알리바바, 신체화된 지능 모델 ‘Qwen-Robot’ 시리즈 첫 공개
체화 지능 기술이 연구실을 벗어나 실제 응용 분야로 확대됨에 따라, 로봇이 복잡한 환경에서 지시를 정확하게 이해하고 자율적으로 작업을 수행할 수 있는 능력이 업계의 주요 관심사로 부상했다. 6월 16일, 알리바바는 체화 지능 대형 모델인 ‘Qwen-Robot’ 시리즈를 공식 출시하며, 다양한 로봇에 자연어를 이해하고, 3차원 공간을 인지하며, 물리 법칙을 파악할 수 있는 “범용 기반”을 제공했다.
Qwen-Robot 시리즈는 독립적으로 작동하거나 서로 협력할 수 있는 세 가지 핵심 모델로 구성되어 있으며, Qwen 제품군 내에서 최초의 완전한 체화 지능 매트릭스를 형성합니다.

첫 번째는 핵심 조작 기능을 담당하는 ‘Qwen-RobotManip’입니다. 로봇 플랫폼을 전환할 때 기존 모델의 성능이 크게 저하되는 문제를 해결하기 위해, 이 모델은 통합된 동작 표현 방식을 채택했으며 38,000시간 이상의 오픈소스 데이터로 사전 훈련되었습니다. 제3자 권위 기관의 평가에서, 이 모델의 다양한 버전은 과제 성공률 부문에서 상위 2위를 차지했을 뿐만 아니라, 단순히 수도꼭지를 여는 것부터 양팔을 사용해 감자튀김을 뒤집는 것과 같은 복잡하고 난이도 높은 과제에서도 획기적인 능력을 보여주었습니다.
다음은 로봇에게 “이동” 및 “심부름” 능력을 부여하는 Qwen-RobotNav입니다. 이 모델은 과제 지시 이해, 목표물 탐색, 자율 주행 등 5가지 내비게이션 기능을 동일한 프레임워크 내에서 통합합니다. 이 모델의 혁신적인 ‘작업 적응형 관찰 메커니즘’을 통해 로봇은 경직된 암기 전략에서 완전히 벗어나, 복잡하고 낯선 공간에서 물체 찾기 작업을 효율적으로 완료하는 동시에 유연하게 ‘걷고, 보고, 계획’할 수 있게 되었습니다.
마지막으로, Qwen-RobotWorld 모델은 로봇의 “사고” 깊이를 강화합니다. 이는 마치 운동선수가 동작을 연습하듯이, 다음 순간의 물리적 상태와 행동을 시뮬레이션할 수 있는 물리적 세계 모델입니다. 이 모델은 훈련 데이터 부족이라는 병목 현상을 효과적으로 극복할 뿐만 아니라, 로봇이 행동을 실행하기 전에 궤적 시뮬레이션을 수행할 수 있게 하여 물리적 조작의 절대적인 정확성을 보장합니다.
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첫 번째는 핵심 조작 기능을 담당하는 ‘Qwen-RobotManip’입니다. 로봇 플랫폼을 전환할 때 기존 모델의 성능이 크게 저하되는 문제를 해결하기 위해, 이 모델은 통합된 동작 표현 방식을 채택했으며 38,000시간 이상의 오픈소스 데이터로 사전 훈련되었습니다. 제3자 권위 기관의 평가에서, 이 모델의 다양한 버전은 과제 성공률 부문에서 상위 2위를 차지했을 뿐만 아니라, 단순히 수도꼭지를 여는 것부터 양팔을 사용해 감자튀김을 뒤집는 것과 같은 복잡하고 난이도 높은 과제에서도 획기적인 능력을 보여주었습니다.
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