로봇 기술 상태 2023

연간 보고 · 2023

글로벌 로봇 기술 하드웨어, 데이터 수집, AI 훈련 방법 및 산업 재계급 연도에 걸쳐 배포 트렌드에 대한 최종 연간 보고

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2023년 4월 출간 42페이지 무료

2023년

올해 세계 로봇 산업의 상태를 정의하는 6개의 데이터 포인트입니다.

14억 2천만 달러

2023년 글로벌 로봇 시장은 2022년 12억 달러에서 전년 대비 18% 증가합니다.

72% RL

강화 학습은 여전히 지배적인 훈련 방법이며, 상업용 로봇 배포의 72%에서 사용됩니다.

520달러/시간

평균 데이터 수집 비용은 시간당 비싸고, 수동적이고, 공예적인 것입니다.

2

상업적 인형 플랫폼 사용 가능 Agility Digit 및 보스턴 다이내믹스 애틀라스 개발 프로그램. 시대가 시작됩니다.

3.9M

세계적 인 산업용 로봇 (IFR) 설치, 중국은 새로운 설치의 68%를 차지한다.

4억 1천만 달러

로봇에 대한 글로벌 VC 투자량은 202122의 최고 수준에서 낮아졌고, 거대 반대 바람이 자본 규율을 강요했습니다.

내용 표

[

01

집행 요약

[T1]

02

하드웨어 풍경

[T2]

03

데이터 문제

[T3]

04

인공지능 및 학습 방법

[T4]

05

수직으로 배포

[T5]

06

투자 & 자본

[T6]

07

2023년 돌파구 순간

[T7]

08

2024년 전망

](T8)

1장

집행 요약

2023년은 재계급의 해였습니다. 두 년 동안의 엄청난 투자, 야심찬 시간표, 그리고 제품보다는 기술 디모처럼 보이는 인형 프로토타입의 물결 이후, 글로벌 로봇 산업은 2023년을 열망과 배포 사이의 격차를 계산하는 데 보냈습니다. 그 계산은 생산적이었다. 2023년 이후 강력한 위치에 있는 기업과 연구 그룹들은 신뢰성 있는 하드웨어, 더 나은 교육 데이터, 엄격한 배포 검증 등 기본에 초점을 맞췄습니다.

2023년 세계 로봇 시장은 14억2천만 달러에 달했으며, 2022년보다 18% 증가했다. 그 성장률은 건강한 반면, 2021년 2222년 22%의 속도를 둔화시키는 것으로 나타났습니다. 이는 더 긴밀한 자본시장과 산업의 가설적 끝의 수정으로 나타났습니다. 유출된 돈은 더 정통했습니다. 전략적 투자자들은 모멘텀에 의해 주도된 일반주의자들을 대체했고, 로봇 시리즈 A 라운드의 중반적 Due Diligence 기간은 6주에서 11주로 늘었다.

하드웨어 측면에서는 전통적인 산업용 로봇이 3,9백만 유닛 (IFR) 로 설치된 기반의 절대 다수를 차지하고 있다. 중국은 세계 최대의 로봇 시장으로서의 위치를 굳혔으며, 새로운 설치의 68%를 차지했다. 인본형 세그먼트는 헤드라인을 잡으면서도 상업적 이전으로 남아있었다. 단지 두 개의 플랫폼만 Agility Robotics Digit 및 Boston Dynamics Atlas 개발 프로그램이 구조화된 고객 참여에 사용할 수 있다고 믿을 수 있었다.

** 재계급 논문:** 2023년은 로봇 기술에 있어서 한 단계 후진이 아니었다. 산업은 프로토타입 시범을 배치 준비로 혼동하는 것을 중단한 해였다. 이 재계급을 일찍 받아들인 회사들은 데이터 인프라, 운영자 훈련, 배포 신뢰성으로 자원들을 다시 방향을 전환한 다음 주기를 정의할 것이다.

인공지능 측면에서는 강화 학습이 지배적인 훈련 패러다임으로 남아 있으며, 배포된 로봇 시스템의 72%를 동원하고 있다. 배제 학습은 조작 작업에 대한 잠재력을 입증한 학업 작업으로 인해 22%로 인기를 얻고 있다. 하이브리드 카테고리 (6%) 는 작지만 모든 배포 시나리오를 해결하는 단일 방법이 없다는 인식을 나타냅니다. 2023년 가장 중요한 인공지능 이벤트는 10월에 Google DeepMind이 RT-2를 발표하면서, 시각 언어 모델이 로봇 행동을 직접적으로 생성할 수 있다는 첫 대규모 시범을 발표했습니다. 이는 연구 결과였지만 제품이 아니라 다음 2년간 산업을 다시 형성할 패러다임 전환을 신호로 표시했습니다.

