유니트리, AI 로봇 자가진화 체계 추진한다

유니트리(Unitree Robotics)가 로봇 개발 과정에 AI 대형모델을 넣어 논문 탐색부터 실제 기체 테스트까지 반복하는 ‘물리 AI 로봇 자가진화’ 체계를 추진한다. 로봇 개발의 경쟁 축이 하드웨어 성능에서 데이터, 시뮬레이션, 검증 체계로 넓어지고 있다는 분석이다.

왕싱싱(Wang Xingxing) 유니트리 창업자·회장은 2026 세계로봇대회 주포럼에서 AI 대형모델이 논문을 자동 검색하고 제어 코드를 작성한 뒤 시뮬레이션 환경에서 검증하고 실제 기체 테스트로 이어지는 방식을 제시했다고 중국 매체 매경(每经)은 20일 오전 4시5분(한국시간) 전했다. 이후 AI와 사람이 함께 점수를 매기고 피드백을 주면 개발 과정이 다시 반복되는 폐쇄형 구조다.

핵심은 사람이 후보 기술을 일일이 설계하고 시험하던 방식에서, AI가 기술 탐색과 코드 작성, 검증 절차를 연결하는 방식으로 개발 흐름을 바꾸는 데 있다. 왕 회장은 이 체계가 작동하면 개발 효율과 반복 속도를 높일 수 있다고 밝혔다.

이 발표는 로봇이 정해진 동작을 수행하는 단계를 넘어 낯선 환경에서 지시를 이해하고 실제 행동으로 옮기는 문제를 겨냥한다. 로봇은 언어 모델처럼 텍스트만 처리하지 않고 카메라와 센서로 주변을 파악하며, 균형과 접촉, 마찰 같은 물리 조건 속에서 움직여야 한다. 이 때문에 시뮬레이션과 실제 기체 테스트를 오가는 검증 절차가 중요해진다.

왕 회장은 향후 산업의 임계점으로 사용자가 로봇을 임의의 낯선 환경에 데려가 언어 또는 문자 지시만으로 일상 업무의 약 80%를 수행하는 단계를 들었다. 그는 이 시점이 빠르면 2~3년, 늦으면 5~10년 안에 올 수 있다고 말했다. 이는 확정된 일정이 아니라 왕 회장의 공개 발언에 담긴 기술 판단이다.

한국 독자에게 이 사안은 특정 중국 기업의 제품 홍보보다 로봇 개발 방식의 변화로 읽힌다. AI가 코드 작성, 시뮬레이션, 실제 테스트, 평가 피드백을 묶어 개발 반복을 줄이면 로봇 산업의 경쟁 축은 하드웨어 성능만이 아니라 데이터와 검증 체계로 넓어진다.

크립토 산업과의 접점도 데이터 인프라 쪽에 있다. 본지는 앞서 버추얼스가 로봇 데이터와 원격조작 인프라를 AI 에이전트 생태계의 물리 로봇 영역으로 넓히고 있다고 전했다. 유니트리의 이번 발표도 실제 로봇 운용에서 나온 검증 데이터가 모델 개선에 다시 쓰이는 구조를 전면에 세웠다는 점에서 같은 흐름에 놓인다.

다만 유니트리는 이번 발표에서 해당 체계의 상용 적용 시점, 실제 성능 수치, 외부 검증 결과를 공개하지 않았다. 로봇이 낯선 환경에서 일상 업무의 상당 부분을 수행할 수 있는지는 실제 기체 테스트와 반복 검증으로 확인될 사안이다.