 휴머노이드용 전고체 배터리를 개발하고 20대 이상을 의료돌봄 현장에서 실증한다.
연구
소니AI 탁구 로봇 'Ace', 공식 규칙으로 엘리트 선수 이겼다… 네이처 게재
소니AI의 자율 탁구 시스템 Ace가 2025년 4월 경기에서 엘리트 선수와 5경기 중 3경기를 이기고 일본 T리그 프로 선수 2명에게는 모두 졌다고 2026년 4월 22일 네이처 논문에서 밝혔다. 소니세미컨덕터솔루션즈의 이벤트 기반 비전센서와 8축 로봇팔, 시뮬레이션에서 학습한 강화학습 정책을 결합했고 공 위치 인식 지연은 10.2밀리초다.
연구
도요타연구소, 사이언스 로보틱스서 '다중 작업 로봇 모델' 효과 입증… 새 작업 학습에 데이터 일부만 필요
도요타연구소(TRI)와 코넬대, MIT 연구진 82명이 2026년 4월 15일 사이언스 로보틱스에 발표한 논문에서, 확산 정책 기반의 다중 작업 '대규모 행동 모델(LBM)'이 블라인드 무작위 실험에서 단일 작업 모델보다 성공률과 강건성이 높고 새 작업을 훨씬 적은 데이터로 익힌다고 밝혔다. 사전 공개본에 따르면 약 1700시간, 500개 이상 작업의 로봇 시연 데이터를 썼고 통제된 실환경 시험을 1800회 수행했다.
연구
제너럴리스트 'GEN-1', 로봇 데이터 없이 사전학습하고 작업당 1시간 학습으로 성공률 99%
제너럴리스트AI가 2026년 4월 2일 공개한 로봇 파운데이션 모델 GEN-1은 사람이 착용한 장비로 수집한 50만 시간 이상의 물리 상호작용 데이터로만 사전학습했고 로봇 데이터는 쓰지 않았다. 회사는 이전 모델이 64%에 그친 작업에서 평균 성공률 99%, 작업당 로봇 데이터 약 1시간, 기존 최고 수준 대비 약 3배 빠른 작업 속도를 달성했다고 밝혔다. 수치는 회사 자체 평가이며 외부 검증은 이뤄지지 않았다.
연구
피규어 'Helix 02', 휴머노이드 전신 제어를 신경망 하나로… 수작업 제어 코드 10만9504줄 걷어냈다
미국 휴머노이드 기업 피규어AI가 2026년 1월 27일 로봇 파운데이션 모델 Helix 02를 공개했다. 카메라 영상과 손끝 촉각에서 관절 명령까지 하나의 학습 시스템이 처리하며, 1kHz로 도는 1000만 파라미터 제어기가 C++ 코드 10만9504줄을 대체했다고 회사 측은 밝혔다. 피규어 03이 주방을 오가며 식기세척기를 비우고 다시 채우는 4분, 61개 동작의 작업을 리셋이나 원격조종 없이 해냈다고 회사는 설명했다.