2017년을 돌아보면 기술 산업 전체가 폭발적인 성장을 이뤘지만, 가장 두드러진 하이라이트는 단연 인공지능의 급속한 발전이었다. 기술적 돌파구, 시장 활성화, 정책 시행에 힘입어 자본이 인공지능 분야로 쏟아져 들어왔다. 글로벌 주요 기술 기업들도 종합적인 역량 강화를 위해 경쟁하며 투자를 지속적으로 확대해왔다. 2017년의 후광 아래 인공지능은 눈부신 존재감을 과시했다.
하드웨어 기반 인공지능의 정점으로서, 응용 로봇 하위 분야의 지능형 로봇은 교육부터 상업적 활용에 이르기까지 다양한 시나리오에 배치되며 큰 진전을 이루고 있다. 이 급성장하는 산업의 배경에는 어떤 비즈니스 로직이 자리 잡고 있을까?
지능형 로봇: 인공지능과의 경쟁보다는 기계적 능력의 시험에 더 가깝다.
모든 인기 산업과 마찬가지로 성과는 엇갈리며, 분명히 자격이 없으면서도 자리를 채우고만 있는 이들이 많습니다.
스타트업 기업에게 인공지능 및 로봇 공학 분야 진출은 다른 분야에 비해 투자자의 호의를 얻기 더 쉽다.
상장사들은 현재 인공지능 로봇의 1·2단계 통합 단계에 있다. 순수한 로봇 개념과 이에 대한 순수한 추측이 난무하고 있다. 실용 산업에 기반을 둔 로봇과 로봇이라 불리는 컨베이어 벨트의 가격이 놀랍도록 유사하게 상승하는 현상은 상황을 엿볼 수 있게 한다.
구체적으로 인공지능 로봇 산업의 주요 문제점은 다음과 같다: 심각한 모듈화 및 혁신에 대한 모방적 접근 방식.
인공지능 로봇은 크게 두 부분으로 나뉩니다: 하나는 소프트웨어인 AI 시스템입니다. 이 부분의 상호작용 방식은 주로 음성과 영상 상호작용을 포함합니다. 트렌드를 따라잡으려는 많은 기업들은 일반적으로 음성인식 기술을 자체 개발할 역량이 부족하기 때문에, 보통 iFlyTek과 같은 전문 음성인식 기업의 기술을 도입합니다.
스마트 스피커 산업과 달리 스피커 산업의 기술 요구 사항은 높지 않다. 그러나 로봇 산업의 하드웨어 기준은 극히 높다. 현재 중국에서 스마트 로봇 열풍이 일고 있지만, 고급 소재 연구 개발과 핵심 부품 제조 등 분야에서는 상당한 취약점이 존재한다. 스마트 로봇 제조는 매우 복잡하며, 작은 베어링과 나사 생산부터 첨단 스마트 칩 및 인공지능 알고리즘 개발에 이르기까지 장기적이고 점진적인 기술적·산업적 축적이 필요하다.
저자의 견해로는, “중국 스마트 로봇 산업의 미래 발전 핵심은 중국의 실물 경제 발전을 지속적으로 촉진하고 제조업 성장에 더 나은 환경을 조성하여 국제적으로 선도적인 제조 기업을 육성하는 데 있다.”
인공지능 로봇의 하드웨어 부분은 결코 간단하지 않다. 예를 들어, 인간의 손가락처럼 물체를 잡는 동작을 자동화하는 것은 매우 어려운 기술적 과제다. 인공지능 로봇이 손가락 관절의 자동화를 달성하지 못한다면 특정 시나리오에 적용하기 어려울 것이며, 그저 자기만족적인 장난감으로만 여겨질 것이다.
중국이 단기간에 이를 달성하기는 쉽지 않다. 결국 산업화 수준이 뒤처지고 국내 하드웨어 엔지니어가 심각하게 부족하기 때문이다. 국내에는 소프트웨어 엔지니어가 많지만, 하드웨어 분야에서는 미국, 일본, 독일 같은 선진 제조국과 비교해 상당한 격차가 존재한다.
따라서 소프트웨어 측면에서 인공지능 로봇 공학 분야에서 기업 간 경쟁의 중요성은 크지 않다. 많은 기업이 단일 기업의 기술에 의존하며, 결국 비교 대상은 여전히 로봇의 제조 지능 역량이다.
급성장하는 지능형 로봇 산업에서 핵심은 인공지능 경쟁이라기보다 기업의 기계적 역량과 제조 수준을 시험하는 데 있다.
교육용 로봇 공학의 숨은 흐름: 정책적 한계가 산업의 방향을 이끈다
현재 스마트 로봇의 적용 시나리오는 주로 두 산업 분야에 집중되어 있습니다: 하나는 교육 시장이고, 다른 하나는 상업 분야입니다. 이 부분에서는 교육 환경에서의 인공지능 로봇을 분석해 보겠습니다.
