로봇 AI 기술 발전 현황: 계획-동작 분업 및 응답 속도 격차

요약

구글 딥마인드와 피겨 AI, Dyna Robotics는 로봇 시스템에서 계획과 실행을 분리하는 방식을 선보였습니다. Dyna Robotics는 시스템 Dyna-2.1을 공개하며, 시각·언어 모델 오케스트레이터가 다음 단계를 정하고, Dyna-2 정책이 동작 궤적을 만들며, 전신 컨트롤러가 초당 100회 관절 목표값과 바퀴 속도를 제어한다고 설명했습니다. 구글 딥마인드는 제미나이 로보틱스 2 등을 통해 시각·언어·행동(VLA) 모델이 행동 제어로 입력을 바꾸고, 추론 모델이 작업 계획을 세우는 방식을 제시했습니다. 피겨 AI의 헬릭스는 시각·언어 모델이 초당 7~9회, 연속 동작 정책이 초당 200회 작동하는 두 계층의 주기를 구분하여 작동한다고 밝혔습니다. 업계에서는 로봇 모델을 평가할 때, 작업 계획, 동작 생성, 저수준 제어 등 각 계층의 성능을 구분하여 봐야 합니다. 특히 앤트로픽의 평가에서 보듯, 저수준 제어의 응답 속도와 LLM의 응답 속도 간의 큰 차이가 확인되었으며, 시뮬레이션 결과가 실제 환경으로 일반화되기 어렵다는 점도 지적되었습니다.

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