현재 Xpert.Digital-Marktboom의 가장 큰 인간형 로봇 공학 연구 : 로봇 프로토 타입에서 연습에 이르기까지

관리를 위해 : 불일치 극복 - 로봇을위한 통합 전략이 리더십 인 이유

Humanoid Robotics는 전환점에 서서 연구 프로토 타입에서 특히 산업 환경에서 최초의 상업 구현으로의 전환을 취합니다. 이 빠른 발전은 인공 지능 (AI), 특히 구체화 된 AI (구체화 된 AI), 대형 언어 모델 (대형 언어 모델, LLM) 및 비전 길이 액션 모델 (VLA) 및 하드웨어 영역의 혁신을 통해 크게 촉진됩니다. 시장 예측에 따르면 상당한 성장이 나타납니다. 응용 분야는 다양하며 산업에서 건강 관리, 개인 지원 시스템으로 확장됩니다. 엄청난 잠재력에도 불구하고, 배터리 기술, 수동 기술 (손재주), 비용 효율성, 확장 성 및 윤리 거버넌스와 같은 분야에는 여전히 중요한 문제가 있습니다. 하드웨어 비용 하락, AI를 개선하고 노동 부족의 증가로 인해 인간형 로봇의 가속화 된 도입을 선호하는 일종의“완벽한 폭풍”이 생깁니다. 이로 인해 표적화 된 산업 응용 분야에서 상각 (투자 수익, ROI)은 일부 보수적 인 추정에 의해 예측 된 것보다 빠르게 달성 될 수 있으며, 이는 이들 틈새 시장에서 더 빠른 채택주기를 초래할 수 있습니다. 기업은 자동화 솔루션을 구현할 인센티브가 점점 높아질 것이며, 휴머노이드 로봇은 다양성으로 인해 인간 중심 환경에 적응 가능한 솔루션을 제공합니다.

범용 AI 및 고도로 전문화 된 하드웨어 구성 요소 (액추에이터, 센서)의 개발에 중점을두면 복잡한 상호 작용이 발생합니다. 한 영역의 발전은 다른 지역의 병목 현상으로 인해 느려질 수 있으며, 이는 시장 리더를위한 전체적이고 통합 된 개발 전략이 결정적임을 나타냅니다. 예를 들어, 고도로 개발 된 AI는 배터리 병목 현상으로 인해 기계적 기술이 열악하거나 제한된 작동 시간을 완전히 보상 할 수 없습니다. 반대로, 고급 하드웨어는 충분한 지능형 소프트웨어 없이는 잠재력을 최대한 발휘할 수 없습니다. Tesla의 수직 통합 접근 방식과 마찬가지로 하드웨어와 AI를 함께 개발할 수있는 회사는 경쟁 우위를 가질 수 있습니다.

이 10 년 (2025-2035)은 일, 사회 및 일상 생활을 변화시킬 수있는 휴머노이드 로봇의 변형 시대로 들릴 것을 약속합니다.

적합:

• 가장 유명하고 유명한 휴머노이드 로봇 상위 10개: Atlas, Sophia, Ameca, Digit, GR-1, Phoenix, Optimus

기술 혁신 : 휴머노이드 로봇이 우리의 삶을 변화시키는 방법

Humanoid Robotics는 21 세기의 가장 역동적이고 잠재적으로 변형적인 기술 분야 중 하나로 발전했습니다. 인공 지능, 고급 역학, 전자 및 재료 과학의 인터페이스에 서있는 Humanoid Robots는 사람들의 일, 상호 작용 및 생활 방식을 바꾸겠다고 약속합니다. 이 연구는 현재 입장, 역사적 개발, 기술 기초, 다양한 응용, 시장 환경, 중심 도전 및 미래의 개발 관점에 대한 포괄적 인 분석을 제공합니다.

휴머노이드 로봇의 정의

휴머노이드 로봇은 정의상 외부 형태의 인체와 비슷하며 일반적으로 선체, 머리, 두 개의 팔과 다리가 있습니다. 이 인간과 같은 모양은 미적 특징 일뿐 만 아니라 종종 인간을 위해 설계된 도구 및 환경과의 상호 작용 또는 실험적 목적 (예 : 두 가지 가공 한 운동을 연구하는)과 같은 기능적 목적을 제공합니다).

학문적 정의는 순수한 신체적 유사성을 넘어서서 인간의 외모를 모방 할뿐만 아니라 인간 행동을 모방하기 위해 신중하게 구성되어 있음을 강조합니다. 여기에는 인식, 의사 결정 및 상호 작용과 같은 기능의 복제가 포함됩니다. 그들의 의인화 된 디자인으로 인해, 그들은 인간 중심 환경에서 고유 한 이점을 제공하여 다른 로봇 형태보다 더 자연스러운 상호 작용과 더 높은 적응성을 가능하게하기 때문입니다. 인간을 위해 만들어진 방으로 이동하고 인간을 위해 개발 된 도구를 다루는 능력은 기능의 핵심 측면과 증가하는 이익의 핵심 측면입니다.

"휴머노이드"자체의 정의는 진화의 대상이됩니다. 원래는 물리적 인 수치에 중점을 두었습니다. 그러나 최근의 학문적 고려 사항과 기술적 진보는 행동과인지 기능의 모방에 초점을 둔다. 이 개발은 인공 지능의 진보에 의해 크게 촉진됩니다. 휴머노이드 로봇이 인간처럼 보일뿐만 아니라 점점 더 "행동"과 "결론"을 보면, 이는 상호 작용 장벽을 줄이지 만 동시에 속임수, 정서적 애착 및 지능의 본질에 관한 더 심오한 윤리적 질문을 제기합니다.

연구의 중요성과 범위

휴머노이드 로봇 공학은 중요한 기술적 한계를 나타내며 다양한 과학 및 기술 분야의 수렴을 구현합니다. 산업에 혁명을 일으킬 수있는 그들의 잠재력, 노동 부족에 대응하고 위험한 일을 돕고 일상 생활을 향상시키기위한 그들의 잠재력은 엄청납니다. 인간 도구 및 환경과의 상호 작용 인 휴머노이드 디자인의 "기능적 목적"은 주요 경제 동인으로 발전하고 있습니다. 이 적응성은 회사가 인간형 로봇을 전문 로봇의 공장이나 창고를 재 설계 할 때보 다 장애 및 자본 비용이 낮은 기존 작업 프로세스에 통합 할 수 있음을 의미합니다. 자동차 산업 및 물류의 파일럿 프로그램이 보여주는 것처럼 이러한 고유 한 장점은 강력한 판매 주장이며, 수용을위한 강력한 촉매제 역할을합니다.

이 연구는 현재의 스탠드 (약 2025), 역사적 맥락, 기술 기본, 응용 프로그램, 시장 환경, 도전 및 미래의 개발 경로에 대한 포괄적 인 분석을 제공하는 것을 목표로합니다. 그것은 연구자, 개발자, 정치적 결정 -제조업체, 투자자 및 일반 대중을위한 잘 알려진 자원으로 사용되도록 의존했습니다.

휴머노이드 로봇의 역사적 발전

인간과 비슷한 인공 존재에 대한 매력은 역사로 되돌아 가며 휴머노이드 로봇의 발달을 크게 형성했습니다. 고대 신화에서 오늘날의 고도로 발달 된 기계에 이르기까지 인간의 노력, 지능 및 인간과 같은 형태의 움직임의 추가 아크.

초기 개념과 기계

인간과 같은 인공적인 존재에 대한 아이디어는 이미 기계적인 종을 창조 한 헤파이스토스 (Hephaistos)와 같은 골동품 신화에서 발견 될 수 있습니다. 초기 기계적 구성, 따라서 차량화 된 기계는이 초기 관심을 증언합니다. 그 예로는 시간을 이길 수있는 움직일 수있는 인간 인물, 중국 엔지니어 King-Shu Tse (기원전 약 400 년) 또는 12 세기 Al-Jazarī의 프로그래밍 가능한 음악가들의 기계식 조류와 말을 이길 수있는 이집트의 물 시계가 있습니다. 15 세기 후반의 기계적 기사에 대한 Leonardo da Vinci의 스케치는 팔, 머리 및 턱을 움직일 수 있었던이 일련의 개념에 속합니다. 이 초기 사례는 인공 존재를 창조하기위한 오랜 인간의 매혹을 보여주고 나중에 발전을위한 개념적 토대를 마련했습니다.

로봇 개발의 역사적 이정표 (1970 년 이전 및 20 세기의 중요한 이론적/초기 실제 단계)

1970 년 이전의 로봇 공학의 역사적 발전은 수많은 이정표와 이론적 진보로 특징 지어집니다. Hephaistos와 Pygmalion의 신화에 의한 그리스 신화에서 기원전 3500 년경 이미 지능적인 메커니즘과 인공 존재의 첫 번째 아이디어가 묘사되었습니다. 기원전 1500 년경 이집트인들은 기계적 자동화의 첫 접근법을 나타내는 휴머노이드 인물로 물 시계를 개발했습니다. 서기 1206 년, Ismail Al-Jazarī는 음악가 보트와 함께 초기 형태의 프로그래밍 가능한 휴머노이드 로봇을 건설했습니다. Leonardo da Vinci는 앉아서 머리와 팔을 움직일 수 있었던 기계적인 기사의 1495 년 광고 스케치에서 설계되었습니다. 1769 년 Wolfgang von Kempelen은 체스를 할 수있는 휴머노이드로 정리 된 기계 인“Shaft Türken”을 개발했지만 숨겨진 사람이 제어했습니다.

1920/1921 년 Karel čapek은 그의 연극“Rur”라는 용어를 소개했으며, 이는“Robota”에서 영감을 얻은“강제 노동”을 의미합니다. 1939 년 세계 전시회에서 Westinghouse Electric은 로봇“Elektro”를 발표하여 명령에 말하고 반응 할 수있었습니다. 1940 년대에 George Devol은 반복적 인 작업을 자동화함으로써 산업 생산에 혁명을 일으키는“미지의”산업 로봇을 개발했습니다. 1942 년 Isaac Asimov는 공상 과학 소설 이야기, 로봇을 다루는 윤리적 지침에서 잘 알려진“3 가지 로봇 법칙”을 공식화했습니다.

1948 년 Norbert Wiener는 그의 획기적인 작품 인“Kybernetik”을 발표했으며,이 작품은 기계와 생물의 규제와 커뮤니케이션을 다루었으므로 로봇 공학의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다. 같은 해에 William Gray Walter는 환경 변화에 반응 할 수있는 자율 로봇“Elmer”및“Elsie”를 만들었습니다. 마지막으로, 1950 년에 Alan Turing은 튜링 테스트를 통해 기계가 사람과 구별 할 수없는 지능적인 행동을 보여줄 수있는 능력을 조사 해야하는 개념을 제시했습니다.

