유니트리(UNITREE, 宇树科技)가 60억(6B) 파라미터 규모 휴머노이드 파운데이션 모델(Foundation Model) 'UnifoLM-WLA-1.0'을 오픈소스로 공개했다. 유니트리는 이 모델이 여러 벤치마크에서 오픈소스 모델 가운데 최고 성능(SOTA)을 달성했다고 밝혔다. 모델 내부에는 알리바바의 Qwen3-VL-4B를 기반으로 만든 40억(4B) 파라미터급 체화 추론기(embodied reasoner) 'UnifoLM-ER-1-4B'가 시각·공간 이해를 담당한다.
큐레이터SOTA 달성 주장은 유니트리 측 발표이며 독립 검증 결과가 아니다. 본문이 중간에 끊겨 아키텍처 전체 구성과 실기(real-world) 검증 여부는 확인할 수 없다.
서울대학교 기계공학부 윤병동 교수 연구팀이 제조 현장의 데이터 수집부터 추론·의사결정·물리적 실행까지 전 과정을 AI로 연결하는 '풀스택 AI 팩토리' 연구에 착수했다. 해당 과제는 2026년도 리더연구 유형A에 최종 선정됐으며, 2026년 6월부터 9년간 수행된다. 연구팀은 대규모 데이터를 사전 학습한 파운데이션 모델(foundation model)을 제조 업무에 특화된 형태로 개발하고, 이를 실제 제조라인에 적용해 제조 자율화의 기반을 마련할 계획이다.
큐레이터착수 발표 단계이므로 파운데이션 모델의 실제 제조라인 적용 성과는 수년 후에나 확인 가능하며, 시뮬레이션과 실기 적용 결과를 구분해 후속 보고를 지켜볼 필요가 있다.
Carbon Robotics가 데이터 레이블링 기업 iMerit과 파트너십을 체결하고 식물 기반 AI 파운데이션 모델(plant foundation AI model)과 트랙터 키트를 발표했다. 이 솔루션은 농부가 현장에서 레이저 제초(laser weeding) 동작을 즉시 커스터마이징할 수 있도록 설계됐다. 별도의 오프사이트 학습 없이 작업 환경에 맞춘 AI 조정이 가능해진다는 점이 특징이다.
큐레이터현장 즉시 커스터마이징이 가능하다는 것은 Carbon Robotics와 iMerit 측의 주장이며, 실제 다양한 작물·토양 조건에서의 성능은 독립적인 현장 검증이 이루어지지 않은 상태다.