인간형 로봇은 KPI를 조기에 완료하기 위해 "진화"합니다.

Figure AI의 Figure 02 로봇은 단 4개월 만에 "신중한 인턴"에서 믿음직한 창고 작업자로 변신하여 노동 자동화 경쟁에서 획기적인 진전을 이루었습니다.

이러한 급속한 변화는 기술계를 놀라게 했을 뿐만 아니라, 인간형 로봇이 머지않아 인간의 진정한 동료가 되는 미래를 예고하기도 했습니다.

그림 02는 작업을 더 빨리 완료하기 위해 작업을 변경하는 방법을 알고 있습니다.

올해 2월, Figure 02가 창고에서 작업하는 모습이 짧은 영상 으로 처음 공개되었는데, 그는 약 5초 동안 패키지를 다루는데, 여기에는 조심스럽게 움직여 컨베이어 벨트에서 비닐봉지와 골판지 상자를 들어올리는 것도 포함되었습니다.

1분짜리 영상은 로봇이 낯선 패키지를 보고, 잡고, 돌릴 수 있다는 것을 보여주지만, 느린 속도 때문에 도움이 되는 동료라기보다는 초보자처럼 보입니다.

불과 몇 달 만에 Figure 02 로봇의 작업 속도는 사람과 거의 비슷해졌습니다.

4개월 후, 같은 로봇이 완전히 다른 기록을 세웠습니다. 6월 7일에 공개된 1시간 분량의 무삭제 영상은 Figure 02가 멈추지 않고 작업 자세를 유지하며 끊임없이 쏟아지는 소포의 바코드를 분류하고 스캔하는 모습을 보여줍니다.

핵심 Helix 시스템은 이제 각 패키지를 약 4.05초 만에 처리하며, 임무 난이도가 크게 높아졌음에도 불구하고 속도가 20% 향상되었습니다.

Figure AI는 이러한 발전이 더 많은 데이터와 더 심층적인 모델에서 비롯되었다고 말합니다. 훈련 데모는 10시간에서 60시간으로 6배 증가하여 Helix는 까다로운 장애물, 어색한 모양, 조명 문제 등 실제 상황에 대한 더 많은 사례를 확보했습니다. 엔지니어들은 이 방대한 데이터 세트에 시각적 단기 기억 및 포스 피드백 모듈을 추가했습니다.

메모리는 신경망이 바코드의 각 부분을 한눈에 본 시점을 기억하고 코드를 스캔하기 위해 회전을 계획할 수 있게 해주는 반면, 힘 신호는 거친 촉각 센서 역할을 하여 부드럽게 잡고 빠르게 놓는 것을 안내합니다.

이러한 조정은 부드러운 소포에서 가장 두드러집니다. 로봇은 이제 일반 골판지 상자뿐만 아니라 변형될 수 있는 비닐봉지와 잡을 때 늘어나거나 구겨지거나 접힐 수 있는 평평한 봉투도 처리할 수 있습니다.

Figue AI, 소셜 네트워크 X에서 로봇의 업적을 "자랑"

헬릭스를 이용하면 인간형 로봇이 유연하게 전략을 바꿀 수 있어, 얇은 글자나 부드러운 비닐 봉지를 집어서 뒤집고, 버블랩을 두드려서 표면의 구겨진 라벨을 스캔할 수 있습니다.

그 결과, 바코드 스캐닝에 적합한 패키지 비율이 70%에서 거의 95%로 뛰어올랐고, 상품 처리 컨베이어 속도는 느려지지 않았습니다.

더욱 흥미로운 것은 이러한 작업이 일반화될 수 있다는 증거입니다. 몇 가지 추가 사례만으로도 로봇은 작업자가 뻗은 손을 인식하고, 별도의 핸드오프 명령 없이도 컨베이어 벨트에 물건을 올려놓는 대신 이를 신호로 사용하여 물건을 건네는 방법을 학습했습니다.

현재로서는 이 시연이 대량 배치의 증거라기보다는 기억에 남는 진전일 뿐입니다. 하지만 이는 인간형 로봇 개발에 대한 명확한 추세를 보여줍니다.

Figure AI는 Tesla Optimus, Agility Digit, Apptronik Apollo, Unitree H1/G1과 같은 경쟁사와 마찬가지로 데이터와 네트워크 설계의 꾸준한 증가를 통해 격차를 줄이고 결국 느린 로봇 프로토타입을 근무일 내내 인간과 함께 일할 수 있는 믿을 수 있는 작업자로 전환할 것이라고 확신하고 있습니다.