오전의 약 구입 기간에 약국 매장 내 주문이 끊이지 않았다. 한 로봇이 온라인으로 입고된 주문을 받아 정확히 진열대 앞으로 이동했다—약 상자 크기가 비슷하고 포장이 빽빽하여 투명한 포장도 불빛을 반사했다. 로봇은 가벼운 팔을 내밀어 정확하게 한 상자를 집어 들고 약 구입 창구로 가져갔다.
그것을 지휘하는 것은 장장 AI 혁신 타운의 기업 안마링포우의 “링포우 범용 뇌”입니다. 이 “뇌”는 사전 훈련 단계에서 17개 주요 로봇 브랜드와 20가지 로봇 구조에 적응하여, 같은 “뇌”가 다양한 기기와 작업을 통해 운영될 수 있습니다. 이 “뇌”를 탑재한 로봇도 이미 상하이 국대약국의 여러 매장에서 실제 사용되고 있습니다.
그림 1 개미 랭보 로봇 지혜 약국
보고 듣고 행동하는 것 외에, 로봇은 또 다른 능력이 필요합니다: 행동하기 전에 미래를 시뮬레이션하는 것입니다. “이렇게 하면 무엇이 일어날까?” 이것이 바로 세계 모델의 핵심 임무입니다—현재 상태와 동작을 바탕으로 미래의 진화를 시뮬레이션하는 것입니다. 두 가지가 어떻게 분담되고, 하나가 될 수 있는지에 대해서는 업계에서 여전히 연구 중입니다. 상하이 장장에서는 VLA가 대규모로 활용되고 있으며, 세계 모델은 아직 시범 운영 단계에 있습니다. VLA는 “능력이 있다”는 문제를 해결하고, 세계 모델은 “먼저 명확히 생각한 후 행동한다”는 문제를 해결합니다. 두 가지의 융합은 이미 업계 공감대가 형성되었습니다. 상하이에서는 여러 기술 경로가 같은 환경에서 병행적으로 검증되고 있으며, 계획, 표준, 평가도 동시에 진행되고 있습니다.
1. 약국과 작업대의 VLA: 이미 출근하여 지속적으로 최적화 중
'몸을 가진 뇌'의 능력은 약을 받는 것에 그치지 않고, 창고에서 포장물을 분류하거나 생산라인에서 부품을 투입하고 빼내는 로봇도 수행할 수 있다. 2025년 1월, 전국 최초의 이기종 인간형 로봇 훈련장이 장장에 개장되었다. 국가와 지방이 공동으로 운영하는 인간형 로봇 혁신센터와 화웨이가 공동으로 운영하는 몸을 가진 지능 훈련장 모범점에서, 국내산 승톱 인공지능 연산력 기반의 VLA를 연구 개발하고, 세계 모델과 VLA 모델의 효율적인 훈련을 동시에 추진하고 있다. 같은 훈련장 내에서 두 가지 기술 분야가 병행적으로 발전하고 있다.
훈련된 능력은 공장과 같은 실제 산업 환경에서 검증될 필요가 있습니다.국지센터의 “령룡” 시리즈 로봇은 자동차 부품 기업인 연풍에 도입되어, 부품 화염 처리, 전체 세척 분류, 레이저 약화 등 작업대에서 실제 데이터 수집 및 자율 작업 검증을 수행하며, “실습장 훈련—모델 개선—산업 현장 배포”의 전환 경로를 성공적으로 구축했습니다.
단일 시나리오에서 더 많은 매장과 작업대로 확장하고, 역량 이동이라는 과제도 극복해야 합니다. 로봇이 약국에서 약을 가져오는 작업을 수행한다고 해서 다른 매장에서도 안정적으로 작동한다는 의미는 아닙니다: 진열대 배치, 의약품 포장 및 배치 방식이 변할 수 있으며, 산업 현장에 들어가면 다양한 부품의 형태와 작동 요구사항에 적응해야 합니다. 모델이 이러한 변화에 대처할 수 있는지, 얼마나 많은 데이터를 보충하고, 얼마나 많은 훈련과 현장 조정이 필요한지 모두 하나하나 검증해야 합니다. VLA의 활용 진전을 측정하려면 현재 작업을 수행할 수 있는지, 기존 역량이 어느 정도 재사용될 수 있는지, 그리고 새로운 시나리오에 맞추기 위해 추가적인 투입이 필요한지를 모두 고려해야 합니다.