데이터 수집은 업계에서 가장 지속적인 병목으로 남아 있었다. 고품질의 텔레오퍼레이션 시범 시범 시상대 비용으로 520달러로, 훈련에 필요한 데이터 세트를 구축하는 것은 가장 잘 자금받는 조직을 제외한 모든 사람들에게 막대한 비용이 들었다. 표준화된 데이터 형식은 아직까지 광범위한 채택을 달성하지 못했다. 대부분의 팀은 독자적인 계획으로 데이터를 수집하여 조직 간 공유를 비실리하게 만들었습니다. 이것은 2024 년 RLDS 및 LeRobot 형식의 등장으로 변경되기 시작하지만 2023 년에는 데이터 문제가 크게 해결되지 않았습니다.

2장

하드웨어 풍경

2023년 로봇 하드웨어 시장은 두 가지 속도의 이야기였습니다. 전통적인 산업 부문 6축 팔, SCARA 로봇 및 Fanuc, ABB, KUKA, Yaskawa에서 제조하는 카르테시아 시스템 은 자동차 및 전자 제조 수요로 인해 꾸준히 성장했습니다. 한편, 중국 OEM에서 새로운 세대의 저비용, 연구 중심의 하드웨어가 등장하기 시작했지만 2024년과 그 이후의 생태계를 특징으로 할 수 있는 규모나 생태계 깊이를 아직 달성하지 못했다.

전통적 산업 지배

국제 로봇 연맹은 2023년 말까지 전세계적으로 3.9백만 개의 산업용 로봇이 설치된 것으로 보고했다. 이는 새로운 기록이다. 연간 배송은 약 553,000 유닛으로, 73%는 자동차, 전자 및 금속/기계 제조 등 세 가지 수직 분야에 목적이 있다. 중산업 분야의 평균 판매 가격은 28만 달러~45,000 달러로 안정적으로 유지되었는데, 이는 이 시장 부문의 성숙과 경쟁적 규율을 반영합니다.

중국은 중력 중심지였다. 국가별로 세계 설치 중 68%가 중국의 지배력이 비례적이었으며, 구조적이었다. 중국 제조업체는 (SIASUN, Estun, Inovance와 같은 국내 브랜드들을 포함하여) 일본과 유럽 기업들로부터 특히 20,000 달러 이하의 시장 점유율을 얻었다. 중국에서 제작된 2025에 관한 정부 보조금으로 중소기업의 도입이 더욱 가속화되었다.

협동 로봇 (코봇)

협동 로봇 부문은 2023년에 19% 성장하여 더 넓은 산업 시장을 뛰어넘었다. 유니버설 로봇은 시장 주도권을 유지했지만 중국 코봇 제조업체는 특히 JAKA, Dobot, 그리고 엘리트 로봇은 아시아 태평양 시장에서 상당한 점유율을 차지했다. 코봇은 더 넓은 산업 범주 내에서 틈새 역할을 계속했다 (총출량의 약 8%), 그러나 그들의 성장 궤도는 전통적인 과 울타리 패러다임을 넘어 다양화되고 있는 시장을 시사했다.

상업적 인류의 새벽

2023년 인형 로봇은 집중적인 활동과 제한된 상업적 생산의 분야였다. Agility Robotics Digit는 구조화된 상업적 파일럿으로 배치되는 최초의 인형 로봇이 되었고, 아마존은 10월에 임플리언스 센터에서 테스트 프로그램을 발표했다. 보스턴 다이내믹스는 아틀라스 개발 프로그램을 계속하여 하이드라울 아틀라스 플랫폼에서 2024년에 공개될 전기 리디자인으로 전환했습니다. 이 두 가지 외에도 인형 풍경은 주로 프로토타입 개발의 다양한 단계에서 잘 자금을 지원한 스타트업으로 구성되었습니다: 피겨 AI (2023년에 설립되었습니다), 앱트론ik, 1X 기술 및 Unitree (이후 사육족에서 인형으로 회전할 수 있습니다) 를 포함한 여러 중국 입주자.

** 하드웨어 실체 확인:** 헤드라인에도 불구하고, 2023년 실제 세계 테스트의 어떤 형태로든 50명 미만의 인형 로봇이 배치되었다. 시범 비디오와 배포 현실 사이의 격차는 여전히 막대한 것으로 남아 있었다. 이 격차를 공개적으로 인정한 회사들은 시간표에 대해 과장한 약속을 하지 않고, 이후의 자금 모집 라운드에서 가치있는 것으로 입증될 만한 신뢰성을 얻었다.

