Unitree 쿼드러펫
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핵심 의의
- 쿼드러펫 민주화의 선구자: Spot 대비 1/20 ~ 1/2 가격으로 고성능 쿼드러펫 대중화, 연구 접근성 혁신
- 글로벌 시장 선도: 전 세계 쿼드러펫 로봇 시장에서 높은 점유율 확보 (PanDaily)
- 연구 생태계 구축: 공식 SDK, ROS2 지원, 활발한 커뮤니티로 학술 연구의 표준 플랫폼화
- 수직 통합 제조: 핵심 부품 자체 연구개발 (모터, 감속기, 센서, 배터리 등) - 비용 경쟁력 확보
- VLA/로코모션 연구 핵심 플랫폼: NVIDIA GR00T 지원, Open X-Embodiment 데이터셋 포함
- Wheeled-Legged 하이브리드: Go2-W, B2-W로 바퀴+다리 복합 이동 방식 선도
- RL 로코모션 연구의 주요 플랫폼: 저렴한 가격과 오픈 SDK로 sim-to-real 연구에 널리 사용
Unitree Go2: 연구용으로 가장 인기 있는 쿼드러펫 플랫폼
Overview
| 항목 | 내용 |
|---|
| 제조사 | Unitree Robotics (杭州宇树科技) |
| 본사 | 중국 항저우 |
| 설립 | 2016년 (창업자: 왕싱싱 王兴兴) |
| 특징 | 가성비, 연구 접근성, ROS2 지원 |
| 시장 위치 | 글로벌 쿼드러펫 시장 선도 기업 |
Unitree Robotics는 2016년 왕싱싱(Wang Xingxing)이 설립한 중국 로봇 기업입니다. 회사명 “Unitree”는 “Universe”와 “Tree”의 합성어로, 다양한 응용 분야로 뻗어나가는 보편적 기술 기반을 의미합니다. 창업자 왕싱싱은 상하이대학 대학원 재학 중 쿼드러펫 연구를 시작했으며, DJI 근무 후 창업하여 고성능 쿼드러펫의 대중화를 이끌었습니다.
참고: 가격 및 스펙 정보는 2024-2025년 공식 웹사이트 기준이며, 지역 및 시점에 따라 변동될 수 있습니다.
제품 라인업
Unitree는 소비자/연구용부터 산업용까지 다양한 쿼드러펫 라인업을 보유하고 있습니다. 각 모델은 특정 용도와 가격대에 맞게 최적화되어 있습니다.
전체 라인업 비교표
| 모델 | 출시 | 가격 | 무게 | 속도 | 페이로드 | 런타임 | 주요 용도 |
|---|
| Aliengo | 2019 | ~$15,000 | 21.5kg | 3.3m/s | 5kg | 2-4시간 | 연구/개발 |
| Go1 Air | 2021 | $2,700 | 12kg | 2.5m/s | 3kg | 1시간 | 엔트리/취미 |
| Go1 Pro | 2021 | $3,500 | 12kg | 3.5m/s | 5kg | 1.5시간 | 일반 소비자 |
| Go1 Edu | 2021 | ~$8,500 | 12kg | 3.7m/s | 5kg | 2시간 | 연구/교육 |
| Go2 Air | 2023 | $1,600 | 15kg | 2.5m/s | 7kg | 1-2시간 | 차세대 엔트리 |
| Go2 Pro | 2023 | $2,800 | 15kg | 3.5m/s | 8kg | 1-2시간 | 일반 소비자 |
| Go2 Edu | 2023 | 문의 | 15kg | 5m/s | 8kg | 2-4시간 | 연구/교육 |
| Go2-W | 2024 | $4,500 ~ $14,000 | 18kg | 2.5m/s | 12kg | 1.5-3시간 | 하이브리드 |
| B1 | 2020 | ~$40,000 | 50kg | 1.8m/s | 5kg | 2-4시간 | 산업용 |
| B2 | 2023 | ~$100,000 | 60kg | 6m/s+ | 40kg | 4-6시간 | 산업용 고급 |
| B2-W | 2024 | ~$90,000 | - | 5.56m/s | 40kg | 50km 주행 | 산업용 휠 |
Consumer/Research 시리즈
Go1 시리즈 (2021)
Go1은 Unitree를 전 세계적으로 유명하게 만든 제품입니다. $2,700부터 시작하는 가격으로 쿼드러펫 연구의 진입 장벽을 획기적으로 낮췄습니다.
