“10장만 보고도 알아봤다”…슈퍼브에이아이, CVPR 비전 AI 챌린지 세계 1위

Source: VentureSquare

• 자체 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’로 CVPR 2026 퓨샷 객체 탐지 챌린지 우승

• 산업·의료 등 5개 분야 1위 석권… 한국 기업 최초 세계 정상 등극

국내 비전 AI 기업 슈퍼브에이아이가 컴퓨터 비전 분야 최고 권위 학회인 CVPR에서 글로벌 연구기관과 빅테크를 제치고 세계 1위에 올랐다. 슈퍼브에이아이는 CVPR 2026에서 열린 ‘Foundational Few-Shot Object Detection Challenge’에서 종합 우승을 차지했다고 18일 밝혔다. 한국 기업이 해당 챌린지에서 1위를 기록한 것은 이번이 처음이다.

이번 대회는 객체별로 단 10장의 예시 이미지(Few-Shot)만 제공된 상황에서 새로운 객체를 얼마나 정확하게 탐지할 수 있는지를 평가하는 글로벌 경연이다. 대규모 데이터 수집과 라벨링 없이도 실제 산업 현장에 AI를 적용할 수 있는지를 검증하는 대표 벤치마크로 평가받는다. 올해 대회에는 X-ray, 열화상, 항공 영상 등 일반 공개 데이터에서 보기 어려운 20개 전문 산업 도메인 데이터셋이 활용됐다.

(왼쪽부터) 최우성 연구원, 진현동 연구원, 고경렬 연구원, 장태웅 연구원 (사진 제공: 슈퍼브에이아이)

산업·의료 분야 압도적 성과… “현장형 AI 입증”

슈퍼브에이아이는 자체 개발한 산업 특화 비전 파운데이션 모델 ‘ZERO’를 활용해 평균 탐지 정확도(mAP) 53.9점을 기록했다. 이는 2위를 차지한 중국 푸단대학교·레노버 산학 연합팀(51.6점)을 앞선 성적이다. 지난해 같은 대회에서 4위를 기록했던 슈퍼브에이아이는 1년 만에 정상에 올랐다.

전체 7개 평가 카테고리 가운데 5개 분야에서 1위를 차지했다. 산업(Industry) 분야에서는 64.4점으로 압도적인 성적을 기록했고, 의료(Medical) 분야에서도 2위와 9점 이상 차이를 벌리며 51.4점을 획득했다.

회사는 이번 결과가 특정 영역에 최적화된 모델이 아니라 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업 환경에서 범용적으로 활용 가능한 AI 모델이라는 점을 입증했다고 설명했다.

이번 성과의 핵심인 ‘ZERO’는 슈퍼브에이아이가 개발한 산업 특화 비전 파운데이션 모델이다. 방대한 이미지 데이터 학습을 기반으로 별도의 데이터 라벨링 없이 새로운 객체를 인식하는 제로샷(Zero-Shot) 기술을 활용한다.

기존 산업 현장에서 AI 도입의 걸림돌로 꼽히던 데이터 구축 비용과 시간을 줄일 수 있다는 점에서 제조, 물류, 안전, 의료 분야를 중심으로 활용 가능성이 주목받고 있다.

김현수 슈퍼브에이아이 대표는 “이번 우승은 막대한 인프라 투자 없이도 산업 특화 전략과 효율적인 방법론만으로 글로벌 최고 수준의 AI를 만들 수 있다는 것을 보여준 사례”라며 “앞으로도 실제 산업 현장에서 작동하는 AI 기술 개발에 집중하겠다”고 말했다.

차문수 CTO는 “이번 성과는 연구 경쟁력과 산업 적용 가능성을 동시에 입증한 결과”라며 “ZERO는 벤치마크 점수만 높은 모델이 아니라 고객 현장에 빠르게 적용할 수 있는 실용적 AI를 지향한다”고 밝혔다.

