범용 고충실도 시뮬레이션 플랫폼 TongSIM
📝 Abstract
As artificial intelligence (AI) rapidly advances, especially in multimodal large language models (MLLMs), research focus is shifting from single-modality text processing to the more complex domains of multimodal and embodied AI. Embodied intelligence focuses on training agents within realistic simulated environments, leveraging physical interaction and action feedback rather than conventionally labeled datasets. Yet, most existing simulation platforms remain narrowly designed, each tailored to specific tasks. A versatile, general-purpose training environment that can support everything from low-level embodied navigation to high-level composite activities, such as multi-agent social simulation and human-AI collaboration, remains largely unavailable. To bridge this gap, we introduce TongSIM, a high-fidelity, general-purpose platform for training and evaluating embodied agents. TongSIM offers practical advantages by providing over 100 diverse, multi-room indoor scenarios as well as an open-ended, interaction-rich outdoor town simulation, ensuring broad applicability across research needs. Its comprehensive evaluation framework and benchmarks enable precise assessment of agent capabilities, such as perception, cognition, decision-making, humanrobot cooperation, and spatial and social reasoning. With features like customized scenes, task-adaptive fidelity, diverse agent types, and dynamic environmental simulation, TongSIM delivers flexibility and scalability for researchers, serving as a unified platform that accelerates training, evaluation, and advancement toward general embodied intelligence. The source code is publicly available at https://github.com/bigai-ai/tongsim .
💡 Analysis
TongSIM은 현재 구현형 AI 연구에서 가장 시급히 요구되는 ‘범용성’과 ‘고충실도’를 동시에 만족시키는 시뮬레이션 프레임워크로 평가할 수 있다. 첫째, 실내 시나리오가 100여 개에 달한다는 점은 기존 연구에서 흔히 사용되는 몇 개 안 되는 방형 환경(예: AI2‑THOR, Habitat)과 비교해 데이터 다양성 측면에서 큰 장점을 제공한다. 다양한 방 구조, 가구 배치, 조명 조건 등을 자동 생성하거나 사용자가 직접 편집할 수 있어, 에이전트가 환경 일반화 능력을 학습하기에 최적적인 훈련 데이터를 제공한다. 둘째, 야외 마을 시뮬레이션은 ‘오픈 월드’ 특성을 갖추고 있어, 내비게이션뿐 아니라 사회적 상호작용, 자원 관리, 다중 에이전트 협업 등 복합적인 과제를 설계할 수 있다. 이는 현재 대부분의 시뮬레이터가 실내에 국한되는 한계를 넘어, 인간‑AI 협업 연구에 필요한 ‘공유 공간’과 ‘사회적 규칙’을 구현한다는 의미다.
셋째, TongSIM은 ‘과제‑적응형 충실도’ 메커니즘을 도입한다. 연구자는 물리 엔진의 정확도, 렌더링 해상도, 센서 노이즈 수준 등을 실험 목표에 맞게 조정할 수 있다. 예를 들어, 초기 탐색 단계에서는 저충실도 시뮬레이션으로 학습 속도를 높이고, 정교한 조작이 요구되는 단계에서는 고충실도 물리 모델을 적용한다는 식이다. 이러한 계층적 접근은 계산 비용을 크게 절감하면서도 최종 성능 저하를 최소화한다.
넷째, 다양한 에이전트 유형(휴머노이드 로봇, 드론, 차량 등)과 동적 환경(날씨 변화, 객체 이동, 인간 NPC) 지원은 멀티모달 센서 입력(시각, 깊이, 음성, 촉각)과 행동 출력(걷기, 잡기, 말하기)을 통합한 연구를 가능하게 한다. 특히 인간‑로봇 협동 시나리오에서 인간 행동을 모델링한 NPC와의 실시간 상호작용은 ‘사회적 인지’와 ‘협상 전략’ 같은 고차원 인지 능력 평가에 필수적이다.
다섯째, TongSIM은 포괄적인 평가 프레임워크와 벤치마크를 제공한다. 인식 정확도, 경로 효율성, 작업 성공률, 사회적 합의 형성 등 다차원 지표를 자동 수집·분석함으로써, 연구자는 에이전트의 강점과 약점을 정량적으로 파악할 수 있다. 이는 기존에 평가가 주관적이거나 제한된 메트릭에 의존하던 문제를 해결한다.
마지막으로, 오픈소스 공개와 깃허브 기반 커뮤니티 지원은 재현성(reproducibility)과 확장성을 보장한다. 연구자는 자신의 과제에 맞게 플러그인을 추가하거나, 다른 연구팀이 만든 시나리오를 손쉽게 공유·통합할 수 있다. 이러한 생태계 구축은 ‘일반 구현형 지능(General Embodied Intelligence)’을 향한 공동 연구를 촉진한다.
종합하면, TongSIM은 실내·야외, 저·고충실도, 단일·다중 에이전트, 정적·동적 환경을 모두 포괄하는 통합 플랫폼으로, 향후 구현형 AI가 텍스트 기반 LLM을 넘어 실제 물리·사회 세계와 상호작용하는 단계로 전이하는 데 핵심 인프라가 될 전망이다.
📄 Content
인공지능(AI)이 급속히 발전함에 따라, 특히 다중모달 대형 언어 모델(MLLM) 분야에서 연구 초점이 단일 텍스트 처리에서 보다 복잡한 다중모달 및 구현형 AI 영역으로 이동하고 있다. 구현형 지능은 현실적인 시뮬레이션 환경 내에서 에이전트를 훈련시켜 물리적 상호작용과 행동 피드백을 활용하는 방식을 채택하며, 기존의 라벨링된 데이터셋에 의존하는 전통적인 접근법과는 차별된다. 그러나 현재 대부분의 시뮬레이션 플랫폼은 특정 과제에 맞게 좁게 설계되어 있어, 저수준의 구현형 내비게이션부터 고수준의 복합 활동(예: 다중 에이전트 사회 시뮬레이션 및 인간‑AI 협업)까지 모두 지원할 수 있는 범용적인 교육 환경은 여전히 부족한 실정이다. 이러한 격차를 메우기 위해 우리는 TongSIM을 소개한다. TongSIM은 고충실도의 범용 플랫폼으로, 100여 개에 달하는 다양한 다중 방 실내 시나리오와 개방형 상호작용이 풍부한 야외 마을 시뮬레이션을 제공한다. 이를 통해 연구자는 인식, 인지, 의사결정, 인간‑로봇 협동, 공간 및 사회 추론 등 에이전트 능력을 정밀하게 평가할 수 있다. 맞춤형 씬 생성, 과제에 맞는 충실도 조정, 다양한 에이전트 유형, 동적 환경 시뮬레이션 등의 기능을 갖춘 TongSIM은 유연성과 확장성을 제공하며, 통합된 플랫폼으로서 훈련·평가·일반 구현형 지능 향상을 가속화한다. 소스 코드는 https://github.com/bigai-ai/tongsim 에서 공개된다.
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