엔비디아가 주최한 글로벌 컴퓨터 비전 경진대회인 ECCV 2026에서, 씨이랩은 트랙4 '텍스트 기반 인물 재식별' 분야에서 최종 1위를 차지했다. 이 성과는 합성 이미지와 실제 이미지 모두를 활용해 학습·평가한 결과로, 평균 정밀도(mAP) 99.3020%를 기록하였다. 특히 ‘심투리얼(Sim2Real)’ 검증을 통해 가상 데이터와 실제 환경 사이의 성능 격차를 줄이는 방식을 입증했다.
이 대회의 핵심은 합성 데이터를 활용해 학습한 모델을 실제 이미지 갤러리에 적용해 평가하는 것이었다. 참가팀 ‘Xiilab.AIpex’는 101만3605장의 합성 이미지를 기반으로 모델을 구축하고, 이후 3만6773장의 실제 이미지를 포함한 갤러리에서 성능을 측정했다. 이러한 실험은 가상 환경에서 만든 데이터가 실제 상황에서도 얼마나 활용될 수 있는지 확인하는 구조였다.
기술적 관점에서, ‘피지컬 AI’는 공장·물류센터·도시와 같은 물리적 공간을 인식해 장비의 동작과 연결하는 인공지능을 의미한다. 로봇·자율주행·산업 자동화 설비가 대표적인 적용 분야이며, 영상 속 인물과 행동을 파악하는 감시·분석 시스템뿐 아니라 주변 환경 인식을 통한 로봇 및 자동화 설비의 성능 향상에 기여할 수 있다. 다만 대회에서의 우승이 현장 도입 성과를 바로 의미하는 것은 아니다.
씨이랩은 이번 성과를 비전 AI와 디지털 트윈 사업에 연계해, 가상 공간을 활용한 데이터 생성·모델 학습·현장 적용을 하나의 흐름으로 제공하려는 구상을 내세웠다. 디지털 트윈은 실제 설비를 가상 환경에 구현하여 다양한 조건의 데이터를 만들 수 있게 해, 현장에서 수집하기 어려운 상황에서도 학습시킬 수 있는 장점을 가진다. 엔비디아가 데이터 센터용 반도체를 넘어 로봇·자동차·드론 등 피지컬 AI 적용 범위를 넓히고 있는 흐름과도 맞닿아 있다. 씨이랩의 이번 성과는 엔비디아 생태계에서 비전 AI와 합성 데이터 기술이 연결되는 사례로 볼 수 있다.
송유진 씨이랩 최고기술책임자(CTO)는 “가상데이터를 현장에 적용할 수 있는 씨이랩의 인공지능이 확인된 것”이라며, “향후에도 가상데이터와 현장 데이터를 융합한 기술로 피지컬 AI 현장 적용을 선도하겠다”고 밝혔다. 이 발언은 회사가 대회 성과를 단순 수상에 그치지 않고, 가상 데이터와 현장 데이터를 결합한 사업 모델로 확장하려는 방향을 보여준다. 실제 고객 도입과 사업 실적에 미치는 영향은 후속 적용 사례를 통해 확인될 사안이다.