20 세기 : 현대 로봇으로 출발

20 세기는 이론적 기초와 초기 실질적인 실현으로 특징 지어진 현대 로봇 공학의 시작을 나타 냈습니다. "로봇"이라는 용어는 1920/1921 년 Karel čapek에 의해 그의 연극 "Rossum 's Universal Robot)에서 특징을 이루었습니다."Rossum's Universal Robot)는 체코 단어 "Robota"에서 유래 한 강제 노동을 의미했습니다. 이전에 알려진 인간형 로봇은 1939 년 New York World 전시회에서 발표되었으며 단순한 감정을 표명 할 수있었습니다. 그의“로봇 공학 법”(1942)과의 윤리적 토론에 대한 중요한 기여는 로봇의 과학으로서“로봇 공학”이라는 용어를 대중화했다. 기계 인텔리전스의 평가를위한 개념적 프레임 워크를 제공했지만, 최초의 산업 로봇의 개발은 1940 년대에서 1960 년대의 자동화 기술의 중요한 단계였으며,이 기간은 사회적, 윤리적, 기술적 인 과학적 검토를 특징으로했다.

1970 년 이후의 중요한 이정표 : 기능적 인간형의 부상

1970 년 이후, 기능적 인 휴머노이드 로봇의 시대가 시작되어 점점 더 복잡한 작업을 수행 할 수있었습니다.

• WABOT-1 (1972-1973, Waseda University) :이 로봇은 세계 최초의 완전 기능적인 지능형 휴머노이드 로봇으로 간주됩니다. "개인 로봇"을 만들기 위해 개발 된 WABOT-1은 일본어로 사람과 의사 소통하고 인공 눈과 귀를 가진 물체와의 거리와 지시를 측정하고 손으로 물건을 잡고 운송 할 수있었습니다.
• Wabot-2 (1984, Waseda University) : "특별 로봇"으로 설계된 Wabot-2는 성적을 읽고 전자 장기에서 놀 수있는 휴머노이드 음악가였습니다.
• Honda E-Series (1986-1993) & P Series (1993-1997) : Honda는 이중 운동에서 일을 개척했습니다. E- 시리즈는 기본 연구를 제공했으며 P 시리즈는보다 고급 프로토 타입으로 이어졌습니다. P2 (1996)은 외부 케이블없이 갈 수있는 최초의 완전히 독립적 인 이중 인간형 로봇 인 최초의 자체 조절, 2 개의 레그 로봇 및 P3 (1997)이었다.
• Asimo (2000, Honda) : Hondas Eleventh 이중 인 Humanoid Robot으로서 Asimo는 반 자율적 인 작업을 실행, 상호 작용 및 수행 할 수있었습니다. 2011 년에 개선 된 버전이 발표되었습니다. Asimo는 2004 년 로봇 명예의 전당에 포함되었습니다. 개발은 2018 년에 중단되었으며 Asimo 2022는 공식적으로“은퇴”했습니다. Asimo와 같은 프로젝트의 설정은 반드시 실패를 나타내는 것은 아니지만 종종보다 실용적이거나 경제적으로 수익성이 높은 응용 프로그램에 대한 전략적 재정렬입니다. 이는 연구 개발 투자가 점점 더 구체적인 시장 요구와 수익성에 맞춰야하는 시장 성숙도를 반영합니다.
• HRP 시리즈 (Japan, AIST/Kawada) : Humanoid Robotics Project (HRP)는 수정 된 Honda P3 로봇을 시작하여 추가 개발했습니다. HRP-2 (2002)는 이중 로봇이었습니다. HRP-4C“MIIM”(2009)은 노래하고 춤을 출 수있는 여성스러운 디자인 로봇이었습니다.
• Actroid (2003, Osaka University/Kokoro) :이 로봇은 현실적인 실리콘 피부가 특징이며 인간과 같은 외관에 중점을 두었습니다.
• Hubo (2005, Kaist) : 한국 최초의 워킹 휴머노이드 로봇이었습니다.
• NAO (2006, Aldebaran Robotics/SoftBank) : 연구 및 교육에 광범위한 분포를 발견 한 오픈 소스 접근법이있는 작은 프로그래밍 가능한 휴머노이드 로봇.
• Atlas (2013-Today, Boston Dynamics) : 원래 DARPA 로봇 챌린지를 위해 개발 된 Atlas는 걷기, 달리기, 점프 및 역전과 같은 복잡한 움직임을 수행 할 수있는 매우 역동적 인 휴머노이드 로봇입니다. 2024 년 4 월에 기술이 향상된 완전한 전기 버전이 발표되었습니다. DARPA Robotics Challenge는 재난 시나리오에서 휴머노이드 기술의 경계를 확장하고 현재 상업용 제품에 통합 된 혁신을 촉진하는 중요한 촉매제 역할을했습니다. 이러한 과제를 위해 개발 된 고급 이동성과 견고성은 이제 상업용 또는 표준 로봇의 특성입니다.
• Valkyrie (2013, NASA) : DARPA Robotics Challenge를 위해 개발 된 Valkyrie는 우주 임무를위한 인간과 항구가 생성 한 손상된 환경에 사용하도록 설계되었습니다.
• 최신 놀라운 개발 (2020 년 이후) :
  • Ameca (Engineered Arts, 2022) : 그의 매우 표현적인 얼굴로 유명합니다.
  • Optimus (Tesla, 2022) : 제조 및 가구에서 사용하기 위해 개발 된 다목적 휴마노이드.
  • Unitree G1 (2024) : 비교적 저렴한 휴머노이드 로봇.
  • 그림 01/02 (그림 AI) : 산업 파일럿 프로젝트에서 이미 테스트 된 다목적 휴마노이드.

역사적 개발은 대학 유도 기본 연구 (예 : Waseda, Hondas Early Work)에서 특정 응용 목표 (예 : 제조 용 Teslas Optimus, Logistics 용 Ameriility Digit)를 통해 상업적으로 주도 된 개발에 대한 상당한 변화를 보여줍니다. 이는 분야의 성숙도 증가와 경제 수익성 증가를 나타냅니다.

핵심 기술 및 구성 요소

휴머노이드 로봇의 기술은 다양한 핵 기술과 구성 요소의 복잡한 상호 작용을 기반으로합니다. 이는 운동과 구조를 제공하는 기계 시스템에서 환경의 인식에 이르기까지 정교한 소프트웨어 및 AI 아키텍처에 이르기까지 제어, 학습 및 상호 작용을 가능하게합니다. 각 영역의 발전은 전체 휴머노이드 로봇의 진행에 중요합니다.

기계 시스템

기계 시스템은 휴머노이드 로봇의 물리적 기초를 형성하고 움직임을위한 액추에이터, 구조물을위한 재료 및 작동을위한 에너지 시스템을 포함합니다.

활동

자동 기는 로봇의 움직임을 담당하는 엔진이며 인간 근육과 관절의 기능을 모방합니다. 이상적인 액추에이터는 높은 전력 밀도, 낮은 질량 및 작은 치수를 가져야합니다.

• 전기 액추에이터 : 가장 광범위한 종이며 일반적으로 더 작습니다. 그러나, 인간 크기의 관절의 경우, 충분한 강도를 생성하기 위해 관절 당 여러 전기 액추에이터가 필요할 수있다 (예 : HRP-2). 영구 자석의 진행 (예 : Neodey-Iron 붕소)은 전기 엔진의 전력 밀도를 크게 증가시키고 유압 시스템까지의 거리를 줄였습니다. 전기 액추에이터는 유압 시스템에 비해 고효율 (75-80%), 더 적은 수의 구성 요소 및 낮은 유지 보수 노력으로 특징 지어집니다. 새로운 Atlas와 같은 역동적 인 로봇을 사용하더라도 전기 ​​액추에이터에 대한 경향은 상업적 수익성 (효율성, 유지 보수, 비용)을 사용하는 것이 아니라 상업적 수익성 (효율성, 유지 보수, 비용)을 사용하는 것을 목표로하는 시장 성숙도를 나타냅니다. 이는 산업 주의자 및 잠재적으로 소비자 응용 프로그램에 대한 소개를 가속화 할 것입니다.
• 유압 액추에이터 : 이들은 더 높은 성능과 더 나은 토크 컨트롤을 제공하지만 매우 부피가 커질 수 있습니다 (예 : 원래 Atlas). 전기 고소화 액추에이터 (EHA)는이 크기 문제를 완화하기위한 해결책입니다. 유압 시스템은 강도가 높지만 효율이 낮으며 (40-55%) 유지 보수가 더 필요합니다.
• 공압 액추에이터 : 가스의 압축성에 따라 작동합니다. 잘 알려진 예는 McKibben 근육입니다.

예를 들어, 가와사키는 인간형 로봇 카일리도에 대한 높은 충격 저항과 전력 밀도를 제공하는 전기 고압 액추에이터 인“Hydro Servo Muscle”을 개발합니다. Boston Dynamics의 새로운 Atlas를 완전히 전기적으로 전기적으로 결정하기로 한 결정은 상업화와 더 넓은 적용 가능성에 대한 경향을 나타냅니다.

휴머노이드 로봇에 대한 액추에이터 기술의 비교 분석

휴머노이드 로봇에 대한 액추에이터 기술의 비교 분석에 따르면 전기 행위자는 고효율, 우수한 제어, 낮은 유지 보수 요구 사항 및 소형성을 가지고 있지만 최대 강도는 제한적이며 이에 대한 과열이있는 과열이 있습니다. 유압 액추에이터는 매우 높은 힘, 고전력 밀도 및 견고성을 제공하지만, 오리지널 아틀라스에서 알 수 있듯이 부피가 크고 비효율적이며 누출에 취약하며 복잡한 주변이 필요합니다. 공압 액추에이터는 쉽고 유연성 및 비용 효율성으로 인상을 주지만 압축 공기 공급을 제어하기가 어렵습니다. 예를 들어 McKibben Muscle입니다. ELECDRAULIC ACTUATORS (EHA)는 전기 및 유압 드라이브의 강도를 결합하여 순수한 유압 시스템보다 작지만 계획된 Kaleido의 경우와 마찬가지로 복잡하고 잠재적으로 비쌉니다.

재료 및 구조 설계

가벼운 구조는 유연성, 에너지 절약 및 휴머노이드 로봇의 배터리 수명이 길다. 높은 부하 중량비와 구조의 높은 강성이 바람직하다. 진화 구조 최적화 (ESO)는 강성 또는 진동 거동에 영향을 미치지 않으면 서 프레임 워크 구조 (연구에서 50.15%)의 무게를 크게 줄이는 데 사용됩니다. 마그네슘 합금 및 플라스틱 수지는 아시모와 같은 재료로 사용됩니다.

에너지 시스템 (배터리)

에너지 공급은 가장 큰 과제 중 하나입니다. 리튬 이온 (리-이온) 및 리튬 철 포스페이트 (Lifepo₄)가 일반적입니다. Tesla Optimus는 예를 들어 2.3kWh, 52V 시스템을 사용하는 반면 Unitree H1은 15AH (0.864kWh) 배터리를 사용합니다. Valkyrie 배터리의 용량은 1.8kWh이며 약 1 시간의 작동을 가능하게합니다.

