피지컬 AI 기업 리얼월드(RLWRLD·대표 류중희)가 휴머노이드 로봇의 정밀 손 조작 능력을 평가하는 벤치마크 '덱스벤치(DexBench)'를 공개했다. 엔비디아와 공동으로 추진해 온 로봇 정밀 조작 평가체계 구축의 첫 번째 주요 결과물이다. 리얼월드는 엔비디아의 투자 계획도 공식 확인했다.
리얼월드는 9일 서울 코엑스에서 열린 엔비디아 주최 기술 행사 'AI Day Seoul 2026'에서 덱스벤치의 주요 기능과 개발 성과를 발표했다.
덱스벤치는 지난 6월 리얼월드가 엔비디아와 함께 발표한 정밀 손 조작 기술의 공통 평가 기준 및 데이터 표준 구축 이니셔티브에서 처음 공개하는 핵심 결과물이다. 엔비디아의 시뮬레이션 평가 프레임워크인 아이작 랩-아레나(NVIDIA Isaac Lab-Arena)를 기반으로 개발됐다.
제조라인의 부품 조립과 물류센터의 상품 처리, 매장의 상품 진열 등 산업 현장에는 여전히 사람의 정교한 손동작이 필요한 작업이 많다. 휴머노이드 로봇이 실제 작업에 투입되려면 단순히 물체를 집고 옮기는 수준을 넘어 다섯 손가락 로봇 핸드로 다양한 물체를 다루고, 작업 환경 변화에도 대응할 수 있어야 한다.
기존 로봇 평가 벤치마크가 테이블 위 물체를 집거나 이동시키는 단순 작업에 집중했다면, 덱스벤치는 실제 산업 환경을 반영한 정밀 조작 능력 평가에 초점을 맞췄다.
평가 대상은 유통(Retail), 물류(Logistics), 조립(Assembly), 호텔 식음료(Hotel F&B) 등 4개 산업 분야의 총 15개 작업이다. 구체적으로 상품 꺼내기와 배치, 롤케이지에서 물품 내리기, 커넥터 삽입, 나사 체결, 접시 쌓기, 액체 붓기 등이 포함됐다.
실제 작업 환경과의 유사성을 높이기 위해 제품 규격에 기반한 물체와 산업 설비를 가상 환경에 구현했다. 다섯 손가락을 활용해야 하는 복잡한 조작 과제를 중심으로 로봇의 작업 수행 능력을 평가하도록 설계했다.
특히 덱스벤치는 작업 성공률뿐 아니라 새로운 물체와 환경에 대응하는 일반화(Generalization) 성능도 평가한다. 물체(Object), 물리적 특성(Physics), 공간 조건(Spatial) 등 세 가지 기준을 적용해 로봇이 학습 과정에서 접하지 않은 조건에서도 기존에 습득한 조작 능력을 발휘할 수 있는지 검증한다.
평가 시스템은 엔비디아 아이작 랩-아레나와 오픈소스 물리 엔진 뉴턴(Newton)을 기반으로 구축됐다. 아이작 랩-아레나는 개발자가 다양한 작업 환경을 구성하고 대규모 로봇 정책 평가를 반복적으로 실행·분석할 수 있도록 지원한다.
뉴턴의 물리 시뮬레이션 솔버는 다섯 손가락 로봇 핸드와 물체 사이의 정밀한 접촉, 형태가 변하는 물체, 움직이는 산업 설비 등 복잡한 물리적 상호작용을 구현하는 데 활용된다. 정밀 조작 기술의 성능을 시뮬레이션 환경에서 반복적으로 검증할 수 있도록 한 것이다.
개발 과정에는 국내외 산업·기술 기업도 참여했다. 엔닷라이트(NdotLight), 스페이스에이아이(SPACE AI), 피직스심랩(PhysicsSimLab)이 개발 파트너로 합류해 시뮬레이션용 3D 자산과 가상 환경을 제공했다.
제네시스 AI(Genesis AI)와 미믹 로보틱스(Mimic Robotics) 등 로봇 및 산업 분야 기업들도 얼리 액세스 프로그램을 통해 덱스벤치를 평가하고 있다. 리얼월드는 이를 통해 연구기관과 로봇 개발사들이 공통된 기준으로 기술 성능을 비교할 수 있는 기반을 마련한다는 구상이다.
리얼월드는 덱스벤치의 코드와 평가 환경, 시뮬레이션 자산, 학습 데이터, 기준 모델(Baseline), 성능 비교 리더보드(Leaderboard) 등을 공개할 계획이다. 연구기관과 로봇 개발사가 동일한 평가 환경에서 로봇 AI 모델의 성능을 측정하고 개선할 수 있도록 지원한다는 방침이다.
초기 덱스벤치 기준 모델 성능은 리얼월드의 로보틱스 파운데이션 모델 차기 업데이트 버전인 리얼덱스(RLDX) 1.1을 통해 측정됐다. 회사에 따르면 RLDX 1.1은 정밀 조작 성능을 점진적으로 개선했으며, 학습 속도를 높이고 추론 지연 시간을 줄인 것이 특징이다.
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 평가 기반을 구축하기 위해 엔비디아 및 산업·기술 파트너들과 협력한 첫 번째 구체적 성과"라고 말했다.
향후 리얼월드는 시뮬레이션 환경에서 측정한 결과와 실제 물리적 로봇의 작업 결과를 비교하는 시뮬레이션-현실 간 검증(Sim-to-Real) 기술을 고도화할 계획이다. 지원하는 로봇 플랫폼과 로봇 핸드 종류를 확대하고, 새로운 산업 작업과 평가 조건도 추가할 예정이다.
한편 리얼월드는 엔비디아가 AI Day Seoul 2026에서 발표한 자사 투자 계획을 공식 확인했다. 투자금은 로보틱스 파운데이션 모델의 기술 경쟁력을 높이고 산업 파트너들과 함께 실제 현장 배포를 확대하는 데 활용할 예정이다.
휴머노이드 로봇 시장에서 정밀 조작 기술은 실제 산업 현장 투입을 결정하는 핵심 과제로 꼽힌다. 다만 시뮬레이션에서 높은 성능을 보이는 것과 실제 제조·물류 환경에서 안정적으로 작동하는 것은 별개의 문제다. 덱스벤치가 산업 현장에서 통용될 평가 기준으로 자리 잡으려면 실제 로봇을 활용한 검증과 다양한 작업 환경에서의 성능 입증이 뒤따라야 할 것으로 보인다.
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