싱위안(Xingyuan)의 Chorus 데이터 엔진이 2026년 10월 27일 출시됐다. 싱위안 인텔리전스는 로봇 사전학습용 크로스 엠보디먼트 데이터 엔진 'Chorus중싱'을 공개해 스마트 안경과 손목 카메라 같은 기기가 촬영한 인간 작업 영상을 서로 다른 로봇이 쓸 수 있는 훈련 데이터로 바꾸겠다는 구상이다. 2026년 6월 설립된 이 회사는 로봇 본체를 만들지 않기로 했고, 다른 것에 걸었다. 로봇에 부족한 것은 시연이 아니라 규모 있게 재사용할 수 있는 훈련 데이터라는 판단이다.
Chorus 처리 파이프라인은 다섯 단계다. 먼저 영상 속 원자 동작을 인식하고, 의미 주석을 단 뒤, 3차원 동작을 재구성하고, 동작 궤적을 최적화한 뒤, 마지막으로 대상 로봇의 신체 구조에 매핑한다. 인간 영상은 그대로 쓰기 어렵다. 손 가림, 시점 변화, 불완전한 궤적이 흔하고, 신체 구조와 움직임 방식도 로봇과 달라, 가공되지 않은 데이터 대부분은 품질 선별에서 탈락한다. 싱위안의 방식은 같은 인간 경험을 이 파이프라인에 통과시켜 16종의 로봇 본체에 맞추는 것으로, 로봇마다 별도 데이터를 수집하지 않는다.
40배 확장은 테스트 조건의 수치, 현장 검증은 남아 있다
싱위안이 공개한 테스트 조건에서 Chorus의 유효 변환율은 약 85%이며, 사전 선별된 인간 영상 1시간으로 약 13.6시간의 크로스 엠보디먼트 동작 궤적을 만들 수 있고, 3배의 지시 증강과 결합하면 훈련 데이터 유효량이 약 40배로 늘어나 시간당 등가 비용은 약 5위안까지 내려간다. 이 수치는 회사 자체 테스트 조건에서 나온 것으로 실제 생산 라인에서의 독립적인 제3자 실측이 아니며, 데이터 규모와 모델 능력이 함께 향상되는지는 실제 현장에서 검증해야 한다. 싱위안은 배포 측면의 인간-기계 협업도 강조한다. 실제 공장에서 로봇이 훈련 데이터에 없는 상황을 만나면 일반 작업자가 2~3초 안에 인계받아 수정할 수 있고, 그 피드백은 훈련 시스템으로 되돌아가며, 감독 비율은 모델 성공률에 따라 '1인 1대'에서 '1인 3대'로 진화한다. 공장 고객에게 이런 엔진을 판단하는 기준은 시연이 얼마나 매끄러운지가 아니라, 분포 외 상황에서 안전하게 멈추고, 인계받고, 계속 배울 수 있는지다.