중심 과제는 제한된 에너지 밀도로, 짧은 운영 시간, 동적 행동에 필요한 고성능 세금, 느린 하중 속도 (산업 응용 분야는 종종 ~ 20 시간, 현재 4-6 시간 더 작동) 및 극한 환경 조건 하에서 배터리의 안전성으로 이어집니다. 더 높은 에너지 밀도를 약속하는 반고체 상태 및 고형 상태 배터리에서 발전이 예상됩니다 (예 : 500 WH/kg의 Xinwangda,> 330 wh/kg의 Farasis Energy,> 400 wh/kg의 Rept). 빠른 충전 기술도 매우 중요합니다.

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센서 및 인식 시스템

휴머노이드 로봇은 안전하고 효과적으로 상호 작용하기 위해 주변 환경을 정확하게 인식해야합니다. 인식은 사람들과 주변 지역과의 원활한 상호 작용을 가능하게하는 데 근본적인 역할을합니다. 시각 시스템에 대한 유일한 의존성은 혼란 스럽거나 숨겨진 환경에서 복잡한 조작 및 안전한 상호 작용에 충분하지 않습니다. 따라서, 독점 및 촉각 센서는 휴머노이드의 센서 기술의 다음 중요한 한계로 발전합니다. 그립있는 물체 또는 정확한 힘의 사용과 같은 작업에서 시각적 인식의 한계는 이러한 다른 감각 양식에서 상당한 연구 및 개발 노력을 주도합니다. 이 분야에서의 성공은 새로운 수준의 조작 능력을 열어 줄 것입니다.

시각 시스템

카메라 (RGB, 깊은 카메라), LIDAR, 레이더 및 초음파 센서는 환경 기록, 객체 인식 및 내비게이션에 사용됩니다. Tesla Optimus는 카메라 (차량과 유사한 다중 카메라 설정)에 크게 의존하는 반면 Boston Dynamics Lidar, 깊이 및 RGB 센서의 아틀라스는 사용합니다. Valkyrie는 Carnegie Robotics Multisense SL 시스템 (레이저, 스테레오, IR 구조화) 및 추가 위험한 카메라를 사용합니다.

청각 시스템

마이크는 음성 인식 및 주변 소음의 기록을 제공합니다.

촉각 센서

이것은 조작, 객체 특성 (모양, 강성, 부드러움)의 인식 및 안전한 상호 작용에 중요합니다. 강도, 압력, 토크, 슬립 및 온도 센서가 포함됩니다. 인간의 손에는 약 17,000 개의 Tetret 수용체가 있습니다. 이것을 대체하는 것은 엄청난 도전입니다. 발전으로는 유연한 전자 피부 (E-Skins) 및 고급 AI 알고리즘이 포함됩니다. Sanctuary AI (Phoenix Robot), Meta AI (Gelsight Technology의 Digit 360) 및 Duke University (음향을 사용하는 Soniksense)와 같은 회사는 여기에서 진전을 이룹니다. 촉각 센서는 블라인드에 대한 블라인드에 대한 맹인을 가능하게하며, 미끄러짐을 감지하고 과도한 강도 사용을 피할 수 있습니다. 많은 현재 로봇 그리퍼가 여전히 단순한 2 손가락 또는 흡입 시스템이기 때문에 특히 중요합니다.

독점

이것은 시각적 또는 청각 자극이없는 자신의 신체 위치와 움직임의 요점이며, 특히 소프트 로봇의 강력한 제어에 중요합니다. 이것은 생물학적 시스템에도 도전입니다. 이 광범위한 피드백은 종종 현재 로봇에서 누락됩니다. Kinesoft 프레임 워크는 예를 들어 소프트 로봇 핸즈에서 모양 추정을 위해 확장 센서 어레이를 사용합니다.

감각 및 상태 추정

Bayes 필터 및 최적화 절차 (최대 후방, MAP)와 같은 기술을 사용하여 다중 센서 (다중 센서 퓨전)의 데이터 조합은 외부 환경에 대한 강력한 내부 상태 추정 및 이해에 중요합니다. 기계 학습은 정기 기반 시스템보다 점점 더 선호됩니다.

소프트웨어, AI 및 제어 아키텍처

휴머노이드 로봇의 지능과 동작은 복잡한 소프트웨어, 고급 AI 모델 및 정교한 제어 아키텍처에 의해 결정됩니다. 개별 구성 요소 (액추에이터, 센서, 배터리)의 개발은 AI 및 학습 기반 제어 시스템의 요구 사항에 따라 점점 더 결정됩니다. 이로 인해 AI 진행 상황에 더 나은 하드웨어가 필요하고 더 복잡한 AI가 하드웨어를 개선 할 수있는 피드백 루프가 생성됩니다. 전신 조작 또는 민첩한 운동과 같은 복잡한 작업을위한 AI 모델은 고도로 반응성이 높은 액추에이터, 밀도가 높은 감각 피드백 (특히 촉각) 및 충분한 에너지가 필요합니다. 학습 기반 접근법은 예를 들어 ML 호환성 (예 : 간단한 데이터 수집, 강력한 센서)을 위해 설계된 하드웨어의 이점을 얻습니다. 이 Koevolution은 현재 성능 고원을 극복하는 데 필수적입니다.

운동 및 동적 균형

동적 균형을 유지하는 것은 제로 모멘트 포인트 (ZMP)와 같은 개념을 기반으로합니다. MPC (Model Predictive Control) 및 전신 제어 (WBC)는 까다로운 모델을 통합하고 준수 운동을 생성하기위한 인기있는 접근법입니다. 수동 조정은 매우 노동 집약적이기 때문에 매개 변수 선택은 여전히 ​​어려운 일입니다. Dittune과 같은 방법은 자동 조정을 위해 차별화 가능한 프로그래밍을 사용합니다. 학습 접근법 (예 : 강화 학습)은 두 가지로 된 운동 및 생성에 사용됩니다.

조작 및 손재주

전신 제어 (전신 제어)는 복잡한 작업을 위해 수많은 자유도를 조정합니다. 인간의 미세 운동 기술의 복제본은 중요한 연구 영역입니다. 전신 조작, 즉 상호 작용을 위해 신체 부위의 사용은 중요한 과제입니다. 예를 들어, 로봇 로봇 로봇 로보파노프트는 전신 손재주를 위해 전신 비전 (21 카메라)을 사용합니다. 인간 시연 학습 (모방 학습)은 핵심 접근법입니다.

내비게이션 및 주변 상호 작용

스카우트 계획, 장애물 회피 및 자기 분해 탐지는 복잡한 환경에서의 움직임에 중요합니다. 강화 학습 (RL)과 함께 슬램 (동시 현지화 및 매핑)으로 모바일 로봇의 탐색은 수렴을 개선하고 충돌을 줄이는 데 사용됩니다.

인간 로봇 상호 작용 (HRI) 및인지 기술

LLMS 및 비전 언어 모델 (VLMS)은 로봇의 논리적 사고, 상황에 대한 이해를 향상시키고보다 자연스럽고 대화 지향적 인 상호 작용을 가능하게합니다. 로봇에는 "성격"과 호기심 많은 행동이 장착되어 있습니다. 도전은 언어의 모호성으로, 실수와 언어의 신체적 행동에 대한 삽화의 복잡성으로 이어질 수 있습니다. 로봇 데이터 (Vision Language Action Models-VLA)에서 LLM의 미세 조정은 유망한 방향입니다.

학습 패러다임 및 AI 모델

머신 러닝 (ML) 및 딥 러닝 (DL)을위한 규칙 기반 시스템에는 변화가 있습니다. 강화 학습 (RL)은 인간 시연의 모방 학습과 마찬가지로 운동 기술에 사용됩니다. Sim-to Real 이전은 효율적인 훈련에 중요합니다. 예를 들어 ML 호환성 및 데이터 수집을 위해 Toddlerbot 플랫폼이 개발되었습니다. 궁극적 인 목표는 인공 일반 지능 (AGI)으로, 특정 사전 프로그래밍없이 다양한 작업에서 로봇과 같은 학습, 논리적 사고 및 적응성을 가능하게합니다. 일부 고급 AI 모델, 특히 딥 러닝에서 "블랙 박스"특성은 보안 크리티컬 애플리케이션 및 디버깅의 과제입니다. 이를 위해서는 휴머노이드 제어 시스템을 설명하고 검증하기위한 새로운 접근법이 필요합니다. AI는 전례없는 기술을 가능하게하는 반면, 딥 러닝 모델이 결정을 내리는 방법을 이해하는 데 어려움이있는 것은 특히 사람과 상호 작용하거나 위험한 환경에서 일하는 로봇의 경우 문제입니다. 이러한 해석 성이 부족하면 보안 인증 및 문제 해결 및보다 투명한 AI 또는보다 강력한 검증 방법에 대한 연구를 방해 할 수 있습니다.

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휴머노이드 로봇의 응용 (Pocus 2025와 함께 부문에 따르면)

휴머노이드 로봇은 점점 더 다양한 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있으며, 인간과 같은 형태와 성장하는 기술은 전통적으로 사람들이 수행 한 과제를 예상합니다. 2025 년까지, 특히 산업 분야, 의료 및 틈새 응용 분야에서 테스트 및 첫 구현에서 상당한 진전이 있습니다. 인간과 같은 형태는 양날의 칼입니다. 인간 환경과 인간-로봇 상호 작용 (HRI)에 대한 통합을 용이하게하지만 현재 충족하기 어려운 기술과 지능에 대한 높은 기대를 설정합니다. 기술이 의인화를 약속하지 않으면 실망으로 이어질 수 있습니다. 인간의 손은 놀라운 기술을 가지고 있으며 인간 지능은 매우 적응할 수 있습니다. 현재 로봇은 개선되었지만 구조화되지 않은 환경에서 미세 조작과 강력한 작동에 여전히 어려움이 있습니다. 외관과 실제 성능 사이의 이러한 격차는 수용에 영향을 줄 수 있으며 신중하게 관리되지 않으면 인식 된 이점에 영향을 줄 수 있습니다.

적합:

• AI 휴머노이드 로봇: Qinglong, Tesla의 Optimus Gen2, Leju Robotics의 Kuavo 및 ULS Robotics의 외골격 로봇

산업 자동화 (생산 및 물류)

산업용 자동화에서 Humanoid Robots는 물류 프로세스뿐만 아니라 조립 라인, 유지 보수 및 검사 작업의 합리화를 약속합니다.

제조 : 휴머노이드 로봇은 인간 근로자가 정밀 작업, 강화 중장 및 반복적 인 활동을 지원합니다.

