일본에서 로봇은 더 이상 먼 미래의 상징이 아니라 현재의 긴급한 해결책이 되었습니다.
급속한 인구 고령화와 노동력 감소에 직면하여 이 나라 기업들은 공장, 창고 및 필수 인프라에 물리적 인공 지능(physical AI)을 가속화하고 있습니다.
일본 경제산업성에 따르면 일본은 2040년까지 물리 AI 분야에서 전 세계 시장 점유율 30%를 차지하는 것을 목표로 하고 있습니다.
이러한 야망의 기반은 일본 기업이 2022년에 전 세계 산업용 로봇 시장의 약 70%를 점유했을 때의 기존 위치에서 비롯됩니다.
그러나 가장 큰 동력은 기술 경쟁이 아니라 인구 통계학적 위기입니다.
일본 인구는 14년 연속 감소한 반면, 노동 연령 인구 비율은 59.6%에 불과하며 향후 20년 동안 계속해서 급격히 감소할 것으로 예상됩니다.
전문가들은 일본의 로봇 응용 목표가 뚜렷하게 바뀌었다고 평가합니다. 이전에는 효율성을 높이기 위한 것이었지만, 지금은 운영을 유지하기 위한 것입니다.
로봇은 공장이 지속적으로 운영되고, 창고가 중단되지 않으며, 필수 서비스가 중단되지 않도록 보장하는 데 사용되고 있습니다.
현재 노동력 부족은 일본 기업이 AI를 적용하도록 촉진하는 주요 요인입니다.
Mujin과 같은 많은 회사들이 로봇이 자동으로 물류 작업을 수행하는 데 도움이 되는 소프트웨어를 개발하고 있으며, 자동 리프트 시스템, 인프라 검사 로봇 또는 데이터 센터 운영이 점차 보편화되고 있습니다.
일본은 센서, 구동 장치 및 고정밀 제어 시스템과 같은 하드웨어 강점으로 유명합니다. 이것은 AI가 현실 세계와 상호 작용하는 데 도움이 되는 중요한 "물리적 터치 포인트"입니다.
그러나 일본은 부품이 강하지만 미국과 중국은 소프트웨어, 하드웨어 및 데이터를 결합한 포괄적인 통합 시스템에서 더 빠르게 발전하고 있습니다.
이는 일본이 경쟁 우위를 유지하기 위해 AI를 하드웨어에 더 깊이 통합하는 속도를 높여야 한다는 과제를 제기합니다.
전문가들은 또한 로봇 개발이 단순한 소프트웨어가 아니라 높은 비용과 시스템 오류 시 큰 위험으로 인해 물리적 특성에 대한 깊은 이해가 필요하다고 경고합니다.
일본은 AI와 로봇을 촉진하고 기업의 대규모 배치를 지원하기 위해 약 63억 달러를 투자하고 있습니다.
산업 분야에서는 매년 수만 대의 로봇이 설치되며, 특히 자동차 산업에서 그렇습니다.
물류 분야에서는 자동 창고와 무인 지게차가 보편화되고 있습니다. 검사 로봇은 인프라 관리에도 적용되고 있습니다.
소프트뱅크와 같은 기업은 시각적 언어 모델과 실시간 제어 시스템을 결합하여 로봇이 환경을 이해하고 복잡한 작업을 수행하도록 돕습니다.
일본의 차이점은 생태계 개발 모델에 있습니다. 치열한 경쟁 대신 Toyota, Mitsubishi Electric 또는 Honda와 같은 대기업은 스타트업과 협력하여 서로의 강점을 활용합니다.
대기업은 규모와 신뢰성을 제공하는 반면 스타트업은 소프트웨어 및 시스템 혁신을 주도합니다. Mujin 또는 Terra Drone과 같은 회사는 로봇이 여러 시스템과 산업에서 유연하게 작동하도록 돕는 플랫폼을 개발하고 있습니다.
투자자들에 따르면 장기적인 가치는 실제 환경에서 시스템을 구현, 통합 및 지속적으로 개선할 수 있는 단위에 속할 것입니다.
