Physicl, 피지컬 AI의 엣지 케이스 문제 해결 위해 1,000만 달러 시드 투자 유치

Physicl은 2026년 11월 6일 Inovia Capital이 주도하고 US Venture Partners가 참여한 시드 투자로 1,000만 달러를 유치했으며, 피지컬 AI용 합성 학습 데이터를 생성하는 첫 애플리케이션 Studio를 출시했다고 발표했다.

이번 투자금은 파리와 샌프란시스코 베이 지역에 있는 회사 팀과 Studio의 기반 플랫폼에 투입된다. Inovia의 파트너 Steve Woods는 실제 세계의 물리 법칙을 토대로 한 Physicl의 확장 가능하고 품질 높은 피지컬 데이터가 모델 역량을 실제 환경에서의 성능으로 이어 주는 데 핵심적인 요소라고 설명했다.

Physicl은 로봇, 자율 시스템, 월드 모델이 시연을 넘어 실제 환경에서도 안정적으로 작동하는지를 좌우할 수 있는 드문 상황을 겨냥한다. 가방에 일부 가려진 컵, 조리대를 가로지르는 그림자, 약간 어긋난 위치에 쌓인 상자 등이 그 예다. 이런 상황은 대규모로 포착하기 어렵고, 일단 기록하고 나면 원하는 조건만 바꿔 다시 재현할 수 없다.

Physicl은 피지컬 AI에 언어 모델의 토대가 된 인터넷 텍스트나 이미지 모델을 뒷받침하는 수십억 장의 캡션 이미지에 견줄 만한 학습 데이터가 부족하다고 주장한다. 그 결과 각 팀은 배포를 가로막을 수 있는 실패 사례를 학습시킬 예시를 충분히 확보하지 못하고 있다.

창업자 겸 CEO인 Alex de Vigan은 대형 소매업체를 위한 라이브러리와 변형 소프트웨어를 구축하는 등, 10년 동안 사물과 공간을 3D로 디지털화해 왔다. 이후 로봇공학, 월드 모델, 비전 분야 팀들은 모델이 처리하지 못한 상황을 정확한 라벨과 함께 수천 건 규모로 제공해 달라고 요청하기 시작했다. 이러한 수요를 바탕으로 Physicl의 합성 데이터 플랫폼이 탄생했다.

Physicl에는 3D, 시뮬레이션, 머신러닝 분야의 팀원 약 30명이 있으며, 뉴욕, 샌프란시스코, 파리에 사무실을 두고 있다. 이들 대부분은 de Vigan이 회사를 설립하기 전까지 그와 함께 6년 동안 3D 제작 시스템을 구축했다.

Studio, 제어 가능한 엣지 케이스 생성

투자 유치 발표와 함께 공개된 제품 발표에는 4단계 작업 흐름이 소개되어 있다. 연구자가 실패 사례를 일상적인 언어로 설명하면 Studio가 이에 맞는 장면과 변형 사례를 제안한다. 연구자는 각 범위를 조정하고 카메라 경로 같은 조건을 고정한 다음, 시스템이 결과를 렌더링하고 내보내며 각 프레임에 적용된 조건을 기록한다.

Studio는 실제 3D 지오메트리와 알려진 재질을 바탕으로 구축한 환경 10,000개와 기본 에셋 100,000개로 구성된 라이브러리를 활용한다. 조명, 시간대, 어수선한 정도, 사물, 재질, 카메라 높이와 카메라 경로는 각각 따로 또는 함께 변경할 수 있다. 이를 통해 클립 간에 선택한 조건만 달라지는 통제된 비교가 가능하다.

깊이, 표면 법선, 인스턴스 및 클래스 분할, 2차원 경계 상자는 렌더링된 이미지에서 예측하거나 주석 작업자가 그려 넣는 것이 아니라, 이미지를 생성하는 것과 동일한 3D 장면에서 얻는다. 내보내기 결과물에는 해상도 최대 1920×1080의 RGB 이미지 또는 동영상이 포함되며, 프레임별 카메라 포즈와 조명, 배치, 사물을 다루는 장면 메타데이터도 제공된다.

베타 이용과 초기 성과

Studio는 현재 베타 버전이며, 베타 기간에는 무료로 이용할 수 있다. 비전, 월드 모델, 로봇공학 모델을 개발하는 연구소, 대학, 기업을 대상으로 순차적으로 이용 권한을 제공한다. 실제 데이터는 여전히 이 접근 방식의 필수 요소다. Studio는 실제 촬영만으로는 반복적으로 대량 확보하기 어려운 드문 사례를 보완하도록 설계됐다. 새로운 장면은 매일 추가되며, Physicl은 연구 사용자들의 피드백을 바탕으로 제어 기능, 정답 데이터 레이어, 내보내기 형식을 발전시킬 계획이다.

Physicl은 월드 모델 기업 SpAItial이 Physicl 데이터로 학습한 뒤 실제 공간의 재구성 오차를 절반 넘게 줄였다고 밝혔다. 평가는 TUM의 Matthias Niessner 팀이 진행했다. Niessner는 SpAItial의 CEO이자 TUM 교수이며, Physicl의 고문으로도 등재되어 있다.

Studio 베타 버전은 Physicl의 전제를 더 폭넓게 검증하는 계기가 된다. 반복해서 생성할 수 있고 정확한 라벨이 붙은 합성 엣지 케이스가 물리적 환경에 배포할 만큼 신뢰성 있게 모델을 개선할 수 있는지가 그 핵심이다.