| 모델 | 가격 | 무게 | 최고 속도 | 페이로드 | 런타임 | 주요 특징 |
|---|
| Go1 Air | $2,700 | 12kg | 2.5m/s | 3kg | 1시간 | 엔트리급, 기본 센서 |
| Go1 Pro | $3,500 | 12kg | 3.5m/s | 5kg | 1.5시간 | 향상된 센서, 초음파 |
| Go1 Edu | ~$8,500 | 12kg | 3.7m/s | 5kg | 2시간 | SDK/API 접근, Jetson |
Go2 시리즈 (2023)
Go2는 Go1의 후속 모델로, 성능과 센서가 대폭 향상되었습니다. 특히 4D LiDAR 탑재로 자율 탐색 능력이 크게 개선되었습니다.
| 모델 | 가격 | 무게 | 최고 속도 | 페이로드 | 런타임 | 주요 특징 |
|---|
| Go2 Air | $1,600 | 15kg | 2.5m/s | 7kg | 1-2시간 | 차세대 엔트리 |
| Go2 Pro | $2,800 | 15kg | 3.5m/s | 8kg | 1-2시간 | 4G, ISS 2.0, 4D LiDAR |
| Go2 Edu | 문의 | 15kg | 5m/s | 8kg | 2-4시간 | Jetson Orin, 발 힘 센서 |
| Go2-W | $4,500 ~ $14,000 | 18kg | 2.5m/s | 12kg | 1.5-3시간 | 휠+다리 하이브리드 |
Research 시리즈
Aliengo (2019)
Aliengo는 Unitree의 첫 번째 본격적인 연구용 쿼드러펫입니다. Go1 이전에 출시되어 학술 연구 커뮤니티에서 먼저 채택되었습니다.
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 출시 | 2019년 |
| 가격 | ~$15,000 (Edu 버전) |
| 무게 | 21.5kg |
| 크기 | 650mm x 320mm x 600mm |
| 최고 속도 | 3.3m/s |
| 페이로드 | 5kg |
| 관절 토크 | 40N.m |
| 런타임 | 2-4시간 |
| 컴퓨팅 | NVIDIA Jetson TX2/Xavier NX |
| 특징 | EtherCAT 모터 통신, C++ SDK |
Aliengo가 연구에 사용된 이유:
- Go1 이전 유일한 저가형 연구용 쿼드러펫
- 강화학습 sim-to-real 연구의 초기 플랫폼
- UC Berkeley, ETH Zurich 등 유명 연구실에서 채택
- 다양한 로코모션 알고리즘 논문의 실험 플랫폼
Industrial 시리즈
B1 (2020)
B1은 Unitree의 첫 번째 대형 산업용 쿼드러펫입니다.
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 출시 | 2020년 |
| 가격 | ~$40,000 |
| 무게 | 50kg |
| 크기 | 1080mm x 460mm x 650mm |
| 최고 속도 | 1.8m/s |
| 페이로드 | 5kg |
| 관절 토크 | 180N.m |
| 런타임 | 2-4시간 |
| 방수/방진 | IP54 |
| 작동 온도 | -20°C ~ 55°C |
B2 시리즈 (2023)
B2는 B1의 후속 모델로, 업계 최고 수준의 성능을 제공합니다.
| 모델 | 가격 | 무게 | 최고 속도 | 페이로드 | 런타임 | 주요 특징 |
|---|
| B2 | ~$100,000 | 60kg | 6m/s+ | 40kg(이동)/120kg(정지) | 4-6시간 | 산업용, IP67 |
| B2-W | ~$90,000 | - | 5.56m/s (20km/h) | 40kg | 50km 주행 | 12인치 휠 장착 |
Go2 상세 스펙
Unitree의 가장 인기 있는 연구용 쿼드러펫입니다.
