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텍스트 | 류준홍

편집자｜왕이수

답답한 현장에서는 열띤 토론이 이어졌고 모두가 AI를 활용한 로봇 진화의 향연을 놓칠까봐 두려웠습니다.

혼잡한 전시장에서 스마트 라이트콘 촬영

8월 21일, 2024년 세계로봇회의(WRC)가 베이징에서 개막했습니다. 169개 기업이 600개 이상의 제품을 가져온 이번 전시회에서 Embodied Intelligence는 거의 단일 행사장을 '계약'했으며, 27개 기업의 휴머노이드 로봇과 로봇견이 가장 많은 관람객을 끌어 모았습니다.

Light Cone Intelligence는 많은 로봇 시연을 통해 다양한 기업의 복잡한 작업 수행 능력이 훨씬 더 강력해지고 실용성도 크게 향상되었음을 확인했습니다.

지난해에 비해 로봇은 춤추기, 말하기, 2보 걷기 등 단순한 작업을 더 많이 선보였습니다. 올해에는 과일 따는 웨이징(Weijing) 지능형 로봇, 자동차 검사하는 유비셀렉트(Ubiselect) 로봇, 서예 쓰는 싱첸(Xingchen) 지능형 로봇, 가속하는 휴머노이드 로봇 축구 게임 등이 등장했다. 진화. Yushu Technology는 계속해서 옆으로 돌아서 점프하는 로봇개를 선보였을 뿐만 아니라 99,000위안(약 9,000원)에 달하는 휴머노이드 로봇-G1도 선보였습니다. 많은 제조사의 로봇 성능 시연과 가격 공개로 휴머노이드 로봇이 점점 현실에 가까워지고 있습니다.

Yushu Technology G1 로봇 액션 시연

"대형 모델의 개발은 휴머노이드 로봇의 발전을 크게 촉진시켰습니다."

iFlytek 부사장이자 연구소 소장인 Liu Cong은 Lightcone Intelligence에 "뇌"의 인식 및 이해 능력과 "소뇌"의 운동 제어 능력이 모두 크게 향상되었다고 말했습니다.

또한 Zhuji Dynamics의 공동 창립자이자 COO인 Zhang Li는 AI의 진화로 로봇이 도약적인 발전을 이룰 수 있다고 믿습니다. ."

대형 AI 모델의 획기적인 발전으로 오늘날의 휴머노이드 로봇은 자율주행 방향으로 발전하기 시작했습니다. 자동차가 빠르게 반복하면서 세상을 이해할 수 있도록 엔드투엔드 대형 모델을 그리는 진화 과정에서 로봇은 복잡한 지침을 이해하고 보다 부드러운 움직임을 학습하는 능력도 입증했습니다.동시에 대규모 모델 훈련에 대한 수요로 인해 휴머노이드 로봇도 데이터 기반 지능형 반복 단계에 도달했습니다. 다양한 로봇 제조사들도 가정용, 산업, 창고 및 물류, 소매 등 일련의 시나리오에서 자리를 잡기 위해 노력하고 있다. 데이터와 반복의 폐쇄 루프를 얻기 위해 단일 시나리오에 집중함으로써 다양한 분야를 열고 결국 보편화될 것으로 기대됩니다.

지난 10년 동안 AI가 발전하면서 로봇은 여러 차례 희망과 환멸을 경험했습니다. 하지만 이 로봇의 명확한 진화 방향을 통해 스타더스트 인텔리전스(Stardust Intelligence)의 창업자인 라이지에(Lai Jie)는 "향후 10년 동안 가장 가치 있는 일은 휴머노이드 로봇이다"라고 신나게 말했다.

로봇은 자본, 기술, 산업의 축제를 시작하고 있습니다.

Capital은 휴머노이드 로봇을 믿습니다.

Liu Cong은 Lightcone Intelligence에 “지난 2년 동안 대형 모델을 제외하고 로봇에 가장 많은 투자를 했습니다.”라고 말했습니다.

휴머노이드 로봇 산업은 아직 역량을 입증하는 단계이지만 투자자와 기업가들은 이 기회를 놓칠 수 없다는 것을 알고 있다.

지난 1년간의 투자 동향을 검토한 결과,휴머노이드 로봇은 가장 인기 있는 궁극의 로봇 형태로서 가장 높은 기술력과 난이도를 갖고 있으며, 자본시장에서도 높은 입지를 차지하고 있음을 확인했습니다.

