스마트 로봇 튜너, 도로 아래 모방 절단

2017년을 되돌아보면, 전체적으로 과학 기술의 폭발적인 발전이 이루어졌지만, 의심할 여지 없이 가장 주목받은 분야는 인공 지능의 승리였다. 기술적 돌파구, 시장의 따뜻한 반응, 정책 실현 등 여러 요인의 겹치는 영향으로 자본이 인공 지능 분야로 대거 유입되었다. 세계 주요 과학기술 기업들은 투자를 계속 늘려 전반적인 레이아웃 강화를 위해 경쟁하고 있다. 2017년 인공 지능의 광휘 속에서 매우 밝은 미래가 예상된다.

인텔리전트 로봇은 인공 지능 하드웨어의 걸작으로, 응용 기반 로봇의 세부 분야에서 용감하게 나아가고 있다. 교육에서 상업까지 다양한 장면에서 레이아웃이 진행 중이며, 이 뒤에는 어떤 비즈니스 논리가 있을까?

스마트 로봇: 인공지능과 싸우는 것보다는 기계화 능력을 테스트하는 것이 더 중요하다.

모든 핫한 산업처럼, 반드시 혼재되고 규제가 없는 상태가 존재하게 마련이다.

스타트업의 경우, AI 로봇에 투자하는 것이 다른 어떤 분야보다도 투자자들에게 쉬운 선택이다.

상장된 회사들에 있어서는 현재 인공지능 로봇이 첫 번째 단계와 두 번째 단계의 통합 과정에서 순수한 로봇 개념과 순수한 개념의 과대 포장이 난무하며, 현실감 있게 로봇을 만드는 것과 컨베이어 벨트를 만드는 것 모두 로봇의 부상은 거의 비슷하거나 그 이상이다. 이는 이를 보여준다.

구체적으로, 인공지능 로봇 산업의 주요 문제점들은 다음과 같다: 조립의 심각성, 이는 유형의 혁신을 가져왔다.

인공지능 로봇은 주로 소프트웨어 부분과 하드웨어 부분으로 나뉘며, 소프트웨어 부분 즉 AI 시스템의 상호작용은 주로 음성과 이미지 상호작용이다. 많은 벤트를 가진 회사들은 독립적으로 음성 인식을 개발할 능력이 없으며, 이 경우 일반적으로 IFT와 같은 전문적인 음성 인식 회사의 기술을 활용한다.

스마트 스피커 산업과는 달리, 스피커 기술은 높은 기술적 요구 사항이 필요하지 않다. 그러나 로보틱스 산업에서는 하드웨어 수준에 있어 높은 요구가 있다. 중국에서 스마트 로봇 붐이 일고 있지만, 상류 고급 재료 연구 개발과 핵심 부품 제조 측면에서 큰 "약점"이 존재한다. 지능형 로봇 제조는 매우 복잡하며, 작은 베어링이나 나사 제조부터 고급 스마트 칩 및 인공지능 알고리즘 개발까지 장기적인 기술과 산업 축적이 필요하다.

내 의견으로는, "미래에 중국의 스마트 로봇 산업 발전의 핵심은 계속해서 중국의 실체 경제를 발전시키고 제조업의 발전을 위한 더 유리한 환경을 조성하여 세계 최고의 제조 기업을 육성하는 것이다."

인공지능 로봇의 하드웨어 부분은 간단하지 않다. 예를 들어, 손가락의 자동화, 사람처럼 물건을 집는 것은 extremely 어려운 기술이다. 인공지능 로봇이 손가락 관절의 자동화를 할 수 없다면 특정 장면에 적용하기 어렵고, 단순히 장난감으로밖에 볼 수 없다.

짧은 시간 안에 중국이 이 목표를 달성하는 것은 쉽지 않습니다. 근본적으로 중국의 산업화는 아직 뒤떨어져 있으며, 국내 하드웨어 엔지니어가 심각하게 부족합니다. 중국에는 많은 소프트웨어 엔지니어들이 있지만, 하드웨어 분야에서는 미국, 일본, 독일 등 선진 제조국과 비교했을 때 여전히 큰 격차가 존재합니다.

따라서 인공지능, 로봇공학, 소프트웨어 등의 분야에서 기업 간 경쟁이 치열하지만, 의미 있는 차별화는 크지 않습니다. 많은 회사들이 기술력을 갖추었지만, 마지막 경쟁은 결국 로봇의 지능 능력에 달려 있습니다.

현재 진행 중인 스마트 로봇 산업은 인공지능 경쟁보다는 기업들의 기계화 및 지능화 수준을 시험하는 것이 더 중요합니다.

교육용 로봇의 잠재력: 정책의 지침 아래 산업 트렌드가 형성되고 있습니다.

