앤트그룹, 로봇 비전 기술을 한 단계 발전시키는 공간 인식 모델 ‘LingBot-Depth 2.0’을 출시했다.

7월 7일, 앤트 그룹(Ant Group) 산하의 체화 지능 기업인 링보 테크놀로지(Lingbo Technology)가 공간 인식 모델 ‘LingBot-Depth 2.0’을 출시했다. 1억 5천만 개의 샘플로 구성된 데이터셋을 기반으로 훈련된 이 모델은 가장자리 선명도, 미세 물체 인식, 장거리 깊이 추정, 그리고 복잡한 환경에서의 견고성 측면에서 전반적으로 향상된 성능을 보여준다.

LingBot-Depth는 링보가 독자적으로 개발한 공간 인식 모델로, 물리적 세계에서 로봇의 ‘눈’ 역할을 합니다. 첫 번째 버전은 투명하거나 반사되는 표면과 같은 까다로운 환경에서 발생하는 공간 인식 문제를 해결했습니다. 1.0 버전과 비교해 LingBot-Depth 2.0의 훈련 데이터는 300만 개에서 1억 5천만 개로 확대되었으며, 전반적인 성능이 향상되어 깊이 보완 벤치마크의 16개 평가 항목 중 12개에서 1위를 차지했습니다. 대규모 깊이 데이터가 누락된 가장 까다로운 실내 시나리오에서, 깊이 오차는 이전 세대에 비해 절반으로 줄었습니다(RMSE가 0.132에서 0.062로 감소). 특히 유리, 거울, 투명 물체 등 기존 깊이 카메라가 종종 실패하는 상황에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

동시에 LingBot-Depth 2.0은 시각 기반 모델인 LingBot-Vision을 도입하여 “이해”에서 “정확한 인식”에 이르는 역량 체인을 구축했습니다. 이는 공간 인식, 정밀 인식, 복잡한 환경에 대한 적응 등 로봇 비전의 핵심 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

(그림 1: LingBot-Depth 2.0은 거울이나 유리 같은 까다로운 환경에서도 완전하고 평평한 3D 구조를 완성합니다)

LingBot-Depth 2.0의 획기적인 성과는 LingBot-Vision의 뛰어난 시각적 표현 능력에 기인합니다. 범용 시각 모델인 LingBot-Vision은 업계 최초로 “경계 구조”를 사전 훈련 목표로 삼은 시각 기반 모델로, 공간 인식 훈련 패러다임에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 이 모델은 서브픽셀 수준의 경계 위치 파악 및 공간 구조 이해 기능을 제공하여, 더 높은 정밀도와 더 안정적인 공간 인식을 실현합니다.

LingBot-Vision의 사전 훈련 코퍼스는 단 1억 6천만 장의 이미지로 구성되어 있어 DINOv3보다 한 차원 더 작지만, 깊이 추정 정확도는 DINOv3를 능가합니다. 또한, LingBot-Vision의 객체 경계 판별은 충분히 안정적이어서 동영상에서 지속적인 경계 추적이 가능합니다. 이번 릴리스에는 ViT-G, ViT-L, ViT-B, ViT-S 등 네 가지 버전이 포함되어 있습니다.

공개된 정보에 따르면, LingBot-Vision은 LingBot-Depth 2.0의 훈련을 지원할 뿐만 아니라 그 밖의 다양한 용도로도 활용될 수 있습니다.

(그림 2: LingBot-Depth 2.0은 실제 센서 심도 보완 테스트에서 우수한 성능을 보입니다)

(그림 3: 주류 시각 기반 모델과 비교했을 때, LingBot-Vision은 물체 경계와 공간 구조를 더 명확하고 안정적으로 식별합니다)

현재 LingBot-Depth 2.0은 Orbbec Depth Vision Lab의 전문 인증을 통과했습니다. 실제 시나리오 테스트 결과, Orbbec의 Gemini330 시리즈 스테레오 3D 카메라가 제공하는 칩 수준의 3D 원시 데이터를 기반으로, LingBot-Depth 2.0은 가장자리 선명도, 물체 윤곽의 완전성, 미세 물체 인식, 장거리 깊이 추정, 그리고 복잡한 조명 및 재질 환경에서의 견고성을 크게 향상시킨 것으로 나타났습니다.

(그림 4: LingBot Depth 2.0은 Orbbec Depth Vision Lab의 전문 평가를 통과하여, 다양한 유형의 센서에 걸친 공간적 및 시간적 깊이 추정 작업에서 매우 높은 정확도와 안정성을 입증했습니다)

상용화 측면에서 Ant Lingbo는 Orbbec과 다양한 분야에서 심도 있는 협력을 진행해 왔습니다. 알려진 바에 따르면, Orbbec의 새로운 노바디(no-body) 데이터 수집 제품군에 포함된 EGO 장치의 최신 RGB-D 버전이 데이터 수집 시나리오에 맞춰 Lingbo가 최적화한 LingBot-Depth 버전으로 적용될 예정입니다. 향후에는 더 높은 수준의 상용 버전을 추가로 통합하여 깊이 격차를 지속적으로 메우고, 물체의 경계와 공간 구조 세부 사항을 최적화함으로써, 체화 지능 모델 훈련을 위한 더 정확하고 안정적이며 활용도 높은 실세계 데이터베이스를 제공할 예정이다.

또한, Orbbec은 LingBot-Depth의 최신 모델 기능을 통합한 SDK 제품을 출시하여 로봇 고객들이 에지에서 사용할 수 있도록 할 예정이며, 이를 통해 Gemini330 시리즈 카메라를 사용하는 로봇이 더 나은 깊이 효과를 얻을 수 있게 될 것입니다. 또한 올해 말까지 LingBot-Depth 상용 버전이 탑재된 통합 카메라 제품을 출시하여 “3D 카메라 + 공간 인식 기능”의 통합을 실현할 계획입니다. 두 모델의 출시와 함께 양사의 협력은 더 많은 분야로 확대될 것으로 기대됩니다.