• 사례 연구 : BMW & 그림 AI : 그림 02 로봇은 섀시 어셈블리 및 운송 부품과 같은 작업을 위해 사우스 캐롤라이나 주 스파르탄 버그의 BMW 공장에서 사용됩니다. 2024 년 첫 시범 프로젝트에 따르면, 2025 년 초에 영구 구현이 이루어졌습니다. 기능적 업그레이드는 2024 년 11 월까지 운동 속도가 400%증가하여 로봇이 하루에 최대 1,000 개의 구성 요소를 배치 할 수 있음을 의미합니다. 그림 AI는 향후 4 년 동안 (2025-2028) 10 만에서 200,000 대를 생산할 계획입니다.
• 사례 연구 : Mercedes-Benz & Apptronik : Apollo Robot은 생산 홀에서 노동자들을 지원했습니다.
• Tesla는 자체 공장의 충전 시트와 같은 작업에 Optimus 로봇을 사용할 계획이며, 2025 년에 수천 개의 유닛이 의미있는 작업을 수행하는 데 사용됩니다. BYD는 2025 년에 1,500 개의 휴머노이드를 사용하는 것을 목표로하며 20,000에서 2026까지의 스케일링을 목표로합니다.

물류 및 창고 : 휴머노이드 로봇은 재료 처리, 인벤토리 관리뿐만 아니라 선택, 포장 및 분류 프로세스를 최적화합니다.

• 사례 연구 : Amazon & Agility Robotics : Amazon은 창고뿐만 아니라 연구 개발 센터에서 컨테이너를 처리하고 재활용하기위한 로봇 숫자를 테스트합니다. 숫자는 8 시간 레이어를 위해 설계되었습니다. 아마존은 또한 Apptronik의 아폴로를 테스트합니다.
• 휴머노이드는 상품 및 퇴원, 보관, 포장, 포장, 라벨링, 운송 및 적재 및 재고의 수용에서 인간의 작업을 줄일 수 있습니다.
• 2025 년 초, Idteechex는 창고에서 제한된 수의 파일럿 프로젝트 (<100 Humanoids) 만 기록했습니다. 18-30 개월 테스트 주기로 인해 2025 년 말 이전에는 대규모 소개 (수천 단위)가 예상되지 않습니다. 물류의 돌파구는 2026-2027 년에 예상됩니다.

컨테이너 처리를 처리 할 때 병원 물류 및 숫자와 같은 지금까지 가장 성공적인 응용 프로그램은 일반적인 자율성 대신 비교적 구조화 된 환경에서 구체적이고 반복적 인 작업에 중점을 둡니다. 이는 더 넓은 수용으로가는 길을 나타냅니다. 기술 성숙도가 증가함에 따라 전문화를 시작한 다음 일반화됩니다. Moxi는 배송을 수행하고 숫자는 컨테이너를 이동합니다. 이들은 명확하게 정의 된 작업입니다. 이 접근법은 모든 목적 로봇의 비전과 대조적입니다. 과제의 성공 -특이 적 인 Humanoid는 ROI를 제공하고 일반적인 기술을 향상시키기위한 데이터를 생성하여 긍정적 인 순환을 만듭니다. 이 점진적인 접근 방식은 처음부터 완료 할 수있는 완벽한 능력을 구현하는 것보다 더 실용적입니다.

의료 및 노인 치료

이 분야에서 휴머노이드 로봇은 의료진, 환자 관리, 사회적 지원 및 재활 조치를 지원합니다.

병원 물류 : 부지런한 로봇 공학의 Moxi는 24 개 이상의 건강 시스템에서 사용되며 거의 백만 건의 배송 (실험실 샘플, 소비 자료)을 수행하여 직원 절약 및 저축을 절약 할 수 있습니다. ROI는 직원의 효율성 증가와 소진률 감소로 분명합니다. Robotics-as-A-Service (RAAS) 모델은 아마도 중소 기업 (SMES)과 부문에서 휴머노이드를 사용하는 데 결정적인 요인이 될 것이며, 이는 높은 예비 투자가 금지 비용을 나타내므로 진보적 인 로봇에 대한 접근을 민주화합니다. 높은 인수 비용은 큰 장애물입니다. RAAS 모델은 투자 비용 (CAPEX) 비용을 운영 비용 (OPEX)으로 전환함으로써 진입 장벽을 낮 춥니 다. 의료 분야 에서이 모델에서 Moxi의 성공은 수익성을 보여줍니다. 휴머노이드가 더욱 강력 해지면 RAA는 소기업이나 부서가 대규모 초기 투자없이 사용할 수있게하여 시장 침투를 가속화 할 수 있습니다.

노인 간호, 지원 및 지원 : Grace (Hanson Robotics), Pepper (Softbank), Nadine, Paro, Elliq, Temi 및 Toyota HSR과 같은 로봇은 사회적 상호 작용, 약물 기억, 건강 모니터링 및 일상 활동에 대한 지원을 제공합니다. 연구는 긍정적 인 헌신과 정서적 지원을 보여줍니다.

재활 : Baxter 및 NAO와 같은 휴머노이드는 뇌졸중 환자와 어린이의 치료 조교로 사용되며 운동을 주도하며 환자를 막대에 유지합니다.

외과 지원 : DA VINCI 수술 시스템은 최소 침습적 수술을 지원합니다.

우주 연구 및 위험한 환경

우주 연구 : 우주 비행사 지원, EVA (Evas)의 구현, 서식지 준비, ISS 또는 미래 달/화성베이스의 유지 보수. 예를 들어 Nasas Robonaut 2 (우주에서 최초의 Humanoid), Valkyrie (화성 임무를 위해 설계) 및 DLR 로봇 Rollin 'Justin, Agile Justin 및 Toro가 있습니다. 자율 운영은 통신 지연으로 인해 중요합니다. 수리 가능성을위한 모듈 식 설계가 중요합니다 (예 : Valkyrie).

위험한 환경 (재난 보호, 핵 지역) : 위험한 지형의 항해, 수색 및 구조, 구호 물품 제공, 독성 재료 취급, 소방 지원. 예 : 보스턴 다이나믹스 (Boston Dynamics)의 아틀라스 (그러한 작업을 위해 설계), 후쿠시마 다이히치 (Fukushima Daiichi)에서 잔해의 탐색, 방사선 측정 및 샘플링. 후쿠시마에서 로봇은 연료 파편 제거를 모니터링, 오염 제거 및 준비하는 데 사용됩니다.

개인 지원 및 예산 응용 프로그램

휴머노이드 로봇은 미래에 가정 업무 (청소, 요리, 세탁)를 취하고 보안을 제공하며 동반자 역할을해야합니다. 이 지역은 여전히 ​​매우 초기 단계입니다. 1X Technologies의 Neo Gamma는 가정 환경에서 커피 및 요리 지원 (원격 제어)과 같은 작업을 위해 테스트되었습니다. 도전은 구조화되지 않은 국내 환경, 보안, 비용 및 필요한 일반 정보입니다.

교육, 엔터테인먼트 및 고객 서비스

교육 : 대화 형 교육 조교, 개인화 된 학습, 특히 민트 과목과 특별한 도움이 필요한 학생들을위한. SoftBank Robotics의 NAO는 널리 퍼져 있으며 (70 개국 이상에서> 13,000 대) 프로그래밍, 문화 유산, 수학적 개념을 가르치고 자폐증을 앓고있는 어린이를 지원하는 데 사용됩니다. 연구에 따르면 NAO는 약속을 증가 시키지만 큰 환경에서 사용자와 비우라 문제가있을 수 있습니다.

엔터테인먼트 : 대화 형 호스트, 테마 공원, 행사 및 미디어의 배우. 엔지니어링 된 예술의 Ameca는 생명과 같은 얼굴 표정으로 유명합니다. Robothespian은 극장 공연에 사용됩니다. 엔터테인먼트 인간형 시장은 크게 성장해야합니다.

고객 서비스 및 환대 : 리셉션 직원, 정보 보조원, 소매, 호텔 및 은행의 컨시어지. SoftBank Pepper는 병원과 소매에서 리셉션 로봇으로 테스트되었습니다.

UP -and -NICHE Applications

다른 응용 분야에는 군사 및 방어 (설명, 병기 폐기, 훈련 시뮬레이션) 및 농업 및 건축이 포함됩니다.

휴머노이드 로봇의 중요한 적용 및 적합성 영역 (2025 년 기준)

2025 년에 중요한 적용 영역과 휴머노이드 로봇의 적합성에는 수많은 분야가 포함됩니다. 산업 생산에서 로봇은 어셈블리, 부품 운송, 품질 관리 및 움직이는 무거운 짐과 같은 작업을 수행합니다. 그림 02 (BMW), Apollo (Mercedes), Optimus (Tesla) 및 HRP 시리즈와 같은 프로젝트를 통해 평균에서 높은 수준의 성숙도를 달성했지만 여전히 인간 근처의 비용, 배터리 수명 및 안전에 의해 제한됩니다. 물류 및 창고에서 인간형 로봇은 선택, 분류 및 운송에 사용됩니다. 다이나믹 주변 환경이나 다양한 물체의 처리와 같은 문제가 있지만 Amazon 또는 Cadebot 및 Junobot의 Digit 및 Apollo와 같은 예는 Pilothorizons를 보여줍니다. 의료 시스템에서 로봇은 주로 병원 물류에서 찾을 수 있으며, 샘플과 약물을 홍보하여 ​​간호 직원을 완화하기 위해 Moxi와 같은 모델이 설립됩니다. Grace와 Pepper와 같은 휴머노이드는 노인 치료에 대한 일상적인 도움을 지원하지만 윤리적 문제와 데이터 보호 문제는 여전히 장애물입니다. 동기 부여 운동과 같은 재활의 경우 Baxter 및 NAO 충동과 같은 로봇이 있지만 상호 작용을 더욱 조정하려면 연구가 필요합니다. 외과 적 지원 분야의 선구자는이 다빈치 수술 시스템으로, 높은 정밀도를 통해 최소 침습적 중재를 가능하게하지만 특정 응용 분야 및 높은 비용으로 만 사용할 수 있습니다.

우주 연구에서 Robonaut 2, Valkyrie 또는 Rollin 'Justin과 같은 로봇은 위험한 환경에서 유지 보수 및 서식지 준비를 수행하고 우주 비행사의 위험을 최소화하는 데 사용됩니다. 그럼에도 불구하고 자율성, 견고성 및 수리 가능성에는 어려움이 있습니다. Atlas 또는 Spot과 같은 로봇은 재난 보호 또는 핵 시나리오와 같은 위험한 환경에서 작동 할 때 중요한 서비스를 수행합니다. 개인 지원 및 하우스 키핑은 Neo Gamma와 같은 프로토 타입으로 실험적으로 남아 있으며, 구조화되지 않은 환경의 비용, 보안 및 유연성은 여전히 ​​장애물을 나타냅니다. 교육에서 NAO 및 Pepper와 같은 로봇은 대화식 학습 및 개인화 된 지원을 촉진하는 반면, 비용과 커리큘럼으로의 통합은 여전히 ​​어려운 과제입니다. 엔터테인먼트에서도 Ameca 및 Robothespian과 같은 시스템이 존재하며 박물관 지도자 또는 배우로서 새로운 경험을 제공합니다. 고객 서비스에서는 연중 무휴 24 시간의 장점을 가진 수신 및 정보에 대한 지원에 영향을 미치지 만 대화 기술과 수용은 문제입니다. 전반적으로, 휴머노이드 로봇은 엄청난 잠재력을 보여 주지만 현재는 여전히 기술, 재정적, 사회적 장애물을 만날 수 있습니다.

