로봇이 현실 세계에서 안정적으로 작동하려면, 현실을 정확하게 반영하는 환경에서 훈련돼야 한다. 이것이 바로 Real2Sim의 핵심 과제이며, 엑스그리즈(XGRIDS)가 GTC 2026(3월 16~19일, 새너제이)에서 중점적으로 선보인 주제다.
NVIDIA GTC 2026의 엑스그리즈: Real2Sim을 통한 현실 공간과 피지컬 AI의 연결
새너제이, 캘리포니아 2026년 3월 20일 -- 로봇이 현실 세계에서 안정적으로 작동하려면, 현실을 정확하게 반영하는 환경에서 훈련돼야 한다. 이것이 바로 Real2Sim의 핵심 과제이며, 엑스그리즈(XGRIDS)가 GTC 2026(3월 16~19일, 새너제이)에서 중점적으로 선보인 주제다.
엑스그리즈의 공간 지능(spatial intelligence) 솔루션은 이제 OpenUSD 기반 렌더링을 위한 NVIDIA Omniverse NuRec를 지원하며, 주요 스타트업 피치(Startup Pitch), NVIDIA 생태계 내 로보틱스 시연, 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS)와의 공동 쇼케이스 등 여러 장소에서 소개됐다.
Real2Sim: 물리적 공간에서 AI 훈련까지
스타트업 피치에서 엑스그리즈의 쑨리야오(Sunny Liao) 디렉터는 다음과 같은 핵심 질문을 던졌다.
현실 세계의 조건을 진정으로 반영하는 훈련 환경을 어떻게 구축할 것인가?
엑스그리즈의 해답은 현실 데이터를 기반으로 구축한 파이프라인이다. 라이다(LiDAR)와 컴퓨터 비전을 결합한 멀티모달 공간 인식과 고정밀 3D 재구성을 통해, 물리적 환경을 시뮬레이션에 활용 가능한 월드 모델(world model)로 전환할 수 있다.
수작업 3D 모델링과 비교할 때, 이 접근 방식은 다음과 같은 장점이 있다.
- 고정밀 환경 구축 비용 절감
- 실제 공간 변화에 따른 지속적 업데이트 가능
- 시뮬레이션과 실제 배치 환경 간 정합성 향상
GTC의 개발자들은 이러한 방식이 로보틱스 훈련 및 검증을 위한 더 실용적인 경로를 제시한다고 평가했다.
피지컬 AI를 위한 공간 지능
엑스그리즈의 솔루션은 인셉션(Inception) 단계에 그치지 않고 GTC 전역의 여러 쇼케이스 구역에서 소개됐다.
NVIDIA 로보틱스 세션에서 엑스그리즈는 임바디드 AI(embodied AI) 시스템을 위한 자사 솔루션을 시연했다. 이 로봇은 사족보행 로봇 플랫폼에 공간 인식과 모델링 기능을 배치해 주변 환경을 지속적으로 매핑하고 이해할 수 있으며, 단순히 로컬 센서를 활용한 즉각적인 장애물 회피에 의존하는 대신 전체 3D 공간 구조를 활용해 환경을 지속적으로 매핑하고 이행하며 경로 계획, 행동 의사 결정, 작업 실행을 수행할 수 있다.
이는 공간 지능이 임바디드 AI 시스템에 어떻게 통합되는지 보여줬으며, 로봇이 경로 계획, 의사결정, 작업 실행을 위해 전체 3D 환경을 이해할 수 있도록 지원했다.
AWS 쇼케이스에서 엑스그리즈는 데이터 캡처부터 월드 모델 생성, 시뮬레이션 훈련에 이르는 완전한 Real2Sim 워크플로를 선보였다.
향후 전망
엑스그리즈의 장기적 초점은 일관되게 유지되고 있다. 즉, 현실 환경을 AI 시스템이 이해하고 추론하며 훈련할 수 있는 월드 모델로 전환하는 공간 지능 인프라를 구축하는 것이다.
GTC 2026은 이러한 작업을 피지컬 AI 생태계로 확장하는 하나의 이정표가 됐다. 임바디드 AI 시스템이 실험실을 벗어나 창고, 도시, 건설 현장으로 이동함에 따라, 정확하고 확장 가능한 환경의 디지털 표현에 대한 수요는 더욱 커질 전망이다.
엑스그리즈는 이를 가능하게 하는 캡처-투-시뮬레이션(capture-to-simulation) 계층을 구축하고 있다.
