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Insights의 휴머노이드 로봇 기사
Google DeepMind와 Agile Robots는 2026년 3월 24일 Gemini Robotics foundation models와 Agile Robots hardware를 결합해 industrial environment용 reasoning robot을 개발하겠다고 밝혔다. 초기 초점은 reliability와 scale이 중요한 manufacturing 등 고가치 automation use case다.
Google DeepMind는 2026년 1월 22일 D4RT를 공개하며 dynamic 4D scene reconstruction and tracking을 하나의 AI model로 통합했다. 회사는 이 모델이 기존 방법 대비 18배에서 300배 빠르고 robotics와 AR 같은 real-time use case에 적합하다고 설명했다.
NVIDIA는 2026년 3월 12일 TensorRT Edge-LLM이 Jetson과 DRIVE에서 MoE, Nemotron 2 Nano, Qwen3-TTS/ASR, Cosmos Reason 2를 지원한다고 밝혔다. 회사는 이를 robotics와 autonomous vehicle용 low-latency edge reasoning runtime으로 포지셔닝하고 있다.
Hugging Face는 2026년 3월 9일 LeRobot v0.5.0을 공개하며 첫 humanoid인 Unitree G1 지원, 새로운 robot learning policy, 더 빠른 dataset pipeline을 발표했다. 이번 릴리스는 Python 3.12+, Transformers v5, EnvHub, NVIDIA IsaacLab-Arena 통합까지 포함한다.
NVIDIA는 2026년 3월 20일 Cosmos world foundation model 계열이 Transfer 2.5, Predict 2.5, Reason 2로 다시 진화했다고 밝혔다. 연결된 NVIDIA Technical Blog는 이번 업데이트를 고품질 synthetic data 생성, long-tail scenario 보강, 로봇·자율주행용 physical reasoning 강화로 설명한다.
2026년 3월 16일 Popular Science 기사를 공유한 r/artificial 게시물은 590 points와 62 comments를 기록했다. 기사에 따르면 Niantic Spatial은 300억 장이 넘는 Pokémon Go 이미지를 기반으로 Visual Positioning System을 학습했고, 이제 Coco Robotics와 협력해 GPS가 불안정한 거리에서도 delivery robot가 centimeter-level precision으로 위치를 잡게 하려 한다.
2026년 3월 15일 r/singularity의 LATENT 글은 3,150 points와 376 comments를 기록했다. 이 연구는 경기 전체 motion capture 대신 5시간 분량의 human motion fragment로 humanoid tennis policy를 학습하는 접근을 제시한다.
NVIDIA는 2026년 3월 16일 ABB, FANUC, Figure, KUKA, Skild AI 등 주요 robotics 기업이 Cosmos, Isaac, GR00T를 기반으로 physical AI를 simulation에서 production으로 옮기고 있다고 밝혔다. 이번 발표에는 Cosmos 3, early access 단계의 Isaac Lab 3.0, commercial early access 형태의 GR00T N1.7도 포함됐다.
NVIDIA는 2026년 3월 16일 robotics, vision AI agents, autonomous vehicles를 위한 학습 데이터 생성·증강·평가용 open reference architecture인 Physical AI Data Factory Blueprint를 공개했다. 회사는 이 스택이 Cosmos 모델, coding agents, Microsoft Azure와 Nebius 같은 cloud 인프라를 결합해 physical AI 훈련 비용과 시간을 줄인다고 설명한다.
3월 15일 Hacker News에서 주목받은 LATENT는 완전한 tennis motion capture 대신 불완전한 human motion fragment를 활용해 humanoid tennis policy를 학습하는 연구다. 프로젝트 팀은 primitive skill 조각을 correction과 composition으로 엮고, robust sim-to-real transfer를 통해 Unitree G1 humanoid가 사람과 multi-shot rally를 이어갈 수 있다고 설명한다.
Figure는 March 9, 2026 X post와 공식 article에서 Helix 02가 living room을 fully autonomous로 정리하는 demo를 공개했다. January 27에 발표한 full-body autonomy 모델을 kitchen cleanup에서 living room tidy로 확장하면서, 홈 환경에서의 long-horizon loco-manipulation 역량을 더 구체적으로 보여줬다.
Figure는 2026년 3월 9일 Helix 02가 거실 전체를 정리하는 새 시연을 공개했다. Figure에 따르면 이 system은 pixels에서 직접 전신을 제어하며, walking, tool use, object handling, real-time planning을 하나의 general-purpose architecture로 수행한다.