기업가 수준에서 IT Orange 데이터에 따르면 2023년 1월 이후 중국에서 총 29개의 휴머노이드 로봇 회사가 설립되었으며, 그 중 22개는 최소 한 차례의 자금 조달을 받았습니다. 이 중 전 화웨이 천재 '지후이 준(Zhihui Jun)'이 설립한 지위안 로봇(Zhiyuan Robot)은 설립 후 17개월 만에 7차례의 자금 조달을 완료해 투자 전 가치가 70억 위안에 달했다.

자본 관점에서 중국전자신문(China Electronics News)의 불완전한 통계에 따르면 2024년 상반기 전 세계 휴머노이드 로봇 분야에서 22건 이상의 자금 조달 이벤트가 있었고 자금 조달 금액은 70억 위안을 초과했습니다. 휴머노이드 로봇에 대한 투자 열풍에 대해 많은 투자기관들이 '소탕품'이라고 할 수 있는 레이아웃을 채택하고 있다.

Lanchi Venture Capital의 파트너인 Cao Wei는 로봇 공학 분야의 10개 이상의 초기 단계 프로젝트에 투자했다고 말했습니다. Jingwei Venture Capital은 Yushu Technology, Zhiyuan Robot, Galaxy General, Stardust Intelligence 등 4개의 휴머노이드 로봇 회사로 구성된 '스타 팀'입니다.

"업계와 자본 모두 로봇의 미래에 대해 매우 낙관하고 있습니다. 결국 이 시장은 1조 달러 규모의 시장입니다." 컨퍼런스 현장에서 UBTECH의 글로벌 마케팅 이사인 Li Zhuo는 라이트 콘 스마트 장치에 대해 연설했습니다.

결과적으로 휴머노이드 로봇은 소프트웨어, 하드웨어, 자본조달, 첨단응용 효과 등이 복합적으로 작용해 AI 시대 가장 인기 있는 트랙이 됐다.

2023년 초에만 휴머노이드 로봇을 탐구한 Yushu Technology의 경험을 예로 들어보겠습니다. Wang Xingxing은 이전에 인간형 로봇을 만들지 않은 이유에 대해 "전 세계 인간형 로봇의 제어 기술은 특별히 이상적이지 않습니다. 성능을 향상시킬 수도 없고 실용화나 작업의 단계에 도달할 수도 없기 때문에 수년 동안 휴머노이드를 만들지 않았습니다."

오늘날 로봇 소프트웨어 및 하드웨어 기술이 업그레이드됨에 따라 휴머노이드 로봇은 점차 실험실에서 실제 응용 시나리오로 이동하고 있습니다. 머스크는 올해 7월 이미 두 대의 옵티머스 로봇이 테슬라 공장에서 배터리 셀을 다루고 있다고 밝혔습니다. 이번 로봇 컨퍼런스에서는 유비텍의 휴머노이드 머신이 간단한 자동차 품질 검사 업무도 수행할 수 있다는 사실도 확인했습니다.

UBTECH 로봇, 품질 검사 시나리오 시연

숙련된 인간 작업자의 관점에서 볼 때 로봇 "직원"의 효율성은 아직 너무 낮은 것이 사실입니다. 그러나 규모와 맞물리면 24시간 일하는 휴머노이드 로봇의 특성은 자동차, 물류, 과학연구기관, AI 기술 등 다양한 산업계의 시도 의지를 불러일으키며 휴머노이드 로봇의 전달 과정을 공동으로 추진하고 있다.

"2022년 말까지 우리는 아직 휴머노이드 로봇을 만들지 않았지만 일부 고객이 휴머노이드 로봇을 구매하기 위해 우리에게 접근했습니다." Wang Xingxing은 Yushu Technology의 휴머노이드 로봇의 발전이 이러한 추세를 따른 결과라고 믿습니다.

그러나 Cheetah Mobile의 회장 겸 CEO이자 Orion Star의 회장인 Fu Sheng은 로봇 산업에서 아직 다듬어야 할 측면이 많다고 생각하며, 특히 "두 다리로 걷는" 휴머노이드 로봇은 물리적 한계에 직면해야 한다고 믿습니다. "2족 보행 로봇의 기술은 너무 복잡하고, 기계 구조에 의존해야 합니다. 기계 구조의 반복은 자율주행만큼 빠르지 않고, 매년 큰 진전도 없을 것입니다."