“I recognized it after looking at just 10 images”… Superb AI Wins World No. 1 in CVPR Vision AI Challenge

Superb AI, a South Korean vision AI company, ranked first in the world at CVPR, the most prestigious conference in the field of computer vision, beating global research institutions and big tech firms. Superb AI announced on the 18th that it won the overall championship at the ‘Foundational Few-Shot Object Detection Challenge’ held at CVPR 2026. This marks the first time a Korean company has taken first place in this challenge.

This competition is a global contest that evaluates how accurately new objects can be detected in a situation where only 10 example images (Few-Shot) are provided for each object. It is considered a representative benchmark for verifying whether AI can be applied to real-world industrial sites without large-scale data collection and labeling. This year’s competition utilized 20 specialized industrial domain datasets that are rarely found in general public data, such as X-ray, thermal imaging, and aerial imagery.

(From left) Researcher Choi Woo-sung, Researcher Jin Hyun-dong, Researcher Ko Kyung-ryeol, Researcher Jang Tae-woong (Photo courtesy of Superb AI)

Overwhelming Achievements in Industrial and Medical Sectors… “Proving Field-Oriented AI”

Superb AI achieved an average detection accuracy (mAP) of 53.9 points by utilizing its self-developed industry-specific vision foundation model, ‘ZERO’. This result surpassed the second-place team from China’s Fudan University and Lenovo (51.6 points). Superb AI, which ranked fourth in the same competition last year, rose to the top spot in just one year.

It ranked first in five out of seven evaluation categories. It achieved an overwhelming score of 64.4 points in the Industry category and 51.4 points in the Medical category, widening the gap with the second-place competitor by more than 9 points.

The company explained that these results prove that the model is not optimized for a specific domain, but is a universally applicable AI model in various industrial environments such as manufacturing, logistics, and healthcare.

‘ZERO,’ the core of this achievement, is an industry-specific vision foundation model developed by Superb AI. Based on training with vast image data, it utilizes Zero-Shot technology to recognize new objects without separate data labeling.

Its potential for application is attracting attention, particularly in the manufacturing, logistics, safety, and medical sectors, as it can reduce the data construction costs and time previously cited as obstacles to AI adoption in existing industrial settings.

Kim Hyun-soo, CEO of Superb AI, said, “This victory demonstrates that it is possible to create world-class AI using only industry-specific strategies and efficient methodologies, without massive infrastructure investment,” adding, “We will continue to focus on developing AI technologies that operate in real-world industrial settings.”

CTO Cha Moon-soo stated, “This achievement is a result that simultaneously demonstrates research competitiveness and industrial applicability,” adding, “ZERO aims to be a practical AI that can be rapidly applied to customer sites, rather than just a model with high benchmark scores.”

「10枚だけ見ても調べた」…スーパーブエイアイ、CVPRビジョンAIチャレンジ世界1位

国内ビジョンAI企業スーパーブエイアイがコンピュータビジョン分野最高権威学会であるCVPRでグローバル研究機関とビッグテックを抜いて世界1位に上がった。スーパーブエイアイはCVPR 2026で開かれた「Foundational Few-Shot Object Detection Challenge」で総合優勝を占めたと18日明らかにした。韓国企業が該当チャレンジで1位を記録したのは今回が初めてだ。

今回の大会は、オブジェクトごとに10枚の例示画像（Few-Shot）のみ提供された状況で、新しいオブジェクトをどれだけ正確に検出できるかを評価するグローバルコンテストです。大規模なデータ収集とラベリングなしで実際の産業現場にAIを適用できるかを検証する代表ベンチマークとして評価される。今年の大会にはX-ray、熱画像、航空映像など一般公開データで見にくい20の専門産業ドメインデータセットが活用された。

（左から）チェ・ウソン研究員、ジン・ヒョンドン研究員、高硬列研究員、チャン・テウン研究員（写真提供：スーパーブアイ）

産業・医療分野圧倒的成果… 「現場型AI立証」

スーパーブアイは自社開発した産業特化ビジョンファンデーションモデル「ZERO」を活用して平均検出精度（mAP）53.9点を記録した。これは２位を占めた中国のフーダン大学・レノボ産学連合チーム（５１．６点）をリードした成績だ。昨年同じ大会で4位を記録したスーパーブエイアイは1年ぶりにトップに上がった。

