현재 국내외 인공 지능 차이는 얼마나 큰가? 딥러닝의 급속 발전은 난관을 맞이할 것인가? 중국의 뛰어난 음성 인식 기술을 이용한 가장 잠재력 있는 APP에는 어떠한 것들이 있을까? 기업의 인공지능 제품 R&D에 있어 맞이한 난관은 무엇이며 정부는 어떠한 방면을 지지해야 하는가? 미래 인공지능 산업 투자 변화에 어떠한 기술과 제품이 가장 투자가치가 있을까?
며칠전 ‘CCID 컨설팅사’, ‘중국 전자보사’가 연합하여 거행한 ‘인공지능 산업발전 전문가 연구토론회’ 에서 ‘인텔’, ‘마이크로소프트’, ‘iFLYTEK’, ‘NVIDIA’, 백분점(百分点)’, AMD, 세기정리(世纪鼎利), 홍도투자(宏道投资) 등 10 여개의 기업 내 전문가는 중국 인공지능 산업의 발전 노선과 투자 가치를 함께 연구 토론함.

  2018년 세계 인공지능 시장은 2700억 위안에 달할 것
  인류의 인공지능 연구개발은 지난 1950년대부터 시작되어 지금까지 70년간 발전을 해왔으며 딥러닝, 빅데이터의 대폭 지지, 계산능력 향상, 자본금 하강 등을 통해 인공지능이 다시 살아날 수 있는 시기를 맞이.
‘구글’, ‘IBM’, ‘마이크로소프트’ 등 선도 기업의 선도 하에 세계의 인공지능에 대한 관심도가 끊임없이 성장했으며 시장의 각종 음성인식, 머신비전 등의 인공지능 상품의 수요가 더해짐. 동시에 인간 뇌 과학 연구, 감정 감지 등의 인공지능은 10년 내에 난관을 돌파할 희망이 있음. 2015년 세계 인공지능 시장 규모는 1683.9억 위안이며, 2018년에는 2697.3억 위안으로 복합 성장률은 17%이 될 것으로 예상 됨.

  중국 ’로봇산업규획 (2016~2020)’이 정식적으로 발표 되었고 동 규획에서는 중국 ‘제13차 5개년 계획’의 뇌 과학 연구의 주요 목적은 중국의 인공지능 시장 공급 품질을 극대화 하여 높이는 것이라고 함. 동시에 ‘바이두’를 대표로 인터넷 기업들은 이미 인공지능의 미래를 내다보고 대규모 투자와 보급 통하여 중국 인공 시장의 활약도를 북돋았음. 2015년 중국 인공지능 시장 규모는 203.9억 위안이며 2018년에는 361억 위안으로 복합 성장률은 21% 로 예측됨.

  인공지능 시장 제품 구조는 주로 스마트 하드웨어 플랫폼과 소프트웨어 통합 플랫폼 두 종류로 나뉘며 그 중 스마트 하드웨어 플랫폼에는 주로 기계 구조 시스템, 구동 제어 시스템, 에너지동력 시스템, 감지시스템, 인간-기계 상호작용 일체화 기계 등이 있으며, 소프트웨어 통합 플랫폼에는 자연언어처리 혹은 화상 분석 기능을 겸비한 통합화 플랫폼이 있음. 세계 선진국이 공업제조를 다시 중시하는 추세에 따라 2015년 세계 인공지능 시장 구조 중 스마트 하드웨어 플랫폼은 62.6%를 차지하여 소프트웨어 통합 플랫폼보다 높았음. 회의에 참석한 전문가는 인공지능의 급속 발전으로 인해 약간의 직업이 사라질 수 있으나 동시에 다양하고 새로운 기회와 직종이 생겨날 수 있다고 표명.

  딥러닝, 머신비전은 투자의 중점이 됨
  현재 자본 시장에서 인공지능 관련 주식들은 계속하여 성장 하고 있음. ‘CCID컨설팅사’는 시장의 공간, 가치, 기술 성숙도, 산업투자 수익률 등 네가지 방면으로 평가함. 

  종합적 비교 분석에 따르면 딥러닝, 머신비전, 서비스 로봇, 스마트 무인설비는 가장 투자가치가 있는 4개 영역으로 꼽힘.
산업투자 수익률 분석에 따르면 머신비전은 투자 가치가 있으며 머신비전 기술 성숙도는 자연언어처리보다 낮기에 신생기업을 위해 소프트웨어 기술을 통해 위기를 면 해야함. 소프트웨어 머신비전 영역에서 ‘face++사’ 와 ‘Deep Glint 사’ 두 회사에서 짧은 시간 내에 두각을 드러내 적지 않은 머신비전 기업의 전문가들은 이 분야에 들어가길 원함. 현재 중국에서 기술 성숙도가 높고 가장 경쟁력이 있는 AI는  ‘iFLYTEK 사’의 자연언어처리가 대표적이며 현재 중국 음성인식 시장의 70% 이상을 차지함. 동시에 ‘BAT (바이두, 알리바바, 텐센트)’ 또한 기술적 이점으로 음성시장에 기회를 호시탐탐 노림.

