서문: 중국의 디지털 경제가 심층적으로 발전함에 따라 산업 디지털화 과정이 지속적으로 가속화되고 있으며 산업 의사결정에서 빅데이터가 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. Tianyancha 데이터 연구소는 Tianyancha 빅데이터를 기반으로 산업 구조와 발전 맥락을 분류하고, 업계 최신 동향과 투자 및 자금 조달 동향을 해석하고, 의사 결정에 참고 자료를 제공하는 "Tianyan New Knowledge" 칼럼을 출시했습니다. 모든 당사자에 의해.
이 글은 천안신지식산업분석시리즈 37번째 글입니다.
로봇, 대부분의 사람들의 첫 번째 '친밀한 접촉'은 공상과학 영화와 현실을 초월하는 끝없는 상상에서 비롯되었습니다. 로봇은 점차 '도구'에서 '친밀한 파트너'로 진화했습니다.
연초부터 인기를 끌었던 '대형 모델', 그리고 다시 '인기'를 얻은 휴머노이드 로봇은 기술이 가져온 라이프스타일의 변화에 대해 다시 한 번 감탄하게 만들었습니다.
앞으로 AI 기술의 지속적인 성숙과 휴머노이드 로봇 연구개발의 비약적인 발전으로 '보통 사람들의 삶 속으로 들어오는 로봇의 비전'은 점점 더 현실화될 것입니다.
1. 로봇: '자동화'에서 '지능'으로 진화 중
국제로봇연맹(IFR)은 로봇을 2개 이상의 축에 프로그래밍할 수 있고, 어느 정도 자율성을 갖고, 특정 환경에서 움직여 미리 정해진 작업을 수행하는 구동 메커니즘이라고 제안합니다.
1. 로봇 응용 시나리오는 점차 "단순하고 초보적인" 수준에서 "복잡하고 고급적인" 수준으로 이동하고 있습니다
초기 로봇의 핵심 기능은 반복적이고 위험한 작업에서 사람을 대체하는 동시에 효율성과 정확성을 높이는 것이었습니다. 나중에는 "사람에게 봉사하는" 기능을 가진 로봇이 사람들의 눈에 들어오고 인간에게 더 가까워지기 위해 사용되었습니다. 현장에서는 엔터테인먼트/청소 로봇 등이 대규모로 집에 들어오면서 그 고정밀 특성이 물류 및 의료에 활용되고 자동 픽업 및 보조 케어 로봇이 등장하기 시작했습니다.
2. 로봇은 '자동화'에서 '지능'으로 점차 진화합니다
로봇의 개발은 3세대를 거쳤습니다. 1세대는 프로그램 제어 로봇입니다. 동작 명령은 프로그래밍이나 교육을 통해 로봇에 입력되지만, 로봇은 외부 센서가 부족하여 동작을 완료할 수만 있습니다. 환경이 약간 바뀌면 로봇의 작업에 문제가 발생합니다. 2세대는 적응형 로봇입니다. 시각, 힘 감각 및 기타 센서가 있으며 정보를 기반으로 작업 상태를 조정할 수 있습니다. 3세대는 지능형 로봇입니다. 풍부한 센서는 외부의 포괄적인 정보를 획득하고 처리할 수 있을 뿐만 아니라 이를 기반으로 행동 목표를 설정할 수도 있습니다. 지능은 주로 인식 상호 작용, 독립적인 의사결정, 자기최적화.
2. 대형 모델: 일반 인공지능 개발에 앞장서는 1급 도시
2023년 4월 CPC 중앙 정치국 회의에서는 일반 인공지능의 발전을 매우 중시하고 혁신 생태계를 구축하며 위험 예방에 주의를 기울여야 한다고 지적했습니다. 중앙경제공작회의 등 이전 주요 회의에서 일반적으로 언급된 '인공지능'과 달리, 이번 정치국 회의에서는 지난해 11월부터 Chat-GPT가 주도하는 보편적인 AI 대형 모델 기술 루트인 '보편적'을 분명히 강조했다. .
