페르난도 플로레스(Fernando Flores)는 하루에 8시간을 같은 커피 한 잔을 제공하는 데 소비합니다.
그 사람은 바리스타가 아니거든요. 그는 인간형을 훈련시키려는 로봇 인형사입니다.
기계 컨트롤러를 조작하여 근처의 로봇 팔이 커피 포트를 집어 컵에 부은 다음 커피 메이커에 반환하도록 합니다. Flores는 쏟아진 부분이 있는지 확인한 다음 손으로 컵을 냄비에 비우고 수백 번 다시 시작합니다.
샌프란시스코 스타트업 Encord에서 수석 로봇 조종사 직함을 맡고 있는 Flores는 “반복성은 불편함을 유발할 수 있습니다.”라고 말했습니다. “시간이 지나면 제2의 천성이 됩니다.”
실리콘 밸리의 이 시지프스는 급성장하는 로봇 훈련 산업의 최전선에 서서 내년에 인근 공장에서 등장할 것으로 예상되는 휴머노이드 로봇 군대를 가르치고 운영할 준비를 하고 있습니다. Encord는 집, 사무실, 공장에 휴머노이드를 도입하려는 기업에 움직임 데이터를 실행, 기록 및 판매합니다.
기술 기업의 낙관적인 계획을 믿는다면, 미국산 로봇 떼가 시장에 곧 출시될 것입니다.
Tesla의 Fremont 공장은 Optimus 로봇 생산 라인을 마련하기 위해 올해 자동차 생산을 중단했으며, 연간 생산 능력을 100만 대까지 늘릴 놀라운 계획을 가지고 있습니다. Palo Alto에 본사를 둔 1X Technologies는 이미 조작 Hayward 공장에서 Neo라는 이름의 66파운드, 5피트 6인치 크기의 휴머노이드입니다. 이 회사는 10,000개의 선주문을 받았으며 올해 말 첫 출하가 예상됩니다. AI 피규어 휴머노이드 공장 산호세에서는 생산 능력을 늘려 그림 03 시간당 로봇 생산, 연간 12,000대 생산 목표
Sofia Infante는 Encord에서 나사에 너트를 조여 로봇의 민첩성을 보여줍니다.
(폴 쿠로다 / For Time)
Goldman Sachs는 글로벌 휴머노이드 시장이 도달할 수 있다고 예측합니다. 380억 달러 2035년까지.
이러한 휴머노이드 로봇의 AI에는 인간의 움직임에 대한 엄청난 양의 데이터가 필요합니다. 인간이 쓰고, 말하고, 코딩하고, 작성하는 방식은 인터넷에서 쉽게 제거되었지만, 로봇이 서기, 걷기, 들어올리기, 쥐기, 붓기 및 기타 신체적 움직임을 수행하는 방법을 익히려면 더 많은 정보가 필요합니다. 이것이 Encord와 같은 회사가 들어오는 곳입니다.
그만큼 100억 달러 CB Insights에 따르면 2026년 로봇 공학에 대한 투자로 로봇 교육에 초점을 맞춘 산업이 탄생했습니다. 처음에는 이 뜻이었는데 인간은 이마에 아이폰을 붙이고, 요리, 청소, 집안일 등의 활동을 기록합니다. 그러나 이는 로봇 손이 완벽하게 기능하는 데 필요한 정확한 토크, 힘 및 그립을 반영하지 않습니다.
이제 인간은 움직임을 제어할 수 있는 값비싼 플랫폼을 통해 로봇을 직접 안내합니다. 로봇 팔을 사용하여 수집된 데이터는 운동 기술과 물체 조작에 대한 더 풍부한 통찰력을 제공합니다. Encord는 훈련 데이터에 대해 시간당 최대 1,000달러를 고객에게 청구합니다.
Encord의 로봇 학습 책임자인 Vineeth Velmurugan은 로봇을 제어하는 트레이너로부터 수집된 정보는 로봇이 스스로 오류를 수정하고 작업을 완료하는 방법을 배우는 “다음 단계의 학습으로 이동하는 데 매우 중요합니다”라고 말했습니다.
이 회사는 이미 로봇 산업의 일부 대기업과 협력하고 있지만 대부분의 이름을 공유할 수는 없다고 말했습니다. 그가 언급할 수 있는 고객 중에는 Toyota Research Institute와 짜다이미 몇몇 집에는 세탁물 접는 로봇이 있습니다.
Brian Gonzalez가 5월 20일 Encord 스타트업에서 로봇 팔을 사용하여 이더넷 케이블을 당기고 있습니다.
(폴 쿠로다 / For Time)
많은 새로운 로봇공학 데이터 기업이 산업 활용 사례에 중점을 두고 있습니다. 로봇은 공장이나 창고와 같이 구조화되고 예측 가능한 환경에서 가장 잘 작동할 수 있습니다.
집안일은 준비와 업무가 더 다양하고 복잡하기 때문에 더 어렵습니다. 많은 로봇이 걷기를 마스터했지만 여전히 문, 냉장고, 세탁기를 원활하게 여는 데 어려움을 겪고 있습니다. 그들은 문손잡이, 손잡이 또는 문 가장자리를 어디에 어떻게 잡는지, 얼마나 많은 힘을 당기거나 밀거나 비틀어야 하는지 모릅니다.
플로레스는 로봇 팔이 커피를 따르도록 하는 데 능숙하지만 여전히 자주 커피를 쏟습니다. 이 경우 시도 기록이 삭제됩니다.