全体7つの評価カテゴリーのうち5つの分野で1位を占めた。産業（Industry）分野では64.4点で圧倒的な成績を記録し、医療（Medical）分野でも2位と9点以上の差を広げて51.4点を獲得した。

同社は今回の結果が特定領域に最適化されたモデルではなく、製造、物流、医療など多様な産業環境で汎用的に活用可能なAIモデルであることを立証したと説明した。

今回の成果の核心である「ZERO」は、スーパーブエイアイが開発した産業特化ビジョンファンデーションモデルだ。膨大な画像データ学習に基づいて、別々のデータラベリングなしで新しいオブジェクトを認識するゼロショット技術を活用します。

既存産業現場でAI導入の障害に挙げられたデータ構築コストと時間を減らすことができるという点で、製造、物流、安全、医療分野を中心に活用可能性が注目されている。

キム・ヒョンススーパーブエイアイ代表は「今回の優勝は莫大なインフラ投資なしで産業特化戦略と効率的な方法論だけでグローバル最高水準のAIを作ることができることを示した事例」とし「今後も実際の産業現場で動作するAI技術開発に集中する」と話した。

チャムンスCTOは「今回の成果は研究競争力と産業適用可能性を同時に立証した結果」とし「ZEROはベンチマークスコアだけ高いモデルではなく、顧客現場に迅速に適用できる実用的AIを目指す」と明らかにした。

“我只看了10张图就认出来了”……卓越的人工智能在CVPR视觉人工智能挑战赛中荣获世界第一

韩国视觉人工智能公司Superb AI在计算机视觉领域最负盛名的会议CVPR上荣获全球第一，击败了众多全球研究机构和大型科技公司。Superb AI于18日宣布，其在CVPR 2026举办的“基础少样本目标检测挑战赛”中摘得桂冠。这是韩国公司首次在该挑战赛中夺冠。

这项全球性竞赛旨在评估在仅有10张示例图像（少样本）的情况下，人工智能系统检测新物体的准确率。它被视为验证人工智能能否在无需大规模数据收集和标注的情况下应用于真实工业场景的代表性基准。今年的竞赛使用了20个在公共数据中罕见的专业工业领域数据集，例如X射线、热成像和航空影像。

（从左至右）研究员崔宇成、研究员金贤东、研究员高京烈、研究员张泰雄（照片由Superb AI提供）

工业和医疗领域取得压倒性成就……“验证面向领域的人工智能”

Superb AI 利用其自主研发的行业专用视觉基础模型“ZERO”，实现了 53.9 分的平均检测精度 (mAP)。这一成绩超越了排名第二的复旦大学和联想团队（51.6 分）。Superb AI 去年在同一赛事中排名第四，仅用一年时间就跃居榜首。

它在七个评估类别中的五个类别中排名第一。它在行业类别中获得了压倒性的64.4分，在医疗类别中获得了51.4分，与排名第二的竞争对手之间的差距超过9分。

该公司解释说，这些结果证明该模型并非针对特定领域进行优化，而是一种普遍适用的 AI 模型，可应用于制造业、物流业和医疗保健业等各种工业环境。

“ZERO”是这项成果的核心，是由Superb AI开发的行业专用视觉基础模型。它基于海量图像数据进行训练，利用零样本技术无需单独标注数据即可识别新物体。

其应用潜力正引起人们的关注，尤其是在制造业、物流业、安全和医疗领域，因为它能够降低数据构建成本和时间，而这些成本和时间此前被认为是现有工业环境中采用人工智能的障碍。

Superb AI 的首席执行官金贤洙表示：“此次胜利表明，无需大规模的基础设施投资，仅使用行业特定的战略和高效的方法，就有可能创造出世界一流的人工智能。”他补充道：“我们将继续专注于开发可在真实工业环境中运行的人工智能技术。”