중국의 증가하는 하드웨어 생태계

중국 OEM가 오랫동안 저비용 산업 부문을 지배했지만 2023년은 연구 및 인공지능 준비 하드웨어 부문으로의 추진의 시작을 의미했습니다. Unitree (B1와 B2 네발족), AgileX (모바일 기반), 그리고 Elephant Robotics ( 데스크톱 팔) 같은 회사들은 아직 서양 연구 하드웨어의 정확성에 맞지 않지만, 훨씬 더 나은 가격-능력 비율을 제공해주는 플랫폼을 배포하기 시작했습니다. 미국이나 유럽 제조업체에서 15,000달러에 달하는 연구 수준의 팔은 중국 공급업체에서 4,000달러~7,000달러에 달할 것으로 추정된다. 이 가격 압축은 2024년에 급격히 가속화될 것이다.

글로벌 로봇 시장 규모 ($B)

출처: RCSV 연구, IFR, PitchBook

2023 년 국가별로 로봇 설치 (%)

출처: RCSV 연구, IFR

Country	Share of Installations	Key Driver
China	68%	Government subsidies, EV/electronics manufacturing
Japan	9%	Automotive, aging workforce
United States	8%	Logistics, reshoring initiatives
Germany	5%	Automotive OEMs, Industrie 4.0
South Korea	5%	Electronics, shipbuilding
Rest of World	5%	Mixed

제3장

데이터 문제

2023년 로봇 학습의 상태를 파악한 단 하나의 문장이 있다면, 그것은 다음과 같습니다. 모든 사람들이 데이터가 병목이라는 것을 알고 있었고, 거의 아무도 그것을 해결하기 위해 확장 가능한 계획을 가지고 있지 않았습니다. 로봇 훈련 데이터 수집의 비용, 복잡성과 분해는 산업에서 가장 구속력 있는 제약이었습니다. 계산보다 더, 알고리즘보다 더, 하드웨어보다 더.

520달러/시간의 현실

2023년 고품질의 텔레오퍼레이션 데이터의 평균 전체 로드 비용은 약 520달러 (약 5억원) 이다. 이 수치에는 운영자 노동, 하드웨어 부하, 환경 설정, 데이터 청소, 포맷 변환 등이 포함된다. 신뢰할 수 있는 정책을 훈련시키기 위해 200500개의 시범이 필요한 표준 선택 및 장소 작업에 대해서는 데이터 예산은 단일 훈련 실행 시도 전에 5만130,000 달러 에서 달랐다. 1,000+개의 시범이 필요한 더 복잡한 조작 작업에 대해서는 예산은 250,000 달러 이상을 초과할 수 있습니다.

비용 곡선은 2020년 820달러/시간에서 2023년 520달러로 감소했지만, 그 감소 속도는 광범위한 채택을 위한 수준이 아니었다. 주요 비용 동력은 운영자의 전문성 (훈련된 텔레오퍼레이션 사업자들은 희소하고 부과율을 명령했다), 하드웨어 설정 시간 (데이터 수집 세션마다 상당한 캘리브레이션이 필요했다) 및 표준화된 품질 점수 부족 (팀은 수집된 에피소드의 수동적인 품질 검토에 상당한 노력을 기울였다).

공예적인 데이터 문제: 2023년, 로봇 데이터 수집은 산업 생산보다 공예 제조에 더 가깝습니다. 각 팀은 자체 수집 설정을 구축하고, 자체 운영자를 훈련시키고, 자체 품질 표준을 정의하고, 데이터를 자체 형식으로 저장합니다. 이러한 공예적 접근법은 고품질의 개별 데이터 세트를 생산했지만 집합, 공유 및 벤치마킹을 매우 어렵게 만들었습니다.

표준 형식 없음

널리 채택된 로봇 시범 데이터 형식의 부재는 아마도 2023년 가장 유해한 구조적 문제였다. 연구 그룹은 사용자 지정 HDF5 스키마, 독자적인 바이너리 형식 또는 느슨하게 구조화된 파일 디렉토리에서 에피소드를 저장했다. Google의 RLDS (Reinforcement Learning Datasets) 형식은 존재했지만 Google 관련 프로젝트 이외의 중요한 질량을 달성하지 않았다. Hugging Face의 LeRobot 프로젝트는 초기 개발 단계에 있었다. 실제 결과는: 한 실험실에서 수집된 데이터 세트는 두 실험실 모두 유사한 하드웨어를 사용했을 때에도 상당한 엔지니어링 노력이 없으면 다른 실험실에서 직접 사용할 수 없었다.

