리얼월드, 로봇 손 벤치마크 ‘덱스벤치’ 공개

[이데일리 신영빈 기자] 피지컬 AI 기업 리얼월드가 휴머노이드의 정교한 손동작을 산업 현장과 유사한 환경에서 평가하는 기준을 내놨다. 엔비디아의 투자 계획도 공식 확인하며 로봇 AI 모델 고도화와 현장 적용을 확대한다.

리얼월드는 9일 서울 코엑스에서 열린 ‘엔비디아 AI 데이 서울 2026’에서 정밀 손 조작 평가 벤치마크 ‘덱스벤치’를 공개했다고 밝혔다.

신일규 리얼월드 비즈니스 개발자가 9일 ‘AI 데이 서울 2026’에서 휴머노이드 정밀 손 조작 벤치마크 ‘덱스벤치’를 소개하고 있다. (사진=리얼월드)

덱스벤치는 지난 6월 엔비디아와 발표한 정밀 손 조작 공통 평가 기준·데이터 표준 구축 협력의 첫 주요 결과물이다. 제조라인의 부품 조립이나 물류센터의 상품 처리처럼 사람의 정교한 손동작이 필요한 작업을 로봇이 얼마나 잘 수행하는지 평가한다.

평가 환경은 유통·물류·조립·호텔 식음료 등 4개 산업 분야의 15개 작업으로 구성했다. 상품 꺼내기와 배치, 운반용 대차에서 물품 내리기, 커넥터 삽입과 나사 체결, 접시 쌓기와 액체 붓기 등을 포함한다. 실제 제품 규격에 맞춘 물체와 산업 설비를 가상공간에 구현해 현장과 유사한 조건에서 성능을 확인하도록 했다.

작업 성공률과 함께 학습하지 않은 상황에 대응하는 일반화 성능도 측정한다. 물체의 종류와 물리적 특성, 공간 조건을 달리했을 때 기존에 익힌 조작 능력을 새로운 작업 환경에 적용할 수 있는지 검증하는 방식이다.

덱스벤치는 엔비디아의 로봇 시뮬레이션 평가 프레임워크 ‘아이작 랩-아레나’와 오픈소스 물리 엔진 ‘뉴턴’을 기반으로 구축했다. 여러 작업 환경에서 평가를 반복하고 다섯 손가락과 물체의 접촉이나 형태가 변하는 물체, 움직이는 설비 등 복잡한 물리적 상호작용을 구현한다.

개발에는 엔닷라이트와 스페이스에이아이, 피직스심랩이 참여해 시뮬레이션용 3차원 자산과 환경을 제공했다. 제네시스 AI와 미믹 로보틱스 등은 사전 이용을 통해 덱스벤치를 평가하고 있다.

초기 기준 성능은 리얼월드의 로보틱스 파운데이션 모델 차기 업데이트 버전인 ‘리얼덱스 1.1’로 측정했다. 회사는 이 모델이 정밀 조작 성능을 개선하고 학습 속도를 높이면서 추론 지연 시간을 줄였다고 설명했다.

리얼월드는 덱스벤치의 코드와 평가 환경, 시뮬레이션 자산, 학습 데이터, 기준 모델, 성능 비교 순위표 등을 공개할 계획이다. 연구기관과 로봇 개발사가 같은 조건에서 AI 모델을 비교하고 개선할 수 있도록 지원한다는 취지다.

향후 가상공간과 실제 로봇의 작업 결과를 비교하는 검증을 고도화하고 지원하는 로봇과 로봇 손의 종류도 확대한다. 새로운 산업 작업과 평가 조건을 추가해 산업용 로봇 정밀 조작 기술의 공통 평가 기준으로 발전시킬 방침이다.

이날 리얼월드는 엔비디아가 행사에서 발표한 자사 투자 계획도 공식 확인했다. 투자금은 로보틱스 파운데이션 모델 고도화와 산업 파트너를 통한 현장 적용 확대에 활용할 예정이다. 투자 규모와 세부 조건은 공개하지 않았다.

류중희 리얼월드 대표는 “실제 산업 환경에서 로봇의 정밀 조작 능력을 객관적으로 측정할 수 있어야 로봇 AI의 발전 성과를 실제 현장 도입과 연결할 수 있다”며 “덱스벤치는 이러한 평가 기반을 구축하기 위해 엔비디아 및 산업·기술 파트너들과 협력한 첫 번째 구체적 성과”라고 말했다.