베이징의 '여러 조치' 발표는 AI 대형 모델의 산업 발전을 긴밀히 따르기 위해 중국 지방 정부가 제안한 첫 번째 특별 조치입니다. Chat-GPT가 촉발한 현재의 '천개 모델 전쟁'이 시작되었습니다. 대형 모델은 다양한 산업에 새로운 효율성 혁명과 경험 향상을 가져올 수 있습니다. AI 최초의 도시 베이징이 조치를 취함에 따라 상하이, 선전, 항저우 등 다른 지역도 잇따라 조치를 취할 수도 있다.
3. 휴머노이드 로봇: 인간과 기계의 "예상치 못한 만남"
휴머노이드 로봇은 외형과 움직임 방식이 인간과 유사하고, 정의와 사용 목적도 인간과 유사한 지능형 로봇입니다. 휴머노이드 로봇은 '휴머노이드 로봇'으로도 번역되며 문자 그대로 인간의 형태와 행동을 모방하도록 설계 및 제작된 로봇을 의미합니다. 현재 휴머노이드 로봇에 대한 보편적인 정의는 없지만 전문서적 『휴머노이드 로봇』에 따르면 휴머노이드 로봇은 “인간이 일하고 생활하는 환경에서 일하고, 인간을 위해 설계된 도구와 장비를 작동하며, 인간과 소통할 수 있어야 한다. " 이 전제 하에서 휴머노이드 로봇은 결국 머리, 몸통, 팔다리를 포함한 인간과 유사한 신체 구조를 갖고, 이족 보행을 사용하고, 여러 손가락을 사용하여 다양한 작업을 수행하고, 어느 정도 인지 및 의사 결정 지능을 가져야 합니다. .
휴머노이드 로봇은 1960년대 후반 일본의 연구 성과가 가장 주목을 받기 시작했다. 1973년 일본 와세다 대학의 가토 이치로(Kato Ichiro) 교수가 세계 최초의 휴머노이드 로봇인 WL-5 이족보행기 WABOT-1을 개발했다. 엄밀히 말하면 생체공학적 기계이자 휴머노이드 로봇의 원형이다. 혼다는 1986년부터 휴머노이드 로봇 ASIMO 연구를 시작해 2000년 첫 프로토타입을 성공적으로 출시했다.
4. 휴머노이드 로봇과 AI 대형 모델: 범용 시나리오가 C 측의 혁명적인 발전을 가속화합니다
통합 설계 기술, 동작 관리 제어 기술, 센서 인식 기술 등 핵심 기술의 지속적인 혁신과 인공 지능, 5G 등 차세대 정보 기술의 지속적인 통합 및 적용으로 특수 로봇이 응용되고 있습니다. 탄광, 심해, 극지 및 기타 시나리오를 빠른 속도로 개발하여 막대한 생산 및 과학적 연구 가치를 창출하고 있으며, 첨단 기술 기업과 일반 소비자를 가장 매료시키는 것은 휴머노이드로 대표되는 지능형 모바일 로봇의 출현과 반복입니다. 로봇.
현재 AI 기술은 종합적인 인식, 실시간 상호 연결, 분석 및 의사 결정, 자율 학습을 갖춘 지능형 시스템을 구축하여 로봇이 자율적으로 작동하는 것을 가능하게 합니다. AI는 로봇 비전 기술을 통해 로봇의 인지 능력을 높이고, 알고리즘 모델을 구축해 독립적으로 분석, 의사결정, 학습 능력을 향상시켜 로봇이 독립적으로 작업을 완료할 수 있도록 해준다.
1. 세상을 인지하는 능력(로봇 눈)
레이저 및 시각적 내비게이션은 자율 로봇 이동을 위한 인식 및 위치 지정 기술의 주류 응용 솔루션입니다. 컴퓨터 비전의 발전은 특징 기술자로 대표되는 전통적인 비전 방법과 CNN 컨볼루셔널 신경망으로 대표되는 딥러닝 기술을 거쳐왔습니다. 현재 일반 비전 대형 모델은 연구 및 탐색 단계에 있으며, 휴머노이드 로봇의 장면은 그보다 더 복잡합니다. 산업용 로봇 다재다능하고, 더욱 복잡하며, 대규모 시각적 모델을 갖춘 올인원의 다중 작업 훈련 솔루션을 통해 로봇은 인간의 생활 시나리오에 더 잘 적응할 수 있습니다.