텔레오퍼레이션 하드웨어 제한

2023년에 사용 가능한 텔레오퍼레이션 시스템은 기능적이지만 비싸고 에르고노믹적으로 도전적이었습니다. 젤로의 리더-포로우브 팔 시스템 및 유사한 프로젝트의 비용은 5,000~15,000 달러이며 작동에 상당한 전문 지식이 필요합니다. VR 기반의 텔레오퍼레이션 (메타 퀘스트 또는 유사한 헤드셋을 사용하여) 은 낮은 입점점을 제공했지만 미세한 조작 작업에 대한 데이터 품질을 떨어뜨리는 지연 및 지도화 문제를 도입했습니다. 운영자 성능과 데이터 품질을 향상시키는 해피틱 피드백은 5만 달러 이상의 비용의 연구 시스템에서만 사용할 수있었습니다.

규모 의 필수적 인 요소

이러한 제약에도 불구하고 2023년에는 의미있는 규모로 데이터 수집을 조직하는 첫 번째 시도가 이루어졌습니다. 구글의 RT-X 협업은 21 개의 연구 기관을 포함하여 당시 가장 큰 다체 로봇 데이터 세트를 구성했습니다. 22 개의 로봇 유형에 걸쳐 약 130,000 에피소드. 이 프로젝트는 상호체육 데이터 공유의 잠재력과 이를 달성하기 위해 필요한 엄청난 조정 대비를 모두 증명했습니다. 데이터 세트의 존재는 개념을 증명했고, 그 건설 비용은 근본적으로 다른 수집 인프라가 필요하다는 것을 증명했습니다.

데이터 수집 비용/시간 ($)

출처: RCSV 연구, 사업자 시장 데이터

4장

인공지능 및 학습 방법

2023년 로봇에 대한 인공지능 풍경은 강화 학습이 지배적이었지만 다음으로 무엇이 일어날 것인가라는 질문으로 괴롭혔다. 그 대답은 10월에 구글 딥마인드의 RT-2 논문으로 도착하여, 큰 시각 언어 모델이 직접 로봇 동작을 위해 적응될 수 있음을 증명했습니다. 그러나 그 연구 결과에서 상업적 영향으로 가는 여행은 또 다른 18개월이 걸릴 것입니다. 2023년에는 실제로 사용된 도구들은 더 오래되고, 더 검증되어, 덜 화려했습니다.

강화 된 학습: 여전히 왕

강화 학습은 2023년에 배치된 로봇 학습 시스템의 72%를 차지했다. 지배는 두 영역에 집중되었다: 로코모션 (RL가 다리 로봇에 대해 분명하게 우월한 것으로 입증되었던) 및 구조화된 조작 (사업 보상이 명확하게 정의될 수 있는). Agility Robotics, Boston Dynamics, Unitree와 같은 회사들은 RL 훈련 정책을 로코모션 컨트롤러의 기초로 사용했다. 조작에서, RL는 명확한 성공 기준을 가진 작업에 가장 잘 작동했습니다.

한계 또한 명확했습니다. RL는 구조화되지 않은 환경에서 긴 지평선과 접촉이 풍부한 조작 작업을 수행했습니다. RL을 통해만 तौ तौ일을 접거나 샌드위치를 준비하거나 식료품 가방을 포장하는 정책을 훈련시키는 것은 매우 어려웠으며, 대규모 시뮬레이션 캠페인 또는 보상 엔지니어링이 너무 복잡하여 엔지니어링 노력이 프로젝트 시간대에 지배를 가했습니다.

모방 학습: 경쟁자 들 이 증가 하는 것

모방 학습 (IL) 은 2023년에 배포된 데이터의 22%를 차지했으며 빠르게 성장하고 있었다. 촉매는 일련의 학술적 결과로 IL가 놀랍도록 온화한 데이터 세트 크기로 신뢰할 수 있는 조작 성능을 달성할 수 있음을 입증했다. 토니 자오와 스탠퍼드 대학의 동료들이 2023년에 발표한 ACT (Action Chunking with Transformers) 논문에서는 단지 50개의 시범을 바탕으로 훈련된 트랜스포머 기반의 IL 정책이 접촉이 풍부한 양동력 조작 작업을 수행할 수 있다는 것을 보여주었습니다. 이는 이전에 생각했던 것보다 유용한 IL에 대한 데이터 요구 사항이 낮을 수 있다는 것을 제안했기 때문에 응용 로봇 커뮤니티의 상상력을 사로잡은 결과였습니다.

