대형 모델은 화재에 연료를 추가하지만 "작업자" 로봇은 아직 임신 단계에 있습니다.
2024-08-27
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2020년 이전에 한 투자자가 Yushu Technology의 창업자인 Wang Xingxing에게 휴머노이드 로봇을 만들지 않겠느냐고 물었습니다. 그러나 2023년 초 Yushu Technology는 휴머노이드 로봇 트랙에 진입했습니다. Wang Xingxing에 따르면 변화의 핵심 이유는 주로 2022년경 Tesla 창립자 Elon Musk의 리더십 하에 글로벌 Technology가 많은 관심을 기울이고 있기 때문입니다. 휴머노이드 로봇까지. 2022년 말 대규모 언어 모델의 출현으로 AI 기술은 질적인 변화를 겪었고, 업계에서는 AI 기반 로봇이 가져올 잠재력을 확인했습니다.
대형 모델의 추세에 힘입어 2024년 세계 로봇 컨퍼런스의 인기는 사상 최고치를 기록했으며, 27개의 로봇이 전시되었습니다. China Business News 기자들은 많은 업계 인사들과의 대화를 통해 로봇 산업의 현재 합의가 이루어지고 있음을 발견했습니다. 아직은 궤도에 오르지 못한 게 분명하다는 점이다. 초기 단계에서는 대형 모델과 로봇의 조합이 대세다. 아직까지 로봇의 기술 경로, 휴머노이드와 비휴머노이드의 구체적인 형태, 상용화 방향 등 다양한 차원에서 차이가 있다는 점에서 합의되지 않은 점이다.
Xinghaitu의 창립자인 Gao Jiyang은 로봇 산업이 초기 단계에 있으며 기술 경로에 대해 여전히 다른 의견을 갖고 있다고 말했습니다. 기술 경로는 아직 상용화 주기를 완료하지 못했습니다. 올해는 다양한 요인으로 인해 상반기 로봇 트랙이 더 어려워졌습니다. 하반기나 내년에는 선두주자들이 점차 등장해 더 많은 재능과 자금을 모을 것이다.
로봇제품 "백송이 꽃을 피우자"
지난 21일부터 25일까지 진행된 월드로봇컨퍼런스에서는 다양한 로봇 신제품이 공개됐다. 베이징 구현지능로봇혁신센터(Beijing Embodied Intelligent Robot Innovation Center)가 독자적으로 개발한 '티앙공(Tiangong)'은 의인화된 달리기를 수행한 후 새로운 기술을 선보일 수 있는 세계 최초의 풀사이즈 순수 전기 구동 휴머노이드 로봇을 구현했다. 학습 기술이 최초로 출시되었습니다. 소프트 로봇이 산업 응용 분야의 병목 현상을 돌파했습니다.
올해 4월 처음 출시된 '티앙공(Tiangong)'은 출시 당시 6km/h의 안정적인 트로트를 갖춘 세계 최초의 순수 전기 구동 풀사이즈 휴머노이드 로봇을 달성했습니다. 4개월 후, "Tiangong"은 구체화된 지능형 대형 모델의 지원을 통해 상태 기억을 기반으로 한 예측 강화 모방 학습 방법으로 음성 상호 작용을 포착하는 능력을 마스터했습니다. 사람이 음성 명령을 내리면 내장된 지능형 로봇은 "개방형 어휘 대상 탐지 및 임의 객체 분할 다중 모드 모델"을 기반으로 일련의 잡기 및 놓기 작업을 완료할 수 있습니다.
UBTECH Technology의 Hao Baoyu 부사장은 회사가 엔드투엔드 모방 학습, 정밀한 시각 인식, 전신 미세 동작 제어 및 기타 기술을 결합했으며 휴머노이드 로봇 Walker S Lite의 산업용 버전이 "채용"했다고 말했습니다. " Jikrypton 공장과 같은 많은 자동차 공장에서 CTU 창고 및 적재 스테이션은 직원과 협력하여 처리 작업을 수행합니다.
새로운 휴머노이드 로봇 T230을 출시한 Titanium Tiger Robots의 설립자인 Yigang은 T230이 중국 최초의 휴머노이드 로봇으로 높이가 2.3미터에 달하며 주로 무거운 물건을 다루는 시나리오에 사용된다고 말했습니다. 자체 개발한 경량 감속기와 기타 핵심 부품을 활용해 로봇은 가벼우면서도 강력한 특성을 갖고 있으며, 강도는 일반 성인의 3배에 달한다.
