오늘의 주요 뉴스

· Pony.ai의 선전(Shenzhen) 로보택시(robotaxis)가 차량당 월간 수익을 달성했으며, 일일 순수익은 평균 338 RMB입니다.

· Uber는 12억 5,000만 달러를 투입하기로 약속했으며, 2028년부터 50,000대의 Rivian 로보택시를 배치할 계획입니다.

· 중국의 산업용 로봇 생산량은 상반기(H1)에 538,000대를 기록하며 전년 대비 28.0% 증가했습니다.

· 샌프란시스코에서 시간당 30달러의 휴머노이드(humanoid) 가정용 청소 서비스가 시작되었습니다 — 실제로는 원격 제어실(teleoperation control room)을 통한 원격 조종으로 사람이 운영합니다.

· Tsinghua 대학의 1.8g 마이크로로봇(microrobot)은 4족 보행(quadruped)과 휴머노이드(humanoid) 형태 사이를 전환할 수 있습니다.

I. 연구 진척 상황 (Research Progress)

4족 보행과 휴머노이드 형태 사이를 스스로 재구성하는 1.8g 로봇 · 이동성 (locomotion)

센티미터(cm) 규모에서 로봇 공학자들은 재구성 가능한 형태(reconfigurable form)와 빠른 동적 응답(fast dynamic response) 사이에서 오랫동안 선택을 해야 했습니다 — 변형이 가능한 기계는 느리게 움직이는 경향이 있는 반면, 빠른 기계는 형태가 고정되어 있습니다. Tsinghua University의 Zhang Yihui 그룹은 재구성 가능한 "골격(skeleton)" 모듈과 빠른 응답성을 가진 가변 강성(variable-stiffness) "근육(muscle)" 모듈을 직렬로 연결하여, 형태와 역학(dynamics)을 최초로 분리했습니다: 형상 기억 폴리머(shape-memory polymer)가 열에 의해 부드러워짐에 따라, 근육 모듈의 공진 주파수(resonant frequency)는 64 Hz에서 14 Hz로 떨어지고, 굽힘 각도(bending angle)는 약 2.5°에서 75°로 확장됩니다. 그 결과 두 가지 프로토타입이 탄생했습니다: 4족 보행(quadruped)과 휴머노이드(humanoid) 구성을 전환하는 1.8g 로봇 — 초당 몸길이의 3배 속도로 달리고 4족 보행 모드에서는 자기 몸무게의 3배 이상의 하중을 운반할 수 있으며, 휴머노이드 형태로 전환되면 앞다리를 사용하여 물건을 잡거나 던질 수 있습니다; 그리고 슈가글라이더(sugar glider)를 모델로 한 6.4g 무선 로봇으로, 1.04g 부스트 컨버터(boost-converter) 회로를 사용하여 3.7V 배터리를 약 9.5kV로 승압함으로써 외부 전원으로부터 자유로워져 육지에서 기어 다니고, 물 위를 활공하며, 공중을 활공할 수 있습니다.

Xu Shiwei 외 (Tsinghua University) · Science Advances · via DeepTech深科技 source (WeChat, CN)

