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서비스 로봇, 中 언택트 시대의 대세로 떠오르다
- 트렌드
- 중국
- 베이징무역관
- 2020-04-13
- 출처 : KOTRA
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- 4차 산업기술 활용 및 융합발전이 주요 추세 -
- 코로나19를 거치며 멀티형 로봇에 관심 집중 -
□ 개요
ㅇ 코로나19로 ‘언택트(비접촉)’가 트렌드로 부상하며 인간을 대체하는 로봇 수요 대두
· 언택트(Untact)'란 '콘택트(contact)'에 부정의 의미인 '언(un-)'을 합성한 말로 기술의 발전을 통해 타인과의 접촉 없이 소비, 근무하는 경향을 의미(네이버 오픈사전)
- 산업용 로봇보다 서비스 로봇이 시장에서 차세대 혁신 산업으로 각광받고 있음.
ㅇ 전염성 강한 코로나19 바이러스 방역 기간에 서비스 로봇이 공공위생·서비스사업에 투입되며, 시장의 관심도 급상승
- 중국정보통신연구원 산하 인공지능산업발전연맹에 따르면 중국 코로나19 방역 기간(2월 7일까지)에 중국 전체 음성로봇 중 54%가 하루 100만 회 이상 사용됨.
- 코로나19 AI 방역 지원 정보 플랫폼*으로 수집된 500여 건의 사례를 분석한 결과 서비스 로봇, 빅데이터 분석 시스템, 스마트 인식(체온 측정) 상품이 상위 1~3위를 차지
주*: 人工智能支撑新冠肺炎疫情防控信息平台(http://ky.aiiaorg.cn/)
□ 시장동향
ㅇ 서비스 로봇은 기업과 공공장소에서 사용하는 ‘전문용 서비스 로봇(Professional Service Robot)’과 일반 가정에서 사용하는 ‘가정·개인용 서비스 로봇(Personal Service Robot)’으로 구분
- 제품에 따라 가정이나 기업에서 혼용 가능
· 예: 청소 로봇은 가정뿐만 아니라 기업이나 공공장소에서도 활용할 수 있음.
서비스 로봇 분류
자료: imrobotic.com(機器人在線)
ㅇ 2019년 중국 서비스 로봇 시장 규모는 22억 달러로 세계 서비스 로봇시장의 25% 차지
- 전년대비 19.6% 성장했으며, 최근 5년간 연평균성장률은 28%로 세계 평균치를 상회하는 수준
· 2019년 세계 서비스 로봇 시장 규모 전년대비 14.1% 증가(94억6000만 달러), 지난 5년 연평균성장률 21.9%
- 시장수요가 증가하면서 2021년 40억 달러로 성장 전망
중국 서비스 로봇 시장 규모
자료: IFR, 중국전자학회 등
ㅇ 그간 스타트업 기업을 필두로 가사·손님맞이·교육용 로봇에 주력했으나 이번 코로나19 사태를 거치며 배송, 방역소독, 순찰 등 분야에서의 활용이 주목받기 시작
코로나19 방역 현장에 투입된 서비스 로봇
용도
배송
손님맞이·안내
소독·온도측정
이미지
용도
소독·온도측정·마스크 착용 여부 감시
(변전소) 산업현장 모니터링
마스크 착용 여부 감시
이미지
자료: 현지 언론 보도
□ 발전 배경
ㅇ 코로나19 사태 발발 이전에도 중국 서비스 로봇 시장은 ① 노동력 인구 감소와 인건비 상승, ② 기술발전, ③ 정부 육성 등 요인으로 빠른 성장세를 보임.
① 노동력인구 감소와 인건비 상승
ㅇ 급격한 고령화로 인한 생산감소를 해결할 수 있는 대안으로 떠오르기 시작
- 중국 노동인구(16~59세)는 2012년 9억3700만 명, 전체 인구에서 69.2%의 비중을 차지했으나 2019년 8억9600만 명으로 7년 만에 410만 명 감소했으며 비중도 64%로 5.2%p 하락
ㅇ 노동인구의 감소는 곧바로 인건비 상승으로 이어짐
- 중국 도시노동자의 연간 평균임금은 2000년 9333위안에서 2018년 8만 2413위안으로 12.9%의 연평균 성장률(CAGR, Compound Annual Growth Rate)을 보이며 빠른 속도로 상승
· CAGR = (마지막 연도값 / 처음 연도값) ^ (1/비교기간 연수) - 1
- 인건비 부담을 줄이기 위해 제조업 기업에서 산업용 로봇에 대한 관심이 높아졌으며, 손님맞이 등 서비스 업무에도 로봇을 투입하기 시작
② 기술발전
ㅇ 컴퓨터 프로세싱 역량의 향상, 인공지능 기술 발전, 센서 및 사물인터넷 확산, 초고속 통신 보편화, 클라우드·빅데이터 보급, 오픈소스 확산 등 기술발전 또한 서비스 로봇 도입을 촉진하는 배경이 됨.
- 또한, 중국 정부의 산업육성책에 힘입어 발전 속도가 빨라지고 있음.
