IRON 한 대가 출고선 끝에 서면 76개 관절의 zero position, 양손 42자유도의 tendon·motor response, 세 Turing chip의 model·thermal 상태와 battery pack을 하나의 serial record로 묶어야 한다. 무대 위에서 걷는 한 대를 만드는 일과 같은 검사로 수십 대를 연속 통과시키는 일은 다르다. XPeng의 새 공장이 양산해야 하는 것은 robot 모양보다 반복 가능한 공정과 수율이다.
공장 범위는 발표형과 양산형을 섞지 않는 데서 시작한다
XPeng의 2025년 IRON 발표는 새 세대 robot에 전신 82자유도, 손당 22자유도, 3개 Turing chip 2,250 TOPS와 전고체 battery를 제시했다. 당시 목표는 2026년 말 양산이었다. 이 수치는 공개형·개발형의 사양과 roadmap이다.
2026년 2월 전 체인 생산기지 발표는 2,250 TOPS, 2세대 VLA와 생산기지 착공을 알렸다. 2026년 8월 투자자 공지는 양산 지향 IRON을 전신 76자유도, 손당 21자유도라고 새로 설명했다. 82와 76을 평균내거나 둘 중 하나를 오기로 지우지 않고 vehicle-like model year와 configuration으로 구분한다.
공장 scope에는 robot assembly뿐 아니라 joint module, dexterous hand, controller, sensor, compute·battery integration, calibration, burn-in, EOL, software provisioning과 genealogy가 들어간다. 내재화한다는 회사 표현도 실제 supplier·in-house 공정 비중과 yield가 공개돼야 평가할 수 있다.
센서 interface는 조립 후 좌표계를 하나로 만든다
head·wrist camera, IMU, joint encoder, force·tactile이 있다면 각 sensor serial과 frame을 body kinematic model에 맞춘다. bracket과 skin assembly 공차가 vision–hand alignment를 바꾸므로 camera calibration만 따로 통과시켜서는 안 된다. 기준 target을 보고 손끝을 움직이는 chain test로 전체 오차를 잰다.
encoder zero와 link length, foot contact·IMU bias는 보행 안정성에 직접 영향을 준다. 공장 fixture가 자체 calibration됐는지, 온도와 warm-up 뒤 drift가 허용범위인지 확인한다. 센서 이상을 숨기기 위해 model parameter가 차량마다 과도하게 달라지면 process defect를 학습으로 덮는 셈이다.
sensor health data는 EOL 순간에 끝나지 않는다. 포장·운송 후 incoming check와 고객 현장의 floor·lighting 변화에서 reference test를 수행한다. field calibration이 필요하면 누가 어떤 tool로 승인하며 factory baseline과 차이를 어떻게 보존하는지 정한다.
모델 interface에는 버전과 계산 예산이 붙는다
IRON은 3개 Turing chip과 Physical AI foundation model을 onboard에 배치한다고 회사가 설명한다. 세 chip이 workload를 어떻게 나누는지, failover가 있는지, 2,250 TOPS가 어떤 precision·utilization 기준인지는 공개 자료가 제한적이다. 사양표의 peak/effective 표현과 실제 task latency를 분리한다.
| 경로 | 공장 확인값 | 현장 영향 | 변경 시 재시험 |
|---|---|---|---|
| sensor→perception | timestamp·frame·처리 지연 | object·hand pose 오차 | camera·model·clock 변경 |
| task model→skill | model hash·decision latency | 명령 이해·replan | VLA/VLT·prompt policy 변경 |
| skill→joint target | cycle·queue·clamp | 보행·조작 반응 | controller·joint module 변경 |
| safety monitor→stop | fault detection·safe-state 시간 | 낙상·협착 위험 | sensor·power·safety firmware 변경 |
software provisioning은 exact model·controller·safety firmware의 signed bundle을 robot serial에 설치하는 일이다. 설치 성공만 보지 않고 inference self-test, deterministic safety test와 rollback image를 확인한다. cloud update가 나중에 들어오면 factory-approved baseline과 compatibility를 다시 판정한다.
제어 interface가 76개의 공차를 한 동작으로 합친다
관절 module은 torque·speed·temperature·backlash와 brake가 허용범위여야 한다. hand는 tendon 또는 transmission의 마찰·hysteresis, finger collision과 grasp force를 본다. single-joint bench를 통과한 뒤 full-body squat, recovery step, reaching과 tool interaction으로 coupling을 확인한다.