그러나 요컨대 업계 관계자들은 휴머노이드 로봇의 예상 성숙기에 대해 기본적인 합의에 도달했습니다. Li Zhuo는 라이트 콘 지능에 대해 말했습니다."업계가 완전히 성숙하려면 3~5년이 더 걸릴 것으로 예상됩니다."

선도적인 기업가들의 눈에는 지금의 휴머노이드 로봇이 2019년과 같습니다. Tesla는 방금 FSD 칩을 출시했고 Baidu Apollo는 최근 자율 주행에 대한 여러 테스트 라이선스를 획득했습니다.

이 모든 것은 이번 대규모 AI 모델의 영향으로 휴머노이드 로봇이 근본적인 변화를 달성했기 때문입니다.

AI가 진화하고 로봇이 인간과 더 비슷해진다

"하나는 대규모 언어 모델이고 다른 하나는 엔드투엔드 알고리즘입니다."

Nimbus Intelligence의 창립자이자 CEO인 Xie Chen은 이번 로봇 진화의 가장 큰 이유를 요약했습니다.

컨퍼런스 현장에서는 휴머노이드 로봇이든, 로봇개든, 심지어 차별화된 케이터링 로봇이든 모두 '더 합리적인' 움직임 성능을 보여줬다. 1년 주기에 비해 올해 컨퍼런스의 로봇 운영은 확실히 훨씬 더 원활해졌습니다.

아이스크림을 만드는 로봇의 간단한 작업에서 분명한 예를 볼 수 있습니다. 지난해 세계로봇컨퍼런스에서 로봇팔의 움직임은 기본적으로 단조로운 '회전'이었다. 올해 Aobo Intelligent의 아이스크림 로봇은 훨씬 더 부드럽게 움직였습니다. 로봇 팔은 아이스크림을 집기 위해 한 바퀴만 움직였습니다.

2023년(상)과 2024년(하) 아이스크림 로봇의 액션 성능 비교

움직임의 유창성이 다르다는 것은 로봇 작업 실행의 기본 논리가 변경되었음을 의미합니다.

"원래 로봇 작동 설계는 모듈식이었고, 맨 아래 계층은 학습과 규칙이 혼합된 것이었습니다." Xinghaitu의 공동 창립자이자 Tsinghua University의 학제간 정보 학부 조교수이자 MARS Lab의 이사인 Zhao Xing은 설명했습니다. ,"이 모델은 이전 자율주행의 물체 감지-의사결정-계획-제어 과정과 약간 비슷합니다. 예를 들어 파악 전략을 세우려면 먼저 물체를 감지하고 상태와 태도를 추정해야 합니다. 하지만 실제로는 대부분의 사물에는 태도가 없습니다. "테이블 위에 펼쳐진 종이와 같아서 제스처와 핵심 사항을 정의하기가 어렵습니다."

이는 자율주행의 개발 과정과 똑같다. 이전의 로봇 행동 계획과 자율 주행이 "엔드 투 엔드"로 발전하기 전에도 동일한 문제에 직면했습니다.특정 시나리오의 개발 모드에서는 규칙에만 의존하여 제한된 작업을 작성할 수 있으며 이는 현실 세계의 무한한 시나리오에 적응할 수 없습니다.

로봇은 제한된 모양과 유형의 물체만 작동할 수 있는데, 이는 자율주행이 폐쇄된 도로에서만 사용할 수 있는 것과 마찬가지로 '무용지물'이다. "엔드 투 엔드" 기계 학습을 통해 자동차가 스스로 회전하는 방법을 배울 수 있는 것처럼 로봇도 다양한 모양, 색상, 부드러움의 물체를 잡는 방법을 배울 수 있습니다.

UBTECH 로봇은 지시를 듣고 물건을 집습니다

자율주행과 대형 모델을 결합하는 추세를 보면, 로봇도 다중 모드 대형 모델을 결합하면 현실 세계를 이해하기 시작할 수 있습니다. 현장에서는 갤럭시 유니버설 로봇이 약국에서 근무하는 장면을 시연했다. 로봇은 선반에서 약을 가져오는 동안 물건이 땅에 떨어지면 주울 수도 있습니다.