IL의 실질적인 어플은 간단했습니다. 보상 기능을 설계하고 수십억 개의 시뮬레이션 에피소드를 실행하는 대신, 팀은 몇 백 개의 텔레오퍼레이션 시범을 수집하고 직접 정책을 훈련시킬 수 있었습니다. 일반화 제한된 데이터에 훈련된 IL 정책은 교육 배포 이외에 취약한 경향이 있었다 그러나 잘 정의된 환경이 있는 많은 기업용 사례에 대해서는 이러한 제한이 받아들여질 수 있었다.

** RT-2 신호:** 구글 딥마인드의 RT-2 논문 (2023년 10월) 은 올해 가장 중요한 연구 결과였다. 55B 파라미터 비전 언어 모델 (PaLM-E) 가 자연 언어 명령어에서 로봇 동작을 내보낼 수 있도록 정밀하게 조정될 수 있음을 증명함으로써 RT-2는 다음 년 동안 지배할 비전 언어 행동 (VLA) 패러다임을 구축했다. 2023년에는 TPU 포드에서 실행되는 연구 유물이었으며 2025년에는 그 후계자들은 소비자 GPU에 실행될 것입니다.

하이브리드 접근 방식

나머지 6%의 배포는 하이브리드 방법을 사용했다. 일반적으로 RL는 낮은 수준의 제어 (관동동력, 균형) 를 IL 또는 고 수준의 작업 순서화를위한 고전적 계획과 결합했다. 이 건축은 가장 흔한 것은 바퀴 또는 다리 기반이 RL 훈련된 로코모션이 필요하고 팔이 IL 훈련된 조작을 수행하는 모바일 조작이었다. 하이브리드 접근법은 실용적이지만 운영적으로 복잡하여 팀들은 두 개의 분리된 훈련 파이프라인을 유지하고 그 사이의 인터페이스를 관리해야 했습니다.

시뮬레이션: 필수적 인 것 은 부족함

물리 시뮬레이션 (주적으로 아이작 체육관, 무조코, 파이불렛을 통해) 은 2023 년 RL 훈련에 필수적 인 것으로 남아있다. 실질적으로 모든 이동 정책과 많은 조작 정책은 실제 하드웨어로 이전하기 전에 부분 또는 완전히 시뮬레이션에서 훈련되었습니다. 시뮬레이션 정책이 실제 물리학과 마주할 때 실적 간격 시뮬레이션 정책의 성능 저하 은 핵심 기술적 도전으로 남아 있었다. 도메인 무작위 (시뮬레이션 조건의 광범위한 분포를 통한 훈련) 은 표준 완화 전략이었지만 효과적으로 구현하기 위해서는 상당한 전문성과 계산이 필요했다.

교육 방법 채택 2023 (%)

출처: RCSV 연간 개발자 조사, n=640

5장

수직으로 배포

2023년 로봇 보급은 전통적인 산업적 직선에 집중되어 있었다. 자동차 및 전자 제조업은 단위 부피로 모든 상업적 로봇 보급의 65%를 차지했다. 물류는 현재 진행 중인 전자 상거래 부 boom 및 지속적인 창고 노동 부족을 반영하여 세 번째로 큰 직선 및 가장 빠르게 성장하는 분야였다. 수직업체의 긴 꼬리 식품 서비스, 의료, 농업 은 생명의 징후를 보이기 시작했지만, 아직은 파일럿 프로젝트에서 지속적인 상업적 배포로 한 문턱을 넘지 않았습니다.

자동차: 앵커 수직

자동차 제조업은 2023년 세계 로봇 배포량의 38%를 차지했다. 이것은 새로운 것은 아닙니다. 전통적인 가열 및 페인팅 응용 프로그램은 기본이 되었지만, 카사지 융통성 (EV 플랫폼에 대한 빠른 재편), 배터리 팩 집합 및 품질 검사 등이 가장 빠르게 성장하는 하위 부문으로 등장했습니다. 중국 EV 제조업체, 특히 BYD 및 NIO는 새로운 로봇 시스템의 가장 공격적인 채택자 중 하나였습니다.

전자제품 제조

전자공학은 반도체 제조, PCB 조립, 소비자 전자 최종 조립에 의해 추진된 분포의 27%를 차지했다. 전자 제조의 정밀 요구 사항은 위치 정확성과 힘 제어의 경계를 계속 밀어붙였다. SCARA 로봇과 작은 6축 팔이 이 수직을 지배했으며 평균 주행 시간은 초 대신 분으로 측정되었습니다. 현재 치프 부족과 재개발 투자는 (미국에서 CHIPS 법, EU 치프 법) 새로 건설된 공장에서의 자동화 수요가 증가하기 시작했습니다.

