중국 징둥닷컴의 로봇 기술력

라스트 원마일 배송 로봇 직접 개발

세계 최대 규모를 보유하고 있는 중국의 EC(전자상거래) 시장. 그곳에서 알리바바 다음으로 큰 점유율을 차지하는 것이 징둥닷컴(JD.com)이다. 매출은 약 11조 엔, 연간 유통 총액은 약 40조 엔에 달한다. 징둥닷컴은 일명 ‘BAT’라고 부르는 바이두, 알리바바, 텐센트의 중국 거대 IT기업들과 비교하면 첨단기술에 대한 이미지가 약할지도 모른다. 그러나 실제로는 로봇이나 AI 기술을 적극적으로 개발하고 있다.

징둥닷컴은 알리바바와 달리 자사에서 EC용 물류 인프라망∙배달원을 확보하고 있고, 당일 배송 등 스피드 배송을 장점으로 하고 있다. 그러한 물류를 지원하는 기술로서, 로봇이나 AI 기술을 사내 연구소에서 활발하게 자주적으로 개발하고 있다.

징둥닷컴은 거대 EC 사업자이기 때문에 자사의 물류센터에서 선반 운반형 로봇이나 분류 로봇, 일본 로봇기업 무진(Mujin)의 피킹 로봇 등 물류용 로봇을 다수 이용하고 있다. 그러나 단순히 그러한 로봇을 이용하는 기업에 그치는 것이 아니라 미국 아마존닷컴처럼 연구 부문을 보유하며 스스로 물류용 로봇 기술에 투자하고 있다.

징둥닷컴은 사내에서 로봇이나 AI, 드론 등을 개발하는 연구조직 ‘JDX(X사업부)’를 보유하고 있다. 그 JDX의 대응 중에서도 백미라고 할 수 있는 것이, 자동 배송 로봇(ADV: autonomous delivery vehicle)이다. LIDAR나 카메라 등의 센서를 탑재해 공도를 주행하며, 지역에 있는 자사의 물류 거점에서 EC 주문자인 개인에게까지 상품을 배달한다. 이른바 라스트원마일 배송을 담당하는 로봇이다. 배송이라는 자사의 코어 사업을 로봇으로 효율화하려는 의욕적인 시도다.

제조 현장 3000명의 응답

일본에서 ‘DX(디지털 트랜스포메이션’이라는 말이 시민권을 얻기 몇 년 전부터 제조업의 디지털화 프로젝트는 시작되고 있었다. 11년에 시작된 ‘인더스트리 4.0’이 목표하는 바도 DX다. 제조업은 가장 DX가 진행되고 있는 업계라고 생각해도 무방하다. 실제로는 어떨까? 제조업 DX의 대응 상황을 파악하기 위해, 닛케이 BP종합연구소 Cleantech Lab과 닛케이 크로스테크가 일본과학기술연맹의 협력을 얻어 제조업 321사를 대상으로 실시한 조사와, 현장 담당자 3,000명에게 실시한 웹 앙케트를 통해 제조업 DX의 실정을 조사했다.

Part 1. 기업 조사 (321사)
DX지만 ‘변혁보다도 효율화’

닛케이 BP종합연구소 Cleantech Lab과 닛케이 크로스테크는 20년 12월, 제조업 DX에 관한 2개의 앙케트 조사를 실시했다. 하나는 321사로부터 응답을 얻은 조사(이하 '기업 조사'), 다른 하나는 제조업 현장에서 일하는 3,000명으로부터 응답을 얻은 조사(이하 '현장 조사')다. 이 2개의 조사 각각의 결과에서 보이는 제조업 DX의 실태와 2개의 조사 결과의 비교를 통해 읽어낼 수 있는 경영과 현장의 갭에 대해 해설한다.

기업 조사는 기업의 기명으로 공식 응답한 것이어서 경영층의 의중이 짙게 반영되어 있을 것이다. 한편 현장 조사는, ‘닛케이 크로스테크’와 ‘닛케이 비즈니스 온라인판’의 메일 매거진의 독자를 대상으로 하고 있어, 현장에서 일하는 개인의 의견이 집합된 것이라고 할 수 있다.

자동차 OS 개발, 대기업이 도전한다

자동차 OS(기본 소프트) ‘QNX’를 제공하는 캐나다의 블랙베리(BlackBerry)가 자동차용 데이터 기반 정비에 주력하고 있다. 블랙베리는 2020년 12월, 아마존닷컴 산하의 아마존웹서비스(AWS)와의 공동 개발을 발표, 올 3월에는 이에 관련된 벤처 투자 기금을 설립했다.