시장 환경 및 상업화 (2025 년 기준)

Humanoid Robots 시장은 2025 년에 연구 개발에서 상업용 사용의 시작으로의 역동적 인 전환 단계에 위치하고 있습니다. 설립 된 기술 그룹에서 민첩한 신생 기업에 이르기까지 점점 더 많은 회사 가이 유망한 부문에서 시장 점유율을위한 혁신과 투쟁을 주도합니다.

인간형 로봇을위한 주요 회사 및 플랫폼

휴머노이드 로봇의 개발 및 상업화를 발전시키는 가장 유명한 배우는 다음과 같습니다 (약 2025 년).

• Tesla : Optimus Gen 2를 통해 Tesla는 자신의 생산 및 일반적인 지원 작업을 사용하는 것을 목표로합니다.
• Boston Dynamics : Electric Atlas는 특별한 이동성으로 유명하며 연구, 산업 검사 및 재난 보호를 위해 더욱 발전하고 있습니다.
• 그림 AI : 그림 01, 그림 02 모델 및 발표 된 그림 03을 사용하여 회사는 BMW의 파일럿 프로젝트와 함께 산업 및 물류에 대한 모든 목적 로봇에 중점을 둡니다.
• 민첩성 로봇 공학 : Digit Robot은 물류 응용 프로그램을 위해 특별히 설계되었으며 예를 들어 Amazon에 의해 테스트되었습니다.
• Apptronik : Apollo는 Mercedes-Benz 및 Amazon과의 파트너십을 통해 산업 응용 및 물류를 위해 개발되었습니다.
• Unitree Robotics : G1 및 H1과 같은 모델을 사용하여 연구, 교육 및 가벼운 산업 작업을위한 더 민첩하고 저렴한 옵션을 제공합니다.
• Sanctuary AI : 로봇 피닉스는 다양한 부문의 복잡한 작업을위한인지 기술과 인간과 같은 행동을 목표로합니다.
• 1X 기술 : NEO는 가구 및 보조 작업에 사용하기위한 것입니다.
• PAL Robotics : 연구, 의료 및 서비스 응용 프로그램을위한 많은 로봇 (Reem, Tiago, Talos, ARI)이있는 유럽 제조업체.
• Honda : Asimo가 고용되었지만 회사의 상속 및 기본 연구는 업계에 중요합니다.
• 엔지니어링 예술 : Ameca는 주로 사회적 상호 작용 및 고객 서비스를 위해 매우 생명적인 얼굴 표정과 대화식 기술로 유명합니다.
• Ubtech Robotics : 다른 응용 프로그램 용 Walker X와 같은 모델.
• Neura Robotics : 4NE-1은 국내 및 산업 환경에서 인간 로봇 협력을 위해 설계되었습니다.
• Deep Robotics : DR01은 산업 정밀 작업을위한 강력한 휴머노이드입니다.
• 푸리에 인텔리전스 : GR-1은 다른 맥락에서 사용됩니다.

저명한 휴머노이드 로봇 플랫폼 (약 2025 년)

참고 : 데이터는 추정치이거나 사용 가능한 정보를 기반으로합니다 (Stand Q1/Q2 2025). "ka"= 진술이 없습니다. DOF = 자유도 (자유도).

2025 년에 저명한 휴머노이드 로봇 플랫폼에는 산업계 및 과학적 사용에도 사용할 수있는 다양한 인상적인 모델이 포함되어 있습니다. 높이가 1.73m이고 동적 페이로드가 최대 20kg 인 Tesla의 Optimus Gen 2에는 Tesla FSD 기반 인공 지능이 장착되어 있습니다. 2025 년에 제한된 생산으로 목표 가격은 $ 20,000 ~ 30,000입니다. Electric Atlas를 통해 Boston Dynamics는 고도로 개발 된 역학 및 정밀 제어가 특징 인 모델을 이끌고 산업 검사 및 재난 보호를 위해 설계되었습니다. 그림 AI는 그림 02/03을 사용하여 생산, 물류 및 OpenAI 통합 및 언어에 대한 고급 이해를 사용하는 모든 목적을 제공하며 150,000 USD 이상의 가격으로 제공됩니다.

250,000 달러 미만의 민첩성 로봇 공학의 숫자는 물류 및 창고에 이상적인 인간과 같은 걸음 걸이와 적응 형 분쇄기로 빛납니다. Apptronik의 Apollo는 디자인의 모듈 식 및 AI와의 복잡한 작업을 위해 이미 생산 및 의료에 사용되었습니다. 반면에 약 16,000 USD의 가격을 가진 Untree Robotics G1과 같은 저렴한 대안은 경작 및 교육 치료에 민첩성과 효율성을 제공합니다. Sanctuary AI의 Phoenix는 인간과 같은 행동 및 고급 AI를 기록한 반면, 1X 기술의 NEO는 가정 지원 및 일상적인 응용 분야에서 특징 지어집니다. 둘 다 여전히 파일럿 단계에 있습니다.

사회적 상호 작용과 엔터테인먼트를 위해 Ameca는 50 개가 넘는 평생 얼굴 표정을 가진 엔지니어링 예술에 의해 개발되었으며 이미 $ 100,000에서 구할 수 있습니다. Valkyrie를 ​​통해 NASA는 극한 조건에 대한 우주 연구를위한 로봇을 제공하는 반면, PAL 로봇 공학의 Taslos는 강력하고 토크 통제 건축 덕분에 연구 및 산업에 이상적입니다. 위의 로봇 플랫폼은 기술, AI 통합 및 유연성의 현저한 발전을 보여줍니다. 여기서 각 플랫폼은 특정 요구 사항에 맞게 조정되어 광범위한 응용 분야를 포함합니다.

투자 및 금융 동향

Humanoid Robotics 부문은 상당한 위험 자본 투자를 유치하여 자금 조달은 점점 더 적이지만 더 큰 라운드에 초점을 맞추고 있습니다. 이 예는 2024 년 2 월 Nvidia, Jeff Bezos, Openai 및 Microsoft와 같은 투자자들로부터 6 억 6,500 만 달러, 4 억 달러의 물리 인텔리전스, 3 억 5 천만 달러 (Google에서 지원)를 가진 AppTronics로부터 6 억 7,500 만 달러를 받았습니다. OpenAi는 또한 1X 기술에 2,350 만 달러를 투자했습니다. 휴머노이드 신생 기업에 대한 글로벌 투자는 2020 년에 약 3 천 8 백만 달러에서 2024 년에 11 억 달러로 증가했습니다. 투자자들은 특히 AI가 고급 된 AI와 의료 로봇과 같은 성장 강력한 영역의 응용 프로그램을 갖춘 유연하고 다재다능한 로봇에 매료되어 있다고 생각합니다. 동시에, 국가 이니셔티브, 특히 중국 (“중국 2025 년”,“14. 5 년 계획”)은 정부 지원과 강력한 국내 공급망의 설립을 통해 로봇 산업을 대규모로 장려합니다.

시장 규모, 성장 예측 및 세분화

인간형 로봇 시장의 성장에 대한 예측은 분석에 따라 정확한 숫자가 다르더라도 지속적으로 낙관적입니다. 일반적으로 2024 년 진보적 인 프로토 타입의 개발은 2025 년에 대량 생산의 시작을 예고하고 2026 년에 더 넓은 상업적 수용으로 이어질 것으로 예상됩니다. 이러한 광범위한 시장 예측은 다양한 방법을 반영 할뿐만 아니라 기술 장애물 (섹션 6 참조)과 관련된 속도와 관련된 기본 불확실성을 반영 할 수 있습니다 (섹션 7 참조). 더 낙관적 인 예측은 종종 AI에서 빠른 획기적인 획기적인 획기적인 획기적인 것으로 가정하고 비용 절감을 가정합니다. 최종 시장 규모는 이러한 요소가 어떻게 발전하는지에 크게 달려 있습니다.

휴머노이드 로봇에 대한 시장 성장 예측 요약

시장 세분화 :

• 구성 요소 후 : 하드웨어 (센서, 액추에이터, 에너지 원, 제어 시스템) 및 소프트웨어 (AI 기반).
• 이동성 후 : 바이 페달 (물류, 의료, 교육에 적응 가능) 및 바퀴 (안정성, 낮은 비용, 레벨). Bipedale 로봇 시장은 가장 빠르게 성장하고 있습니다 (CAGR 54.47% 2023-2028).
• 애플리케이션에 따르면 : 산업 (자동차, 물류 주요), 개인 지원 및 관리 (중요한 성장), 연구, 교육, 엔터테인먼트, 검색 및 응급 서비스, 홍보, 군사.
• 지역에 따르면 : 북미는 현재 주도하고 있지만 아시아 태평양 (특히 중국)은 강력한 공급망과 국가 지원으로 인해 가장 빠른 성장과 잠재적 지배력을 가질 것으로 예상됩니다. 유럽에서는 노동법과 노조로 인해 소개가 느려질 것으로 예상됩니다. 지정 학적 차원 (KI vs. 중국의 공급망에서의 미국 리더십)은 기술 표준, 초점 및 시장 개발에서 지역별 분할을 초래할 수 있으며 잠재적으로 다른 인간형“생태계”를 만들 수 있습니다. 미국은 AI와 고화 된 로봇이 특징입니다. 중국은 강력한 생산 기반을 보유하고 있으며 종종 다른 첫 시장을 목표로하는 자체 휴머노이드를 신속하게 개발합니다. 이로 인해 미국 기업은 고급 AI 제어 기술에 집중하고 중국 기업은 제조 및 비용 이점에 규모 효과를 사용합니다. 무역 정책과 국가 안보 문제는 이러한 차이를 더욱 강화할 수 있습니다.

Humanoid Robotics의 시장 성장 예측은 다른 분석가로 나뉘어 진 역동적 인 개발을 보여줍니다. Goldman Sachs는 2035 년까지 시장이 380 억 달러로, 인공 지능 (AI), 비용 하락 및 주요 드라이버로서의 광범위한 대중 수용으로 시장을 추정합니다. 2050 년까지 Morgan Stanley는 전 세계적으로 최대 6,600 만 대, 미국에서 상당한 임금 영향을 미치면서 자동차 산업을 초과하는 글로벌 시장을 예측합니다. Idteechex는 2025-2035 년의 연간 32 %의 성장을보고 있으며, 자동차 산업 및 물류의 기술 진보와 비용 절감에 의해 주도됩니다. Technavio는 2029 년까지 59.18 억의 시장량이 예상되며 AI 및 로봇 공학의 진전으로 인해 개인 지원, 관리 및 스마트 제조를 주행 부문으로 언급했습니다. 시장 샌드 마켓은 2029 년까지 의료, 소매 및 환대에 대한 수요가 증가함에 따라 2029 년까지 연간 45.5 %의 성장을 예측했습니다. SNS Insider는 국가 자금 지원 프로그램의 중요성을 강조하고 2032 년까지 769 억 9 천만 달러로 성장을 보며 북미가 이끌고 가장 빠르게 성장하고 있습니다. Roboticstomorrow/Market.us는 AI, 기계 학습 및 로봇 공학 엔지니어링의 진보를 통해 엔터테인먼트 및 하드웨어에서 796 억 달러가 가속화 될 것으로 예상합니다. Bain & Company는 2035 년까지 38에서 2 천억 달러 이상의 시장을 예측하고 제조, 의료 및 생성 AI와 같은 분야에서 잠재력을보고 있습니다. 대조적으로, Forrester는 규제, 보안 및 배터리 효율성과 같은 문제로 인해 2032 년까지 더 보수적이며 20 억 달러 만 기대합니다. 전반적으로, 기술 진보, AI의 성장 및 자동화, 생산성 및 효율성에 대한 수요 증가가 촉진됩니다.