首席技术官车文洙表示：“这一成果同时展现了研究竞争力和产业应用性。”他补充道：“ZERO 的目标是成为一款能够快速应用于客户现场的实用人工智能，而不仅仅是一款拥有高基准分数的模型。”

« Je l’ai reconnue après avoir regardé seulement 10 images »… Une IA exceptionnelle remporte la première place mondiale au défi Vision AI de CVPR

Superb AI, une entreprise sud-coréenne spécialisée dans l’intelligence artificielle appliquée à la vision par ordinateur, s’est classée première mondiale à CVPR, la conférence la plus prestigieuse dans ce domaine, devançant des institutions de recherche internationales et des géants de la tech. Superb AI a annoncé le 18 avoir remporté le championnat général du « Foundational Few-Shot Object Detection Challenge » lors de CVPR 2026. C’est la première fois qu’une entreprise coréenne remporte ce concours.

Ce concours international évalue la précision de la détection de nouveaux objets à partir de seulement 10 images d’exemple (Few-Shot) fournies pour chaque objet. Il constitue un test représentatif permettant de vérifier l’applicabilité de l’IA aux sites industriels réels sans collecte ni étiquetage de données à grande échelle. Cette année, le concours a utilisé 20 jeux de données spécialisés pour le domaine industriel, rarement disponibles dans le domaine public, tels que des images radiographiques, thermiques et aériennes.

(De gauche à droite) Chercheur Choi Woo-sung, chercheur Jin Hyun-dong, chercheur Ko Kyung-ryeol, chercheur Jang Tae-woong (Photo courtoisie de Superb AI)

Des succès retentissants dans les secteurs industriel et médical… « L’intelligence artificielle orientée terrain »

L’équipe Superb AI a atteint une précision de détection moyenne (mAP) de 53,9 points grâce à son modèle de vision industriel exclusif « ZERO ». Ce résultat surpasse celui de l’équipe de l’Université Fudan et de Lenovo (Chine), arrivée deuxième (51,6 points). Superb AI, qui s’était classée quatrième l’année précédente, a décroché la première place en seulement un an.

Elle s’est classée première dans cinq des sept catégories d’évaluation. Elle a obtenu un score impressionnant de 64,4 points dans la catégorie Industrie et de 51,4 points dans la catégorie Médicale, creusant l’écart avec son concurrent arrivé deuxième de plus de 9 points.

L’entreprise a expliqué que ces résultats prouvent que le modèle n’est pas optimisé pour un domaine spécifique, mais qu’il s’agit d’un modèle d’IA universellement applicable dans divers environnements industriels tels que la fabrication, la logistique et les soins de santé.

« ZERO », au cœur de cette réalisation, est un modèle de vision spécifique à l’industrie, développé par Superb AI. S’appuyant sur un entraînement avec un vaste ensemble de données d’images, il utilise la technologie Zero-Shot pour reconnaître de nouveaux objets sans étiquetage préalable des données.

Son potentiel d’application attire l’attention, notamment dans les secteurs de la fabrication, de la logistique, de la sécurité et de la médecine, car il peut réduire les coûts et les délais de construction des données précédemment cités comme des obstacles à l’adoption de l’IA dans les contextes industriels existants.

Kim Hyun-soo, PDG de Superb AI, a déclaré : « Cette victoire démontre qu’il est possible de créer une IA de classe mondiale en utilisant uniquement des stratégies spécifiques à l’industrie et des méthodologies efficaces, sans investissement massif dans les infrastructures », ajoutant : « Nous continuerons à nous concentrer sur le développement de technologies d’IA qui fonctionnent dans des environnements industriels réels. »

Le directeur technique Cha Moon-soo a déclaré : « Cette réalisation est un résultat qui démontre simultanément la compétitivité de la recherche et l’applicabilité industrielle », ajoutant : « ZERO vise à être une IA pratique qui peut être rapidement appliquée aux sites des clients, plutôt qu’un simple modèle avec des scores de référence élevés. »