서비스 로봇 관련 부품과 기술·시스템
부품
기술·시스템
칩, 조타기, 감속기, 센서, 전원, 메모리, 카메라 등
안면인식, 음성인식, 운영체제, 디자인, 가공, 조립 등
자료: 화진(華金)증권
③ 정부 육성
ㅇ 중국 정부는 ‘제조대국’에서 ‘제조강국’으로의 도약을 위해 로봇산업 경쟁력 강화
- 초기 로봇산업 정책은 산업용 로봇에 집중했으나 점차 핵심기술 역량 강화를 강조
중국 서비스 로봇산업 관련 주요 정책
연번
발표
정책
주요 내용
1
2015
중국제조 2025
(中国制造2025)
- 로봇산업을 제조업의 10대 전략적 육성산업으로 제시
- 감속기, 서브모터, 제어기, 센서 및 디스크 드라이버 등 핵심부품 및 시스템 통합분야의 기술 경쟁력 제고 강조
- 의료·가사분담·교육여가 등 분야의 서비스 로봇 적극 개발
2
2016
로봇산업발전계획
(機器人産業發展規劃 2016~2020)
- 산업용 로봇, 서비스 로봇, 의료로봇 등의 기술개발 및 핵심부품의 자체 생산 추진
- 2020년까지 로봇수량 근로자 1만 명당 150대 수준 도달
- ‘서비스 로봇산업의 연간 매출액 300억 위안 이상’ 목표
3
2016
스마트제조발전계획
(智能製造發展規劃 2016~2020)
- 서비스 로봇의 R&D, 산업화 추진
4
2016
로봇산업건강발전을 촉진에 관한 통지
(關于促進機器人産業健康發展通知)
- 양로·간호·재활치료·응급구조·공공 서비스 등 분야에서의 서비스 로봇 활용도를 향상하고 활용시범사업 추진
5
2017
차세대 인공지능 산업발전
3개년 행동계획(促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018~2020))
- 2020년까지 가정용 서비스 로봇과 지능형 공공서비스 로봇의 대량 생산 및 활용, 의료재활, 노인 및 장애인 보조, 화재·재난구조 로봇, 로봇 시제품 생산 확대 등 계획 발표
6
2018
전략적 신흥산업(2018년 버전)
战略性新兴产业分类(2018)
- 로봇산업을 ‘첨단장비 제조업’에 추가 명시
7
2019
정부업무보고
- 첨단제조업과 현대서비스업의 융합 및 스마트화 추진(‘스마트+’)을 제시
자료: 중국 정부 발표자료 의거 KOTRA 베이징 무역관 정리
□ 향후 발전 추세
ㅇ 인공지능(AI), 사물인터넷, 빅데이터 등 4차산업 기술 활용 및 융합발전이 주요 추세
- 음성식별, 안면인식, HCI(Human Computer Interaction)를 대표로 하는 AI 기술 발전과 더불어 스마트 로봇의 기능 다양화, 응용분야 확대가 중국 로봇산업의 화두임.
ㅇ 정부와 대표 유니콘 기업을 필두로 인공지능 등 4차산업 기술 국산화에 더욱 주력할 전망
- 중국은 서브 모터, 감속기, 제어기 등 핵심 부품의 상당수를 외국산에 의존하고 있음.
- 인공지능 등 4차산업 기술 격차를 조기에 해소하지 못한다면 로봇산업 발전의 주도권을 잃게 되는 위기감 존재
ㅇ 멀티형 제품이 대세
- 코로나19 방역 과정에서 한 가지 기능을 탑재한 제품이 아닌 소독, 온도측정, 마스크 착용여부 감시 등 멀티형 제품의 활약이 두드러짐.
□ 시사점
ㅇ 중국 서비스 로봇산업은 AI 등 4차산업 기술을 결합한 방향으로 추진되고 있으며, 4차산업 분야에서 현지 유니콘 기업들의 성장세가 두드러짐.
- 최근 AI 선도기업인 센스타임(商湯科技), 메그비(曠視科技)는 체온측정 시스템을 개발하고 상용화를 시작하는 등 시장 수요에 발 빠르게 대응하고 있음.
- 이러한 신흥강자들과 경쟁을 벌이기보다는 기술협력, 인력교류를 강화하고 새로운 한중 협력 모델을 모색할 필요
ㅇ ‘로봇’제품의 기술 수준을 향상시켜야 할 뿐만 아니라 상시적인 서비스요구에 대응하는 자세가 필요
- 서비스 로봇은 하드웨어를 직접 판매하기보다 대여를 통해 초기 도입 부담을 줄이고 서비스 매출을 확대해 나아가는 방향으로 진행되고 있음.
- 현지 업계에는 ‘서비스 로봇=AI기술+하드웨어+소프트웨어+AS 수준’이라는 공식이 있을 정도로 AS의 중요성을 강조
- KOTRA 베이징 무역관에서 인터뷰한 현지 바이어들은 1) 한국 내에서 검증된 기술력(기존 납품 경험 유무 등), 2) AS 신속성과 지속성, 3) 가격경쟁력 등을 확보해야 한다고 입을 모음.
자료: 화진(華金)증권사, 중신(中信)증권연구부 등 KOTRA 베이징 무역관 종합
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