비즈니스 모델 (예 : RAA)

"서비스로서의 로봇 공학"(RAAS) 모델이 더욱 중요 해지고 있습니다. 회사는 예비 투자를하는 대신 로봇을 임대 할 수있게하므로 인간형 로봇은 중소 규모의 회사 (SME)에도 액세스 할 수 있습니다. 직접 판매 및 임대 모델은 산업 환경을 변화시킬 것입니다. RAAS의 출현은 단순한 파이낸싱 모델 일뿐 만 아니라 진입 장벽을 줄이고 대기업을 넘어 시장 기반을 확대함으로써 중소기업과 새로운 부문의 수용을 크게 가속화 할 수있는 전략적 요인입니다. 높은 인수 비용은 큰 장애물입니다. Raas는 투자를 운영 비용으로 전환하고 진보적 인 로봇 공학을보다 쉽게 ​​접근 할 수있게합니다. 이것은 큰 투자를 감당할 수없는 중소기업과 특히 관련이 있습니다. RAA를 통해 인간형을 효과적으로 사용할 수 있다면, 이는 판매가 순전히 자본을 기준으로 이루어져 일부 보수적 인 채택 예측을 초과하는 경우보다 훨씬 빠른 시장 침투로 이어질 수 있습니다.

경쟁 역학 및 시장 포지셔닝

경쟁은 수직 통합 개발자 (예 : Tesla, Hardware 및 AI 내부)와 파트너십에 의존하는 회사 (예 : Openaai의 그림 AI, Google의 AppTronik)간에 개최됩니다. 미국은 AI 교육 및 고급 응용 프로그램으로 이어지고 중국은 공급망을 지배하고 처음에는 엔터테인먼트 및 교육에 더 집중했지만 산업 분야에서 빠르게 따라 잡습니다. Gartner Hype Cycle에 따르면, 2024 년 Humanoid Robots는“Innovation Trigger”의 단계에 들어갔고, 이로 인해 10 년이 넘는 시간이 걸릴 수 있습니다. Forrester는 2025 년에 인 Humanoid를 상위 10 개 신흥 기술 중 하나로 분류하고 2030 년까지 파괴적인 효과를 예측합니다.

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휴머노이드 로봇 공학과 미래의 주요 도전

급속한 진보와 막대한 잠재력에도 불구하고, 인간형 로봇 공학은 광범위하고 성공적인 구현을 가능하게하기 위해 극복 해야하는 많은 중요한 기술, 상업 및 사회적 과제에 직면 해있다.

기술적 과제

하드웨어 제한 :

• 배터리 수명 및 성능 밀도 : 짧은 작동 시간 (종종 2-5 시간)과 긴 로딩 시간은 연속 작동을 제한합니다. 동적 행동에 필요한 높은 전력 출력이 요구됩니다.
• 손재주와 조작 : 훌륭한 운동 작업을위한 인간 손 기술의 복제 및 다양한 물체의 처리는 큰 장애물입니다. 현재 그리퍼는 종종 너무 쉽습니다. 고급 촉각 센서가 필수적입니다.
• Revator Performance : 액추에이터의 성능, 속도, 정밀도, 효율성 및 비용 사이의 균형은 여전히 ​​어렵습니다.
• Sensorbustheit 및 Integration : 실제 조건에서 안정적인 센서 성능을 보장하고 다양한 유형의 센서에서 데이터를 효과적으로 융합시키는 것은 과제를 나타냅니다.
• 전반적으로 신뢰성 : 구조화되지 않은 환경이 요구되는 로봇이 일관되게 그리고 빈번한 실패없이 작동하도록해야합니다.

소프트웨어 및 AI 복잡성 :

• 일반적인 지능과 논리적 사고 : 다양하고 예측할 수없는 상황에서 인간과 같은 적응성, 문제 해결 기술 및 상식을 달성하는 것이 핵심 문제입니다. 현재 AI 시스템은 여전히 ​​"멍청한 오류"를 만들 수 있습니다. "일반 지능"의 도전은 기술적 인 AI 문제 일뿐 만 아니라 기계적 기술과 감각 선명도와 밀접한 관련이 있습니다. 신체 기술이 좋지 않은 고도로 지능적인 로봇은 용도가 제한적이며 그 반대도 마찬가지입니다. 이를 위해서는 공동 디자인 접근법이 필요합니다. 로봇이 실제로 보편적으로 사용할 수 있도록 AI는 다양한 작업과 환경을 이해하고 결론을 내릴 수 있어야합니다. 그러나 이러한 작업을 실행하려면 복잡한 지형을 탐색하는 다른 물체를 잡는 정교한 물리적 상호 작용이 필요합니다. AI가 계획을 개발할 수 있지만 하드웨어 (손, 다리, 센서)가 안정적으로 할 수 없거나 환경을 정확하게 인식 할 수 없다면 지능은 쓸모가 없습니다. 이는 KI- 및 하드웨어 개발의 면밀한 결합이 분리되어 작동하는 대신에 밀접하게 결합해야한다는 것을 강조합니다.
• 인간 로봇 상호 작용 (HRI) : 자연스럽고 직관적이며 안전한 HRI, 특히 비전문가 사용자와의 생성은 복잡합니다. LLM은 잠재력을 보여 주지만 새로운 복잡성을 가져옵니다.
• 학습 효율성 및 현실 전송 : 제한된 실제 데이터로 복잡한 기술을 배우고 학습 된 행동을 시뮬레이션에서 물리적 로봇으로 안정적으로 전송하는 방법을 효율적으로 배울 수있는 알고리즘 개발.
• 보안 및 예측 가능성 : 자율 시스템의 안전한 운영 보장, 특히 사람들의 바로 근처에서, 행동의 예측 가능성과 검증 가능성이 필수적입니다. 일부 AI 모델의 "블랙 박스"특성은 여기서 우려를 야기합니다.

상업화 및 확장 성의 도전

• 비용 : 높은 단위 비용 (모델과 장비에 따라 20,000 달러 이상)과 총 운영 비용 (교육, 유지 보수, 소프트웨어 포함)이 장애물입니다. 인간 사업과의 비용 패리티는 약간의 자격이 적은 활동을 위해 다가오고 있지만 아직 보편적으로 도달하지 못했습니다. 휴머노이드의 높은 비용은 장벽이지만 총 운영 비용과 가치의 약속 (24/7 운영, 위험한 작업 보안, 근로자 부족 해결과 같은 요인 포함)은 궁극적으로 ROI를 결정합니다. 단가에 대한 순수한 초점은 부적절합니다. 로봇은 10 만 달러에 비싸지 않지만 여러 인간 계층을 대체하고 지속적으로 일하고 실수를 줄이며 사람들이 원하지 않는 작업을 수행하면 경제적 가치가 상당 할 수 있습니다. ROI 계산은 전체적으로 수행되며 생산성 증가, 인건비 감소, 보안 개선 및 운영 유연성 향상을 고려해야합니다. 이 차별화 된 견해는 소개를 고려하는 회사에게 중요합니다.
• ROI (Return on Investment) : 특히 기존의 전문 자동화 또는 인간 작업에 비해 회사를위한 명확하고 설득력있는 ROI의 시연은 어려운 일입니다. 물류 (18-30 개월)와 같은 산업의 긴 테스트주기는 의사 결정 과정을 지연시킵니다.
• 제조 및 공급망 : 복잡한 휴머노이드 로봇의 대량 생산 스케일링은 병목 현상을 충족합니다. 특수 부품 및 글로벌 공급망에 의존합니다. 특수 구성 요소 (예 : 고전성 나사, 액추에이터)에 대한 생산 병목 현상은 휴머노이드 자체를위한 공급망 자체가 투자 및 혁신에 중요한 영역이 될 수 있음을 나타냅니다. 이로 인해 새로운 특수 구성 요소 제조업체가 개발되거나 주요 로봇 OEM을 통해 수직 통합으로 이어질 수 있습니다. 휴머노이드의 대량 생산에는 많은 특수 부품으로 안정적인 공급이 필요합니다. 이 부품의 기존 공급망 (예 : 정밀 나사)이 증가하는 요구를 충당 할 수없는 경우 전체 휴머노이드 생산을 제한합니다. 이를 통해 새로운 회사가 구성 요소 공급 업체로서 시장에 진입 할 수있는 기회를 창출하거나 Tesla와 같은 대규모 행위자가 더 많은 구성 요소 생산을 수직으로 통합하여 비용을 공급하고 제어 할 수 있습니다.
• 기존 작업 프로세스로의 통합 : 기존 인간 중심 환경에 대한 로봇의 적응 및 주요 비용이 많이 드는 전환없이 작업 프로세스가 필요합니다.
• 대중의 수용 및 신뢰 : 직업 상실, 보안, 데이터 보호 및 인간과 같은 기계의 일반적인 존재에 대한 사회적 관심사를 극복해야합니다.
• 규제 및 표준화 장애물 : 고급 자율적 인 휴머노이드에 대한 명확하고 전 세계적으로 조화 된 규정 및 보안 표준은 없습니다.

휴머노이드 로봇 공학의 중요한 기술 및 상업적 과제

휴머노이드 로봇 공학의 중요한 기술 및 상업적 과제에는 다양한 범주, 각 특정 문제를 제기하며 기술 수용에 영향을 미칩니다. 하드웨어 영역에는 제한된 배터리 실행 시간 및 생산성을 줄이고 높은 다운 타임으로 이어지는 긴 로딩 시간과 같은 문제가 있습니다. 솔루션 접근법에는 에너지 밀도가 높은 배터리 개발 및 빠른 충전 기술이 포함됩니다. 또 다른 문제는 미세한 운동 기술과 잡기가 부적절하여 다양한 작업을 제한하는 것입니다. 촉각 센서 및 바이오 인스피리트 핸드 디자인의 진행은 여기서 가능한 접근 방식을 제공합니다. 자동 기자는 또한 성능, 효율성, 규모 및 비용을 결합 해야하는 도전에 직면하여 역학 및 에너지 소비에 영향을 미칩니다. 새로운 개념과 더 컴팩트 한 액추에이터가 개발 중입니다.