현재로선, 지능형 로봇의 착륙 시나리오는 주로 두 개의 산업에 집중되어 있습니다. 하나는 교육 시장이고 다른 하나는 상업 지역입니다. 여기서 우리는 인공지능 로봇의 교육적 활용 사례를 분석하겠습니다.

2016년 중국 로봇 교육 연맹이 발표한 데이터에 따르면 전국적으로 약 7,600개의 로봇 교육 기관이 운영 중이며, 최근 5년간 거의 15배나 증가했습니다. 올해도 이 수치는 계속해서 증가할 것입니다. "국家中장기교육개혁발전계획綱要(2010-2020)"에서 혁신을 강조하면서 로봇 교육이 점차 초중등학교와 소년궁에 도입되기 시작했습니다. 동시에 "중국 품질 스포츠 로봇 경기 규정"이 공식적으로 발효되면서 다양한 로봇 대회가 법적인 인정을 받게 되었고, 이로 인해 업계는 급속히 성장하는 길로 들어섰습니다.

질 좋은 교육은 이미 여러 해 전부터 외쳐져 왔습니다. 저자가 초등학교 시절, 즉 1990년대 후반부터 국가들은 질 좋은 교육을 추진해왔으며, 이제 국가의 종합 실력이 향상됨에 따라 많은 일선 도시들에서 방과 후 예술 수업, 고급 과학 기술 교과서들이 교실에 들어섰습니다. 질 좋은 교육의 시대가 완전히 도래했으며, 인공지능 로봇 산업은 교육 발전에 좋은 토대를 제공하고 있습니다.

인공지능 로봇이 교육 분야에 뿌리를 내릴 수 있습니다. 한편으로는 교육의 질을 충족하고 어린이들의 능력을 개발하는 데 도움을 주며, 다른 한편으로 로봇이 완전히 폭발적으로 성장하기 위해서는 교육과 완전히 연결되어야 합니다. 즉, 로봇 경연 대회의 결과가 시험 교육과 연계되는 것입니다. 최근 교육부는 자율 모집의 입학 요건에 대한 조정 사항을 포함한 새로운 규정을 발표했는데, 이는 단 두 가지 범주, 즉 전공 우수성과 혁신 잠재력만 남겨두었습니다. 다양한 로봇 경연대회의 가치는 더욱 높아졌습니다.

결국 많은 부모들이 경쟁, 전문성, 가산점 등의 키워드를 가지고 로봇 클래스에 등록하기 시작했습니다. 이로 인해 K12 학생들의 과학 기술 교육에 대한 열정이 대학생들의 과학 기술 경연 참여 열정보다 훨씬 더 높아졌으며, 로봇 교육은 여전히 활발하게 진행되고 있습니다.

중국에서 짐우 로봇, 메이크블록 등은 프로그래밍 로봇의 대표적인 선택입니다.

인공지능 로봇 교육 분야에서는 지능형 로봇도 같은 난처한 상황에 직면해 있습니다. 로봇을 시험 교육과 연결하려면 가장 가능성 있는 평가 기준은 프로그래밍일 것입니다. 로봇 조립이나 로봇 경연은 적합하지 않습니다. 프로그래밍 능력을 넘어서는 부분이라면 본질적으로 로봇과 직접적인 관련이 없고 소프트웨어 영역으로 돌아가는 것이죠.

또한 교육 현장에서의 인공지능 로봇은 정책 의존도가 너무 높아 입시와 연계되지 않으면 큰 발전이 어려워 단순히 교육용 장난감으로 전락할 가능성이 있습니다. 그렇게 되면 혜성처럼 찬란하게 빛나다 금세 사라지고, 전체 교육용 로봇 산업은 침체기로 들어설 것입니다.

상업용 로봇이 본격화되다: 기업 서비스 시장에서의 기회와 도전

인공지능 로봇의 또 다른 착륙 장면은 주로 비즈니스 장면이다. 보조금에 의존한 2C 시장의 허위 번영을 인식하면서 최근 몇 년간 점점 더 많은 자본이 가치가 높고 덜 개발된 2B 시장으로 눈을 돌리고 있다. 비즈니스 모델은 TOB 시장 붐과 함께, 회사의 서비스 장면도 사사 시스템에서 클라우드 거대 배치, 소프트웨어 데이터 방향까지 다양한 서비스를 확장해왔다. 국내외적으로 매력적이며, 비즈니스 서비스의 업그레이드와 함께 소프트웨어화된 인공지능 로봇이 점차 기업 서비스 시장의 새로운 파트너로 자리잡게 되었다.

