크라우드웍스, 로봇 학습 데이터 겨냥한 피지컬 AI 데이터랩 열었다

• 크라우드웍스가 사내에 ‘피지컬AI 데이터랩’을 만들었음

  • 목표는 로봇, 자율주행, 제조처럼 물리 환경에서 작동하는 피지컬 AI용 학습 데이터를 연구개발하고 실증하는 것임
  • 텍스트 데이터 라벨링을 넘어 로봇 행동 데이터 쪽으로 시장을 넓히겠다는 움직임으로 볼 수 있음

• 데이터 수집 장비로 유니트리 휴머노이드 로봇을 도입함

  • 텔레오퍼레이션, 즉 사람이 원격으로 로봇을 조종하는 방식으로 데이터를 모음
  • 모션캡처와 로봇 팔을 활용한 매니퓰레이터 방식도 병행함
  • 수집 대상은 관절 궤적, 힘, 시각 정보 같은 인간 행동·로봇 센서 데이터임

• 크라우드웍스가 만들려는 데이터셋은 꽤 구체적임

  • 이기종 로봇 시각언어행동(VLA) 데이터
  • 도메인별 시나리오 기반 에피소드 데이터셋
  • 로봇이 1인칭 시점에서 수집하는 자아중심적 데이터도 개발 속도를 낼 계획임

• 확보한 데이터는 ‘A1 데이터 마켓플레이스’를 통해 전 세계 로봇 기업에 공급할 예정임

  • 이 플랫폼은 AI 기업이 필요한 데이터를 직접 거래할 수 있는 구조임
  • 이미 그리퍼 기반 양팔 로봇 데이터, 센서 글러브 기반 데이터셋, 10개 손가락 로봇 데이터셋 등을 유통 중임
  • 전체 규모는 100테라바이트 이상이라고 밝힘

• 회사는 피지컬 AI 전담팀까지 꾸려 관련 데이터 구축 사업에 집중할 계획임

  • 이준호 COO는 휴머노이드 로봇 등 첨단 산업 현장에 최적화된 데이터 솔루션을 공급하겠다고 말함
  • 결국 로봇 기업이 자체적으로 모든 데이터를 만들기 어렵다는 지점을 데이터 사업 기회로 보는 셈임

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기술 맥락

• Physical AI는 기존 생성형 AI와 데이터의 성격이 달라요. 텍스트는 인터넷에서 많이 모을 수 있지만, 로봇 행동 데이터는 실제 장비와 센서, 사람이 개입한 시나리오가 필요하거든요.

• teleoperation이 중요한 이유는 로봇에게 좋은 행동 예시를 만들어주기 위해서예요. 사람이 원격으로 조종하며 “이 상황에서는 이렇게 잡고 움직인다”는 데이터를 쌓아야 모델이 행동 패턴을 배울 수 있어요.

• VLA 데이터가 언급된 것도 자연스러워요. 로봇이 카메라로 보고, 언어 지시를 이해하고, 팔이나 손으로 행동하려면 시각·언어·행동이 한 데이터 흐름 안에 묶여야 해요.

• 100테라바이트 이상 데이터 마켓플레이스를 강조한 건 규모 경쟁의 신호예요. 로봇 AI는 특정 모델 하나보다 다양한 환경과 장비에서 수집된 에피소드 데이터가 쌓일수록 실사용 가능성이 커져요.