소프트웨어 측면에는 인공 지능과 적응성을 달성하기가 어렵 기 때문에 인공 지능 (AI)의 일반화에는 중심 장애물이 있습니다. 유연성이 부족하다는 것은 로봇이 특정 작업으로 제한되어 있음을 의미합니다. 강화 학습 및 이전 학습과 같은 분야의 발전은 이러한 문제를 해결하는 것을 목표로합니다. 자연스럽고 직관적이며 안전한 인간-로봇 상호 작용 (HRI)을 가능하게하기 위해 대화를 인식하고 감정을 인식하는 AI 모델의 사용이 촉진 될 것입니다. 동시에, 자율 시스템의 보안 및 예측 가능성은 시급한 주제입니다. 소위 "블랙 박스"문제는 보안 문제와 인증 문제를 모두 생성하기 때문입니다. 설명 가능한 AI 및 강력한 테스트 방법이 필요합니다.

상업 분야에서는 높은 인수 비용과 투자 수익률 (ROI)을 증명하기가 어려운 장애물입니다. 이러한 문제는 투자와 시장 침투를 방해합니다. 솔루션은 저렴한 구성 요소, 가치 분석을위한 파일럿 프로젝트 및 RAAS (Robotics As-A-Service) 모델 일 수 있습니다. 구성 요소 및 복잡한 제조 공정의 병목 현상으로 인한 확장 성 및 공급망 문제로 인해 빠른 생산을 늘리기가 어렵습니다. 강력한 공급망과 구성 요소의 표준화가 여기에 있습니다.

사회적으로 직업 상실, 보안 및 데이터 보호에 대한 우려가 있습니다. 투명한 의사 소통, 교육 및 윤리 지침은 편견을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 마찬가지로, 규제가 부족하거나 일관되지 않은 것은 법적 불확실성과 장애물을 혁신에 가져 오는 문제를 나타냅니다. 따라서 국제 표준 및 위험 기반 규제 접근법은 기술 개발에 보조를 맞추는 법적 프레임 워크 조건을 만들려면 필요합니다.

윤리적, 사회 및 거버넌스 영향

인간화 로봇의 진보적 발전과 확산은 심오한 윤리적, 사회적 및 규제 문제를 제기합니다. 이는 노동 시장 및 보안에 미치는 영향에서부터 데이터 보호, 책임 및 사람과 기계의 기본 관계에 이르기까지 다양합니다. 윤리적 논쟁은 우리가 그것을 구축 할 수 있는지에 대한 문제에서 책임감있게 어떻게 통합 해야하는지에 대한 문제로 점점 더 나아가고 있습니다. 이는 다가오는 도착에 대한 인식이 높아지고 반응성, 거버넌스 대신 사전 예방 적 필요성을 의미합니다. 초기 윤리적 논의는 종종 투기 적이었습니다. 파일럿 프로젝트와 빠른 AI 진보를 고려할 때, 이제 질문은 더 실용적이고 시급합니다. 사용할 수있는 상황에서 책임, 편견 및 데이터 보호와 같은 구체적인 주제와 같은 소스. 이 변화는 분야의 성숙과 단기 결과에 대한 사회적 검토를 나타냅니다.

복잡한 관심사

• 직장 변위 및 경제적 영향 : 이전에 인간이 수행했던 작업의 자동화는 특히 자격이 낮은 지역에서 실업 또는 임금 정체로 이어질 수 있습니다. 이를 위해서는 프로그램과 사회 보장 시스템이 필요합니다.
• 보안 및 보호 : 강력하고 자율적 인 로봇과 상호 작용하는 사람들의 물리적 보안이 가장 중요합니다. 사이버 보안 위험과 공격에 대한 감수성도 있습니다.
• 개인 정보 및 모니터링 : 고급 센서 (카메라, 마이크), 아파트, 직장 및 공공 장소에있는 로봇의 데이터 수집은 상당한 데이터 보호 문제를 축적합니다. 생체 인식 추적, 얼굴 인식 및 움직임 분석은 특히 걱정됩니다.
• 자율성, 책임 및 책임 : 자율 로봇이 손상을 일으키거나 오류가 발생하는 경우 책임 결정이 복잡합니다. AI 결정 결과의 "블랙 박스"특성은 이것을 추가로 어렵게 만듭니다.
• PREFABRICITY and DESTIMINATION (BIAS) : AI 시스템은 훈련 데이터에서 편견을 채택하고 영속 할 수 있으며, 이는 의료 또는 고용과 같은 분야에서 불공정하거나 차별적 인 치료로 이어질 수 있습니다.
• 인간-로봇 상호 작용의 윤리 (HRI) :
  • 속임수와 의인화 : 인간처럼 보이거나 감정을 나타내는 로봇은 사용자를 오도하거나 건강에 해로운 유대를 생성 할 수 있습니다.
  • 정서적 의존성 : 특히 취약한 그룹 (노인, 어린이)의 동반자 또는 정서적 지원으로서 로봇에 대한 과도한 의존의 위험이 있습니다.
  • 인간의 상호 작용 대체 : 로봇이 실제 인간 접촉을 줄일 수 있다는 우려가 있습니다.

휴머노이드에 대한 윤리적 규범의 진화는 아마도 일반적인 AI 윤리에서 진행중인 논쟁을 반영 할 것이지만 (그리고 그들에 의해 영향을받을 것임) 물리적 구체화의 추가 복잡성을 반영 할 것이다. 이러한 물리적 존재는 직접적인 보안 및 HRI 문제로 이어지며, 이는 순수한 소프트웨어 기반 AI에서 사용할 수 없습니다. AI (편견, 투명성, 책임)에 대한 많은 윤리적 원칙은 휴머노이드에 직접 적용됩니다. 그러나 인간형의 신체적 존재와 세계에서 행동하는 능력은 독특한 위험 (물리적 손상)과 상호 작용의 역학 (정서적 구속력)을 가져옵니다. 따라서 휴머노이드 로봇의 윤리는 일반적인 AI 윤리를 기반으로하는 특수 초점이 필요하지만 확장합니다.

휴머노이드 로봇 공학의 윤리 및 사회적 관심사 개요

휴머노이드 로봇 공학의 윤리적, 사회적 관심사는 여러 범주로 나눌 수 있습니다. 중심적인 측면은 작업장 변위이며 로봇을 통한 인간 작업의 자동화로 인해 발생할 수 있습니다. 이것은 실업, 임금 정체 및 불평등 증가로 이어질 수 있습니다. 재교육 프로그램, 사회 보장 시스템, 새로운 직업을위한 교육 이니셔티브 및 무조건 기본 소득에 대한 토론은 대책으로 제안됩니다. 또 다른 관심사는 보안과 보호입니다. 로봇은 신체적 위험을 유발하거나 사이버 보안 위험으로 오용 될 수 있기 때문입니다. 부상, 부동산 손상 또는 유해한 사용, 엄격한 보안 표준, 실패 안전 메커니즘, 안전한 프로그래밍 및 포괄적 인 침투 테스트를 방지하려면 필요합니다.

개인 정보 보호 및 감시 주제는 대규모 데이터 수집을 통해 로봇 센서를 통해 중요성을 얻습니다. 개인 정보의 상실과 개인 데이터의 오용 위험이 발생하기 때문입니다. 보호 조치에는 개인 정보 별 디자인, 데이터 최소화, 익명화, 암호화 및 투명한 데이터 가이드 라인 및 GDPR과 같은 데이터 보호법 준수가 포함됩니다. 자율 로봇의 자율성과 책임은 오류 또는 손상의 경우 책임에 대한 의문을 제기하여 법적 불확실성, 신뢰 상실 및 손해 규제의 어려움을 초래할 수 있습니다. 명확한 법적 프레임 워크 조건, "Blackbox"레코드 및 "인간의 루프"로 알려진 인간 감독은 필수적입니다.

또한 AI 시스템이 편견을 채택하고 강화할 수 있기 때문에 편견과 사회적 불의로 이어질 수 있기 때문에 편견과 공정성에 대한 우려가 있습니다. 여기에는 다양한 교육 데이터, 편견 인식 및 감소를위한 특수 알고리즘, 윤리적 AI 개발 지침 및 의사 결정의 투명성과 같은 전략이 포함됩니다. 로봇을 통한 정서적 의존성 또는 속임수도 특히 인간과 같은 행동을 오도하고 정서적 유대를 촉진 할 수 있다면 문제입니다. 로봇의 진정한 본질에 대한 교육, 인간-로봇 상호 작용 분야의 윤리적 디자인 원칙 (HRI) 및 인체적 속임수 전략의 한계는 여기서 중요합니다.

더 많은 사회적 영향은 사회 정의와 디지털 격차와 관련이 있습니다. 로봇 기반 기술에 대한 불평등 한 접근은 기존 불평등을 악화시키고 "로봇 엘리트"를 만들 수 있기 때문입니다. 디지털 역량에 대한 교육 이니셔티브, 액세스 및 저렴한 기술을 촉진하는 프로그램은 적합한 대책입니다. 결국, 점진적인 자동화는 인간의 가치와 일의 재정의의 맥락에 있습니다. 이것은 정체성 위기와 의미의 질문을 유발할 수 있지만, 인간 활동의 가치와 목적에 대한 새로운 사회적 이야기가 필요합니다. 창의성, 비판적 사고 및 사회적 기술의 홍보뿐만 아니라 업무의 미래에 대한 공개 토론은 이러한 도전을 충족시키기위한 중요한 접근법입니다.

사회적 영향

• 미래의 작업 : 휴머노이드 로봇의 통합은 업무 역할의 변화로 이어질 것이며, 새로운 직업 프로파일 (예 : 로봇 유지 보수, AI 프로그래밍, 윤리 책임자)을 만들고 평생 학습의 필요성을 강조 할 것입니다. 동시에 상당한 생산성 증가와 경제 성장의 가능성이 있습니다.
• 사회 정의 및 접근성 : 유리한 로봇 기술에 대한 액세스가 고르지 않게 배포되면 디지털 격차를 강화할 위험이 있습니다. 동시에 로봇은 장애인의 접근성을 향상시킬 수있는 잠재력을 제공합니다. 잠재적 역설이 떠오르고 있습니다. 인간형은 노동 부족을 완화하고 바람직하지 않은 작업을 수행하기 위해 개발되었지만, 광범위한 소개는 이러한 기술의 접근 및 제어를 기반으로하는 새로운 형태의 사회적 계층화를 만들 수 있습니다. 이로 인해 디지털 격차가 공정하게 관리되지 않으면 디지털 격차가 심화 될 수 있습니다. 휴머노이드는 임금을 마감하겠다고 약속합니다. 그러나 그들의 개발과 사용에는 상당한 자본 및 전문 지식이 필요합니다. 이러한 생산성에 대한 액세스 -강화 도구가 부유 한 국가 나 대기업으로 제한되면 전 세계적으로 그리고 회사 내 경제 불평등을 강화할 수 있습니다. 진보적 인 로봇 공학 시대에는 디지털 격차를 극복하는 것이 더욱 중요해집니다.
• 대중의 인식과 신뢰 : 공공 신뢰의 확립은 수용에 중요합니다. 데이터 사용, 명확한 커뮤니케이션 및 보안 및 데이터 보호 문제 해결의 투명성이이를 위해 필수적입니다. HRI의 기대와 로봇의 수용에 대한 문화적 차이도 중요한 역할을합니다.
• 헴 가치와 입자의 재정의 : 로봇이 더 많은 과제를 취하면 인간 사업의 가치, 창의성 및 사회적 관계에 대한 사회적 토론이 강화됩니다.