대형 모델의 강력한 피팅 능력을 통해 휴머노이드 로봇은 대상 인식, 장애물 회피, 3차원 재구성 및 의미 분할과 같은 작업에서 더 높은 정확도를 달성할 수 있습니다. 반면에 대형 모델은 다음과 같은 문제를 해결합니다. 딥러닝 기술에 대한 과도한 의존 단일 작업 데이터 분포 및 열악한 장면 일반화 결과 일반 비전 대형 모델은 대량의 데이터를 통해 더 많은 일반 지식을 학습하고 이를 대규모 데이터를 기반으로 하는 사전 훈련된 모델로 더 나은 지식 완성도를 제공합니다. , 장면 일반화 효과를 향상시킵니다.
대표상품 : 테슬라 “옵티머스”
인식 수준에서 Tesla 로봇 헤드는 8개의 카메라를 사용하여 시각적 정보를 수집합니다. 컴퓨팅 수준에서는 로봇이 현재 테슬라 자동차에 사용되는 FSD(Full Self-Driving, 완전 자율주행) 컴퓨터를 활용하고, 신경망 등 모델을 이용해 실시간으로 정보를 처리하게 된다. 테슬라는 슈퍼컴퓨터 '도조(Dojo)'를 이용해 로봇이 사용하는 인공지능 모델을 훈련해 외부 물체 식별과 대응 효율성을 높일 계획이다.
2. 생각하고 결정하는 능력(로봇 두뇌)
현재 로봇은 제한된 시나리오에서만 사용할 수 있는 특수 목적 로봇입니다. 컴퓨터 비전을 기반으로 하는 로봇 잡기도 여전히 제한된 시나리오에 있습니다. 수행 방법과 수행할 작업은 여전히 필요합니다. 인간의 지식. 로봇을 보편적으로 만들고 꽃에 물을 주라고 하면 로봇은 주전자를 들고, 물을 들고, 꽃에 물을 주는 방법을 알게 될 것입니다. 이는 상식이 필요한 일입니다. 대규모 모델이 나올 때까지 로봇에 상식을 갖추는 것은 거의 불가능합니다. 대형 모델을 통해 로봇은 상식을 보유하고 다양한 작업을 완료할 수 있는 다양성을 갖게 되며 범용 로봇 구현 모델을 완전히 변화시킵니다. 인간 도구가 환경에 적응할 수 있기 때문에 로봇용 도구를 만들 필요가 없습니다.
대표상품 : 최초의 로봇시민 '소피아'
2017년 소피아는 세계 최초로 시민권을 받은 로봇이 되었습니다. 그녀는 자신의 지혜를 사용하여 인류의 발전을 돕고 우리가 자신을 두려워하지 않도록 하겠다고 말했으며 매우 친절했습니다. 2018년에는 온라인 교육 과정을 진행하는 세계 최초의 AI 교사가 되었습니다. 소피아는 미래의 로봇이 교사의 업무에 충분한 자격을 갖추고 학생들과의 상호작용을 기반으로 학생들이 겪는 심리적, 정서적 문제를 효과적으로 해결할 수 있다고 말했습니다.
3. 실행 능력(로봇 팔다리)
이동성(다리) + 미세한 조작성(손). 로봇을 인간형 형태로 만드는 것은 로봇의 실행 능력을 더욱 다양하게 만드는 것입니다. 로봇이 작업을 수행하는 환경은 건물, 도로, 시설, 도구 등 인체 형태에 따라 구성됩니다. 이 세계는 인간과 같은 인간형 생물을 용이하게 하도록 설계되었습니다. 사람들은 새로운 로봇의 출현에 대처하기 위해 적합한 환경을 재설계해야 합니다. 특정 범위 내에서 작업을 수행하도록 로봇을 설계하는 것은 상대적으로 쉽습니다. 로봇의 다양성을 향상하려면 복제 역할을 할 수 있는 휴머노이드 로봇을 선택해야 합니다. 또한, 휴머노이드 로봇은 사람들을 친근하게 느끼게 하는 능력 때문에 인간보다 감정적으로 소통하기가 더 쉽습니다.