ergoCub: 인간의 요추 부하를 중심으로 로봇 몸체를 설계한 후 제어를 추가함 · locomotion

일반적인 휴머노이드 로봇 접근 방식은 치수, 무게, 링크 구조(linkages)를 먼저 고정한 다음 제어기(controller)를 조정하는 것이지만, 이 Nature Machine Intelligence 논문은 그 순서를 뒤집습니다. 인간의 다체 동역학(multi-body dynamics) 모델을 로봇 자체의 동역학(dynamics)과 결합하여 단일 모델로 만들고, 인간의 허리 하단 토크(lower-back torque)와 로봇의 질량 중심(center-of-mass) 높이라는 이중 목적 함수를 사용하여 링크 치수를 역으로 산출합니다. iCub 프로토타입으로부터 반복 작업을 거쳐 연구팀은 150 cm, 56.7 kg 규모의 ergoCub 플랫폼에 도달했으며, 이후 하드웨어 파라미터를 고정하여 3계층 질량 중심 모델 예측 제어(center-of-mass-MPC) 기반 제어기를 최적화했습니다. 협동 운반 실험에서 인간의 **L5-S1 요추 토크(lumbar torque)**는 크게 감소했으며, 로봇은 0.81.2m 범위 내에서 움직이는 인간의 손을 센티미터 수준의 추적 오차로 따라갈 수 있었습니다. 6kg의 하중을 운반하면서도 60100N의 측면 밀림(lateral pushes) 상황에서 균형을 유지하기 위해 발 디딤(footing)을 조정할 수 있었습니다. 저자들은 모델링과 제어 프레임워크를 모두 오픈 소스로 공개했습니다.

Istituto Italiano di Tecnologia (IIT) · Nature Machine Intelligence · DOI 10.1038/s42256-026-01272-2 · via 人工智能与机器人进展 source (WeChat, CN)

MaskVLA: 훈련 중 메인 카메라를 의도적으로 차단하면 VLA가 더 견고해짐 · vla

작은 데이터셋으로 미세 조정(fine-tuning)된 VLA 모델은 작업을 이해하기보다 "카메라 시점을 암기"하는 경향이 있습니다. 즉, 모델이 훈련 시연(demonstrations)으로부터 국소적인 질감(local textures)과 공간적 위치를 암기하게 되어, 폐쇄(occlusion)가 발생하거나 물체가 움직이는 순간 성능이 무너집니다. 이 연구의 접근 방식은 매우 간단합니다. 훈련 중에 메인 뷰(main-view) 이미지를 특정 확률로 무작위로 마스킹(masking)하여, 모델이 좌우 손목 카메라(wrist cameras)의 근거리 정보에 의존하도록 강제하는 것입니다. 반면 추론(inference) 시에는 여전히 전체 멀티 카메라 입력을 제공합니다. RoboTwin 2.0에서 평균 성공률은 π0 및 OpenVLA-OFT 대비 각각 23.2%와 16.8% 향상되어 Hard 모드에서 **75.0%**에 도달했습니다. 실제 ALOHA 듀얼 암(dual-arm) 설정에서도 당근 먹이기, 그릇 쌓기 등의 작업에서 마찬가지로 우수한 성능을 보였습니다. 이 방법은 플러그 앤 플레이(plug-and-play) 방식이며 기본 모델의 추론 구조를 변경하지 않습니다.

Wang Ge 외 (홍콩 중문 대학교, 선전) · IROS 2026 채택 · 港中大深圳理工学院理学硕士项目을 통해 전달 출처 (WeChat, CN)

오픈 소스 · 도구 · 벤치마크

· Project Eden (VAST AI Research): Tripo 팀이 선보이는 지속 가능한 월드 모델(world-model) 연구 프리뷰로, "월드 상태(world state)"와 "렌더링(rendering)"을 3계층 아키텍처로 분리합니다. 일단 불이 꺼지면 계속 꺼져 있고, 카메라가 돌아가더라도 벽은 그 자리에 그대로 유지됩니다. 또한 여러 사람이 서로 다른 시점에서 동일한 월드에 진입하는 것을 지원하며, 프레임 단위의 비디오 생성(video generation)이 문맥(context)을 놓치는 고질적인 문제를 직접적으로 겨냥합니다 출처

II. 자금 조달 및 거래

Uber × Rivian | 로보택시 공급 및 투자 계약 | 12억 5천만 달러 · 자율주행 (autonomy)