자동차용 데이터 기반의 가치는 그것에 연결되는 차량 대수에 따라 크게 좌우된다. 블랙베리가 AWS와 공동 개발하는 데이터 기반 ‘아이비(IVY)’의 경우, 현시점에서는 아직 참여하는 자동차회사가 공개되지 않았으며, 연결되는 차량 대수도 불분명하다. 하지만 2020년 12월 발표 이래, “거의 모든 자동차회사들이 IVY 구상에 흥미를 보이고 있다”라고 블랙베리 경영기획담당의 비트 시니어 바이스프레지던트는 말한다.

그 중에서도, 제조사 및 차종의 차이를 초월해 전세계 차량의 데이터에 간단하게 액세스 할 수 있는 구상에 대한 기대가 높다고 한다. “보다 많은 개발자가 IVY에 참여해 솔루션 및 가치를 창출해 나간다면 소비자의 만족도는 높아지고, 사용할 수 있는 데이터도 늘어날 것이다. 이것이 폐쇄적이었던 차량 데이터의 ‘민주화’로 연결되어 큰 가치가 탄생하게 된다”(비트 시니어바이스 프레지던트)라고 설명한다.

IVY는 블랙베리가 AWS와 공동으로 개발하고 있지만, AWS 이외의 클라우드도 사용한다는 것이 계약에 포함되어 있다고 한다. 자동차 OS도 QNX에 한정되어 있지 않다. 자동차 회사의 요구에 유연하게 대응하기 위해 특정의 기술에 매이지 않는 개방적인 기반을 목표로 하고 있다.

UAV 책임자와의 인터뷰
 
탈탄소를 위해 항공업계가 전동화로의 전환을 추진하고 있다. 항공기 개발 업체뿐만 아니라, 항공사들도 전동화 도입에 적극적이다. 그 중에서도 가장 적극적인 움직임을 보이고 있는 곳이 미국의 유나이티드항공이다.

유나이티드항공은 자사의 기업형 벤처캐피탈(CVC) ‘유나이티드항공벤처스(UAV)’를 통해 전동수직이착륙기(eVTOL) 개발 스타트업 기업인 아처에비에이션(Archer Aviation)과 전동 소형 고정익 무인항공기를 개발하는 스웨덴의 하트 에어로스페이스(Heart Aerospace)에 출자. 계열사인 메사 항공(Mesa Airlines)과 함께 아처와 하트에어로스페이스로부터 각각 기체를 최대 200대 구입할 예정이다.

eVTOL는 향후 5년(2026년) 이내, 하트에어로스페이스의 소형 고정익 항공기는 2026년 취항을 목표로 하고 있다. 또한, 초음속기를 개발하는 미국의 붐테크놀로지(Boom Technology)에도 출자해, 붐의 초음속기를 최대 50대 구입하는 계약을 체결하는 등, 새로운 항공기에 대한 투자에 적극적이다. 그 이유는 무엇일까? UAV 책임자(President of United Airlines Ventures)이며, 유나이티드항공의 사업 개발 및 IR 담당 부사장인 레스키넨 씨를 인터뷰했다.

전동 항공기 신흥 기업에 투자해 항공기 구입을 단행한 이유는 무엇인가?
지금까지 미국의 항공 산업은 주로 비용 절감에 주력해 왔다. 우리는 항공 산업 분야에 다시 한번 혁신을 일으키고 싶다고 생각하고 있으며, 그 중에서도 중요한 화두는 탈탄소화이다. 이 목표를 실현하기 위해서는 몇 가지 방법이 있다. 예를 들어, 단거리 노선의 경우, 하이브리드자동차(HEV)나 전기자동차(EV)와 같은 전동화가 효과적인 방법이다.

‘AI 슈퍼컴퓨터’ 세계 최고 속도는 어느 쪽?

인공지능(AI)용 슈퍼컴퓨터 순위가 6월에 발표되었다. 이화학연구소의 후가쿠(富岳)가 3연패를 달성한 ‘TOP500’의 이야기가 아니다. 기계학습 벤치마크 ‘MLPerf’의 랭킹이다. 구글과 엔비디아는 각각 MLPerf에서 가장 우수한 성적을 거두었다고 주장하고 있다.

