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[이슈분석 266호] AI 휴머노이드 로봇 동향 및 시사점

◈본문

➡︎ AI의 다음 물결은 '물리 AI', '임보디드 AI'

●︎’24년 6월 대만 타이베이에서 열린 컴퓨텍스 2024 행사 키노트에서 엔비디아 CEO 젠슨 황은 생성형 AI에 이어 물리 AI 시대가 도래할 것이라고 전망하며, 휴머노이드를 포함한 로봇이 그 중심에 있을 것이라는 점을 강조

- 젠슨 황 CEO는 앞으로 2~3년 내 휴머노이드 로봇 기술이 AI 훈련을 통해 획기적으로 발전할 것이라면서, 미래에는 마치 자동차를 구입하는 것처럼 휴머 노이드가 보편화될 것으로 전망

●︎현재까지 AI는 텍스트･이미지 등 디지털 데이터로 학습한 지식만을 가지고 있었기 때문에 물리적 세상･법칙을 이해하지 못하는 것이 단점으로 지적

- 따라서 인공지능이 물리적 현실 환경을 인식하고 학습･이해하려면 휴머노이드 로봇과 같은 물리적 형체가 필요

※ 임보디드(Embodied) AI : 물리 환경과 상호작용하고 학습할 수 있는 체화형 AI

< 컴퓨텍스 2024 행사 중 엔비디아 CEO 젠슨 황 키노트 연설 장면 >

➡︎ 최근 휴머노이드 로봇이 대두되고 있는 배경

●︎(가격 하락) 제조원가 중 가장 비중이 큰 액추에이터가 유압식에서 전동식으로 전환되면서, 휴머노이드 가격이 주택 가격대에서 자동차 가격대로 인하

- 앞으로 휴머노이드 대당 가격이 2만 달러 수준으로 낮아질 경우, RaaS 사업 모델을 통해 공장과 상업시설에 휴머노이드 보급이 급속하게 확산될 전망

- 부품 대량 생산을 통한 규모의 경제 달성, 공통 기술의 표준화 등이 진척된다면 앞으로 휴머노이드 가격은 더욱 가파르게 낮아지게 될 것

●︎(인공지능 기술 혁신) 생성 AI 기술 발전으로 연구실에서 프로토타입으로만 존재하던 휴머노이드의 상용화가 급진전

- 걷고 제한적인 작업만 가능했던 1세대 휴머노이드 로봇은, LLM･LMM 생성 AI 기술 진보 덕분에 사람의 행동을 따라 배우고 사람과 소통이 가능하며보다 다양한 작업을 할 수 있는 2세대로 진화 중

- 시장조사회사 가트너는 2024년 인공지능 하이프사이클에 ‘양자 AI’, ‘소버린 AI’와 함께 ‘임보디드 AI’를 처음으로 포함

< 가트너 2024년 인공지능 하이프사이클 >

●︎(사회구조적 변화) 저출산･고령화 가속화, 베이비붐 숙련 노동자 세대의 은퇴, 기피 직업의 노동력 부족 등 사회구조적 변화가 휴머노이드 도입을 촉진

- 미국 등 선진국에서는 트럭 운전사･교사･간호사･비행기 조종사 등 특정 직업군의 인력 부족 현상이 심각하며, 심지어 인구가 14억 명인 중국에서도 농촌･공장･요양 시설의 일자리 부족으로 식량자급률･공장가동률 저하를 우려

➡︎ (정의) 휴머노이드(Humanoid) 로봇이란 전통적인 로봇공학과 인공지능 기술이 결합되어 개발된 ‘인간의 외모나 행동을 모방한 로봇’으로, 현재까지 개발 중인 휴머노이드 로봇들은 크게 3가지 유형으로 구분 가능

●︎(바퀴주행형) 2족보행을 하지 않아 제조 가격이 상대적으로 저렴해 상용화에 유리하다는 장점이 있지만, 이동과 작업의 유연성이 부족해 바닥이 평평한 공장･창고･공항･쇼핑몰 등 특정 장소나 용도로만 사용 가능 

●︎(감정소통형) 인간과의 의사소통과 감정표현에 특화되어 있다는 장점이 있지만, 최근 LLM 기술 발전으로 장점이 퇴색되고 있고 시장성이 부족 

●︎(2족보행형) 최근 개발되고 있는 휴머노이드 로봇의 대표적 유형으로 범용성이 높다는 장점이 있지만, 2족보행에 따른 제조원가와 개발난이도 증가로 가격이 상대적으로 비싸다는 점이 단점

< 휴머노이드 로봇 분류 >

➡︎(요소 기술) 휴머노이드는 크게 「엑추에이션 시스템」, 「센싱 시스템」, 「인공지능 시스템」, 「바디 및 기타부품」 등으로 구성

●︎(인지) 센싱 시스템이 휴머노이드 주변 환경 정보를 수집

●︎(추론/의사결정) AI반도체와 각종 소프트웨어가 포함된 인공지능 시스템이 담당하며, 미래 휴머노이드의 부가가치 증가는 주로 이 단계에서 생성될 것

●︎(동작) 액추에이션 시스템은 서보 모터, 감속기, 제어기, 토크 센서, 인코더 등으로 구성되며 휴머노이드 제조원가 중 가장 큰 비중을 차지

< 휴머노이드 로봇 시스템 구성요소 > 

...................(계속)

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