중국 로봇 교육 연합회가 2016년 발표한 자료에 따르면, 현재 전국에 약 7,600개의 로봇 교육 기관이 있으며, 이는 지난 5년간 약 15배 증가한 수치다. 올해에도 이 수치는 계속 증가할 것으로 예상된다. 혁신을 중점으로 한 '국가 중장기 교육 개혁 발전 계획 개요(2010-2020)'에 따라 로봇 교육이 점차 초중등학교와 청소년 궁전으로 확대되기 시작했다. 동시에 '중국 양질 체육 로봇 스포츠 종합 경기 규정'이 공식 발표되어 각종 로봇 경기에 대한 규제적 지원을 제공했으며, 업계 발전은 고속 성장 궤도에 올랐다.
양질의 교육은 수년간 주창되어 왔다. 내가 초등학생이었던 1990년대 후반에도 이미 국가 차원에서 양질의 교육을 추진하고 있었다. 오늘날 국가의 종합적 역량이 강화되면서, 많은 1·2선 도시에서는 방과후 예술 과외 수업과 첨단 하이테크 교재가 교실에 잇따라 도입되고 있다. 양질 교육의 시대가 본격적으로 도래했으며, 교육 현장에서 인공지능 로봇 산업의 발전은 이를 위한 비옥한 토양을 제공하고 있다.
인공지능 로봇은 교육에 뿌리내릴 수 있다. 한편으로는 양질의 교육을 제공하고 아이들의 실용적 기술을 함양시키며, 다른 한편으로는 로봇이 완전히 꽃피우려면 교육과 철저히 연계되어야 한다. 즉, 로봇 경진대회 결과는 시험 중심 교육과 연결되어야 한다는 뜻이다. 최근 교육부가 자율적 입학 기준을 조정하는 새 규정을 발표하면서, 이제 두 가지 기준만 남게 되었다: 학문적 전문성과 혁신 잠재력이다. 이로 인해 다양한 로봇 대회의 가치는 더욱 높아졌다.
결과적으로 많은 학부모들이 대회, 특기, 추가 학점 등의 키워드에 이끌려 자녀를 로봇 공학 수업에 등록하기 시작했으며, 이는 결국 고등학생들의 과학 기술 경진대회 참여 열의에 비해 학부모들의 K12 기술 교육에 대한 열의가 훨씬 더 높아지는 결과를 낳았습니다. 로봇 공학 교육은 한때 유행했던 올림픽 수학처럼 번성하고 있습니다.
국내에서는 UBTech의 지무 로봇과 메이블록 같은 기업들이 로봇 프로그래밍 분야에서 선도적인 역할을 하고 있다.
인공지능 로봇 교육을 구현하는 맥락에서 지능형 로봇도 어려운 상황에 직면하고 있습니다.로봇이 시험 지향적 교육과 연결되어야 한다면 가장 가능한 평가 기준은 프로그래밍입니다.로봇 조립 또는 로봇 경쟁은 충분하지 않습니다.프로그래밍 능력에 관한 것이라면 로봇과 직접 관련이 없으며 소프트웨어 측면으로 돌아갑니다.
또한 교육 시나리오에서 지능형 로봇의 구현은 정책에 너무 의존합니다.입학시험과 연결되지 않으면 상당한 진보를 보기가 어렵고, 교육 도구로 위장된 장난감이 될 수 있습니다.그 때, 그들은 별처럼 빛날 것이고, 순간간의 명성을 얻지만 빠르게 떨어져, 전체 교육 로봇 산업을 침그 그 침그 그 침그 그 그 그 시기에 이끌어 들일 것입니다.
상업용 로봇이 번영하고 있습니다: 기업 서비스 시장의 기회와 도전.
인공지능 로봇의 또 다른 응용 시나리오는 주로 상업 부문에 있습니다.변환율을 높이기 위해 보조금에 의존하는 B2C 시장의 가짜 번영을 깨달은 후 최근 몇 년 동안 점점 더 많은 자본이 더 높은 가치를 가진 B2B 시장에 집중하기 시작했습니다.비즈니스 모델은 B2B 시장의 번영을 향해 이동하고 있으며 기업의 서비스 시나리오도 SASA 시스템에서 거인의 '클라우드' 레이아웃까지 다양한 서비스 확장을 전시하고 있습니다.소프트웨어 디지털화의 방향은 국내 및 국제 모두에서 눈소소소리를 소소소소개하고 있습니다.기업 서비스의 업그레이드와 함께 통합 된 하드웨어 및 소프트웨어 인공 지능 로봇은 점차적으로 기업 서비스 시장에서 새로운 파트너가 되고 있습니다.