  기술 성숙도로 분석을 했을 때 딥러닝은 투자 가치가 있음. AlphaGO가 성공한 핵심 가치는 바로 딥러닝 덕분이라고 볼 수 있으며 현재 딥러닝은 발전 상태에 있으며 각각의 여러 큰 회사들이 이를 위해 연구중 으로 7년 내 전면적인 배치가 정점을 맞이할 것. 

  중국 내 인터넷 제조업체들은 딥러닝 플랫폼을 널리 추진중임. 예를들어 (Baidu Brain, 빅데이터 기술을 활용한 AI), 알리바바 DTPAI (클라우드 기반의 시각화 AI 플랫폼) 등 하드웨어 제조업체는 딥러닝 복합기를 내놓음. 예를 들어  중과서광(中科曙光)과 NVIDIA가 연합하여 내놓은 XSystem은 현재 본토화, 클라우드화의 경쟁을 벌이는 중.

  응용 및 기술 자립도 분석에 의하면 서비스 로봇과 스마트 무인 설비는 투자가치가 있음. 현재 중국은 산업용 로봇의 보급 단계에 있으며 인간-기계 상호, 환경 감지 스마트 산업용 로봇의 보급은 긴 시간을 요함. 현재 중국 스마트 로봇 시장의 75%이상의 매출액이 ‘아시아의 네마리 작은 용 (한국, 싱가포르, 대만, 홍콩)’ 에 의하여 고루 점령됨. 
서비스 로봇과 스마트 무인설비로 말하자면, 중국 소프트웨어 통합은 이미 국제적 선도 수준으로 하드웨어 R&D 난관을 넘어 급속 발전을 실현 할 수 있음. 중국 AI 응용은 음성인식과 서비스로봇이 주되며 이는 금융, 전신, 교육 및 소비전자 영역에 집중됨.

  3대 난관 돌파
  ‘CCID컨설팅 전자 정보산업 연구센터’의 상담가 향양(向阳)은 비록 현재 세계 인공지능이 번영하는 추세더라도 여전히 많은 부분과 노드(Node) 등의 문제를 해결해야 할 필요가 있다고 밝힘.

  첫번째, 데이터 유통과 협동 감지가 업그레이드 되어야 함. 중국은 여전히 데이터 유통 법률의 결함이 있어 가치 높은 데이터를 효과적으로 얻기 어려움. 인체 오감을 모방한 각종 감응 신호 장치는 완정된 제품이 있으나 고도 감지 제어 시스템의 통일 등이 결여되어 각 감응 신호 장치는 많은 데이터를 얻었음에도 일체화, 가공 및 분석을 진행하는데 어려움이 있었음. 미래의 돌파구는 소프트웨어가 뇌 IC를 통합 하는데 있음. 

  두번째, 강한 인공지능은 아직 핵심기술을 돌파 하지 못함. 기술 R&D의 현재 진전도는 여전히 초급의 단계이며 인공 의식, 감성 감지 부분이 아직 명확히 돌파 하지 못함. 두뇌 지능의 발생 원리가 아직 정확히 연구 되지 않았고, ‘뇌과학’ 연구는 아직 탐색의 단계. 미래의 돌파점은 뇌과학 연구 영역에 있음.

  세번째, 스마트 소프트웨어 플랫폼의 실용도와 자율화는 차이가 있음. 어플리케이션 스마트 하드웨어 플랫폼 서비스 로봇의 지능수준, 감지 시스템의 환경 적응력은 아직 초급 인공지능 수준에 얽매여 있으며 짧은 시간 내 사람의 추리 분석 능력과 판단력에 이르기 어려우며 인류와 같은 급의 시각, 청각, 후각, 초각 등 감지력을 구비하지 못함. 때문에 경제인력 수준의 집행력을 겸비 하기 힘듬. 또한 현재 중국은 기체, 감속기, 서보모터 등의 자율화 정도가 미미. 후에 첨단 산업용 로봇이 발전 되었을 때 소프트웨어 시스템 영역의 빠른 발전을 실현 할 수 있을 뿐만 아니라 하드웨어 제조의 결함도 해결 할 것.

  전문가는 미래에 인공지능 영역의 경쟁력은 더해질 것이며 중국은 오픈소스화의 혁명을 통해 인공지능 영역을 점령 할 것이며 국제 선도 기업의 인공지능 합병은 더욱 속도를 높힐 것이라고 예측함.

 (출처: 중국전자보)