NC AI, 30억개 매개변수로 로봇의 눈 만든다…글로벌 AI 모델 6종 제쳐 작성일 11-03 14 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">'배키 비전 3B’ 개발…4B~8B급 공개 모델보다 높은 성능<br>로봇·공간 이해 3대 벤치마크 평균 63.8점<br>용접 특화 모델 정확도 최대 13배 개선<br>철강·조선·국방 공략</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="5ODJcGLxOc"> <p contents-hash="7135fd0396f490f683feb005bd0627f9f9366f14a814c261ed3b4e74f3b57d09" dmcf-pid="1IwikHoMEA" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] 엔씨에이아이(NC AI)가 로봇과 산업용 장비에 탑재할 수 있는 초경량 시각·언어 모델(VLM)을 개발했다. 매개변수(파라미터) 약 30억개 규모로, 이보다 몸집이 큰 글로벌 공개 모델 6종을 성능 평가에서 앞섰다. 로봇이 주변 환경을 정확히 인식하고 스스로 판단하는 피지컬 AI 상용화에 속도가 붙을 전망이다.</p> <p contents-hash="f8f8582340c42929963645df62dbd8b416b027a11b93ac4af96f91c6cfb61df6" dmcf-pid="tCrnEXgRwj" dmcf-ptype="general">NC AI는 초경량 VLM ‘배키 비전 3B(VAETKI Vision 3B)’를 개발했다고 3일 밝혔다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4c76ddc33f05072033664bf1fb8aa95978fe863463ed915aa8fc32055e35701d" dmcf-pid="FhmLDZaeON" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="NC AI, 30억개 매개변수로 로봇의 눈 만든다…글로벌 AI 모델 6종 제쳐" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/Edaily/20261103085519300ecbf.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="XMosWbCEmE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/Edaily/20261103085519300ecbf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> NC AI, 30억개 매개변수로 로봇의 눈 만든다…글로벌 AI 모델 6종 제쳐 </figcaption> </figure> <div contents-hash="8c4050fbec320307cd522327bb027ca49556c8bc332f65330532ae04f7cfeea9" dmcf-pid="3lsow5NdIa" dmcf-ptype="general"> 모델명에 붙은 3B는 매개변수 30억개를 뜻한다. 매개변수는 AI가 학습 과정에서 조정하는 수치로, 모델의 규모를 가늠하는 지표다. 배키 비전 3B는 연산 자원이 제한된 로봇이나 산업용 장비에도 직접 탑재할 수 있도록 설계됐다. </div> <p contents-hash="a74e80cb5c9d1e4c602b7f9e4ce0ab153adfea4e4b5a6b9636662aedd0b2f10f" dmcf-pid="0SOgr1jJEg" dmcf-ptype="general">VLM은 카메라로 입력된 이미지와 영상을 분석하고 내용을 언어로 이해하는 AI 모델이다. 피지컬 AI가 현실에서 움직이려면 주변 공간과 물체의 상태를 정확히 파악해야 한다. VLM은 시각 정보를 처리해 실제 행동을 결정하는 VLA(시각·언어·행동) 모델의 핵심 기반이다.</p> <p contents-hash="09dcd4c584ea818e21294dc97bbc8f942bea9c474a936cff8af66ff8ab6b39c7" dmcf-pid="pvIamtAiDo" dmcf-ptype="general">NC AI에 따르면 배키 비전 3B는 로봇과 공간 이해 능력을 평가하는 3대 글로벌 벤치마크 평균에서 63.8점을 기록했다. Qwen3-VL, Qwen3.5, Ministral 등 4B~8B급 글로벌 공개 모델 6종을 모두 앞섰다.</p> <p contents-hash="4784a2283b06a01b50656a74f5ef119ff04668107d907a9292076bd1004595c1" dmcf-pid="UTCNsFcnDL" dmcf-ptype="general">평가에는 여러 이미지의 공간 정보를 파악하는 BLINK, 로봇의 실제 행동과 관련된 추론 능력을 평가하는 ERIQ, 공간 추론 능력을 측정하는 ERQA가 활용됐다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d99b1fd864b8622e0ed1cc3b64a90ffb7497f764d1b1895adcec063ae77050b8" dmcf-pid="uyhjO3kLIn" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="NC AI, 30억개 매개변수로 로봇의 눈 만든다…글로벌 AI 모델 6종 제쳐" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/Edaily/20261103085520543sfow.