물리적 사양
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 크기 (기립) | 70cm x 31cm x 40cm |
| 크기 (앉음) | 76cm x 31cm x 20cm |
| 무게 | ~15kg (배터리 포함) |
| 재질 | 알루미늄 합금 + 엔지니어링 플라스틱 |
성능
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 최고 속도 | 5m/s (Edu 기준) |
| 등반 각도 | 30-40° |
| 계단 높이 | 15-16cm |
| 관절 토크 | ~45N.m |
| 배터리 | 8000mAh (기본) / 15000mAh (확장) |
센서 시스템
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 4D LiDAR | 360°x90° 반구형 인식, 최소 0.05m |
| 카메라 | HD 광각 |
| IMU | 내장 |
| 발 힘 센서 | Edu 모델 |
컴퓨팅 (Edu 모델)
| 버전 | 컴퓨팅 모듈 | AI 성능 |
|---|
| Edu Standard | NVIDIA Jetson Orin Nano 8GB | 40 TOPS |
| Edu Plus | NVIDIA Jetson Orin NX 16GB | 100 TOPS |
B2 상세 스펙
산업용 고성능 쿼드러펫입니다.
물리적 사양
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 크기 (기립) | 1098mm x 450mm x 645mm |
| 크기 (앉음) | 880mm x 460mm x 330mm |
| 무게 | ~60kg (배터리 포함) |
성능
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 최고 속도 | 6m/s 이상 |
| 점프 거리 | 1.6m 이상 |
| 관절 토크 | 360N.m |
| 등반 각도 | 45° 이상 |
| 장애물 극복 | 40cm |
| 계단 | 20-25cm 연속 등반 |
적재 및 내구성
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 정지 적재 | 120kg 이상 |
| 이동 적재 | 40kg 이상 |
| 20kg 적재 시 | 4시간, 15km 이상 |
| 무부하 연속 | 5시간, 20km 이상 |
| 배터리 | 45Ah (2250Wh), 58V |
환경 적응성
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 방수/방진 | IP67 |
| 작동 온도 | -20°C ~ 55°C |
컴퓨팅
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 기본 CPU | Intel Core i5/i7 |
| 확장 옵션 | Jetson Orin NX (최대 3개) |
| 센서 | 3D LiDAR, 깊이 카메라 x2, 광학 카메라 x2 |
| 인터페이스 | 1000M Ethernet x4, USB3.0 x4 |
Wheeled 하이브리드 (Go2-W, B2-W)
Unitree의 혁신적인 휠+다리 복합 로봇입니다.
Go2-W
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 크기 | 70cm x 43cm x 50cm |
| 무게 | ~18kg |
| 타이어 | 7인치 공압 타이어 |
| 최고 속도 | 2.5m/s |
| 장애물 극복 | 70cm |
| 등반 각도 | 35° |
B2-W
| 항목 | 스펙 |
|---|
| 타이어 | 12인치 공압 타이어 (225mm) |
| 휠 토크 | 50N.m |
| 최고 속도 | 5.56m/s (20km/h) |
| 주행 거리 | 40kg 적재 시 50km |
| 가격 | ~$90,000 |
Boston Dynamics Spot 대비 비교
| 항목 | Unitree Go2 Edu | Unitree B2 | Boston Dynamics Spot |
|---|
| 가격 | ~$8,000 | ~$100,000 | ~$75,000 |
| 무게 | 15kg | 60kg | 32kg |
| 페이로드 | 8kg | 40kg | 14kg |
| 런타임 | 2-4시간 | 4-6시간 | 1.5시간 |
| 최고 속도 | 5m/s | 6m/s+ | 1.6m/s |
| 방수 | - | IP67 | IP54 |
| SDK | 오픈 | 오픈 | 제한적 |
| ROS 지원 | 공식 ROS2 | 공식 ROS2 | 커뮤니티 |
Unitree의 핵심 장점
- 가격: Spot 대비 상당히 저렴하여 연구 규모 배포에 유리
- 속도: B2는 6 m/s 이상으로 산업용 쿼드러펫 중 최상위 속도 클래스
- 런타임: B2는 최대 6시간으로 장시간 운용 가능
- 개방성: 공식 SDK, ROS2 지원으로 연구 친화적
- 비용 구조: 중국 내 제조 및 수직 통합으로 경쟁력 있는 가격 제공 (36Kr)
SDK 및 개발 환경
Unitree는 연구자 친화적인 개방형 SDK 정책을 유지하며, 이는 경쟁사 대비 핵심 차별점입니다.
