엑스와이지가 자체 행동지능 '브레인엑스'를 기반으로 로봇의 의류 접기 속도를 기존 대비 2배 향상시켰다고 7일 밝혔다. 중국 로봇기업 갤럭시아의 'R1 프로 라이트'로 학습한 모델에 비동기 추론, 데이터 효율적 학습, 스무딩 필터, 적응형 속도 제어를 적용해 약 50초 걸리던 작업을 25초로 단축하면서도 96%의 작업 성공률을 유지했다. 이는 로봇 동작을 단순 재생이 아니라 추론부터 실행·제어까지 함께 최적화한 결과로, 형태가 불규칙한 의류 조작에서도 속도와 안정성을 동시에 확보했다는 의미가 있다. 피지컬 AI가 실제 현장에 적용되려면 속도와 신뢰성을 동시에 갖춰야 한다는 점에서 실용화 가능성을 보여주는 사례다.

• •의류 접기 작업 시간을 약 50초에서 25초로 단축, 2배속에서도 96% 성공률 달성
• •모델 추론과 로봇 실행을 중첩시키는 비동기 추론 방식 적용
• •데이터 효율적 학습, 스무딩 필터, 적응형 속도 제어로 속도·안정성 동시 확보
• •갤럭시아 'R1 프로 라이트' 로봇으로 학습, 작업 완료 후 접기 품질 저하 없음 확인