데이터-학습-시뮬레이션-실기체 배포 전 과정을 연결해 초보자도 쉽게 실기체 배포를 시작할 수 있습니다!
VLA(비전-언어-행동 모델)는 이제 임바디드 인텔리젠스 개발의 주류 패러다임이 되었습니다. 첨단 기술을 탐구하는 연구원과 실제 적용을 추진하는 애플리케이션 개발자에게 유연하게 활용할 수 있는 모듈형 구조와 표준화된 엔지니어링 플랫폼은 VLA가 연구실을 벗어나 실제 물리 세계로 나아가는 데 있어 핵심적인 토대입니다.
이를 위해 LimX Dynamics는 임바디드 인텔리젠스 연구 혁신, 애플리케이션 개발 및 실제 적용을 위한 표준화 VLA 엔지니어링 플랫폼인 FluxVLA Engine을 개발하고 공식적으로 오픈소스로 공개했습니다. FluxVLA Engine은 통합 설정, 표준 인터페이스, 모듈 디커플링, 배포 가속화를 핵심 설계 철학으로 삼아, 데이터 처리, 모델 학습, 시뮬레이션 평가부터 실기체 배포에 이르는 모든 단계를 표준화하여 VLA 전체 R&D 주기의 엔지니어링 진입 장벽을 대폭 낮췄습니다.
3대 엔지니어링 병목 해소, VLA의 현실 세계 진출 촉진
임바디드 인텔리젠스의 현장 적용을 위한 R&D 파이프라인에는 현재 연구 및 엔지니어링 실무에서 다음과 같은 세 가지 구조적 장벽이 보편적으로 존재합니다:
• 데이터 형식 파편화: 학습, 시뮬레이션, 배포 단계는 일반적으로 서로 다른 데이터 형식과 처리 로직에 의존합니다. 서로 다른 방법론 간에 통일된 데이터 표준이 부족하여 데이터 형식을 반복적으로 변환하고 호환 작업을 해야 하므로, 엔지니어링에 드는 비용이 알고리즘 개발 비용보다 훨씬 커집니다.
• 코드 아키텍처의 높은 결합도: 데이터 처리, 모델 정의, 학습 및 평가 로직이 서로 깊게 결합해 있는 경우가 많습니다. 비전 인코더를 교체하든, 새로운 태스크나 데이터셋을 연동하든 기존 프레임워크 코드를 대폭 수정해야 하므로 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 새로운 오류가 발생하기 쉬워, "모델을 바꿀 때마다 바퀴를 재발명해야 하는" 딜레마를 초래합니다.
• Sim2Real 격차: 시뮬레이션 환경의 이상적인 조건은 실제 시스템의 지연, 노이즈 및 하드웨어 제약 사항을 반영하지 못하므로, 실기체에서 모델 성능이 크게 저하되어 알고리즘 검증부터 물리적 실행까지 이어지는 폐루프를 구축하기 어렵습니다.
FluxVLA Engine: 임바디드 인텔리젠스 R&D를 위한 표준화 VLA 엔지니어링 플랫폼
FluxVLA Engine은 엔지니어링 체계 차원에서 앞서 언급한 병목 요인을 하나씩 분석하고, 핵심 단계에 대한 체계적인 해결 방안을 제공합니다. 핵심 목표는 다음과 같습니다: 표준화된 인터페이스와 통합 설정을 통해 데이터, 학습, 시뮬레이션, 실기체 배포에 이르는 전 과정의 형식과 절차를 통일하여, 사용자가 매번 처음부터 호환 작업을 하지 않고도 각 모듈을 자유롭게 교체·조합할 수 있도록 지원하는 것입니다.
FluxVLA Engine 엔지니어링 프레임워크 구조도
통합 설정 + 표준 인터페이스: 진입 장벽을 낮추고 개발 효율을 높이는 환경
• 통합 설정 파일을 통한 전 과정 관리(Unified): FluxVLA는 All-in-One 설정 메커니즘을 채택하여 단일 설정 파일로 데이터, 모델, 학습, 평가, 추론 및 배포 파라미터를 통합 관리합니다. 사용자는 여러 스크립트와 설정을 유지 관리할 필요 없이 다양한 모델로 전환할 수 있습니다.
• 모듈형 설계 및 표준화된 입출력(Modular): FluxVLA Engine의 핵심 설계는 대규모 데이터 처리, 모델 호출 및 배포 관련 모듈 디커플링과 전 과정에 표준화된 인터페이스를 적용하는 것입니다. 데이터셋 변경, 모델 교체, 시뮬레이션에서 실기체로의 전환 시에도 형식과 인터페이스가 동일하게 유지되므로 반복적인 연동 작업이 필요하지 않습니다. 사용자는 학습 로직을 수정하지 않고도 비전 인코더, 언어 백본 또는 액션 헤드를 개별적으로 교체할 수 있으며, 사용자 지정 데이터셋이나 새로운 하드웨어 플랫폼을 연결할 수도 있습니다. 각 모듈은 서로 영향을 주지 않아 자체 VLA 모델을 유연하게 구축하기 쉽습니다.