인공지능 로봇은 종합적인 기술로, 다양한 업무용 사무 소프트웨어 응용 프로그램은 단순히 대규모 데이터의 초급 응용에 불과하며, 하드웨어와 소프트웨어가 결합된 로보틱스는 더 높은 차원의 비즈니스 서비스, 즉 서비스 로봇이 되어야 합니다. 국가 및 관련 단체들도 이에 주목하고 있습니다. 예를 들어, 중국 로봇 산업 동맹은 얼마 전에 세 가지 리그 표준과 17개의 로봇 산업 동맹 표준을 발표할 것이라고 밝혔습니다. 이러한 신호들로부터 가까운 미래에 서비스 로봇의 전망은 매우 인상적일 것입니다.

물가 상승과 생활비 증가에 따라 노동자들의 임금도 상승했습니다. 특히 일선 도시들에서는 더욱 심각하게, 임금 수준이 올라간 후에는 내려가지 않고, 노동 비용은 점점 더 높아질 것입니다. 따라서 기업들은 운영 비용을 줄이기 위해 상업용 서비스 로봇이 분명히 중요한 역할을 할 것입니다.

컨노트 대기업 서비스 수준의 시장은 이전에는 주로 소프트웨어 분야에 집중되어 있었지만, 오늘날 상업용 로봇의 등장으로 서비스 수준의 시장 경계가 확대되고 있습니다. 동시에 상업용 인공지능 로봇도 적지 않은 도전에 직면해 있습니다.

첫째, 가격 임계값이 너무 높다. 인건비 상승은 분명한 사실이지만, 기계로 사람을 대체함으로써 실제로 인건비를 절감할 수는 있으나, 로봇 비용이라는 새로운 비용이 추가된다. 예를 들어 작은 식당을 들면, 2선 도시의 경우 매장 직원 월급은 약 3,000위안에서 3,500위안 사이지만, 많은 상업용 로봇 회사는 식당에 사용할 수 있는 제품을 기본적으로 맞춤 제작할 수 있지만, 가격은 최소 5만 위안 이상이다. 기본적인 기계의 가격이 연봉을 받는 직원 한 명보다 더 비싸며, 로봇의 사용 시간, 고장 수리 비용 등 여러 문제를 고려하면 로봇이 인건비를 줄이는 데에는 효과적이지 않다. 또한 로봇도 감가상각이 발생하며, 무어의 법칙에 따라 처음 도입된 로봇 식당이 저렴하다고 보기는 어렵기 때문에 기다려보는 태도가 좋다.

또 다른 상업용 로봇 발전의 제약 요인은 인터랙션 임계값 - 인간과 컴퓨터의 상호작용이다.

상업용 로봇의 가장 중요한 기술은 "스마트 음성"이며, 소비자들이 보기에는 우리가 로봇에게 말하는 능력을 주지 못하면 로봇은 지능적이지 않습니다.

현재 우리는 은행과 상업 가정에서 다양한 종류의 상업용 로봇을 볼 수 있습니다. 사람들이 실제로 이러한 로봇과 접촉할 때, 그들은 이러한 로봇의 음성 기능이 당신과 정상적인 대화 수준에 도달하지 못한다는 것을 알게 될 것입니다. 특히 쇼핑몰이나 더 시끄러운 공공 장소에서는 로봇의 음성 시스템이 실망스럽습니다.

실험실에서 테스트할 때, 로봇의 음성 시스템은 상호 작용 요구 사항을 충족합니다. 음성 인식의 정확도는 90% 이상입니다. 그러나 고객이 계약을 체결한 후, 공공 장소에서의 적용은 마치 "초보자가 떠나는 것처럼" 어려움을 겪어 많은 로봇 업체들을 곤란하게 만듭니다.

이 기술은 업계에서 원격 다이나믹 마이크 어레이 픽업 기술이라고 불리며, 국내 로봇 산업에서는 이 분야가 아직 성숙하지 않습니다.

기술적 과제 뒤에는 기업의 연구 개발 및 기술 혁신 능력이 숨겨져 있습니다.

현재 시장에 출시된 상업용 로봇의 외형과 기능의 동질화 현상이 매우 심각합니다. 하나는 핵심 기술 부족으로 인해 제품이 개념 조합에만 의존하며, 다른 하나는 시장 지향성에서 벗어나 사용자 경험과 응용 시나리오를 고려하지 않은 설계 계획입니다.

상업용 로봇은 단순한 지능형 하드웨어 이상으로 포괄적인 기술 솔루션입니다. 산업 고객을 위한 다양한 사용 시나리오에 더 많은 맞춤형 자유도가 필요하며, 일부는 기업 수준의 가치를 담고 있습니다. 전통적인 정부 및 기업이 실질적인 문제를 해결하고 더 큰 가치를 창출하거나 심지어 혁신적인 사용자 경험을 제공할 수 있도록 지원합니다.

인공지능 로봇 분야는 겉보기에는 화려해 보이지만 실제로는 거센 파도가 넘실거리고 있으며, 2018년에는 큰 돌파구를 맞이할 수 있을지 지켜볼 일입니다.