AI 데이터 툴링 기업 Encord가 독일 신경과학 스타트업 Zander Labs와 함께 로봇 훈련자의 뇌파를 측정해 오류·의도·놀람 같은 정신 상태를 데이터셋에 태깅하는 실험을 진행 중이다. 휴머노이드·물류 로봇의 진짜 병목은 모델 구조가 아니라 실물 훈련 데이터 부족이라는 판단에서, Encord는 착용 카메라 기반 1인칭(egocentric) 영상과 리더-팔로워 원격조작 데이터에 더해 뇌파·전완 근전도 센서 등 신규 모달리티를 직접 '제조'하고 있다. 회사 측은 돌파구에 유튜브 영상 코퍼스의 약 5배 규모 데이터가 필요하며, 밀도 높은 주석 데이터는 저품질 데이터 대비 가치가 100배지만 생산 비용은 20배라고 추산한다. 텍스트 스크래핑과 달리 물리 데이터는 만들어야 하므로, 데이터 생성 자체가 피지컬 AI의 핵심 사업이자 비용 구조가 되고 있다는 점을 보여준다.

• •Encord, Zander Labs 뇌파 헤드셋으로 로봇 훈련 데이터에 오류·의도·놀람 등 정신 상태 태깅 시범 프로젝트 진행
• •피지컬 AI의 병목은 모델 구조가 아니라 실물 훈련 데이터 부족…돌파구에 유튜브 영상의 약 5배 규모 데이터 필요 추산
• •1인칭 카메라 영상과 리더-팔로워 원격조작 데이터가 주력이며, 전완 근전도 센서로 손 3D 복원도 개발 중
• •밀도 높은 주석 데이터는 저품질 데이터 대비 가치 100배·비용 20배로, 물리 데이터는 수집이 아닌 제조가 필요해 경제성이 관건
• •주요 휴머노이드 기업들이 커피 따르기·케이블 꼽기 등 세부 조작 데이터셋을 요청하는 등 수요 확인