인공지능 로봇은 다양한 기술의 조합이며 기업을 위한 다양한 사무실 서비스 소프트웨어는 단지 기기기본적인 인인인공지능 로봇의 기본적인 응용 프로그램입니다.통합된 하드웨어와 소프트웨어의 결정화로서 로봇은 엔터프라이즈 서비스의 더 높은 차원이 되어야합니다.정부와 관련 기관도 서비스 로봇에 중요성을 부여하고 있습니다.예를 들어, 중국 로봇 산업 동맹은 최근 로봇 산업을 위한 3개의 동맹 표준과 17개의 표준을 연속적으로 발표할 것이라고 발표했습니다.이러한 신호로부터 가까운 미래에 서비스 로봇의 전망은 매우 유망합니다.
가격 상승과 생활비가 상승함에 따라 노동자들의 임금도 따라서 상승했습니다.이것은 특히 1단계 도시에서 사실입니다.더욱 중요한 것은 임금 수준이 증가하면 감소하지 않으며 노동비가 계속 증가할 것입니다.따라서 기업이 운영 비용을 줄이고 싶다면 상업용 서비스 로봇은 의심할 여지없이 중요한 역할을 할 것입니다.
이전에는 소프트웨어 분야에 집중된 광범위한 엔터프라이즈 서비스 시장은 상업용 로봇의 출현으로 경계를 확대했습니다.그러나 동시에 상업용 AI 로봇도 중요한 도전에 직면하고 있습니다.
우선, 가격 임계값이 너무 높습니다.노동 비용의 증가는 의심할 수 없는 사실입니다.수동 노동을 기계로 대체하는 것은 노동 비용을 절약하는 것처럼 보일 수 있지만 또한 로봇의 비용이라는 새로운 비용을 소개합니다.소규모 레스토랑을 예로 들면, 1차 및 2차 도시에서는 웨이트스타프의 월급은 3,000에서 3,500원 사이입니다.상업용 로봇을 생산하는 많은 회사는 레스토랑 사용을 위해 제품을 사용자 정의 할 수 있지만 가격은 적어도 50,000 위안입니다.이것은 단일 기계의 가격이 웨이트스태프의 연간 급여를 초과한다는 것을 의미합니다.장애로 인한 로봇의 운영 시간과 유지 보수 비용과 같은 요소를 고려할 때 로봇은 노동 비용을 낮추지 않습니다.또한 로봇은 가치가 감소하고 있으며 무어의 법칙으로 로봇을 소개하는 첫 번째 레스토랑은 이점이 없으며 기다리고 보는 방법을 취하는 것이 더 좋을 것입니다.
상업용 로봇의 개발에 대한 또 다른 장애물은 인간-컴퓨터 상호 작용입니다.
상업용 로봇에 가장 중요한 기술은 "지능형 음성"입니다.만약 우리가 로봇에게 말할 능력을 주지 못한다면 소비자들의 눈에 지능이 없을 것으로 보일 것입니다.
현재 은행과 쇼핑몰에서 다양한 상업용 로봇을 볼 수 있습니다.사람들이 실제로 이 로봇과 상호 작용할 때, 그들은 이 로봇의 음성 기능이 아직 당신과 정상적으로 통신할 수있는 수준에 도달하지 않았다는 것을 발견할 것입니다.이것은 특히 쇼핑몰과 같은 공공 장소에서 실망스럽습니다. 로봇의 음성 시스템이 당신을 실망시킬 것입니다.
실험실 테스트 중에 로봇의 음성 시스템은 상호 작용 요구 사항을 충족하고 음성 인식 정확도는 90% 이상입니다.그러나 고객이 등록하면 공공 장소에서 애플리케이션은 많은 로봇 회사를 실망시키는 '서로 이야기하는 것'과 같습니다.
이 기술은 산업에서 원격 동적 마이크 배열 픽업 기술이라고 불리며, 국내 로봇 산업에서의 적용은 성숙하지 않습니다.
기술적 고통점 뒤에는 회사의 연구 개발 능력과 기술 혁신의 강점이 있습니다.
현재 시장에 있는 상업용 로봇은 외관과 기능에서 심각한 동질화를 보여줍니다.한 가지 이유는 핵심 기술의 부족이며, 제품은 단지 개념의 패치워크에 의존합니다.다른 이유는 사용자 경험과 애플리케이션 시나리오의 관점에서 설계하고 계획하지 않기 때문에 시장 지향으로부터 편차입니다.
상업용 로봇은 지능형 하드웨어뿐만 아니라 포괄적인 기술 솔루션입니다.업계 고객의 다양한 소비 시나리오를 충족시키기 위해 더 많은 사용자 정의 유연성을 제공해야하며 기업 가치의 특정 측면을 구체화해야합니다.그들은 전통적인 정부 및 기업 부문의 실용적인 문제를 해결하고 더 많은 가치를 창출하고 혁명적인 사용자 경험을 가져오는 것을 목표로합니다.