실제로 로봇 산업은 수십 년 동안 발전해 왔습니다. Lanchi Venture Capital의 파트너인 Cao Wei에 따르면, 중국 시장은 로봇 소비 측면에서나 로봇 수출 측면에서나 잠재적으로 거대한 로봇 시장입니다. .거대한 기둥시장이다. 또한, 중국은 인구 고령화 문제를 안고 있으며, 미래에 로봇은 중국의 미래 인구 고령화 및 노동력 공급 문제를 해결할 가능성이 가장 높은 핵심 기술 노드입니다. 동시에, 인재 공급과 지역사회 생태 측면에서도 중국은 매우 좋은 인재 토양을 보유하고 있습니다. 지난 5년 동안 400개 이상의 국내 대학이 등록되었으며, 100,000개 이상의 로봇공학 회사가 등록되었습니다. 평균 10,000~20,000 가구.
자본 측면에서 지난 10년 동안 미국 달러든 위안화든 전체 투자 커뮤니티는 로봇공학 분야에 1000억 달러 이상을 투자했습니다. 지자체와 지도기금도 로봇산업 발전을 지원하고 촉진하기 위해 로봇 관련 대규모 산업자금을 적극적으로 조성하고 있다. Cao Wei는 산업 클러스터 및 장기 정책 지원과 결합하여 향후 5~10년, 심지어 15~20년 내에 로봇 트랙이 중요하고 기둥 기반의 기본 혁신 트랙이 될 것이라고 믿습니다.
업계 논리 외에도 올해 로봇트랙이 폭발적인 이유는 많은 업계 관계자들이 기자들에게 가장 큰 영향을 미치는 요인이 대형 모델로 대표되는 AI 기술의 업그레이드와 반복이라고 밝혔기 때문이다. 인터뷰에서 왕싱싱(Wang Xingxing)은 현재 로봇 열풍에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 AI 열풍이라고 말했다. 현재 모든 사람들은 AI와 휴머노이드 로봇이 더 많은 가치를 창출할 수 있다고 더 많이 믿고 있습니다. 이는 10년 전에는 전혀 상상할 수 없었던 일입니다.
Cao Wei도 같은 견해를 가지고 있습니다. 그는 대형 모델을 통해 로봇이 복잡한 작업의 시리즈와 실행 면에서 크게 향상되었음을 업계가 알 수 있게 되었다고 말했습니다. 기존 로봇 알고리즘의 성공률은 약 50%로, 이는 실험실의 1차 수준이다. 그러나 대형 모델의 지원으로 동일한 알고리즘을 대형 모델과 결합하면 성공률이 50% 이상 증가하고 일부는 100%까지 증가하는 등 점차 상용화 수준에 가까워지고 있습니다.
기술 인기를 조심스럽게 다루십시오.
대형 모델 기술은 만병통치약이 아니며, 기술 자체도 아직 완전히 성숙되지는 않았습니다.
Wang Xingxing은 기자들에게 AI 기능을 진정으로 해방하려면 물리적 로봇이 실제로 작동할 수 있어야 한다고 말했습니다. '일하는 것'은 로봇에 대한 업계의 가장 큰 기대이며, 이는 로봇에 대한 업계의 상상력 향상으로도 이어졌습니다. 이러한 이유로 Wang Xingxing은 로봇 산업에서 현재 기술의 가장 큰 한계 중 하나는 AI가 "충분하지 않다"는 것이라고 믿습니다. 즉, AI 모델, AI 교육 데이터 세트 및 AI 시나리오 배포만으로는 충분하지 않습니다.
하드웨어 수준은 아직 완전히 성숙되지 않았지만 현재 하드웨어에 대한 이론적 한계는 없습니다. 주로 엔지니어링 문제가 있습니다. 즉, 로봇은 엔지니어링 측면에서 더 낮고 더 우수해야 하며 더 극단적인 외관과 더 나은 하드웨어 기능을 갖추어야 합니다. , 그러나 이러한 문제는 시간 측면에서 추정할 수 있습니다. 이에 비해 로봇 AI 기술이 아직 돌파하지 못했다는 점은 더욱 어렵다.