Uber는 Rivian의 완전 자율주행 Rivian R2 로보택시(robotaxi)를 최대 50,000대까지 배치하는 것을 지원하기 위해 2031년까지 Rivian에 12억 5천만 달러를 투자할 예정이며, 이 차량들은 오직 Uber 플랫폼에서만 운영됩니다. 배포는 2028년 샌프란시스코와 마이애미에서 10,000대의 차량으로 시작하여, 2031년까지 미국, 캐나다, 유럽 전역의 약 25개 도시로 확장될 계획입니다. Uber를 위해 제작된 R2 모델은 소비자용 버전보다 더 많은 센서와 전용 소프트웨어를 탑재하며, 거의 모든 날씨에서의 운행을 목표로 중복 조향(redundant steering), 제동(braking) 및 업그레이드된 열 관리(thermal management) 시스템을 갖추게 됩니다. Rivian의 자체 로드맵에 따르면 2026년 말까지 지점 간(point-to-point) 운전자 보조, 2027년까지 고속도로 L3, 2028년부터 L4 서비스를 목표로 하고 있습니다. 즉, 언급된 차량 규모 수치는 아직 구현되어야 할 기술적 역량들의 후속 단계에 위치합니다. 출처: 汽车之家 source

NXP × Ambarella | 인수 협상 | 목표 기업 가치 약 33억 달러 · 하드웨어 (hardware) ⚠️ 미디어 보도, 미확인

Financial Times에 따르면, NXP Semiconductors는 자율주행 및 보안 카메라용 엣지 AI 비전 칩(edge AI vision chips) 제조사인 Ambarella 인수를 위한 협상을 진행 중입니다. Ambarella의 CV3 도메인 컨트롤러(domain-controller) 칩은 최대 12대의 카메라와 연결될 수 있습니다. 이 소식에 Ambarella의 주가는 한때 거의 20% 급등한 반면, NXP는 3% 이상 하락했습니다. 한 가지 주의할 점은, 33억 달러라는 수치는 Ambarella의 시가 총액(market valuation)이며, 공개된 거래 가격이 아니라는 것입니다. 협상은 진행 중이며 여전히 결렬될 가능성이 있습니다. 거래가 완료된다면, 이 계약은 NXP의 가장 눈에 띄는 공백을 메워줄 것입니다. NXP는 이미 차량용 MCU, 레이더 프로세서(radar processors) 및 보안 칩을 보유하고 있지만, "도로를 보는" 인지 컴퓨팅(perception compute) 역량은 부족한 상태입니다. 또한 NXP의 차량용 사업은 올해 예상 매출인 151억 달러의 약 절반을 차지합니다. 출처: Startup Fortune source

Luoshi Robotics (2568.HK) | 상장 이후 첫 중간 이익 경보 | 매출액 4억 위안 이상 · 산업

7월 30일 자 자발적 공시에 따르면, 2026년 상반기(H1) 매출은 전년 동기 대비 127.4% 이상 증가한 4억 위안 이상을 기록했으며, 순손실은 8,600만 위안 이하로 축소되었습니다(전년 동기 대비 4.8% 이상 감소). 조정 기준(adjusted basis)으로 회사는 2025년 상반기 3,520만 위안의 손실에서 흑자로 전환했습니다. 경영진은 이러한 성장의 주요 원인을 체화 지능 (embodied-intelligence) 로봇 판매 덕분으로 돌렸으며, 해당 부문이 보고 기간 전체 매출의 30%를 초과할 것으로 전망했습니다 (해당 부문은 2025년 전체 기준으로 4,701만 4,000위안의 매출을 기록했습니다). 6월 20일 기준, 체화 지능 로봇의 누적 주문량은 10,000대를 돌파했으며, 회사 전체의 총 확정 주문량은 53,000대를 넘어섰습니다. 이 회사(중국 산업용 로봇 제조사)는 7월 9일 홍콩 증권거래소에 발행가 38HK$로 상장되었으며, 이익 경보 이후인 7월 30일에는 56.9HK$로 마감했습니다. 출처: 维科网机器人 source