공식 SDK 개요
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Unitree SDK 아키텍처 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 응용 레이어 Python Script / C++ App / ROS2 Node │
│ ↓ │
│ SDK 레이어 unitree_sdk2 / unitree_ros2 │
│ ↓ │
│ 통신 레이어 CycloneDDS (DDS 미들웨어) │
│ ↓ │
│ 하드웨어 Go2 / B2 / H1 컨트롤러 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
공식 SDK
| SDK | 언어 | 설명 | 지원 로봇 |
|---|
| unitree_sdk2 | C++/Python | CycloneDDS 기반 통신 | Go2, B2, H1 |
| unitree_sdk2_python | Python | unitree_sdk2 Python 바인딩 | Go2, B2, H1 |
| unitree_ros2 | C++/Python | ROS2 환경 개발 패키지 | Go2, B2, H1 |
| unitree_rl_lab | Python | Isaac Lab 기반 강화학습 | Go2, B2 |
| unitree_IL_lerobot | Python | LeRobot 프레임워크 수정판 | Go2 |
| unitree_sdk | C++ | 레거시 SDK (Go1, Aliengo) | Go1, Aliengo |
Python SDK 사용 예시
# unitree_sdk2_python 기본 사용법
from unitree_sdk2py.go2.robot import Go2Robot
robot = Go2Robot()
robot.set_mode("sport")
robot.move(vx=0.5, vy=0.0, vyaw=0.0) # 전진 이동
robot.stand_up()
robot.sit_down()
C++ SDK 특징
| 기능 | 설명 |
|---|
| 저수준 제어 | 관절 토크/위치/속도 직접 제어 (Edu 모델) |
| 고빈도 제어 | 최대 1000Hz 제어 루프 |
| 센서 접근 | IMU, 관절 상태, 발 접촉 센서 |
| 안전 기능 | 비상 정지, 토크 제한 |
ROS2 지원
Unitree는 업계에서 가장 강력한 ROS2 지원을 제공합니다.
| 항목 | 내용 |
|---|
| DDS 호환성 | CycloneDDS 0.10.2 사용, ROS2와 직접 통신 가능 |
| 공식 패키지 | unitree_ros2 (GitHub) |
| 지원 버전 | ROS2 Humble (LTS), Jazzy |
| 시뮬레이션 | Gazebo Harmonic, Ignition Fortress |
ROS2 토픽 및 서비스
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ unitree_ros2 주요 토픽/서비스 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 토픽 (Topics): │
│ /go2/joint_states - 관절 상태 (12 DoF) │
│ /go2/odom - 오도메트리 │
│ /go2/imu - IMU 데이터 │
│ /go2/cmd_vel - 속도 명령 │
│ /go2/lidar - 4D LiDAR 포인트클라우드 │
│ /go2/camera/color - RGB 이미지 │
│ │
│ 서비스 (Services): │
│ /go2/sport_mode - 스포츠 모드 전환 │
│ /go2/stand_up - 기립 │
│ /go2/sit_down - 앉기 │
│ /go2/emergency_stop - 비상 정지 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
시뮬레이션 환경
| 시뮬레이터 | 지원 수준 | 특징 |
|---|
| NVIDIA Isaac Gym | 공식 | 대규모 병렬 RL 학습 |
| NVIDIA Isaac Lab | 공식 | 차세대 Isaac, Omniverse 통합 |
| Gazebo Harmonic | 공식 | ROS2 표준 시뮬레이터 |
| MuJoCo | 커뮤니티 | 물리 정확도 높음 |
| PyBullet | 커뮤니티 | 가벼운 RL 실험용 |
| Webots | 커뮤니티 | 교육용 |
커뮤니티 리소스
| 프로젝트 | 설명 | 링크 |
|---|
| unitree-go2-ros2 | CHAMP 컨트롤러 + Ignition Fortress | GitHub |
| go2_robot | Universidad Rey Juan Carlos IRLab | GitHub |
| Go2 MCP Server | LLM 자연어 명령 제어 | GitHub |
| go2_ros2_ws | 완전한 ROS2 워크스페이스 | GitHub |
| unitree_legged_sdk | 레거시 Go1 SDK | GitHub |
개발 환경 설정 요약
# Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble 권장
# 1. ROS2 Humble 설치
sudo apt install ros-humble-desktop
# 2. CycloneDDS 설치
sudo apt install ros-humble-rmw-cyclonedds-cpp
export RMW_IMPLEMENTATION=rmw_cyclonedds_cpp
# 3. Unitree ROS2 패키지 클론
cd ~/ros2_ws/src
git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_ros2
# 4. 빌드 및 실행
cd ~/ros2_ws && colcon build
source install/setup.bash
ros2 launch unitree_ros2 go2_bringup.launch.py
VLA 연구 활용
Unitree 쿼드러펫은 VLA(Vision-Language-Action) 및 로코모션 연구의 핵심 플랫폼으로 자리잡았습니다.
