랑후이과기의 임바디드 AI / Physical AI 데이터 서비스는 LiDAR 포인트 클라우드 3D 어노테이션, 다중 카메라 센서 퓨전, 로봇 시연 궤적 수집, 월드 모델 롤아웃 데이터에 집중합니다. VLA 모델, 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇 암, 서비스 로봇을 위해 인지-의사결정-실행에 이르는 엔드투엔드 데이터를 지원하여 2026 휴머노이드 로봇 양산 원년을 가속화합니다.
Figure, Tesla, NVIDIA, Physical Intelligence 등 글로벌 프런티어 로봇 랩의 Physical AI 연구 흐름을 긴밀히 추적하며, 랑후이 전문가팀은 최신 임바디드 AI 돌파를 대량 생산 가능한 고품질 트레이닝·평가 데이터로 지속 전환합니다.
2026년 Figure 03이 홈 시나리오 상용 배포에 본격 진입했습니다. Helix VLA 모델 기반으로 음성 명령에서 양손 조작에 이르는 엔드투엔드 제어를 구현하며, 요리·정리·청소 등 장시간 가사 작업을 완수합니다. 랑후이는 매칭되는 홈 시나리오 조작 궤적과 멀티모달 명령 데이터를 제공합니다.
Tesla Optimus Gen 3는 2026년 만 대급 양산을 돌파하며 대당 단가를 2만 달러대로 압축했습니다. Gen 3는 새로운 덱스트러스 핸드와 엔드투엔드 신경망 제어를 도입하여 공장 운반·조립 작업에서 상용 수준에 도달했습니다. 랑후이는 공장 조작 궤적과 실패 사례 데이터를 제공합니다.
Stanford와 Berkeley가 공동 발표한 OpenVLA가 오픈소스 임바디드 AI의 새로운 벤치마크로 자리매김했습니다. 7B 파라미터 모델은 SIMPLER, RealxArm 평가에서 RT-2 등 클로즈드 소스 솔루션을 능가하며, 랑후이는 정렬된 대규모 텔레오퍼레이션 시연 데이터와 크로스 본체 전이셋을 제공합니다.
NVIDIA GR00T N1 범용 로봇 파운데이션 모델과 Rubin 컴퓨팅 플랫폼이 함께 Physical AI 인프라를 구성합니다. Newton 물리 엔진과 GR00T Mimic 데이터 생성 파이프라인이 합성 데이터 효율을 10배 향상시킵니다. 랑후이는 리얼-신세틱 하이브리드 트레이닝 데이터 서비스를 제공합니다.
Physical Intelligence가 π0.5 범용 로봇 정책을 출시하여 크로스 본체·크로스 시나리오 제로샷 전이를 구현했습니다. 옷 개기에서 종이박스 조립까지 단일 모델이 100개 이상의 실제 작업을 수행하며 VLA 모델 범용화 경로를 제시합니다. 랑후이는 크로스 본체 시연 데이터와 평가 서비스를 제공합니다.
공신부《휴머노이드 로봇 혁신 발전 지도 의견》이 2026년 착실히 시행되어, 2026년 만 대급 양산, 2027년 10만 대급 목표를 명확히 제시했습니다. 베이징·상하이·선쩐 3대 산업 집적지가 시나리오 검증을 동시 개방합니다. 랑후이는 국산 본체 업체의 데이터 수요를 깊이 있게 서비스합니다.
4대 핵심 역량이 Physical AI 데이터 전체 라이프사이클을 커버합니다. 인지층 3D 어노테이션부터 의사결정층 월드 모델 롤아웃까지, 양산 가능하고 감사 가능하며 추적 가능한 임바디드 AI 데이터 파이프라인을 구축합니다.
LiDAR 시나리오를 위한 고정밀 3D 어노테이션 서비스입니다. 3D 바운딩 박스, 인스턴스 세그멘테이션, 시맨틱 세그멘테이션, 다중 프레임 트래킹, 자유 형상 어노테이션 등 다양한 유형을 커버하며, 64/128/솔리드스테이트 하이브리드 라이다 데이터를 지원하고 자율주행 및 서비스 로봇 인지 트레이닝에 대응합니다.
비전 + 깊이 + IMU + 촉각 멀티모달 센서 퓨전 어노테이션 서비스로 로봇 본체의 다중 시점 데이터 시공간 정렬 과제를 해결합니다. RGB-D, 스테레오 비전, 이벤트 카메라, 토크 센서 등 이기종 데이터의 시간 동기화와 공간 캘리브레이션을 지원합니다.
텔레오퍼레이션 + 티칭 데이터 수집 서비스로 VR 텔레오퍼레이션, 양손 마스터-슬레이브 제어, 모션 캡처 티칭, Kinesthetic 가이드 4대 주류 수집 패러다임을 커버합니다. 관절 각도, 말단 위치자세, 토크, 비전, 촉각 전 차원 데이터를 기록하며 Open X-Embodiment 표준에 정렬됩니다.