• 즉시 사용 가능한 실기체 배포(Deployable): 학습이 완료된 모델은 즉시 내보내어 표준화된 프로세스를 통해 실기체 플랫폼에 배포할 수 있습니다.
30분 만에 학습 파이프라인 구동 가능
VLM에서 VLA까지, 시뮬레이션에서 실기체까지 전 기능 지원
• VLM 및 VLA 풀스택 지원: 비전-언어 모델(VLM) 및 비전-언어-행동 모델(VLA)을 기본 지원하여 인식·이해와 행동 학습을 모두 아우릅니다. 학습, 시뮬레이션 평가, 실기체 배포가 모두 동일한 프레임워크 내에서 수행되므로 툴을 전환할 필요가 없습니다.
시각 추적, 인식, 정밀 조작을 포함한 다양한 학습 모델
• 주류 모델 및 시뮬레이터 연동: 모델 계층의 통합 인터페이스를 통해 다양한 주류 VLM/VLA/WAM 모델(예: Qwen, GR00T, Pi 전체 시리즈, DreamZero 등)을 폭넓게 지원하며, 시뮬레이션 계층에서는 Isaac Sim, LIBERO 등 주류 시뮬레이터와 원활하게 연동되어 번거로운 환경 설정이 필요 없습니다.
LIBERO에서 FluxVLA의 성능
• 다양한 실기체 하드웨어 호환: UR 단일 로봇 팔, ALOHA 듀얼 암 시스템, LimX Dynamics 자체 개발 다형태 임바디드 로봇 TRON 2를 포함한 다양한 하드웨어 플랫폼을 지원하여 설치 후 즉시 사용 가능합니다! 향후 더 많은 하드웨어가 지원될 예정입니다.
다양한 실기체 하드웨어 플랫폼에 FluxVLA 원클릭 배포
실기체 배포를 위한 시스템 최적화: 실행을 넘어 안정적인 운영까지
• 추론 가속화: 저수준 추론 엔진 최적화 및 연산자 융합을 통해 FluxVLA Engine은 추론 속도를 5~10배 높여, 로봇이 환경 변화에 더욱 빠르게 대응하고 더 원활한 실시간 제어를 구현할 수 있도록 합니다.
• 궤적 평활화(Trajectory Smoothing): FluxVLA Engine은 실시간 청킹(Real-Time Chunking, RTC) 등 최신 궤적 평활화 기법을 통합하여 모델이 출력하는 행동 궤적의 떨림 현상을 효과적으로 억제하고, 실기체 배포 후에도 안정적이고 부드러운 동작 수행을 보장합니다.
지속적인 고도화와 개방형 생태계 공동 구축으로 임바디드 인텔리젠스의 물리 세계 진입 가속화
FluxVLA Engine은 LimX Dynamics가 임바디드 인텔리젠스와 범용 로봇의 R&D 및 엔지니어링 프로젝트 수행 과정에서 오랫동안 축적해 온 경험을 바탕으로 개발한, 반복적인 검증을 거친 인프라입니다. 임바디드 인텔리젠스의 지속적인 기술 발전 흐름에 발맞추어 LimX Dynamics는 FluxVLA Engine을 오픈소스로 공개할 뿐만 아니라 기업 차원의 자원과 서비스를 투입해 지속적으로 유지·고도화하고, 이를 엔지니어링 플랫폼에서 개방형 임바디드 인텔리젠스 기술 생태계 플랫폼으로 발전시키는 것을 목표로 합니다.
향후 다음과 같은 첨단 기법이 추가로 통합될 예정입니다:
• 강화학습(RL): 강화학습을 결합한 VLA 학습 패러다임을 지원하여 로봇이 상호작용 과정에서 자신의 행동을 지속적으로 최적화할 수 있도록 합니다.
• 월드 모델(World Models): 더욱 다양한 월드 모델을 통해 로봇이 미래 상태를 예측하고 계획을 수립할 수 있어 복잡한 태스크에 대한 일반화 성능이 향상됩니다.
• 오픈소스 커뮤니티 구축: 글로벌 개발자 커뮤니티를 구축하여 최신 연구 성과(예: 다관절 로봇 핸드, 3D 기반 VLA 등)를 FluxVLA에 통합하고, 플랫폼이 지속적으로 활력을 더해 가는 생태계로 성장하도록 하겠습니다.
글로벌 개발자 여러분의 참여를 진심으로 환영합니다. 이 플랫폼을 함께 발전시켜 임바디드 인텔리젠스가 학술 연구에서 실제 생산·제조 현장으로 나아가는 과정을 가속해 나가겠습니다!
GitHub 저장소 주소: https://github.com/FluxVLA/FluxVLA
문서 및 퀵 스타트 튜토리얼: https://fluxvla.limxdynamics.com/
커뮤니티 참여: https://github.com/FluxVLA/FluxVLA/issues/1
Hugging Face 가중치: https://huggingface.co/limxdynamics/FluxVLAEngine
Model Scope 가중치: https://modelscope.cn/models/LimXDynamics/FluxVLAEngine
Alibaba Cloud PAI에 곧 제공될 예정이니 기대해 주세요!