거버넌스 및 규제

인간형 로봇의 개발과 사용을 조종하려면 강력한 법적 및 윤리적 프레임 워크 조건이 필요합니다. 기존의 국제 안보 표준 (예 : 협업 로봇의 ISO/TS 15066)은 고급 휴머노이드를 위해 추가로 개발되어야합니다. 투명성, 공정성, 책임 성, 인간 감독 및 비 다중 원칙과 같은 원칙은 중심입니다. 개인 정보 별 디자인 원칙 및 데이터 보호 규정 (예 : GDPR)은 관련이 있습니다. 전 세계적으로 조화 된 규정의 창출은 다른 문화적 가치와 우선 순위로 인해 어려운 일입니다. EU AI Act는 위험 기반 규정의 예가됩니다.

공장 홀에서 거실까지 : Application-Roadmap 영역의 변화에서 휴머노이드 (2025-2035 이상)

앞으로 몇 년과 수십 년 동안 기술 혁신과 시장 수용이 증가함에 따라 인간형 로봇 공학의 지속적이고 가속화 된 발전을 약속합니다. 그러나 광범위한 소개를위한 로드맵은 선형이 아니지만 아마도 과대 광고, 환멸 및 가능한 생산성 (Gartner 과대 광고주기와 유사)을 겪을 것입니다. 다른 응용 프로그램은 다르게 익을 수 있습니다. 구조화 된 산업 환경에서의 초기 성공은보다 복잡하고 구조화되지 않은 응용 프로그램을 위해 자금 조달 및 지속 가능한 연구 개발을 확보하는 데 중요합니다. Gartner는 현재 "혁신 방아쇠"에 휴머노이드를 배치하고 있으며 Forrester는 그녀의 빠른 성장이 중요합니다. 역사적 기술 수용은 종종 그러한주기를 따릅니다. 초기 산업 운영 (자동차, 물류)은 결정적인 검증 및 소득을 제공 할 것입니다. 이러한 초기 응용 프로그램이 ROI 기대에 대한 정의를 수행한다면, 이는 타임 라인에 더 멀리 떨어진 국내 또는 고민 영역에서 더 어려운 문제를 해결하는 데 필요한 추가 투자를 주도 할 것입니다.

차세대 기술

• 센서 : 시각 시스템의 지속적인 진행 (고해상도, AI 처리 향상), 촉각 센서 (더 큰 감도, 내구성, 비용 효율성) 및 독점이 예상됩니다. 멀티 모달 감각이 중요한 역할을합니다.
• 자동화기 : 더 많은 에너지 -효율적이고 컴팩트하고 반응 -Quick 전기 액추에이터가 개발되었습니다. 소프트 로보틱스 upduatorics에서 가능한 획기적인 혁신은 유연하고 안전한 HRI로 이어질 수 있습니다.
• 재료 : 가볍고 강력하며 내구성이 뛰어난 재료가 개발 중입니다. 또한 센서 기능이 포함 된 자체 호환 재료 또는 재료에도 중점을 둡니다.
• 에너지 시스템 : 에너지 밀도가 높은 배터리 (예 : 솔리드 스테이트 배터리), 더 빠른 로딩 시간 및 개선 된 배터리 관리 시스템 (BMS)은 더 긴 작동 시간과 보안 향상에 중요합니다.
• AI 및 일반 정보 : 인공 일반 정보 (AGI)의 방향으로 진행하면 로봇이 데이터가 적은 데이터를 통해 더 복잡한 작업을 배우고 추상적으로 생각하고 상황을 깊이 이해하고 상식을 보여줄 수 있습니다. VLA 및 멀티 모달 모델이 더욱 정교 해집니다. 휴머노이드에서 AGI에 대한 장기 비전은 인간 -AI 관계의 근본적인 재고를 요구할 것이며 잠재적으로 새로운 형태의 협력, 공동 의존성 및 심지어 오늘날의 관점에서 예측하기 어려운 사회적 구조로 이어질 것입니다. AGI는 인간과 같은 학습과 사고로 로봇을 암시합니다. 휴머노이드가 이것을 달성한다면, 그들은 단순한 도구 이상이됩니다. 그들은 파트너 또는 자율적 인 에이전트가됩니다. 이것은 사회에서의 역할, 의사 결정 권한 및“일”및“지능”의 본질에 대한 심오한 의문을 제기합니다. 필요한 사회적 조정은 현재 좁은 AI 응용 프로그램의 것보다 훨씬 더 광범위 할 것입니다.

소개를위한 예상 이정표 및 일정

• 단기 (2025-2027) :
  • 자동차 산업 및 물류에서 파일럿 프로젝트 증가. Tesla와 Byd는 2025-2026 년에 수천 개의 유닛을 사용할 계획입니다.
  • 이 부문에서 구체적이고 명확하게 정의 된 작업에 대한 첫 번째 상업 소개.
  • 산업 환경에서 신뢰성, 비용 절감 및 명확한 ROI의 증거 개선에 중점을 둡니다.
  • 물류에서 휴머노이드의 사용은 2026-2027 년에 속도를 기록 할 것으로 예상됩니다.
• 중기 (2028-2033) :
  • 산업 환경에서보다 복잡한 작업으로의 확장.
  • 다른 상업용 서비스 환경 (소매, 환대) 및 건강 관리 분야의 전문 역할에 대한 더 넓은 수용.
  • RAAS 모델의 성숙으로 접근성이 향상됩니다.
  • 손재주, 배터리 수명 및 AI 기술의 상당한 개선.
  • 특정 작업에 대한 국내/개인 지원에서 제한적이고 모니터링되는 사용 가능성.
• 장기 (2034-2040+) :
  • 일반적인 지원 과제를 위해 수많은 산업 및 잠재적으로 사적 가구에서 광범위한 소개.
  • 자율 결정을 할 수 있고 강력하게 구조화되지 않은 환경에서 작동 할 수있는 휴머노이드 로봇.
  • 인간 사회에 밀접하게 통합되어 노동 시장의 상당한 변화와 작업의 재정의로 이어질 수 있습니다.
  • Morgan Stanley는 2040 년까지 미국에서 8 백만 명의 일하는 휴머노이드를 예측했으며 2050 년까지 6,600 만 명을 예측했습니다.

변형 잠재력과 장기 비전

휴머노이드 로봇은 거의 모든 부문에서 인간 기술을 확장 할 수있는 모든 목적 도구로 간주됩니다. 그들은 노동 부족, 노후화 인구, 위험한 일과 같은 큰 사회적 도전을 해결하고 삶의 질을 향상시킬 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 많은 사람들이 로봇 공학의“iPhone Moment”를보고 있는데, 이는 대량의 수용과 인간-기계 협력의 새로운 시대로 이어집니다. 생산성이 높아지고 GDP 성장률이 높아짐에 따라 경제적 잠재력은 엄청납니다. 장기 비전에는 일상 생활에 완벽하게 통합되고 광범위한 작업을 수행하며 물론 사람들과 상호 작용하는 로봇이 포함됩니다. "범용 인간형"의 발달은 "보편적 인 물리적 인터페이스"를 추구하는 것입니다. 이것이 달성되면, 이것은 많은 형태의 물리적 작업을 취할 수 있으며 모든 목적 컴퓨터와 유사한 특수 로봇 하드웨어가 특수 산술 기계를 집어 들었습니다. 목표는 많은 작업을 수행 할 수있는 로봇입니다. 단일 휴머노이드 플랫폼이 현재 여러 특수 로봇이나 인간 근로자가 필요한 고급 AI 및 적응 가능한 하드웨어를 통해 작업을 수행 할 수 있다면 이는 패러다임 전환을 나타냅니다. 이 "보편성"은 생산에 규모의 영향을 미치고 다양한 유형의 특수 자동화 장치의 필요성을 크게 줄일 수 있으며, 이는 로봇 시장과 작업 경제를 근본적으로 변화시킬 것입니다.

적합:

• 인간형 로봇 비교: Tesla Optimus, Boston Dynamics Atlas, Agility Robotics Digit 및 Unitree G1

공상 과학에서 현실까지 : 휴머노이드 로봇의 시대가 시작됩니다.

휴머노이드 로봇 공학은 개발의 중요한 시점에 있습니다. 인공 지능의 상당한 진전, 개선 된 하드웨어 구성 요소 및 시장 수요 증가에 의해 이러한 인간과 같은 기계는 순수한 연구 대상에서 산업, 의료 및 그 이상의 실제 문제에 대한 실질적인 솔루션으로 이동합니다. 사람들과 완벽하게 작동하고 인간을 위해 설계된 주변 환경에서 작업을 수행하는 로봇의 비전은 현실에 접근합니다.

분석에 따르면 기술 기반, 특히 활동, 센서, 에너지 공급 및 AI 기반 제어 분야에서 빠른 발전이 발생합니다. 동시에, 인간 기술과 지능의 복제본의 복잡성, 높은 비용, 생산 확장 성 및 보안 및 신뢰성 보장은 여전히 ​​상당한 도전입니다. 시장은 다양한 예측에 의해 입증 된 것처럼 막대한 성장 잠재력을 보여 주지만 광범위한 상업 소개의 속도는 이러한 장애물이 얼마나 효과적인지에 달려 있습니다.

윤리적, 사회적 영향은 심오하며 사전 토론이 필요합니다. 직무 변위, 데이터 보호, 책임 및 보안에 대한 질문은 인간-로봇 상호 작용 및 대중 수용의보다 미묘한 측면을 해결해야합니다. 산업, 과학, 정부 및 대중 간의 광범위한 협력에 기반한 책임있는 혁신뿐만 아니라 미래 지구 거버넌스가 인간화 로봇의 개발과 사용이 사회의 우물에 봉사하도록하는 데 필수적입니다.

요약하면, 휴머노이드 로봇은 앞으로 수십 년 동안 일, 사회 및 일상 생활을 바꿀 가능성이 있다고 말할 수 있습니다. 공상 과학에서 일상적인 현실로가는 길은 여전히 ​​도전으로 포장되어 있지만 진보의 역학은 틀림 없습니다. 이러한 기술을 성공적으로 통합하려면 기술 야망, 경제 수익성 및 윤리적 책임 사이의 균형 잡힌 관계가 필요합니다. 앞으로 몇 년 동안이 변형 잠재력을 완전히 활용할 수 있는지 여부와 방법에 대해 결정적 이어질 것이며, 이로 인해 전문화 된 응용 프로그램에서보다 일반적인 기술로의 전환이 핵심 이정표가 될 것입니다.

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