물리 세계 시뮬레이션과 롤아웃 데이터 생산 서비스입니다. NVIDIA Isaac, MuJoCo, Genesis 등 시뮬레이션 엔진 기반으로 액션 컨디셔널 비디오 예측, 반사실 시나리오, 롱테일 엣지 데이터를 생성하여 실제 수집의 높은 비용과 커버리지 부족 문제를 보완합니다.
6대 표준 임바디드 AI 데이터셋 제품을 즉시 사용할 수 있습니다. 조작 궤적, 포인트 클라우드 어노테이션, 멀티모달 퓨전, 휴머노이드 행동, 시나리오 이해, 월드 모델 전 차원을 커버하며, 서브스크립션과 커스텀 듀얼 모드로 제공되고 Open X-Embodiment 국제 표준에 정렬됩니다.
파지, 배치, 조립, 요리, 청소 등 실제 조작 작업을 커버하는 인공 시연 궤적입니다. 관절 각도, 말단 위치자세, 비전, 토크, 촉각 전 차원 데이터를 포함하며 Open X-Embodiment 크로스 본체 표준에 정렬됩니다.
도심 도로, 실내 시나리오, 산업 단지 등 다중 시나리오 LiDAR 포인트 클라우드 어노테이션 데이터셋입니다. 3D 바운딩 박스, 시맨틱 세그멘테이션, 인스턴스 세그멘테이션, 다중 프레임 트래킹 전 유형 어노테이션을 포함하며 64/128선 기계식 라이다와 솔리드스테이트 라이다를 지원합니다.
로봇 본체 탑재 6카메라 서라운드 뷰 + 깊이 + IMU + 촉각 멀티모달 퓨전 데이터셋입니다. 시간 동기화 어노테이션, 공간 캘리브레이션 파라미터, 크로스 모달 시맨틱 정렬 라벨을 포함하며 VLA 모델 멀티모달 트레이닝에 대응합니다.
휴머노이드 로봇 전신 행동 데이터셋입니다. 양팔 협동 조작, 보행 균형, 전신 다이나믹스, 인간-로봇 인터랙션, 낙상 회복 등 핵심 행동을 포함하며 가정·사무·공장 다중 시나리오를 커버하고 Figure, Optimus, Unitree 등 주류 본체를 지원합니다.
로봇 시나리오 이해를 위한 비전-언어-3D 공동 어노테이션 데이터셋입니다. 장면 그래프, 객체 관계, 어포던스, 공간 레이아웃, 인터랙션 가능 영역 어노테이션을 포함하며 오픈 보캐버리 객체 검출과 장면 추론 트레이닝을 지원합니다.
시뮬레이션 엔진 기반 생성된 액션 컨디셔널 비디오 예측과 월드 모델 트레이닝 데이터입니다. 반사실 시나리오, 롱테일 엣지, 물리 인터랙션, 변형 시뮬레이션 등 데이터를 포함하며 Sora, Genie, V-JEPA류 월드 모델 사전학습을 지원합니다.
휴머노이드 로봇에서 산업용 로봇 암까지, 서비스 로봇에서 자율주행까지, 랑후이 Physical AI 데이터 서비스는 임바디드 AI 전 시나리오 적용 요구에 대응하며 각 본체에 맞춤형 데이터 솔루션을 제공합니다.
Figure, Tesla Optimus, Unitree H1/G1, 지위안, 위수 등 휴머노이드 로봇을 위해 양팔 협동, 보행 균형, 가사 조작, 인간-로봇 인터랙션 등 행동 데이터를 제공하여 VLA 모델이 가정과 사무 시나리오의 범용화된 적용을 실현하도록 지원합니다.
UR, KUKA, FANUC, ABB 등 산업용 로봇 암을 위해 조립, 운반, 용접, 도장, 품질 검사 등 고정밀 조작 궤적 데이터를 제공하며, 유연 제조와 무인 공장 시나리오의 소샘플 빠른 적응을 지원합니다.
배달, 청소, 가이드, 택배, 호텔 등 서비스 로봇을 위해 시나리오 이해, 시맨틱 내비게이션, 대화, 객체 인식 등 데이터를 제공하여 상업·가정 시나리오에서 서비스 로봇의 지능화 업그레이드를 지원합니다.
L2+/L3/L4 자율주행 시스템을 위해 LiDAR 포인트 클라우드, 다중 카메라 퓨전, BEV 인지, 오큐판시 네트워크, 엔드투엔드 계획 등 데이터 어노테이션 서비스를 제공하며 도시 NOA, 고속 파일럿, 주차 전 시나리오를 커버합니다.
랑후이는 임바디드 AI 데이터 생산 전 과정에 관통하는 품질 보장 체계를 구축했습니다. 본체 커버리지부터 조작 정밀도, 시나리오 진실성, 궤적 완전성에 이르기까지 모든 차원에 정량화 가능한 평가 지표를 두고 Appen, Scale AI, Labelbox 국제 표준에 대응합니다.
랑후이 전문가팀과 함께 로봇에 2026 최신 Physical AI 연구 성과를 주입하세요. 휴머노이드 로봇, 산업용 로봇 암, 서비스 로봇, 자율주행팀 어떤 팀이든 인지 어노테이션에서 월드 모델까지 풀스택 데이터 솔루션을 맞춤 제공해 드립니다.