“일반적으로 우리는 실수를 하고 싶지 않습니다.”라고 그는 말했습니다. “15초 동안 3번 이상 연속 오류가 발생한다면 이는 좋은 데이터가 아닐 것입니다.”
Hayward에 있는 Encord의 테스트 시설 내부에서는 가구가 완비된 거실, 주방, 욕실을 갖춘 표준 미국 주택을 재현했습니다.
거실에서는 조종사가 어수선한 책상을 정리하고 있다. 그녀는 먼저 AA 배터리, 펜, 가위를 테이블 위에 흩뿌린 다음 근처 컨트롤러로 돌아와 로봇 팔이 각각을 로봇의 트레이에 놓도록 합니다. 책상 정리함.
훈련일에 따라 조종사는 로봇 팔이 제대로 작동할 때까지 냉장고 문을 열고 닫고, 그릇에 액체를 섞고, 수저류를 분류하고, 수도꼭지를 계속해서 열고 닫을 수 있습니다.
Cortney Weintz(왼쪽)와 Tony Schiller는 Encord에서 카메라로 데이터를 기록합니다.
(폴 쿠로다 / For Time)
시설의 또 다른 구석에서는 스마트 안경을 쓴 사람들이 카드 놀이와 플라스틱 접시를 손으로 분류하며 1인칭 영상을 수집하고 있습니다.
다음 로봇 침공을 위한 핵심 기술: 케이블 연결.
기업은 AI에 필요한 대규모 데이터 센터를 구축하는 데 도움이 되도록 덕트 공간을 기어 다니고, 포트를 식별하고, 케이블을 연결할 수 있는 로봇을 원합니다. Encord는 운영자가 하루 종일 동전 크기의 잭에 파란색 케이블을 삽입하는 실제 데이터 센터 서버 랙을 복제했습니다.
많은 회사들이 이 분야에 진출했습니다. 메타 지원 AI 저울 팔로알토에 본사를 두고 있으며 마이크로1 해당 분야의 주요 플레이어입니다. 중국에는 40개 이상의 공공 로봇 데이터 수집 시설이 있으며, 현장에 있는 수백 명의 인간이 현실 세계에서 움직이는 법을 배우는 로봇을 모방합니다.
매사추세츠주 워터타운에서 Tutor Intelligence는 100개 로봇 수확 이동에 대한 데이터 수집 전용 시설. 그것은 로봇 팔공장 작업을 수행하도록 훈련받은 사람들은 멕시코, 필리핀, 보스턴에 분산된 인간 팀에 의해 통제됩니다. 그 중 일부는 올해 후반에 시장에 출시될 로봇 Sonny를 교육하는 것입니다.
Elaine Batlor는 Encord의 모델에서 로봇을 사용하여 나사와 볼트를 분류합니다.
(폴 쿠로다 / For Time)
“우리는 데이터 팩토리를 구축하여 초기 인텔리전스를 부트스트랩했습니다. 아들 Tutor의 공동 창립자인 Josh Gruenstein은 이렇게 말했습니다. 원격 운영자 중 10명은 보스턴에 있고 나머지는 국제적으로 활동하고 있습니다.
원격 작업은 다음과 같이 나타납니다. 필수적인 부분 휴머노이드 로봇 부문. 이론적으로 미국보다 임금이 훨씬 낮은 국가에서 원격 조작자를 고용한다는 것은 다른 나라에서 인간이 조종하는 로봇이 미국인이 사용하는 비용의 일부만으로 작업을 수행할 수 있음을 의미합니다.
이번 달에는 샌프란시스코의 휴머노이드 로봇 청소 서비스인 개츠비 멕시코에서 원격조종기를 이용해 미국 가정의 로봇 청소를 실시했습니다.
Gatsby의 공동 창립자인 Aron Frishberg는 기술이 계속 발전하고 있지만 개척자가 된다는 것은 Gatsby가 더 많은 교육을 받는다는 것을 의미한다고 말했습니다.
그는 “분명히 잘못된 부분이 있다”고 말했다. “정확한 손이나 팔의 움직임을 파악하고 무언가를 잡는 것은 정말 어렵습니다.”
Encord 공동 창립자인 Ulrik Hansen은 향후 3개월 이내에 Hayward 시설에 원격 운영 센터를 설립할 것이라고 말했습니다. 점점 더 많은 로봇이 배치되고 점점 더 정교한 작업을 마스터하더라도 때때로 원격 제어를 수행하려면 여전히 인간이 필요합니다.
“실수를 했을 때 예외 처리가 필요할 것입니다.”라고 그는 말했습니다.
수백 명의 원격 조작자가 시스템이 성공하는 부분과 실패하는 부분을 학습하고 필요할 경우 개입하게 됩니다. Hansen은 이러한 모델이 등장하면 원격 운영을 해외나 중서부 지역의 저렴한 지역으로 이전할 수 있다고 말했습니다.
헤이워드로 돌아온 Flores는 로봇 팔을 사용하여 커피를 따르는 새로운 과제를 만들었습니다. 그는 커피 메이커 주변의 카운터에 있던 것을 바꾸고 컵을 다른 위치로 옮겼습니다. 로봇을 조종하고 훈련시키려면 많은 노하우가 필요하다고 그는 말했다.
“많은 사람들이 그것이 쉬울 수 있다고 생각할 것입니다. 그것은 어리석은 일입니다.”라고 Flores는 말했습니다. “여기에는 확실히 반성이 있습니다. 확실히 비판적 사고가 있습니다.”




