헤사이 Kosmo, 실제 공간을 수분 만에 로봇 학습 월드로

요약: 10월 14일 헤사이가 Kosmo를 출시했다. Kosmo One과 Kosmo World로 스캔 공간을 3DGS/메시/깊이 자산으로 바꿔 로봇 학습과 월드 모델에 쓴다.

출시 내용

• Kosmo One: 라이다+1인치 이미징+IMU, 마이크로초 동기. 통합 8K 촬영 AI 공간 카메라라고 주장(내보내기 최대 6K).
• 속도: 전형적 100㎡ 실내 약 15분 스캔. 재구성은 동급 대비 최대 약 5배 빠르다고 주장.
• 로봇: 로봇 카메라 특성에 맞춰 sim-to-real 격차 축소. 한 번 촬영으로 1만+ 궤적 자동 생성.
• 파트너: Galbot, Dexmal. Isaac Sim/Lab, Unreal, RenderMan, Houdini 연동.

Dairy Queen 사례

전문팀이 약 300시간 걸리던 매장 모델링을 Kosmo는 스캔+재구성 15분으로. Sharpa 로봇 과제 성공률 99%, 실패율은 이전의 1/10.

왜 중요한가

Physical AI는 싸고 정확한 장면 데이터가 부족하다. 라이다 선두가 캡처+클라우드를 파는 것은 LiDAR+3DGS가 ADAS를 넘어 로봇 학습 데이터 층이 된다는 베팅이다.