물류: 성장 의 정형

물류 및 창고가 투입의 18%를 차지하고, 연평균 31% 증가했다. 주요 수직 중 가장 빠른 성장률이 되었다. 지배적인 형태 요인은 운송용 자율형 이동용 로봇 (AMR) 과 분류 및 팔레티징용 고정형 무기였다. AMR에서 모바일 조작자 (팔을 가진 기지) 로의 전환은 시작되었지만 초기 단계로 남아있었습니다. 2023 년 전 세계적으로 물류 환경에서 500 개 미만의 모바일 조작자가 배치되었습니다. 아마존, 월마트 및 여러 유럽 물류 사업자는 주요 구매자였습니다.

신흥 수직

식품 서비스, 보건 서비스 및 농업은 2023 년 전 세계적으로 1,000 개 미만의 로봇 단위를 배치했지만 비례적인 투자 관심을 끌고있었습니다. 식품 서비스 자동화 (자동적인 요리, 배급 및 서비스) 는 일본, 한국 및 특정 미국 시장에서 QSR 체인에서 시험 수행되었습니다. 의료용 로봇은 대부분 수술 시스템 (Intuitive Surgicals da Vinci) 과 약국 자동화에 제한되어 있었고, 초기 연구 단계에서 비 수술적 조작이 있었다. 농업용 로봇은 특히 과일 채취와 작물 모니터링이 외부 환경의 극한 변동성 및 배치 기회의 계절성 때문에 제한되었다.

산업 수직으로 배포 2023

출처: RCSV 연구, IFR

Vertical	Share of Deployments	YoY Growth	Leading Form Factor
Automotive	38%	+12%	6-Axis Industrial Arm
Electronics	27%	+15%	SCARA / Small 6-Axis
Logistics / Warehousing	18%	+31%	AMR / Fixed Arm
Food / Pharma	8%	+24%	Cobot / SCARA
Other	9%	+18%	Mixed

6장

투자 & 자본

2023년 로봇 투자 경관은 한 단어로 정의되었다: 수정. 2021년 6.3억 달러, 2022년 5.8억 달러의 역사적으로 높은 벤처 활동 후 글로벌 로봇 VC 투자 규모는 4.1억 달러로 떨어졌다. 이것은 붕괴가 아니었다. 그것은 초과 기간 후 기본으로 돌아온 것으로, 증가하는 금리율, LP 의 약속이 강화된 것과 모든 딥 테크 수직에 영향을 미치는 일반화된 위험 거부감으로 인해 진행되었습니다. 로봇에 대한 특정 역학은 배포 시간대가 압축되어 있다는 인식이 증가했습니다. 2023년까지 상업적 인형 배포를 예상하는 투자자들은 가장 진보된 프로그램조차도 의미있는 수익에서 18~24개월의 현실을 직면했습니다.

전략적 자본으로의 전환

2023년 투자 경관에서 가장 큰 변화는 자본의 양이 아니라 그 원천이었습니다. 202122의 최고치를 주도한 금융 VC는 급격히 물러났다. 그 대신 전략적 투자자들은 앞으로 나아갔다. 자동차 OEM (하우나이, BMW, 메르세데스-벤츠), 물류 사업자 (아마존, DHL), 기술 회사 (NVIDIA, 구글, 마이크로소프트) 는 A 시리즈부터 로봇 기업들의 지배적인 자본원이 되었다. 전략적 투자자들은 운영 전문 지식, 배포 사이트 및 고객 관계 자산들을 가져왔는데, 이는 순전히 재정적 지원보다 로봇 기업들에게 더 가치 있었다.

중국: 정부 주도 투자가

중국의 로봇 투자 풍경은 다른 역동적 차원에서 운영되었다. 중국 로봇 기업에 대한 민간 VC 투자가 글로벌 수정에 따라 왔지만, 정부 지원 자금과 시립 투자 프로그램은 부분적으로 감소를 상쇄했다. 성, 상하이, 베이징은 각각 개정으로 자본을 배포하는 데 계속된 전용 로봇 투자 자금을 유지했다. 그 결과: 중국 로봇 회사들은 2023년에 약 12억 달러를 모았는데, 2022년에 15억 달러의 수치로 적지 않은 감소가 있었지만 미국과 유럽 기업들이 경험한 수정보다 덜 심각했습니다.

