갈봇 (Galbot)으로도 알려진 중국 로보틱스 스타트업 갤럭시 제너럴로봇 (Galaxy General Robot Co.)은 배터리 대기업 CATL과 푸콴 캐피털(Puquan Capital)이 주도하는 펀딩 라운드에서 1억 5,100만 달러를 유치하여 2023년 설립 이후 총 투자액이 3억 3,000만 달러를 넘어섰다.
또한, 보쉬그룹은 보쉬그룹 의 투자 자회사인 보위안 캐피털(Boyuan Capital)과 전략적 합작 투자를 통해 구현된 AI 로봇 의 글로벌 상용화를 가속화한다고 밝혔다.
스탠포드 대학에서 교육을 받은 과학자인 베이징 대학의 He Wang 교수가 설립한 Galbot은 로봇이 인간과 같은 방식으로 물리적 세계를 인식하고 상호 작용할 수 있도록 하는 체화된 인공 지능을 전문으로 한다. 이 회사의 기술은 소매, 자동차 및 산업 부문에 적용되고 있다.
이번 라운드의 추가 투자자로는 중국개발은행(China Development Bank), 중국개발은행(China Development Bank), 과학기술혁신기금(Science and Technology Innovation Fund), 베이징 로봇산업기금(Beijing Robot Industry Fund), 치밍 벤처 파트너스(Qiming Venture Partners) 등이 있다.
갈벗 장관은 이번 자금 지원이 중국의 미래 산업 경쟁력을 위한 핵심 역량으로 체화된 지능을 개발하기 위한 광범위한 국가 전략의 일부라고 설명했다.
일반화할 수 있는 로봇 학습의 돌파구
Galbot의 추진력은 일련의 기술적 혁신, 특히 2025년 1월에 출시된 GraspVLA 모델에 의해 주도되며, 이는 수십억 개의 시뮬레이션된 물리적 상호 작용으로 훈련된 세계 최초의 엔드 투 엔드 구현 AI 모델이라고 한다.
회사는 GraspVLA가 ‘제로샷 학습’을 가능하게 하여 로봇이 추가 교육 없이 새로운 작업으로 일반화할 수 있다고 주장한다.
소매 부문에서 Galbot의 GroceryVLA 모델을 사용하면 로봇이 깨지기 쉬운 항아리 또는 연질 포장과 같은 다양한 품목을 재프로그래밍하지 않고도 조작할 수 있다. 이 시스템은 예측할 수 없고 어수선한 환경에 실시간으로 적응한다.
2024년 11월 특집 기사에서 Nvidia는 Galbot이 훈련 시뮬레이션에 Nvidia Isaac Sim을 사용하고 5,000개 이상의 서로 다른 개체에 대한 ShadowHand의 130만 개 이상의 그립으로 구성된 데이터 세트인 DexGraspNet의 개발을 강조했다.
이 회사의 양팔 바퀴 달린 로봇인 갈봇 G1은 현재 베이징 전역의 무인 편의점에서 테스트 중이다. 각 장치는 재고를 관리하고, 선반을 재입고하고, 포장 작업을 자율적으로 처리할 수 있다.
Galbot은 로봇 한 대가 50제곱미터의 매장을 운영할 수 있으며 배포에는 하루도 채 걸리지 않는다고 말한다. 10개의 시범 매장이 이미 운영 중이며, 회사는 올해 말까지 100개 매장으로 확장할 계획이다.
Bosch's Boyuan Capital과 전략적 파트너십 체결
지난 6월 17일, 갈봇은 보쉬 차이나(Bosch China) 및 보위안 캐피탈(Boyuan Capital)과 3자 협력 계약을 체결하고 보인 이노베이션 얼라이언스(Boyin Innovation Alliance)라는 새로운 합작 회사를 설립했다. 이 벤처는 특히 자동차 및 제조 부문에서 산업용으로 구현된 AI 로봇을 개발하는 데 중점을 두게 된다.
보쉬 벤처스(Bosch Ventures)의 매니징 파트너인 잉고 라메솔(Ingo Ramesohl) 박사는 “구현된 AI는 제조 프로세스를 재정의할 수 있는 혁신적인 잠재력을 가지고 있다. Boyuan Capital과 Galbot 간의 강력한 시너지 효과를 통해 우리는 실제 산업에 영향을 미치는 상업적으로 실행 가능하고 확장 가능한 로봇 솔루션을 제공할 것으로 기대한다”라고 말했다.
Galbot은 또한 음성 명령과 온보드 인식만으로 복잡한 환경에서 사람이나 애완 동물을 시각적으로 추적할 수 있는 새로운 내비게이션 모델인 TrackVLA를 도입했다. 이 시스템은 일시적인 시력 상실 후 추적을 재개할 수 있으며, 이는 병원, 쇼핑몰 또는 공항과 같은 동적 설정의 핵심 기능이다.
이 회사의 개발 전략은 시뮬레이션 기반 모터 학습과 실제 데이터 미세 조정을 통합하여 비정형 환경에서 빠른 적응과 보다 안정적인 로봇 동작을 가능하게 한다.
He Wang 교수는 “제조업의 미래는 실제 데이터로부터 학습할 수 있는 지능형 적응형 시스템에 달려 있다. 보쉬와 보위안 캐피탈(Boyuan Capital)과의 협력을 통해 우리는 스마트 제조를 혁신할 수 있는 체화된 AI 시스템을 위한 글로벌 가치 사슬을 구축하고 있다”고 말했다.