Yotlive | Pre-A+ 라운드 | 투자자 공개 · 하드웨어

7월 29일 Pre-A+ 라운드 완료를 공개한 데 이어, 해당 라운드의 투자자들이 공개되었습니다. 이번 라운드는 Dinghe Gaoda가 주도하였으며, 상장사인 Changshu Automotive Trim과 Zulong Entertainment가 공동 투자했습니다. Yotlive(중국 스마트 텍스타일 센서 스타트업)는 "센서로서의 직물(fabric as sensor)" 제품을 제작합니다. 이들은 금속 인발 합금사(metal-drawn alloy yarn)를 다층 직물에 짜 넣어 감지 매트릭스(sensing matrix)를 형성하며, 기존 패치 기반 센서의 층간 미끄러짐 오류를 방지하는 단일 공정으로 통합 직조합니다. 이 회사는 이전에 Xiaomi으로부터 독점 엔젤 라운드 투자를 받았으며, Ecovacs 계열 펀드가 주도한 Pre-A 라운드를 진행한 바 있습니다. 이들의 유연 직물 촉각 감지 데이터 글로브(flexible-fabric tactile-sensing data glove)는 8월 출시될 예정으로 알려졌으며, 이미 수천 대의 사전 주문이 접수되었습니다. 출처: 机器人大讲堂 source

Anhe Chuangyue High-Tech (Suzhou) | Series A+ | 수천만 RMB · 하드웨어

자동차 부품, 일반 가공 부품 및 산업용 로봇 제조에 걸쳐 사업을 하는 종합 기계 부품 제조업체입니다. 이번 투자에는 Changshu Guofa Venture Capital, Jinyu Maowu 등이 참여했습니다. 출처: 证券之星 source

III. 상용화 및 배포 (Commercialization & Deployment)

Pony.ai: 광저우와 선전 모두에서 로보택시 차량당 수익성 달성 · 자율주행 ⚠️ 회사 공개 수치

Pony.ai의 7세대 로보택시는 지난 2월에 선전에서, 그리고 2025년 11월 광저우에서 동일한 이정표를 세우며 차량당 월별 영업이익을 달성했습니다. 2월 28일 기준으로 선전 차량은 일평균 순수입 338 RMB와 일일 주문 건수 23건을 기록했으며, 설 연휴 기간 동안에는 차량당 평균 유료 주문 건수가 하루 26건에 달해, 2025년 전국 로보택시 평균인 약 15건의 일일 주문 건수를 상회했습니다. 이러한 수익성은 두 가지 요인에서 비롯되었습니다: 첫째, 7세대 시스템은 자동차 등급 부품을 100% 사용하여 이전 세대 대비 자재 비용을 약 70% 절감했으며, 둘째, 차량 활용도와 원격 지원 인력 대 차량 비율이 동시에 최적화되었습니다. 여기서 언급된

Aurora는 2분기 매출 200만 달러(전년 대비 2배 증가)를 기록했으나, 2억 7,000만 달러의 순손실을 기록했으며, 주당 손실은 14센트로 분석가들의 예상치인 12센트를 하회했습니다. 더 주목할 점은 David Maday CFO가 두 가지 가격 체계를 재확인했다는 것입니다. 첫째는 Aurora가 운영 권한을 보유하고, 차량을 소유하며, 보험을 부담하는 올인클루시브(all-inclusive) 방식인 서비스형 운송 (Transportation-as-a-Service, TaaS)으로, 마일당 2달러 이상으로 책정되었습니다. 둘째는 고객이 직접 차량을 구매하고 관리하는 구독 기반의 서비스형 운전 (Driver-as-a-Service, DaaS)으로, 마일당 0.85달러 이상을 목표로 합니다. 회사는 2027년부터 고객들을 TaaS에서 DaaS로 전환할 계획입니다. Chris Urmson CEO는 고객들이 "이러한 자산을 소유하기를 원한다"라고 말했습니다. 이러한 전환의 중심에는 콜드체인(cold-chain) 운송업체인 Hirschbach가 있으며, 지난 4월 체결된 양해각서 (MOU)에 따라 2027~2028년 사이에 자사 차량 2,948대의 약 6분의 1에 해당하는 500대의 트랙터를 배치할 예정입니다. 최종 상업적 조건은 올해 확정될 것으로 예상됩니다. 출처: FreightWaves source