Cao Wei가 수년간 업계를 관찰한 결과, 로봇 본체는 모션 제어 및 최종적으로 수행되는 정교한 작업 측면에서 큰 발전을 이루었습니다. 점차적으로 모델 기반 알고리즘에서 학습 기반 알고리즘으로 이동하는 이러한 추세를 통해 업계에서는 로봇의 미래 성장 공간이 데이터와 결합될 수 있음을 확인할 수 있습니다.
그러나 Cao Wei는 로봇이 수천 개의 부품으로 구성되어 있으며 로봇 본체도 중요한 부품이라고 말했다는 점에 유의해야 합니다. 지난 2~3년 동안 휴머노이드 로봇의 예비 하드웨어 아키텍처가 구축되었지만 핵심 모듈과 기술 경로는 여전히 반복되고 탐색되고 있습니다.
대형 언어 모델이 로봇 트랙의 핵심 변수라는 업계의 일반적인 믿음과 달리, Xinghaitu의 창립자인 Gao Jiyang은 구체화된 지능이 실제로 해결하고 싶은 것은 로봇이 물리적 세계에서 실행할 수 있는 능력이라고 믿습니다. 미래에 지능형 로봇이 인간 사회에 대규모로 통합되는 것을 방해하는 주요 병목 현상은 전자 기계 시스템이 아닌 지능형 시스템입니다. 핵심 요소는 알고리즘 자체는 물론 컴퓨팅 성능과 센서 시스템입니다.
다양한 기술 경로에서 업계는 기술 보안 및 안정성에 대한 요구 사항이 점점 더 엄격해지고 있습니다. 유럽로봇협회(European Robot Association) 부회장인 유하 뢰닝(Juha Röning)은 기계공학적 관점에서 볼 때 로봇공학 분야는 높은 수준의 표준화를 달성했다고 말했습니다. 그러나 최신 시스템 및 소프트웨어 아키텍처의 경우 업계는 여전히 "플러그 앤 플레이" 수준을 달성하기에는 거리가 멀습니다. 컴퓨터 과학 분야는 기계 공학에 비해 덜 표준화되어 있으며 단순히 기능적 구성 요소를 조합하는 것만으로는 충분하지 않습니다. AI 분야에서는 이런 표준화가 더욱 드물다.
일본로봇학회 회장 스가노 시게키는 업계가 AI를 하드웨어 및 기타 유형의 공공 정보와 결합하여 지능형 기능을 갖춘 하드웨어 개체를 만들어 인간과 기계 간의 공생적 상호 연결을 달성한다고 말했습니다. 언제나 궁극적인 서비스 대상은 사람이기 때문에 안전과 높은 출력은 해결해야 할 핵심 문제가 되었습니다. 휴머노이드 로봇은 이미 시중에 나와 있지만 대부분의 로봇은 출력이 부족하여 인간 활동을 효과적으로 지원할 수 없습니다. 안전을 보장하면서 어떻게 고출력을 달성할 것인가가 스가노 시게키가 생각하는 핵심 문제입니다.
차이점 뒤에 숨은 생존 방향
분명히 해야 할 것은 로봇 산업은 수십 년의 역사를 갖고 있으며, 산업 기술은 매년 미시적으로 변화하고 있다는 점입니다. 일반적인 추세는 자동화입니다.
IEEE Industrial Electronics Society(2000) 회장이자 National Taiwan University의 Ho Yici 석좌교수인 Ren C. Luo에 따르면, 20~30년 전 로봇 1.0 시대에는 일부 모터와 컨트롤러가 추가되었으며 시각적 감지 기능이 추가되었습니다. 3.0 시대에 등장한 휴머노이드 로봇과 협동로봇은 이제 4.0 스마트 시대로 접어들었습니다.
왕싱싱(Wang Xingxing)에 따르면 현재 로봇 업계에서는 회사마다 생각이 다르다. 예를 들어 로봇 카메라에 무엇을 설치해야 할까? 어디에 설치하나요? 카메라는 몇 대나 설치해야 하나요? 센서 데이터는 어떻게 수집해야 합니까? 촉각센서를 설치해야 하나요? 터치는 또 다른 광범위한 주제입니다. 일부 학교에서는 초촉각 센서와 데이터 센서를 사용하지 않고 손재주를 설치하지 않고 대신 집게발을 사용하려는 경우도 있습니다. 일부 학교에서는 손이 더 유연해지기를 바랍니다. 즉, 손가락이 더 많아지고 각 손가락에 충분한 센서가 있어야 합니다.
