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트웰브랩스, 로봇 학습용 영상AI '페가수스 1.6' 출시

AI타임스·2026-10-07

요약

트웰브랩스가 로봇 등 피지컬 AI 분야 학습 데이터 수집에 특화된 비전언어모델(VLM) '페가수스 1.6'을 출시했다. 이 모델은 작업자가 액션캠이나 스마트 글래스를 착용해 촬영한 1인칭 영상인 '에고센트릭 데이터'를 이해하고 라벨링을 자동화하는 것이 특징이다. 행동 분할 및 라벨링, 상세 캡션 등의 기능을 제공한다. 그동안 엔터테인먼트, 스포츠, 공공 분야에 적용해온 영상 이해 기술을 로봇 분야로 확대한 사례다.

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로봇이 사람의 동작을 모방해 학습하려면 대량의 1인칭 영상에 라벨을 다는 작업이 필요한데, 이를 자동화한 시도로 볼 수 있다.

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이 일이 어디서 왔나

피지컬 AI 로봇이 사람 동작을 모방해 학습하려면 대량의 1인칭 영상에 행동 구간과 설명을 다는 작업이 필요한데, 트웰브랩스는 엔터테인먼트·스포츠 분야에서 쓰던 영상 이해 기술을 이 라벨링 작업으로 확장했다. 같은 날 투모로로보틱스가 손-물체 위치 변화를 학습하는 로봇 파운데이션 모델 '하빌리스 브레인 0'를, KAIST가 시뮬레이션으로 물체의 물성과 움직임을 복원하는 월드 모델을 각각 공개해, 데이터 수집부터 동작 생성까지 피지컬 AI 학습 파이프라인 전반에서 기술 발표가 몰린 날이다.

짚어야 할 점

  • 이 모델은 로봇이 직접 쓸 동작을 만드는 기술이 아니라, 동작 학습에 필요한 영상 데이터에 라벨을 다는 전처리 단계를 자동화한 것이어서, 투모로로보틱스의 '하빌리스 브레인 0' 같은 동작 생성 모델과는 다른 층위의 기술로 봐야 한다.
  • KAIST의 물리 시뮬레이션 기반 월드 모델이 가상으로 데이터를 만들어내는 접근인 반면, 페가수스 1.6은 실제 촬영한 영상을 자동 분석하는 방식이어서 데이터 확보 전략이 대비된다.
  • 같은 날 블로터 보도는 국내 피지컬 AI 기업들이 로봇 장비 자체가 부족해 중국산 로봇 한 대에 1억원 넘게 들고 6개월 이상 기다린다고 전했는데, 영상 라벨링 자동화가 이런 하드웨어·현장 데이터 수집 제약을 줄여줄지는 별개 문제다.

아직 확인되지 않은 것

  • 페가수스 1.6으로 라벨링한 데이터를 실제 로봇이 학습해 성능이 얼마나 개선됐는지에 대한 수치나 사례는 제시되지 않았다.
  • 기존 수동 라벨링 방식과 비교해 시간·비용이 얼마나 줄었는지는 확인되지 않았다.
  • 국내외 로봇 제조사나 피지컬 AI 기업 중 이 모델을 실제로 도입했거나 도입을 검토 중인 곳이 있는지는 나오지 않았다.

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파운데이션 모델
대규모 데이터로 미리 학습되어 다양한 하위 작업에 재사용할 수 있는 범용 인공지능 모델을 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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