로보티즈가 2027년 1월부터 휴머노이드 'AI 사피엔스'의 생산량을 대폭 확대할 계획이다. 김병수 대표는 연간 1만 대를 양산 목표로 제시했다. 우즈베키스탄 생산거점을 활용해 이미 부품·소재 생태계를 갖춘 중국 업체 대비 가격 경쟁력을 확보할 방침이다. 휴머노이드 하드웨어와 소프트웨어를 통합한 솔루션 사업도 함께 키울 계획이다.
큐레이터연간 1만 대 목표는 대표의 인터뷰 발언으로, 현재 생산 실적이나 구체적인 투자 계획은 원문에 제시되지 않아 실행 가능성을 독립적으로 확인하기 어렵다.
Smart Pick-and-Place on OMY with GraspNet and Gemini
ROBOTIS가 자사 로봇 팔 OMY를 기반으로 파지-배치(pick-and-place) 파이프라인을 공개했다. 시각-언어 모델(VLM)인 Gemini가 자연어 명령을 해석하고 카메라 입력에서 대상 물체를 식별하며, GraspNet이 3D 포인트 클라우드 데이터를 처리해 안정적인 6자유도(6-DoF) 파지 후보를 생성한다. 이후 이차계획법(QP) 기반 모션 컨트롤러인 Cyclo Control이 충돌 회피 궤적을 계획하고 역기구학(inverse kinematics)을 실시간으로 실행한다. 전체 시스템은 ROS 2 위에 구축되었으며, 비정형 환경에서도 임의 물체를 파지할 수 있다고 밝혔다. 소스코드와 문서는 오픈소스로 공개되었다.
큐레이터비정형 환경에서의 임의 물체 파지 가능성은 ROBOTIS 자체 발표이며, 독립적인 성공률 수치나 비교 벤치마크는 제시되지 않아 실제 범용성 판단은 유보가 필요하다. 오픈소스 공개로 재현 실험이 가능해진 만큼, 커뮤니티의 독립 검증이 시스템 신뢰도를 가늠하는 실질적 근거가 될 것이다.
Running Next-Generation LeRobot Policies using lerobot-robot-ros2-zenoh SDK
오픈소스 lerobot-robot-ros2-zenoh SDK는 Hugging Face LeRobot 생태계의 정책 모델을 표준 ROS 2 인터페이스를 통해 ROBOTIS 하드웨어에 직접 연결한다. 이 SDK를 활용해 ROBOTIS OMY 매니퓰레이터에서 GR00T N1.7, MolmoAct2, VLA-JEPA, FastWAM 네 가지 정책을 동일한 데이터셋과 태스크 조건으로 벤치마크했다. 텔레오퍼레이션(teleoperation) 데이터 수집에는 CYCLO Intelligence가 사용되었으며, NVIDIA Isaac GR00T N1.7이 네 정책 중 가장 안정적인 전반적 성능을 나타냈다. 이 SDK는 시각-언어-행동 모델(VLA), 월드 모델 등 빠르게 진화하는 정책 아키텍처를 실제 하드웨어에서 지속적으로 검증하는 실용적 프레임워크를 제공한다. 워크플로는 OMY, AI Sapiens, AI Worker, AI Manipulator, ROBOTIS Hand를 포함한 ROBOTIS 전 제품군에 걸쳐 적용 가능하다.
큐레이터GR00T N1.7의 '가장 안정적인 성능'은 SDK 개발·공개 주체가 수행한 자체 벤치마크 결과이며 독립 검증이 아니므로, 사용된 태스크 종류와 평가 기준이 결론에 직접 영향을 미친다는 점을 확인할 필요가 있다.
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