분야 배당: 2023년 투자 수정은 2021년 22년 고부가가치 상승을 당한 기업들에게 고통스러웠고, 현재 평평 또는 하락 회전을 겪고 있다. 그러나 산업 전반에 걸쳐 건강했다. 기업들은 내레이션 및 프로토타입 시범을 의존하는 대신 배포 메트릭을 보여주도록 강요당했다. 이 징계 는 그 후 에 회복 될 수 있는 기초적 인 것 을 증명 할 것 이다.

평가 압축

A 시리즈의 로봇 회사들의 평균 돈 전 평가액은 2022년 35억 달러에서 2023년 22억 달러로 감소하여 37%의 압축을 기록하였다. 소프트웨어 또는 데이터 차별화 스토리가 명확하지 않은 하드웨어 전용 기업들에 대한 수정은 가장 심각했다. 반복적인 수익을 얻을 수 있는 길을 보여줄 수 있는 기업들 (데이터 서비스, 소프트웨어 가입, 또는 함대 관리) 은 동등한 수익 수준에서 하드웨어만 가진 동료들보다 1.52배 더 높은 평가를 유지했다.

글로벌 로봇 VC 투자 (B)

출처: RCSV 연구, PitchBook, 크런치베이스

7장

2023년 돌파구 순간

매년 몇 가지 사건들이 발생하고 있습니다. 그 사건들은 과거로 돌아보면, 변곡점이 될 것으로 나타났습니다. 2023년에는 다섯 가지가 가장 중요했습니다.

1. RT-2: VLA 패러다임이 등장한다 (Google DeepMind, 2023년 10월)

RT-2 (로봇 트랜스포머 2) 는 큰 시각 언어 모델 특히, 55억 매개 변수 PaLM-E 변종 을 시각적 관찰과 자연어 작업 설명에서 직접 로봇 동작을 출력하도록 정비할 수 있음을 보여주었습니다. 이 모델은 RT-1에 비해 일반화 3배 향상된 새로운 객체에 도달했으며 언어 모델의 의미적 이해를 활용하여 훈련되지 않은 지침을 따라갈 수있었습니다. 결과는 아직 배치되지 않았습니다 (이유가 실시간 제어에 너무 느리지만) 그러나 차세대 로봇 학습 시스템을 정의 할 건축 템플릿을 구축했습니다.

2. ACT: 효율적인 모방 학습 (스탠퍼드, 2023)

토니 자오와 동료들의 'Transformers'와 함께 하는 행동 뭉치' 논문에서는 50개 정도의 텔레오퍼레이션 시범을 통해 훈련된 비교적 간단한 트랜스포머 아키텍처가 배터리를 삽입하고, 커넥터를 꽂고, 지프백을 수 있도록 접촉이 풍부한 쌍방향 조작을 할 수 있다는 것을 보여줬다. 핵심 통찰은 action chunking: 단일 시간 단계보다는 행동의 순서를 예측하는 것, 이는 시간적 일관성을 향상시키고 합성 오류를 줄였습니다. ACT는 다음 12 개월 동안 응용 로봇 학습에서 가장 많이 복제 된 결과였습니다.

3. 애기리티 디지트 엔터스 아마존 (2023년 10월)

애기리티 로보틱스는 아마존의 완충 센터에서 토트 이동 작업을 위해 인형 로봇 Digit을 테스트하고 있다고 발표했습니다. 배포는 구조화된 파일럿이었지만 (상품 판매가 아니라) 포춘 500 회사에서 인형 로봇이 실제 상업 물류 환경에서 배치 된 것은 처음이었습니다. 신호는 분명했습니다. 세계 최대 기업들은 실제 작업에 대한 인간형 형태 요소를 평가하고 있었습니다.

4. 보스턴 다이내믹스 애틀라스: 전기 전환

보스턴 다이내믹스는 2023년 대부분을 아틀라스 플랫폼을 하이드라울릭에서 전동으로 전환하는 데 보냈습니다. 새로운 전기 애틀랜스는 2024년 4월까지 공개되지 않을 것이지만, 2023년 고토크 전기 동기를 개발하고, 확장성을 제조하기 위한 플랫폼을 재설계하고, 연구보다는 상업적 응용에 지향된 소프트웨어 스택을 구축하는 공학 작업은 연구 에서 상업적인 제품에 대한 근본적인 전략적 전환을 나타냈다.

