중국 임베디드 인텔리전스, 세계 기록 경신: Figure AI의 효율성 45%를 30% 비용으로 능가, 스마트 임베디드 두뇌가 핵심

중국 기업 Zibian(自变量机器人)이 실제 물류 분류 테스트에서 듀얼 로봇 팔과 표준 그리퍼를 사용해 시간당 1816개의 소포를 분류하는 기록을 달성했습니다. 이는 Figure AI가 보유한 시간당 1248개 기록을 45% 이상 뛰어넘는 수치입니다. 하드웨어 비용은 다섯 손가락의 정교한 손을 탑재한 Figure AI의 휴로노이드 솔루션보다 70% 저렴하며, 분류 정확도는 98%에 달했습니다. 이 성과의 핵심은 자체 개발한 WALL-B 세계 통합 모델(world unified model, WUM)입니다. 이 모델은 시각, 언어, 촉각, 행동을 하나의 네트워크에 통합해 실시간 인지, 공간 추론, 적응형 전략 수행을 가능하게 합니다. 기존의 비전-언어-행동(vision-language-action, VLA) 모델과 달리 WALL-B는 모듈 간 정보 손실을 줄여줍니다. 로봇은 다양한 모양, 크기, 재질의 소포가 무작위로 섞인 환경에서도 작업을 수행했으며, 무거운 상자에는 양팔 협동을, 다루기 까다로운 물건에는 밀기 동작을 적용하는 등 상황에 맞게 동작을 조정했습니다. 이 모델의 제로샷 일반화 능력 덕분에 한 번도 본 적 없는 물체에도 적응할 수 있습니다. 이 회사는 앞서 가정 환경에서 WALL-B를 테스트하며 산업 응용을 위한 경험을 축적해 왔습니다. 이번 성과는 더 단순한 하드웨어와 더 강력한 모델을 통해 실현하는 비용 효율적인 체화 지능(embodied intelligence)의 경로를 보여줍니다.