용어 사전 · 개념 해설

로보틱스의 월드 모델이란?

월드 모델은 물리 세계가 어떻게 움직이는지 학습한 AI 모델로, 다음에 일어날 일을 예측해 로봇이 '상상 속에서' 계획하거나 학습하게 한다.

수정: 2026년 10월 14일

정의

월드 모델은 물체가 어떻게 움직이고 떨어지고 변형되며 로봇 행동에 반응하는지 같은 환경의 역학을 대량의 영상·로봇 데이터로 학습한다.

현재 관측과 후보 행동을 주면 다음 프레임이나 상태를 예측한다. 로봇은 계획에, 개발자는 학습된 시뮬레이터로 데이터 생성·정책 평가에 쓰며 sim-to-real을 보완한다.

물리 데이터는 부족하다. Figure의 Index 데이터셋(Helix 2.5의 기반, 기사)처럼 인간 영상을 대규모로 모으는 기업들은 세계의 작동 원리를 배우는 것이 범용 체화 AI로 가는 길이라고 본다.

VLA 모델과 무엇이 다른가?

VLA 모델은 본 것과 지시를 바로 행동으로 바꾸고, 월드 모델은 세계의 미래 상태를 예측해 행동 선택·학습에 쓴다.

어디에 쓰이나?

합성 학습 영상 생성, 학습된 시뮬레이터에서의 정책 테스트, 행동 전 결과를 상상하는 계획.

시뮬레이터와 같은가?

관련 있지만 다르다. 물리 시뮬레이터는 방정식으로 직접 만들고 월드 모델은 영상 등 데이터에서 학습한다.

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