NVIDIA GR00T 지원
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ NVIDIA GR00T 에코시스템 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ Isaac Lab → GR00T N1 학습 → Unitree 배포 │
│ (시뮬레이션) (Foundation Model) (실제 로봇) │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ • Unitree Go2 시뮬레이션 환경 제공 │
│ • Unitree B2 시뮬레이션 환경 제공 │
│ • Cross-embodiment 정책 전이 연구에 활용 │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
- GR00T N1 시리즈 지원 플랫폼: NVIDIA Isaac Lab에서 Unitree 로봇 시뮬레이션 환경 제공
- Isaac Lab/Omniverse 시뮬레이션: 고품질 Unitree URDF 및 시뮬레이션 환경 제공
- Cross-embodiment 학습: 휴머노이드-쿼드러펫 간 정책 전이 연구에 활용
- Jetson Orin 탑재: 온보드 AI 추론을 위한 NVIDIA 하드웨어 통합
Open X-Embodiment
Google DeepMind가 주도하는 대규모 로봇 데이터셋 프로젝트에 Unitree 로봇 데이터가 포함되어 있습니다.
| 항목 | 내용 |
|---|
| 데이터셋 규모 | 22개 로봇 타입, 100만+ 에피소드 |
| Unitree 포함 데이터 | Go1, Go2 로코모션 데이터 |
| 활용 모델 | RT-X, Octo, OpenVLA 등 |
| 기여 기관 | UC Berkeley, Stanford, CMU 등 |
연구 활용 사례:
- RT-X 모델: 다양한 로봇 간 일반화 능력 학습
- Octo: 오픈소스 범용 로봇 정책
- OpenVLA: Vision-Language-Action 모델의 로코모션 확장
로코모션 연구
Unitree는 강화학습 기반 로코모션 연구에서 널리 사용되는 플랫폼입니다.
주요 연구 분야
| 분야 | 설명 | 대표 연구 |
|---|
| Sim-to-Real Transfer | 시뮬레이션에서 실제 로봇으로 정책 전이 | ETH Zurich, MIT |
| Terrain Adaptation | 다양한 지형에서의 적응적 보행 | UC Berkeley |
| Blind Locomotion | 비전 없이 proprioception만으로 보행 | CMU |
| Parkour | 장애물 넘기, 점프 등 역동적 동작 | ETH RSL |
| Multi-skill Learning | 하나의 정책으로 다양한 기술 수행 | Stanford |
sim-to-real 연구 파이프라인
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ sim-to-real 연구 흐름 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ [Isaac Gym/Lab] → [RL 정책 학습] → [Domain Random] │
│ ↓ ↓ ↓ │
│ Unitree URDF PPO/SAC 등 지형/마찰/질량 │
│ ↓ ↓ ↓ │
│ ────────────────────────────────────────────────────── │
│ ↓ │
│ [Unitree Go2/B2 배포] │
│ ↓ │
│ 실제 환경에서 zero-shot 성능 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
대표적 연구 논문
| 논문 | 기관 | 로봇 | 핵심 기여 |
|---|
| Learning Quadrupedal Locomotion | ETH Zurich | Aliengo | 대규모 sim-to-real |
| Legged Robots that Keep on Learning | UC Berkeley | Go1 | 온라인 적응 학습 |
| Walk These Ways | MIT | Go1 | 다양한 보행 스타일 |
| Extreme Parkour | CMU | Go1 | 파쿠르 동작 학습 |
| DreamWaQ | KAIST | Go1 | World model 기반 |
Go2가 연구에서 인기 있는 이유
Go2 Edu는 현재 가장 인기 있는 연구용 쿼드러펫입니다.