82DOF 개발형에서 76DOF 양산형으로 바뀌었다면 줄거나 합쳐진 axis가 어떤 기능과 cost·reliability tradeoff를 가졌는지 확인해야 한다. DOF가 많을수록 무조건 좋은 것이 아니다. 관절 수가 늘면 actuator·harness·calibration point와 failure mode도 늘어난다. 양산형의 task coverage와 유지보수성을 함께 본다.
controller gain을 개별 robot마다 손으로 조정해 EOL을 통과시키면 scale이 무너진다. standardized identification과 bounded parameter range를 사용하고, 범위를 벗어나는 unit은 rework한다. production calibration time과 초회 합격률을 같은 shift·lot 기준으로 공개해야 공정 개선을 판단할 수 있다.
battery와 chip 공급망은 안전·열·서비스성으로 만난다
2025 발표의 전고체 battery는 관심을 끌었지만 cell chemistry, supplier, capacity, cycle·abuse test와 양산형 적용 여부가 공개 자료에서 충분히 닫히지 않았다. ‘처음 적용’이라는 회사 표현을 상업 mass-production cell 확보로 바꾸지 않는다. 2026 양산형 BOM에서 chemistry와 pack validation을 다시 확인한다.
compute, battery와 joint actuator의 열은 skin으로 감싼 human-like body에서 서로 영향을 준다. sustained task에서 chip throttling, joint temperature와 battery voltage sag를 동시에 기록한다. 짧은 catwalk demo의 peak motion과 근무시간 동안 반복 가능한 duty cycle을 분리한다.
supplier lot 변경은 robot genealogy에 들어간다. actuator magnet·gear, encoder, cell, PCB와 sensor supplier가 바뀌면 incoming test와 affected system regression을 정한다. automotive supply chain 경험은 유리한 기반이지만 humanoid의 낙상·human contact·dexterous hand failure를 자동으로 해결하지 않는다.
telemetry가 수율과 현장 고장을 이어 준다
공장 수율을 말하려면 생산량보다 denominator가 필요하다. 투입 units, 초회 EOL 합격, rework, scrap, burn-in failure와 출고 후 30·90일 return을 lot·station별로 본다. 월 capacity는 설치된 설비 능력이고 실제 good units는 yield와 가동시간을 곱한 결과다.
| 원장 항목 | 공장 신호 | 현장 readback | 판정 |
|---|---|---|---|
| 관절·손 | torque·backlash·temperature·calibration | task error·intervention·wear | lot·station과 field fault 연결 |
| compute·model | chip health·hash·latency·thermal | inference jitter·rollback | release compatibility 확인 |
| battery·power | cell/pack lot·capacity·fault | runtime·voltage sag·charge event | chemistry·pack drift 추적 |
| 전체 robot | EOL 합격·rework·burn-in | uptime·service·return | 초회 합격률과 escaped defect |
고객 telemetry는 개인정보·사업장 data이므로 최소수집과 권한이 필요하다. 원시 영상 없이도 joint health·fault·task outcome을 수집할 수 있는지 설계한다. model 학습에 쓰는 data와 warranty diagnosis data의 목적·동의를 분리해야 scale이 신뢰를 잃지 않는다.
통합시험의 마지막 질문은 몇 대를 고객에게 보냈는가다
XPeng의 2026년 8월 투자자 공지는 양산형 IRON을 76DOF, 손당 21DOF, 2,250 TOPS로 설명하고 2026년 말 양산, 2027년 매장·campus 초기 배치와 이후 중국·해외 인도를 예상했다. 투자와 공장 진척은 강한 실행 신호지만 고객 인도 실적은 미래 상태다.
- 82DOF·손 22DOF 개발형과 76DOF·손 21DOF 양산 지향형의 configuration을 분리한다.
- robot serial에 actuator·sensor·battery·chip lot와 software hash를 묶는다.
- joint bench, full-body motion, safety stop와 human-contact test를 계층별로 통과시킨다.
- 초회 EOL 합격, rework, burn-in, good unit와 field return을 동일 분모로 기록한다.
- 전고체 battery는 양산형 BOM·supplier·abuse·cycle evidence가 확인될 때까지 개발 사양으로 둔다.
- 공장 착공, 설비 capacity, 생산, 내부 배치, 고객 인도를 서로 다른 milestone으로 공개한다.
양산 입증은 공장 건물이나 투자금으로 끝나지 않는다. 반복 가능한 configuration의 good units가 정해진 EOL을 통과하고, 매장·campus에서 task uptime과 안전·service 지표를 쌓으며, 고객 인도와 warranty가 이어져야 한다. 2026년 말 목표는 그 전환점의 예정일이지 이미 닫힌 수율표가 아니다.
현장에서 다시 확인할 질문
IRON 양산에서 가장 먼저 병목이 될 가능성이 큰 곳은 어디인가요?
공개 자료만으로 한 곳을 단정할 수 없지만 관절·손 module의 반복 공차와 full-body calibration이 유력한 병목이다. actuator 수가 많고 sensor·compute·skin과 결합돼 bench 합격이 system 합격으로 바로 이어지지 않는다. EOL 초회 합격률, rework time과 lot별 field return을 봐야 실제 병목을 찾을 수 있다.
자료 마지막 확인: 2026년 8월 26일