5. AI 설립된 그림 (2023)

피겨 AI는 2023년에 상업적 배포를 위한 일반적 인형 로봇을 만드는 명시적인 목표로 설립되었다. 회사는 보스턴 다이내믹스, 테슬라, 구글 딥마인드, 애플의 특수 프로젝트 그룹에서 뽑은 팀으로 투자자를 유치하여 7천만 달러의 시리즈 A를 모았다. FIGURE의 설립은 초기 제품 ( 초기 개발에 있었다) 에 의해서가 아니라 인형 로봇에 대한 자본 시장의 신념에 대한 신호에 의해 중요합니다. 더 넓은 수정 기간 동안에도 가장 좋은 팀은 인형 프로그램을위한 상당한 자본을 모을 수 있습니다.

** 패턴:** 이 돌파구 순간들 각각은 공통의 끈을 공유합니다. 대형 인공지능과 물리 로봇학의 공렴. RT-2는 개념을 증명했습니다. ACT는 작은 팀들을 위해 실용화했습니다. Digit과 Atlas는 하드웨어가 실제 환경에 준비가되어 있음을 보여주었습니다. 2025년까지 그들은 하나의 조직이 될 것입니다.

8장

2024년 전망

로봇을 예측하는 것은 겸손한 작업입니다. 이 보고서의 2022 년 에디션은 인형 상용화의 속도를 과다 평가하고 응용 로봇 학습에 대한 기초 모델 연구의 영향을 과소 평가했습니다. 정직하게 제공 된 경고와 함께, RCSV 연구팀이 2024 년을 정의 할 것이라고 믿는 주제입니다.

1. 데이터 인프라는 다른 카테고리로 등장할 것입니다

시간당 520달러의 데이터 수집 비용은 2024년 감소할 예정입니다. 이는 더 저렴한 텔레오퍼레이션 하드웨어 (사단체-따라자 시스템 $3,000 이하), 표준화된 데이터 형식 (RLDS 및 레로봇이 채택되고) 및 최초의 상업적 데이터 수집 서비스로 인해 시작됩니다. 우리는 표준 조작 작업에 대한 비용으로 2024년 4분기에 $350~$400/시간을 달성할 것으로 예상합니다. 데이터 수집 인프라를 구축하는 기업은 상당한 투자자금 관심을 끌 것입니다.

2. VLA 모델은 연구에서 Dev-Preview로 이동할 것입니다

RT-2 이후, 우리는 2024년에 적어도 2개의 오픈소스 VLA 모델 리लीज이 상용적으로 사용할 수 있는 GPU에서 상호작용적인 속도로 실행될 것으로 예상합니다. 이것들은 생산 준비가 되지 않지만 연구팀과 잘 자금 지원된 스타트업이 VLA 기반 배포 파이프라인을 구축하기 위해 충분할 것입니다. 연구와 제품 사이의 격차는 닫기 시작할 것입니다.

3· 인간성 배포는 상업 이전으로 계속될 것입니다

여러 인형사 회사들의 공격적인 공개 시간표에도 불구하고, 우리는 2024년에 의미 있는 상업적 인형사 배포를 기대하지 않습니다. 구조적 조종사는 확장될 것입니다. 우리는 2024 년 말까지 35 상업적 인형사 플랫폼이 파일럿 프로그램에 사용할 수 있을 것으로 예상합니다.

4· VC 투자 안정화

우리는 2024년 글로벌 로봇 VC 투자 규모가 455억 달러에서 안정될 것으로 예상하고 있으며, 미ックス은 전략적 투자자들에게 계속 이동할 것으로 예상하고 있습니다. 인형 부문은 비례적인 자본 비중을 끌어들일 것입니다 (우리는 전체 로봇 VC의 30~40%를 추정합니다).

5· 중국은 가속화 될 것

2024년 중국 로봇의 야망은 공식적인 정부 인형 프로그램, 지속적인 하드웨어 비용 압축 및 서부 국경 연구소와 경쟁하는 중국 VLA 연구의 출현으로 강화될 것입니다. 중국 제조사의 하드웨어 비용 장점은 글로벌 로봇 경제의 구조적 힘이 될 것입니다.

** 2024 년 에 대한 우리 의 전반적 견해 는:** 2024 년 은 로봇 산업 이 우리가 그것을 건설 할 수 있는가?에서 우리가 안정적으로 배치 할 수 있는가? 2024 년 을 좋은 해로 되돌아 볼 수 있는 기업은 데이터 수집 인프라, 배포 신뢰성 및 고객 성공 엔지니어링에 투자 한 회사 들 입니다.

[2024년 보고서를 읽어보세요]

로봇 형태 요소 혼합 (%)

출처: RCSV 연구, IFR

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실리콘밸리 로봇센터 (2023). _로봇의 상태 2023: 글로벌 로봇 산업에 대한 연간 보고서. _ RCSV 연구. T10

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