NC AI, 피지컬 AI용 초경량 모델 ‘배키 비전 3B’ 개발

NC AI는 3일 로봇과 현장 장비의 시각 인식을 책임질 초경량 시각-언어 모델(VLM) ‘배키 비전 3B(VAETKI Vision 3B)’를 개발했다고 3일 밝혔다. /NC AI 제공

NC AI가 로봇과 산업용 장비에 탑재할 수 있는 경량 시각·언어 모델(VLM)을 개발했다.

NC AI는 3일 로봇과 현장 장비의 시각 인식을 책임질 초경량 VLM ‘배키 비전 3B(VAETKI Vision 3B)’를 개발했다고 3일 밝혔다.

이 모델은 연산 자원이 제한된 로봇이나 산업용 장비에 직접 탑재할 수 있도록 설계됐다. 로봇이 주변 환경과 물체의 상태를 파악하고 물리적 행동을 수행하는 시각·언어·행동(VLA) 모델의 기반 기술로 활용할 계획이다.

NC AI에 따르면 배키 비전 3B는 로봇과 공간 이해 능력을 평가하는 3대 글로벌 벤치마크인 ‘BLINK’, ‘ERIQ’, ‘ERQA’에서 평균 63.8점을 기록했다. 별도의 심층 추론 과정 없이 즉각 답변을 생성하는 일반 응답 모드 기준으로, 알리바바의 큐원(Qwen)과 미스트랄의 미니스트랄(Ministral) 등 매개변수 규모가 4B(40억개), 8B(80억개)인 주요 공개 모델을 앞섰다.

NC AI는 실제 산업 현장과 로봇 제어 환경의 특수성을 모델 설계 단계부터 반영했다. ‘배키 비전 3B’는 비디오 입력 시 4초, 8프레임 단위로 프레임 간의 관계를 동시에 분석한다. 이는 유사 동급 모델보다 넓은 시간적 범위를 처리하는 것으로, 로봇의 미세한 동작이나 작업 대상의 궤적 같은 시간 단서를 비전 단계에서 포착하는 데 유리하다는 설명이다.

NC AI는 배키 비전 3B를 기반으로 용접 공정에 특화된 경량 모델 ‘배키 비전 3B 웰드(VAETKI-Vision-3B-Weld)’도 개발했다. 기존 모델을 추가 학습시키는 파인튜닝 기법을 적용해 범용 시각 인식 능력을 유지하면서 용접 관련 작업을 이해하는 성능을 개선했다.

용접 벤치마크 평가에서 용접 분류 정확도는 기존 모델의 41.1점에서 80.9점으로 높아졌다. 결함 감지 및 상태 추론 점수는 39.3점에서 69.8점으로, 용접 위치와 형상을 인식하는 정확도는 5.3점에서 72.5점으로 상승했다.

NC AI는 이번에 확보한 ‘배키 비전 3B’에 후속 강화 학습(RL)을 더해 모델을 고도화하고, 현재 추진 중인 다양한 피지컬 AI 프로젝트의 로봇 및 엣지 장비에 핵심 시각 엔진이자 VLA 기반 모델로 본격 탑재할 계획이다.

이연수 NC AI 대표는 “피지컬 AI가 가상 시뮬레이션을 넘어 실제 산업 현장의 로봇과 장비에서 실시간으로 작동하려면, 제한된 하드웨어 자원에서도 공간을 정확히 이해하고 판단하는 고성능 경량 모델이 필수적”이라며 “글로벌 동급 모델을 뛰어넘는 ‘배키 비전 3B’는 NC AI가 추진 중인 철강, 조선, 국방 분야의 로보틱스 및 VLA 기술을 현장에 안착시키는 핵심 동력이 될 것”이라고 밝혔다.

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