시진핑 총서기는 19대 당대회에서 “제조강국 건설과 선진 제조업 발전을 가속화하고 인터넷, 빅데이터, 인공지능의 실물경제 융합을 추진해야 한다”라고 강조했다. 그중 인공지능(AI)은 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등을 통해 효율성을 최대화할 수 있다. 중국은 이를 소프트웨어와 단말기에 도입해 중국의 전략적 신흥산업의 발전을 도모하고 있다.

 

  1. 인공지능 고속성장 단계 진입

 

  인터넷과 사물인터넷이 발달하면서 데이터 처리 능력이 향상되어 인공지능이 지속적으로 발전하고 있다.

 

  첫째로, 소셜 미디어, 모바일 기기, 센서의 대량 보급으로 전 세계 데이터 총량이 폭발적으로 증가하여 데이터 계산을 핵심으로 하는 머신러닝의 발전을 위한 발판이 마련되었다.

 

  둘째로, 데이터 처리 기술이 발전하여 연산능력이 향상되었다. GPU를 대표로 차세대 칩은 고강도, 고빈도, 저소비전력 등 특징이 있어 머신러닝 알고리즘의 연산속도가 향상되어 인공지능 산업 발전에 박차를 가했다.

 

  셋째로, 구글, 페이스북, IBM, 아마존, 바이두(百度) 등 대기업이 딥러닝 플랫폼 개발에 투자해 인공지능 제품 보급을 촉진했다.

 

  2. 스마트 산업솔루션 형성

 

  산업 데이터의 폭발적인 증가로 인해 전통적인 통계방식으로는 방대한 데이터를 처리할 수 없다. 현재 인공지능 기술은 산업용 소프트웨어, 산업 인터넷 플랫폼에 적용돼 각 분야 데이터를 분석하여 시장예측 및 최적화 문제를 해결하는 데 유용한 도구가 되고 있다.

 

  ∘설비 측면: 머신러닝을 기반으로 공업 부품의 특성을 인식하여 자동화 생산을 실현

  ― 제품 분류 로봇, 검사 로봇 등

 

  ∘산실(产线) 측면: 머신러닝을 기반으로 공업 시스템의 특성을 인식하여 적합한 생산 절차와 생산 파라미터를 제공

 

  ∘기업 측: 지식 그래프를 기반으로 시뮬레이션을 통해 각 분야 산업의 예상 되는 문제점의 해결책 모색

  ― 화웨이(华为)의 공급사슬 리스크 관리 시스템, 부품 선택 시스템 등

 

  산업의 스마트화는 현재 주로 아래 기술들을 도입하여 추진하고 있다.

 

  ∘클라우드 컴퓨팅: 복잡한 생산환경에 클라우드 컴퓨팅 시스템을 도입해 생산 효율 향상. 이미지 인식을 기반으로 한 생산 품질 측정, 스마트 데이터 모델 분석을 통한 생산 파라미터 수정 등.

 

  ∘빅데이터: 폭발적으로 증가한 산업 데이터를 빅데이터 처리 기술을 사용해 장비의 처리 및 분석 능력 제고.

 

  ∘머신러닝: 산업 인터넷 플랫폼에 머신러닝 알고리즘을 추가해 인공지능을 더하여 데이터 분석을 위한 분석 모델링 업그레이드.

 

 

 

(출처: 중국신통원(CAICT))