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="Zlsow5Ndmk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/03/Edaily/20261103085520543sfow.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> NC AI, 30억개 매개변수로 로봇의 눈 만든다…글로벌 AI 모델 6종 제쳐 </figcaption> </figure> <div contents-hash="1d4ac0b62ecbc57420efbe441effb603f7497c5157a5392a924d9dc4fd9c4653" dmcf-pid="7lEdAYnQmi" dmcf-ptype="general"> 심층 추론 모드에서도 63.2점을 기록해 8B급 모델인 미스트랄-3-8B-리저닝(48.4점)을 앞섰다. 차트와 이미지 속 글자를 읽는 ChartQA와 TextVQA에서도 비교 모델 중 최고점을 받았다. 산업 현장의 복잡한 계기판과 도면, 작업 지시서를 이해하는 데 활용할 수 있다는 설명이다. </div> <p contents-hash="db5368abd55941807aee16464bd7c6abb93493475fc02374023c349a36b05805" dmcf-pid="zSDJcGLxEJ" dmcf-ptype="general">영상 처리 능력도 강화했다. 영상 입력 시 4초에 해당하는 8개 프레임을 분석해 시간에 따른 움직임과 물체 간 관계를 파악하도록 설계했다. 로봇의 동작이나 작업 대상의 이동 경로 등 시간에 따라 달라지는 정보를 이해하는 데 유리하다. 학습 과정에는 용접 결함을 비롯한 산업 현장 이미지와 로봇·공간 추론 데이터도 반영했다.</p> <p contents-hash="42fe73cba658fc60280787d612ede3ad7b5a06f0e7b8d265b81434c233a5845f" dmcf-pid="qvwikHoMrd" dmcf-ptype="general">NC AI는 범용 모델을 용접 공정에 특화한 모델도 개발했다. 배키 비전 3B를 추가 학습한 결과, 용접 분류 정확도는 기존 41.1점에서 80.9점으로 높아졌다. 결함 감지와 상태 추론 지표는 39.3점에서 69.8점으로, 용접 부위의 위치와 형상 인식 정확도는 5.3점에서 72.5점으로 개선됐다.</p> <p contents-hash="37e3d6dee39567a7e968037814f15f33ce79e13408b8ae512a523a7c959534e4" dmcf-pid="BTrnEXgRDe" dmcf-ptype="general">특히 NC AI는 자체 인프라를 활용해 사전학습부터 미세조정까지 독자적인 학습 체계를 구축했다. 외부 기술 의존도를 낮춰 보안과 공급망 안정성이 중요한 철강·조선·국방 분야에 적용한다는 전략이다.</p> <p contents-hash="f5388df217d9d4eddadaa4b0654b951ed3c9dcf506112cd3b09bf2dfb486519c" dmcf-pid="bymLDZaewR" dmcf-ptype="general">NC AI는 게임과 콘텐츠 개발 과정에서 축적한 3차원 공간 생성, 디지털 트윈, 물리 시뮬레이션 기술을 바탕으로 피지컬 AI 사업을 확대하고 있다. 한화오션과 자율 용접 로봇을 개발하고 있으며, 포스코DX와 산업 현장 휴머노이드 로봇 실증을 추진하고 있다. 현대로템과는 월드모델 구축을 진행 중이다.</p> <p contents-hash="d8795a47c52e2f86b1b129d63d34bd2e37601d0ac893298e7d0d65131cb98775" dmcf-pid="KWsow5NdEM" dmcf-ptype="general">앞으로 배키 비전 3B에 강화학습을 추가해 성능을 높이고, 로봇과 엣지 장비에 탑재할 계획이다. 시각 정보를 이해하는 VLM을 넘어 실제 행동까지 수행하는 VLA 모델로 기술을 확장한다는 구상이다.</p> <p contents-hash="27a8fa3a775bcc8ab1e6a9af553bd5c0cbb5cc74c0fb58081199d4f69f58053a" dmcf-pid="9YOgr1jJDx" dmcf-ptype="general">이연수 NC AI 대표는 “피지컬 AI가 실제 산업 현장에서 작동하려면 제한된 하드웨어에서도 공간을 정확히 이해하고 판단하는 고성능 경량 모델이 필수적”이라며 “배키 비전 3B가 철강·조선·국방 분야의 로보틱스와 VLA 기술을 현장에 안착시키는 핵심 동력이 될 것”이라고 말했다.</p> <p contents-hash="61d2a9fe07276590f8b24916d525eecf9b078307c5b7b79c79385d37ca688574" dmcf-pid="2GIamtAiDQ" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 미토콘드리아 속 단백질이 신장암 성장 억제…UNIST, ‘PHD3-PC’ 대사 조절 기전 발견 11-03 다음 GC녹십자, 국민성장펀드 지원기업 낙점…차세대 면역글로불린 개발 속도 11-03 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
