로봇 계획·동작 분업…앤트로픽 평가서 응답속도 격차

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구글 딥마인드와 피겨 AI, Dyna Robotics는 계획과 실행을 나눈 로봇 시스템을 공개했다. 앤트로픽은 시뮬레이터를 멈춘 평가에서 보행 제어에 필요한 주기와 당시 모델 응답률을 비교했다. Dyna Robotics는 2026년 9월 29일 장시간 작업 계획과 로봇 동작 실행을 나눈 시스템 Dyna-2.1을 공개했다. 회사는 Dyna-2.1 기술 문서에서 오케스트레이터가 다음 단계를 정하고, Dyna-2 정책이 동작 목표 궤적을 만들며, 전신 컨트롤러가 관절 목표값과 바퀴 속도를 초당 100회 제어한다고 설명했다. 구글 딥마인드는 2026년 7월 30일 제미나이 로보틱스 2와 제미나이 로보틱스 ER 2, 제미나이 로보틱스 온디바이스 2를 소개했다. 회사가 공개한 구성에서 시각·언어·행동(VLA) 모델은 입력을 행동 제어로 바꾸고, 추론 모델은 물리 환경을 이해해 여러 단계 작업을 계획하며, 온디바이스 모델은 로봇 기기에서 실행된다(발표문).

회사는 헬릭스 발표에서 장면과 언어를 이해하는 시각·언어 모델이 초당 7~9회, 연속 동작을 만드는 시각운동 정책이 초당 200회 작동한다고 밝혔다. 앤트로픽 평가의 응답률이나 다른 로봇 시스템의 성능과 직접 비교할 수 있는 공통 지표는 아니다. 구글 딥마인드는 2023년 RT-2를 발표하며 웹 규모 데이터로 사전학습한 시각·언어 모델에 로봇 시연 데이터를 결합했고, 6000회가 넘는 로봇 시험에서 기존 기준 모델보다 처음 접한 작업의 일반화 성능이 3배 넘게 개선됐다고 보고했다(RT-2 발표). 앤트로픽은 2026년 7월 로봇 제어 평가에서 사족보행 로봇의 저수준 제어에 초당 약 83회의 응답이 필요하다고 제시했지만, 당시 비추론 모델의 응답은 초당 약 0.2~0.4회였다고 보고했다.

한 로봇 시뮬레이션 연구는 일부 시각 내비게이션 과제에서 충실도를 높여도 실제 환경으로의 전이가 개선되지 않았고, 느린 시뮬레이션과 물리 모델 오차에 대한 과적합이 성능을 해칠 수 있다고 보고했다(연구).

공개된 사례들은 계획, 동작 생성, 저수준 제어를 나누거나 결합하는 여러 설계를 보여준다.