AI 로보틱스 기업 엑스와이지가 자체 행동지능 플랫폼 ‘브레인엑스(Brain X)’를 적용한 로봇의 의류 접기 작업시간을 기존 약 50초에서 25초로 절반 단축했다고 2026년 9월 7일 밝혔다. 동작 속도를 기존 대비 두 배로 높인 환경에서도 작업 성공률 96%를 기록했으며, 이는 기존 1배속 환경의 성공률 100%에 근접한 수준이다.
피지컬 AI 경쟁은 특정 과제를 수행할 수 있는지를 넘어, 실제 현장에서 요구되는 속도와 안정성을 동시에 확보할 수 있는지로 옮겨가고 있다. 의류처럼 형태가 일정하지 않은 물체는 속도가 빨라질수록 마찰과 미끄러짐, 궤적 오차가 발생할 우려가 커진다는 점에서 이번 결과의 의미가 있다.
AI 추론과 로봇 제어의 통합 최적화
엑스와이지는 이번 성과를 AI 모델의 추론과 로봇의 실행·제어를 통합적으로 최적화하는 방식으로 달성했다. 핵심은 비동기 추론 방식으로, 로봇이 현재 동작을 수행하는 동안 다음 행동을 미리 추론해 지연을 줄이는 구조다. 이를 위해 오픈소스 모델·알고리즘인 VLASH(Real-Time VLAs via Future-State-Aware Asynchronous Inference)를 적용했다.
다만 기존 VLASH 접근법과 추론 지연 대응 기법인 Temporal-Offset Augmentation만으로는 섬유 조작 환경에서 한계가 확인됐다. 엑스와이지는 여기에 저샘플링 기반 가속, 스무딩 필터, 적응형 속도 제어를 결합해 고속 조작 시에도 안정성을 확보하는 자체 최적화 기술을 완성했다.
로봇 하드웨어 실증과 향후 계획
이번 검증은 중국 로봇 기업 GALAXEA의 양팔 로봇 R1 Pro Lite에 브레인엑스를 적용해 진행됐다. VLA(Vision-Language-Action) 계열 모델이 비전·언어·행동을 연결해 판단하더라도, 이를 실제 로봇 관절과 그리퍼의 실행·제어 속도가 뒷받침하지 못하면 현장 적용은 어렵다는 점에서, 모델과 로봇 하드웨어 제어를 함께 설계하는 접근이 필요했다.
김재현 엑스와이지 로봇지능화팀 파트장은 “피지컬 AI가 실제 환경에서 활용되기 위해서는 작업 수행 능력과 함께 현장에서 요구하는 수준의 속도를 확보하는 것이 중요하다”며 “브레인엑스의 모델과 로봇 제어 기술을 지속적으로 고도화해 보다 빠르고 안정적인 로봇 조작을 구현하겠다”고 말했다.
엑스와이지는 향후 2배속 환경에서의 작업 성공률을 추가로 개선하는 동시에, 이를 정량적으로 검증할 수 있는 방법을 구축해 공개할 계획이다. 로봇 하드웨어의 실행·제어 성능과 AI 모델의 추론 속도를 함께 끌어올리는 이번 접근은 피지컬 AI가 산업 현장에 실제로 투입되기 위한 기술적 전제조건을 보여준다는 점에서 주목된다.