갤럭시 유니버설 로봇, 약국 근무 현장 시연

Liu Cong은 로봇 성능 향상에 있어서 대형 AI 모델의 중요성이 주로 다음 세 가지 측면에 반영된다고 믿습니다.

우선, 대형 모델은 복잡한 작업을 해결하는 로봇의 능력을 크게 향상시킵니다. 이해를 바탕으로 복잡한 작업은 일련의 실행 가능한 작업으로 분류됩니다.

다음으로, 다중 모드 대형 모델의 기능을 통해 로봇은 시각, 촉각 등에 의존하여 보다 복잡한 장면에서 작업을 수행할 수 있습니다.

마지막으로 로봇은 움직임 능력에 반영되어 AI가 합성한 데이터를 기반으로 시뮬레이션 훈련을 수행할 수 있습니다. 대형 모델이 없으면 로봇이 구현하는 기능은 상대적으로 제한됩니다.

이것에서도 알 수 있다.데이터는 대형 모델 기술과 더불어 로봇의 차세대 진화를 제한하는 가장 중요한 요소이다.

로봇 훈련을 위한 충분한 데이터를 얻기 위해 많은 제조업체에서는 실제 데이터와 시뮬레이션 데이터를 결합하여 문제를 해결합니다. 실제 데이터를 수집할 때 제조업체는 일반적으로 인간의 행동과 로봇의 원격 조작을 통해 작업 중에 데이터를 대형 모델에 "공급"합니다. 시뮬레이션 데이터는 최대한 사실적인 장면을 구축하고, 가상 로봇이 훈련될 수 있도록 최대한 많은 모델링과 현실적인 매개변수를 설정하는 것입니다.

그러나 위의 두 가지 방법에는 여전히 단점이 있습니다. 현재 로봇 산업은 데이터 플라이휠의 출발점에 도달하지 못했습니다. 한편으로는 실제 데이터의 비용이 극도로 높고 로봇은 현재 자율주행만큼 인기가 없습니다. 실제 데이터가 충분해지기 전에 제조업체는 오랜 시간을 들여 데이터 표준 팀을 구성하여 조금씩 축적해야 합니다. 시뮬레이션 데이터의 경우 가장 큰 문제는 실제 시뮬레이션이 충분히 현실적이지 않다는 것입니다. 로봇은 시뮬레이션 세계에서는 성공할 수 있지만 현실 세계에 도입되면 일정한 실패율이 존재합니다.

"현 단계에서 로봇 산업의 가장 큰 한계는 AI만으로는 충분하지 않다는 것입니다. AI 모델, AI 교육 데이터 세트 및 AI 시나리오 배포만으로는 충분하지 않습니다."

AI가 발달하면서Zhao Xing은 “보다 효율적인 알고리즘과 개선된 알고리즘의 일반화 기능을 통해 미래에 로봇이 기술을 배우는 데 필요한 데이터의 양은 현재의 수천 또는 수만에서 수천, 심지어는 수백, 수십으로 줄어들 것입니다. .

자율주행 산업에서 대량생산으로 인해 발생하는 데이터 플라이휠을 언급하면, 데이터 문제를 더욱 해결하기 위해 많은 로봇 제조업체에서는 대량생산에서 데이터를 '얻는' 방법을 모색하고 있습니다.

판매를 잡아

휴머노이드 로봇, 양산 직전에 서다

가격은 휴머노이드 로봇의 대량생산에 있어서 가장 큰 제약이다.

Guangcone Intelligence가 세계 로봇 컨퍼런스에서 여러 회사로부터 배운 내용에 따르면 Zhiyuan Robot의 파트너이자 마케팅 서비스 부사장인 Jiang Qingsong은 업계에서 키가 1.7m인 휴머노이드 로봇의 가격이 약 600,000~700,000달러라고 말했습니다.

지난 몇 년간 수백만 달러 규모로 시작한 보스턴 다이나믹스와 비교하면 이 가격은 이미 몇몇 업계가 받아들일 수 있는 '얼리 어답터 가격'이지만 대규모 대중화에는 아직 거리가 멀다.

왕싱싱(Wang Xingxing)은 "우리는 아직 진정한 폐쇄 루프 사업에 도달하지 못했다. 로봇은 인간보다 비용이 저렴할 수 없으며, 상업적 가치도 여전히 긍정적이지 않다"고 말했다.