2. 세계 모델의 등장: 돌파, 융합, 혁신
세계 모델과 VLA는 상반된 것이 아니며, 산업계의 공통된 인식은 어떻게 결합하는가에 있다. 모델의 우열을 논쟁하는 것보다는 먼저 로봇이 필요로 하는 핵심 능력을 명확히 하는 것이 낫다. 세계 모델은 “실제로 행동하기 전에 미리 생각하는” 능력을 보완한다. 중국공정학회 정남신 학회장은 세계 모델의 시스템은 내부에 시뮬레이션 환경을 구축해야 하며, 행동 전에 예측과 추론을 하고, 다양한 결정의 가능한 결과를 평가해야 한다.
장장 AI 혁신 타운에서, 일부 기업은 VLA를 약국에 공급하고, 또 다른 기업은 세계 모델을 훈련시키는 작업을 하고 있다. 반딧불 리퍄는 여러 브랜드에 적응하면서 서비스 산업에 먼저 진출하는 동시에, 업계 최초의 구핀 본생 세계 동작 모델인 LingBot-VA 2.0을 출시했다. 지원은 로봇과 “뇌”의 동기화된 발전을 꾸준히 추구하며, 엘리언 G2는 공장에서 연속적으로 작업하고 있다. 지원의 공동 창립자 야오 마오칭은 세계 모델의 가장 중요한 기능은 “물리 세계의 다음 상태를 정확하게 예측하는 것”이라고 말했다. 9월에 지원은 세계-동작 모델 GE-Act 2.0을 출시했으며, “미래를 예측하는” 것과 “동작을 생성하는” 것을 같은 모델에 통합했다. 훈련 데이터는 300시간에서 3만 시간으로 확대되었고, 낯선 환경이나 낯선 생물체에서 추가 훈련 없이 직접 테스트를 진행한다. 그 중 한 로봇의 전체 성공률은 17.1%에서 44.1%로 증가했으며, 낯선 환경에서의 성공률은 약 2.6배 향상되었다.
그림 2: 지원정령 G2 로봇이 공장 생산 라인에서 작업하는 모습
통합에는 내장형 통합 경로도 있습니다. 포동 기업 영랑 스마트는 세계 모델을 VLA에 내장하여, 로봇이 “일하기 전에 먼저 생각한다”는 효과를 가져왔습니다. 이 인형형 로봇은 원격 조작에 의존하지 않고, 커피 제조와 같은 장기적인 작업을 수행할 수 있습니다.
세계 모델에도 필수적인 과제가 있다——빠르고, 정확하며, 데이터가 풍부해야 한다. 시뮬레이션은 빠르게 이루어져야 한다: RTX 5090에서 GE-Act 2.0은 연속적인 동작 블록을 생성하는 데 약 104밀리초가 걸린다. 사실감은 정확해야 한다: 일부 모델은 로봇이 들고 있는 물잔의 현실적인 이미지를 생성할 수 있지만, 잔 안의 물은 전혀 움직이지 않는다. 데이터는 풍부해야 한다: 다샤오 로봇의 수석 과학자 타오 다청과 개우우 세계 모델의 연구 개발 책임자 왕페이에 따르면, 능력이 뚜렷하게 나타나려면 “천만 시간급”에 달하는 데이터가 필요하다.
3. 삼화백화: 상하이의 구신 스마트 그룹
상하이의 육체적 지능 산업의 특징은, 같은 문제에 대해 여러 가지 해결책이 동시에 실제로 적용되고 있다는 점입니다.