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Go2가 연구에 선호되는 이유 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 1. 가격 접근성 │
│ • Spot ($75K) 대비 1/10 가격 │
│ • 다중 로봇 실험 가능 (군집 연구) │
│ • 파손 시 교체 비용 부담 적음 │
│ │
│ 2. 개방적 SDK │
│ • Python, C++, ROS2 공식 지원 │
│ • 저수준 관절 제어 접근 가능 (Edu 버전) │
│ • 커뮤니티 패키지 활발 │
│ │
│ 3. 충분한 컴퓨팅 파워 │
│ • Jetson Orin (40-100 TOPS) │
│ • 온보드 RL 정책 실행 가능 │
│ • 비전 기반 탐색 지원 │
│ │
│ 4. 검증된 하드웨어 │
│ • 수천 대 판매로 신뢰성 검증 │
│ • 부품 교체 용이 │
│ • 글로벌 기술 지원 │
│ │
│ 5. 시뮬레이션 환경 풍부 │
│ • Isaac Gym/Lab 공식 지원 │
│ • Gazebo, MuJoCo URDF 제공 │
│ • PyBullet 커뮤니티 모델 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
LLM/VLM 통합 연구
최근에는 대형 언어 모델과 Unitree 로봇을 결합한 연구가 활발합니다.
| 프로젝트 | 설명 |
|---|
| Go2 MCP Server | Claude/GPT와 자연어로 로봇 제어 |
| SayPlan + Unitree | 장기 태스크 계획 실행 |
| LLM-Planner | 자연어 명령을 로봇 동작으로 변환 |
| VLM Navigation | 비전-언어 모델 기반 탐색 |
텔레오퍼레이션 데이터 수집
| 방식 | 장비 | 용도 |
|---|
| 조이스틱 제어 | PS4/Xbox 컨트롤러 | 기본 이동 데이터 |
| 앱 제어 | Unitree 공식 앱 | 소비자용 제어 |
| VR 텔레옵 | Quest/Vive | 연구용 정밀 제어 |
| 모션 캡처 | Xsens/Noitom | 인간 동작 모방 |
연구 인기도
학술 연구 채택
Unitree 쿼드러펫은 저렴한 가격과 개방적인 SDK로 인해 전 세계 대학 및 연구기관에서 널리 채택되고 있습니다:
- 가격 접근성: Spot의 1/10 가격으로 연구실 규모 배포 가능
- 다중 로봇 실험: 저렴한 가격으로 군집 로봇 연구 지원
- 교육 활용: 로보틱스 교육용 플랫폼으로 인기
주요 고객
- NVIDIA (2020년부터, 36Kr)
- Google (2020년부터, 36Kr)
- 전 세계 주요 대학 연구실
회사 연혁
| 연도 | 이벤트 |
|---|
| 2013 | 왕싱싱, 상하이대학에서 쿼드러펫 연구 시작 |
| 2016 | XDog 개발, Unitree Robotics 설립 |
| 2017 | Laikago 공개 (Laika에서 명명) |
| 2020 | NVIDIA, Google 고객 확보, 흑자 전환 (36Kr) |
| 2021 | Go1 출시, 소비자용 쿼드러펫 대중화 |
| 2023 | Go2 출시, B2 발표, H1 휴머노이드 공개 |
| 2024 | Go2-W 출시 |
| 2025 | 홍콩 IPO 검토 중 (보도 기준) |
투자 현황
- 최근 라운드: Series C-IV (2025년 기준)
- 주요 투자자: Alibaba, Tencent, 베이징국유자본운영관리공사 등 (PitchBook)
응용 분야
Research & Education
- 로코모션 알고리즘 연구
- 강화학습/모방학습 실험
- 로보틱스 교육
Industrial (B2/B2-W)
- 시설 검사 (발전소, 화학공장)
- 건설 현장 모니터링
- 위험 환경 탐색
- 물류 자동화
Consumer (Go1/Go2)
References
공식 리소스
기술 리뷰
시장 분석
ROS2 커뮤니티
See Also