엑스와이지, 의류 접기 로봇 작업시간 절반으로 단축…2배속에서도 성공률 96%

벤처스퀘어2026년 9월 7일

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엑스와이지가 2026년 9월 7일 자체 행동지능 플랫폼 ‘브레인엑스(Brain X)’를 적용한 로봇의 의류 접기 작업시간을 기존 약 50초에서 25초로 절반 단축하고, 동작 속도를 두 배로 높인 환경에서도 96%의 작업 성공률을 달성했다고 밝혔다.
기존 1배속 환경에서의 성공률은 100%였으며, 이번 성과는 AI 모델의 추론과 로봇의 실행·제어를 통합 최적화한 결과로, 비동기 추론 방식(VLASH 오픈소스 모델·알고리즘 적용), 저샘플링 기반 가속, 스무딩 필터, 적응형 속도 제어를 결합해 구현됐다.
형태가 일정하지 않은 의류는 속도가 빨라질수록 마찰·미끄러짐·궤적 오차가 발생할 우려가 있는데, 비동기 추론 방식을 통해 로봇이 현재 동작을 수행하는 동안 다음 행동을 미리 추론해 지연을 줄이는 방식으로 이를 해결했다.
기존 VLASH 접근법과 Temporal-Offset Augmentation 기법은 섬유 조작 환경에서 한계가 확인됐으나, 엑스와이지는 자체 최적화 기술을 결합해 고속 조작 시에도 안정성을 확보했다.
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 피지컬 AI 경쟁이 과제 수행 가능 여부를 넘어 실제 현장에서의 속도와 안정성으로 이동하고 있다고 보고, 향후 2배속 환경에서의 성공률을 추가로 개선하고 정량 검증 방법을 구축·공개할 계획이다.

외국어 요약

XYZ, an AI robotics company, announced that its proprietary behavioral intelligence platform 'Brain X' cut the clothing-folding time of a robot in half, from about 50 seconds to 25 seconds, while maintaining a 96% success rate even at double speed. The improvement came from jointly optimizing AI model inference and robot execution/control, using asynchronous inference, undersampling-based acceleration, smoothing filters, and adaptive speed control.

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AI机器人企业XYZ宣布，其自主研发的行为智能平台「Brain X」将机器人叠衣服的作业时间从约50秒缩短至25秒，即便在两倍速度下也保持了96%的作业成功率。此次改进通过对AI模型推理与机器人执行、控制进行联合优化实现，采用了异步推理、基于降采样的加速、平滑滤波器以及自适应速度控制等技术。

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AIロボティクス企業のXYZは、独自の行動知能プラットフォーム「Brain X」を適用したロボットの衣類たたみ作業時間を約50秒から25秒へと半減させ、2倍速環境でも96%の作業成功率を維持したと発表した。今回の改善は、AIモデルの推論とロボットの実行・制御を統合的に最適化することで実現し、非同期推論、ダウンサンプリングによる高速化、スムージングフィルター、適応型速度制御を組み合わせた。

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L'entreprise de robotique IA XYZ a annoncé que sa plateforme d'intelligence comportementale propriétaire « Brain X » avait réduit de moitié le temps de pliage du linge par un robot, passant d'environ 50 secondes à 25 secondes, tout en maintenant un taux de réussite de 96 % même à double vitesse. Cette amélioration résulte d'une optimisation conjointe de l'inférence du modèle d'IA et de l'exécution/contrôle du robot, combinant inférence asynchrone, accélération par sous-échantillonnage, filtres de lissage et contrôle de vitesse adaptatif.

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