일부 몸통형 인공지능은 단말기 선반을 사용합니다. 대소 로봇은 자체 개발한 세계 모델 3.1을 통해 직접 로봇을 구동합니다; 9월에는 중국 석유공사 상하이 판매사와 협력하여 설립된 첫 번째 주유소 편의점이 시범 운영에 들어갔습니다: 로봇은 75센티미터 너비의 통로에서 온라인 주문을 분류하고 포장합니다. 회장 왕샤오강에 따르면, 로봇 작업 시 “약 100밀리초마다 세계 모델이 미래 상태를 한 번 예측합니다”. 데이터 수집 범용성 측면에서, 동체 지능은 전국 50여 개 도시에서 10만 시간 이상의 실제 세계 데이터를 수집했으며, 예비 훈련부터 후훈련까지 모두 인간 데이터를 활용합니다—로봇이 데이터를 수집하는 것보다 더 경제적이고 대규모화가 쉽습니다. 린초 지능은 자체 개발한 세계 모델을 통해 사람의 조작을 로봇 동작으로 변환하고, 고객 현장에서 강화 학습을 반복합니다.
그림 3 중국 석유 회사 쿤룽 하오커 편의점의 대샤오 로봇
일부 몸을 가진 인공지능은 B단계 생산 라인에서 시작됩니다. 그의 신세대 모델은 자동차 와이어 하니스 조립 등의 생산 라인에서 운용되고 있으며, 창업자이자 CEO인 천이륜은 “세계 모델은 세계를 이해하고, 물리 AI는 세계를 변화시킨다”고 강조했습니다. 또한 몸을 가진 인공지능은 AI4S실험실에서 시작됩니다. 상하이 인공지능 실험실은 세계 동작 모델 연구 InternW0-Δ를 발표했으며, 시각, 힘 감각, 촉감을 같은 모델에 통합하여 실험실 유리 교체과 같은 기술 과정을 연속적으로 완료할 수 있게 합니다. 이를 통해 로봇은 각 단계의 힘과 피드백을 인지할 수 있습니다.
더 많은 기술 경로는 상하이에서 동시에 연구되고 있습니다. 구뇌磐石은 뇌 인지 세계 모델을 발표했으며, 지도를 미리 만들지 않아도 낯선 환경에서 탐색, 내비게이션 및 조작이 가능합니다; 수度 기술은 시뮬레이션 환경에서 훈련한 후 실제 기기에 이전합니다.
검증 기준은 단 하나입니다: 실제 환경에서의 신뢰성입니다.
4. 계획, 표준 및 평가는 가속화되고 있습니다
기술 방향이 다양하게 발전하는 동시에, 더욱 명확한 방향이 필요합니다. 《포인트둥안 신형 산업화 “15-5” 계획》에서는 ‘몸을 가진 대규모 모델 + 세계 모델’의 융합 기술을 중점적으로 배치하여, 모델이 물리 법칙을 이해하고 자율적으로 결정하는 작업을 추진할 것을 제안합니다.
산업 표준도 빠르게 제정되고 있습니다. 산업통상자원부는 의견 수렴을 공개하고 있습니다.《국가 인형 로봇 산업 표준 체계 구축 가이드》（2026버전）》(논의 요청서) 세계 모델 표준 항목이 포함되었습니다.《상하이시 인공지능 표준 체계 구축 가이드라인 (2026—2028년)》“세계 모델 표준”을 핵심 기술 표준으로 지정하고, 다차원적인 평가 체계를 구축하도록 요구합니다.
그림 4 상하이시 인공지능 표준 체계 구조도
여전히 바쁘게 움직이는 그 약국이다. 이제 로봇은 약통을 볼 수 있고, 주문을 이해하며, 손을 뻗어 약을 꺼낼 수 있다. 다음에 손을 뻗할 때, "한 번 스쳐도 어떻게 될까"에 대해 더 많은 예측이 가능할까? 어떤 "뇌"가 사용될까? 이 답은 그 로봇이 "일을 잘 해낼 수 있는지", 아니면 "신뢰할 수 있는지"를 결정한다.
“세계를 이해하기”에서 “다음 단계를 예비적으로 준비하기”로, 답은 GDPS 2026의 훈련장과 작업장에서, 그리고 상하이의 더 많은 실험실, 매장, 생산 라인에서, 하나하나의 시나리오를 탐색하고 검증하며 실제화되고 있습니다.
이 글은 반딧불이 제공하며, 양자위는 허가를 받아 재수록했으나 의견은 원저작자에게 속합니다.