산업현장 데이터로 로봇 손 조작 고도화 ‘디플로이먼트 퍼스트’ 전략 강조 CJ대한통운 물류현장서 기술검증 추진 리얼월드의 RFM인 ‘RLDX-1(리얼덱스원)‘을 채택한 5지(5-finger) 로봇 손이 23일 휴머노이드 서밋 서울에서 물체를 집고 있다. 사진 제공=리얼월드피지컬 인공지능(AI) 기업 리얼월드가 로봇의 손 조작 능력을 높이기 위해서는 산업 현장에서 확보한 실제 데이터가 중요하다고 강조했다. 연구 환경에서 기술을 완성한 뒤 현장에 투입하기보다 산업 현장에 먼저 기술을 적용하고 여기서 축적한 데이터로 모델을 고도화해야 한다는 설명이다. 류중희 리얼월드 대표는 최근 서울 코엑스에서 열린 ‘휴머노이드 서밋 서울 2026’ 기조연설에서 “리얼월드의 핵심 전략은 현장 적용·산업 데이터 확보·손 조작 능력 향상 등 세 가지가 서로 맞물려 돌아가는 구조”라고 설명했다. 리얼월드는 이를 ‘현장 적용 우선(디플로이먼트 퍼스트)’ 전략으로 추진하고 있다. 실제 산업 현장에 기술을 먼저 적용해 연구 환경에서는 얻기 어려운 데이터를 축적하고 이를 학습해 로봇의 손 조작 능력을 높이는 방식이다. 이렇게 향상된 기술을 다시 더 많은 현장에 적용해 데이터를 확보하는 선순환 구조를 만들겠다는 목표다. 류중희 리얼월드 대표가 23일 휴머노이드 서밋 서울에서 기조연설을 하고 있다. 모바일 야마토게임 다운로드 사진 제공=리얼월드안지윤 리얼월드 최고전략책임자(CSO) 역시 “산업 현장 데이터를 활용해 조작 능력을 개선하고 개발한 기술을 여러 로봇 하드웨어와 작업 환경으로 확장할 것”이라며 “실제 산업 환경에서 요구되는 덱스터리티를 구현하고 이를 다양한 현장으로 확장하는 것이 피지컬 AI의 실질적인 산업 적용을 위해 중요하다”고 설명했다. 리얼월드는 이를 위해 로봇이 다양한 물체를 다루는 데 필요한 정교한 손 조작 기술과 로보틱스 파운데이션 모델(RFM)을 개발하고 있다. 최근 CJ대한통운과 시작한 물류 현장 기술검증(PoC)도 디플로이먼트 퍼스트 전략의 적용 사례다. 양사는 로봇을 적용할 공정을 선정해 핵심 동작을 검증하고 있으며 향후 로봇 핸드와 센서 통합, 현장 데이터 학습 등을 단계적으로 추진할 계획이다. 조작 고도화 ‘디