따라서 요약하자면, Wang Xingxing은 업계의 모든 사람이 서로 다른 생각을 갖고 있으며, 현재 전체 AI 모델의 기술 경로가 통일되어 있지 않아 어떤 기술 경로가 옳고 어떤 경로가 잘못되었는지 판단하기 어렵다고 말했습니다. 어떤 루트로 어떤 리듬으로 나아갔는가? 모두 결론이 없는 어려운 질문이다.
Wang Xingxing은 대형 모델과 비교하면 대형 언어 모델이 등장한 후 모두가 GPT 이전의 다른 모델을 잊어버렸다고 말했습니다. 그러나 대형 언어 모델의 경우 ChatGPT가 출현하기 전에는 언어 모델 구조가 많았습니다. 산업. 그러나 GPT 모델이 아키텍처적 가치를 입증한 후 다른 아키텍처도 제거되었습니다. 현재의 휴머노이드 로봇과 구체화된 지능 트랙은 ChatGPT가 등장하기 1~2년 전과 약간 비슷합니다. 업계는 의식적으로 특정 방향으로 노력했지만 이 방향이 절대적으로 옳다고 보장할 수는 없습니다.
대형 모델의 인기에 힘입어 로봇산업에 핫머니가 쏟아졌다. 제3자 데이터 통계에 따르면, 2024년 6월 30일 기준으로 올해 국내 로봇 산업에서 69건의 자금 조달이 이루어졌으며 공개된 자금 조달 이벤트 중 12건은 10억 위안 수준의 자금 조달이었습니다. 로봇공학 분야의 총 규모는 약 75억 위안입니다. 상대적으로 자금 조달 금액이 높은 사례로는 Yushu Technology의 약 10억 위안 B2 라운드 자금 조달, Galaxy General의 7억 위안 엔젤 라운드 자금 조달 등이 있습니다. 이 밖에도 Zhiyuan Robot, Star Dynamic Era, Star Map, Pacini Perception, Stardust Intelligence가 있습니다. .스타스타트업을 기다립니다.
골드만삭스의 연구 분석가이자 중국 산업 기술 연구 책임자인 재클린 두(Jacqueline Du)는 이전에 세계 휴머노이드 로봇 시장이 2035년까지 총 380억 달러에 달할 것이라고 예측했는데, 이는 이전 예측인 60억 달러보다 6배 이상 증가한 수치입니다.
Cao Wei는 기자들에게 지난 1~2년 동안 구체화된 지능 분야의 기술이 크게 향상되었으며 필연적으로 거품이 있을 것이지만 좋은 기업은 거품을 '즐겨' 거기에서 실질적인 가치를 창출해야 한다고 말했습니다. 인기 속에서 가치판단은 스타트업 팀 자체에 기초해야 한다. 즉, 기술 구현과 제품화 과정에서 팀의 역량이 충분히 탄탄한지, 사업화를 향한 실질적인 길을 고민했는지 등이다. Cao Wei는 "1년에 1,000개의 로봇을 만들고 2년에 10,000개의 기계를 만들 수 있는 능력이 있다면 사업을 하고 있는 것입니다."라고 말했습니다.
Cao Wei는 B측 시장에서 로봇에 대한 기업의 수요는 주로 명확한 비용 효율성과 안정성에 초점을 맞추고 있다고 말했습니다. 특정 시나리오에서. 동시에 C-end 시장도 새로운 도전에 직면해 있다. 가전제품의 인기로 인해 많은 표준화된 작업이 성숙한 제품으로 대체되었습니다. 로봇 스타트업에 남은 것은 기본적으로 집 청소, 노인 돌보기 및 기타 비표준 작업과 같은 복잡한 작업입니다. 상호작용뿐만 아니라 로봇과 다른 에이전트 간의 협업도 필요합니다.
업계 초기 단계에 있기 때문에 Cao Wei는 신생 기업에 대해 여전히 "음식을 널리 모으라"고 조언합니다. 업계가 아직 상업화 단계로 성숙하지 않은 경우 먼저 더 많은 돈을 모으고 자금을 확보할 수 있는 방법을 찾으십시오. 둘째, 사업화 역량을 강화하는 것이다. "시장이 좋을 때 돈을 더 벌어라. 돈을 벌 수 없을 때 돈 버는 방법을 찾아라."
(이 기사는 중국경제신문에서 발췌한 것입니다)