대표상품: Boston Dynamics Atlas
2020년 12월 보스턴 다이나믹스는 부드럽고 표현력이 풍부한 동작으로 춤추는 아틀라스의 영상을 공개했습니다. 로봇은 균형을 유지하고 댄스 동작을 정확하게 완료하기 위해 공중에서 점프하는 동안 자세를 조정해야 합니다. 2021년 8월 최신 공식 영상에서 아틀라스는 장애물 환경에서 '파쿠르'를 할 수 있으며 점프, 다이빙, 구르기, 공중제비 등 일련의 어려운 전신 동작을 수행할 수 있습니다.
4. “체화된 지능” + 로봇: 인공지능의 궁극적인 형태
'체화된 지능'이라는 개념은 어떻게 컴퓨터에 한 살짜리 아이의 인식과 행동 능력을 부여할 것인가의 문제에서 비롯됩니다. 이는 단순히 다양한 형태의 로봇으로 이해될 수 있으며, 이를 통해 실제 물리적 환경에서 다양한 작업을 수행하여 휴머노이드 로봇, 지능형 운전 자동차 또는 미래의 "트랜스포머"와 같은 인공 지능의 진화 과정을 완료할 수 있습니다.
NVIDIA 창립자 Huang Jenxun은 ITFWorld 2023 반도체 컨퍼런스에서 Embodied AI가 물리적 세계를 이해하고 추론하고 상호 작용할 수 있는 지능형 시스템이라고 말했습니다.
체화된 지능의 가장 큰 특징은 주인공의 관점에서 물리적 세계를 자율적으로 인식하고 의인화된 사고 경로를 사용하여 학습할 수 있다는 점입니다. 이를 통해 수동적으로 데이터가 공급되기를 기다리는 것이 아니라 인간이 기대하는 행동 피드백을 제공합니다. 인간 행동을 기반으로 한 학습 및 피드백 시스템을 제공함으로써 휴머노이드 로봇은 보다 복잡한 행동 의미를 탐구하기 위한 반복적 기반과 실험 분야를 제공합니다. 따라서 휴머노이드 로봇의 점진적인 개선은 체화된 지능 구현에 대한 방향도 제공하며, 체화된 지능의 반복적 최적화를 위한 방향과 공간도 제공할 것입니다.
5. 특허 기술: 로봇 및 대형 모델에 대한 특허 출원이 매년 증가하고 있습니다
1. 로봇 특허:
최근 로봇은 빅데이터, 인공지능 등 첨단 기술 산업과 점점 더 융합되고 있습니다. 특히 휴머노이드 로봇의 등장으로 인해 로봇은 기술 산업에서 점점 더 중요한 부분을 차지하게 되었습니다.
정량적 관점에서 볼 때, 로봇 특허는 꾸준한 성장을 유지해 왔으며, 유형 관점에서 보면 2022년에 23,000건 이상의 특허 출원이 접수되었으며, 발명 특허와 실용 신안이 높은 비율을 차지하며 두 가지 특허를 합하면 90%를 차지합니다. 전체.
2. 대형 모델 특허:
대형 모델의 '발병'에는 조짐이 없지 않습니다. 인공지능 분야에서 자연어 처리는 그 '핵심 보석'으로서 인간의 언어, 감정, 생각을 이해하는 기술이다. '인간이란 무엇인가'의 중요성과 극도로 높은 난이도.
최근 몇 년간 특허 출원 건수로 볼 때, 2018년 이후 출원 복합 성장률은 61.2%에 달해 상대적으로 안정적이고 빠른 성장을 유지해 왔습니다.
유형별로 보면 발명특허가 거의 98%를 차지해 절대적인 선두 위치를 차지하고 있습니다.
Tianyancha 연구소에 따르면 인공 지능을 촉진하기 위한 대규모 모델 기술의 사용은 역사적인 도약을 달성했으며 앞으로도 탐구해야 할 광범위한 혁신 공간이 여전히 많이 있습니다. 중국의 높은 수준의 경제 및 사회 발전은 혁신적인 대규모 모델을 위한 충분한 시나리오와 데이터 기반을 제공하므로 인공 지능은 중국에서 엄청난 발전 잠재력을 가지고 있습니다.
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