이는 R&D 비용의 관점에서 휴머노이드 로봇의 미성숙으로 인해 회사의 R&D 프로세스가 기술 레이아웃, 하드웨어 선택, 장면 디자인 및 기타 측면에서 충분한 중복 공간을 설정하기 때문입니다. 이로 인해 초기 연구 및 개발 비용을 상각하여 필요한 하드웨어 외에도 많은 "숨겨진 비용"을 제품에 "수행"하게 됩니다.

판매 과정이 끝난 후에도 신청 결과에 대한 책임은 로봇회사가 진다. 한 전시업체는 컨퍼런스 현장에서 Lightcone Intelligence에 "제조업체는 산업 응용 파일럿 고객을 위한 후속 R&D 및 유지 관리를 위해 전담 현장 팀을 할당해야 합니다"라고 말했습니다.

현재 고객의 요구와 제품은 매우 표준화되지 않았지만 Light Cone Intelligence는 컨퍼런스에서 많은 제조업체가 다양한 요구에 따라 해당 제품 전략을 공식화하여 로봇 판매를 보다 원활하게 만들기 위해 노력했다는 사실을 발견했습니다.

기본적으로 Light Cone Intelligence는 많은 제조업체의 범용 휴머노이드 로봇 가격이 500,000~600,000위안 범위에 집중되어 있으며 제품 라인을 보완하기 위해 저렴한 대량 생산 버전과 짝을 이룬다는 사실을 알게 되었습니다. 예를 들어 4족 로봇 판매량이 가장 많은 Yushu Technology는 범용 휴머노이드 로봇 H1의 가격을 500,000~600,000위안으로 책정했습니다. 최신 G1 휴머노이드 로봇도 99,000달러에 불과한 대량 생산 버전을 출시했습니다. 원.

반면 Zhongqing Robot의 휴머노이드 로봇 판매는 더욱 극단적입니다. Zhongqing DG01은 비용 절감을 위해 로봇의 '머리와 팔'을 제거한 후 단순히 '대형 이족 보행 로봇'의 가격을 38,500달러로 인상했습니다.

이는 휴머노이드 로봇의 첫 번째 가격 전쟁이 곧 시작된다는 의미일 수 있습니다.

Zhongqing 로봇 가격 38,500 Light Cone 지능형 사진

그러나 대규모 가격 인하는 여전히 대량생산에 의존해야 할 것이다.

최근 Zhiyuan Robot은 올해 200대를 출하할 것으로 예상하고 있으며 이는 이미 업계 선두입니다. 이전 단계에서는 단일 기업의 상업용 청소로봇 출하량이 연간 1,000대 정도에 불과했다.

판매량이 연간 10,000대, 심지어 수십만 대를 초과할 수 있게 되면 로봇에게는 진정한 "iPhone 순간"이 될 것입니다.

대량 생산 목표를 달성하기 위해 주요 휴머노이드 로봇 제조업체는 이미 첫 번째 시나리오의 공장을 목표로 삼았습니다.

전 세계적으로는 테슬라의 자체 로봇 옵티머스가 사용되고 있는 것 외에도 OpenAI가 투자한 피규어가 BMW와 협력해 미국 사우스캐롤라이나주에서 피규어 01 로봇을 출시할 계획이다. 미국 로봇 제조사 앱트로닉(Apptronik)은 메르세데스-벤츠와 협력했고, 아폴로 로봇은 이미 메르세데스-벤츠 조립 라인에서 상자를 옮기고 있다.

중국에서는 유일하게 휴머노이드 로봇 상장사인 유비소프트(Ubisoft)가 현재 가장 빠르게 성장하는 기업이다. 올해부터 UBTECH의 휴머노이드 로봇은 NIO, Dongfeng Liuzhou Automobile, Geely Automobile, FAW 등 많은 자동차 회사의 인력으로 채용되었습니다. 고전적인 제조 시나리오에서 UBTECH를 구현함으로써 휴머노이드 로봇은 처음에 품질 검사, 상품 이동, 분류, 나사 조임, 조립 및 기타 측면에서 산업 응용 가능성을 검증했습니다.

"로봇 산업은 아직 초기 단계이지만 대형 모델의 지원으로 기술과 제품이 3년 이내에 0에서 1로 획기적인 발전을 이룰 것으로 예상됩니다."

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