MLPerf는 비영리단체(NPO)인 미국 ML커먼즈(2020년 12월에 MLPerf 컨소시엄에서 개칭)가 책정하는 기계학습의 벤치마크이다. 기계학습의 성능을 트레이닝과 추론으로 나누어 각각 계측할 수 있도록 복수의 벤치마크를 마련하고 있다. 매년 여름에는 트레이닝 결과가, 가을에는 추론 결과가 공표된다.

올해는 6월 30일에 트레이닝 벤치마크 ‘v1.0’의 결과가 공표되었다. 벤치마크 v1.0은 8종류의 태스크를 실행해 각각의 트레이닝에 소요된 시간을 계측하는 것이다. 8종류의 태스크란 화상 분류 모델인 'ResNet', 의료용 영상 분할(Image Segmentation) 모델인 '3D U-Net', 경량 물체 검출 모델인 'SSD', 중량 물체 검출 모델인 'Mask R-CNN', 음성인식 모델인 'RNN-T', 언어 모델인 'BERT', 레코멘데이션 모델인 'DLRM', 강화학습 모델인 'Minigo의 트레이닝이다.

구글은 7월 1일에 공개한 블로그에서 자사의 기계학습 전용 프로세서인 TPU v4를 탑재한 클러스터를 이용한 결과가 6종류의 태스크 중 4종류에서 엔비디아 탑재기의 결과를 상회, 2종류의 태스크에서 하회했다고 주장했다.

다이세이건설, 친환경 콘크리트를 세그먼트에 첫 적용

다이세이건설은 시멘트를 전혀 사용하지 않는 친환경 콘크리트 ‘T-eConcrete’를, 실드 터널의 구조 부재인 세그먼트에 국내에서 처음으로 적용한다. 기존의 콘크리트제 세그먼트와 비교해서 제조 시의 이산화탄소(CO₂) 배출량을 70% 이상 삭감할 수 있다.

다이세이건설이 개발한 T-eConcrete는, 제조 시에 많은 양의 CO₂를 배출하는 포틀랜드 시멘트 대신에 산업 부산물인 고로 슬래그 등을 혼합한다. 기존의 세그먼트와 같은 방법으로 제조가 가능하다.

채용하는 현장은, 오사카시의 에비에 하수처리장이다. 관로를 격납하는 배관로를 실드 터널로 신설한다. 세그먼트의 사이즈는 폭 1.2m, 두께 0.3m, 터널의 외경은 6.4m이다. 5개 링 분량(연장 6m)으로 개발한 콘크리트 세그먼트를 사용한다. 21년 6월에 해당 부분을 시공하기 시작했다.

에비에 하수처리장에서는 PFI(민간자금을 활용한 사회자본 정비) 사업을 채용해, 특별목적회사(SPC)인 에비에워터링크(오사카시)에 시설의 업데이트를 맡기고 있다. 이번 배관로 신설 공사는 다이세이건설이 SPC로부터 수탁. 시멘트를 사용하지 않는다는 다이세이건설의 제안이 시공 승낙되었다.

세포로부터 인공육을 만드는 푸드테크의 최전선  

고기의 세포를 배양하여 식육(Clean Meat)을 만든다. 이 것은 마치 SF가 아니다.미국, 네덜란드, 일본에서도 바이오 테크놀로지의 스타트업들이 미친듯이 이와 같은 사업에 진지하게 뛰어 들고, 미래를 겨냥한 투자가들이 자금을 투입하고 있다.

대량의 물과 토지와 시간을 사용하여 곡물을 수확하고, 식육으로 이용하기 위해 동물들을 사육하고 도살하여 인간이 소비한다. 지구환경에 있어도 동물에게도 문제가 있는 이러한 방법은 이제 푸드테크에 의해 크게 바뀌어 갈 것이다.

Clean Meat란 세포에서 인공배양으로 만드는 식용육으로, 성장호르몬, 농약, 대장균, 식품첨가물에 오염되지 않고 일반 고기보다 더 순수한 고기를 말한다. 배양 기술로 고기를 만들면 동물을 사육하여 도살하는 것보다 훨씬 많은 자원을 절감할 수 있으며, 기후 변동에 주는 영향을 보다 줄일 수 있고 안전성도 높다.

2013년에 세계 최초로 배양 햄버거가 만들어지고, 그 후에 많은 스타트업에 의해 기술개발이 진행되고 있다.