상업용 로봇 작업을 위한 VLA 모델 벤치마크 결과 공개

작성자가 공개한 실제 수치와 벤치마크 데이터에 대해 매우 긍정적인 반응이며, 특히 시뮬레이션이 아닌 실제 하드웨어에서의 정직한 실패 사례 공유를 높게 평가하고 있습니다.

• 로봇 AI 모델 평가 시 시뮬레이션 결과에 의존하지 말고 실제 하드웨어에서의 MTBF를 반드시 측정해야 한다.
• 생산성 향상을 위해서는 모델의 추론 속도뿐만 아니라 생성된 경로의 물리적 효율성을 개선해야 한다.

• 현재 최고 수준의 VLA 모델인 OpenPI도 인간의 원격 조작(Teleop) 성능의 20% 수준에 불과하며, 이는 하드웨어가 아닌 AI 정책의 효율성 문제이다.
• 평균 고장 간격(MTBF)이 4분 내외로 매우 짧아, 현재의 자율 로봇 기술은 경제적 가치를 창출하기보다 상시 감시 인력이 필요한 상태이다.
• 로봇의 물리적 이동 능력은 충분하지만, 모델이 생성하는 궤적과 판단 속도가 전체 시스템의 생산성(UPH)을 저해하는 주요 병목이다.