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자동차ㆍ로봇 분야 인공지능(AI)의 국내외 핵심기술 개발동향과 비즈니스 분석

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420,000
판 매 가
378000
제조사
IRS Global
규격
655쪽 (A4)
ISBN
978-89-98207-90-8
발간일
2019-11-01
수량

2019년 10월 28일, 정부는 올해 안으로 완전히 새로운 인공지능(AI)에 대한 기본구상을 바탕으로 인공지능 국가전략을 제시하며, 정부 스스로가 가장 적극적으로 활용 · 지원하겠다고 밝혔다. 본 전략의 일환으로, 세계적인 수준의 인공지능(AI) 기술력을 확보하기 위하여 정부가 2020년 AI에 대한 투자를 올해보다 크게 확대할 계획이다.

 

4차 산업혁명을 선도하는 주요 차세대 기술들이 주목을 받고 있는 가운데 AI(인공지능) 기술은 가장 혁신적인 기술로, 산업뿐만 아니라 인간의 삶 자체를 변화시키는 핵심 기술로 등장하고 있으며, AI기술의 확보와 활용 능력이 기업과 국가, 개인의 경쟁력을 좌우하게 될 것으로 분석되고 있다.

 

최근의 AI 기술의 발전은 딥러닝 기술에 힘입은 바 크며, 그에 따라 양질의 데이터를 기반으로 한 빅데이터도 중요한 요소로 등장하고 있으며, 주요 선진국은 AI 기술 발전 전략에 빅데이터 분야를 포함하여 정책적 지원을 강화하고 있다.

 

AI 활용분야는 제품분야와 서비스 분야로 크게 나눌 수 있지만 머지않아 거의 모든 분야에 AI가 적용될 것으로 예상되어 글로벌 기업들은 주도권 확보와 생태계 확대를 위한 전략을 적극 추진중이며, 오픈소스화를 통한 플랫폼 강화에 나서고 있는 실정이다.

 

이처럼 AI(인공지능)는 다양한 산업에 변혁을 가져오고 있으며, 우선 자동차 산업은 그 대표적인 분야라 할 수 있다. AI를 자동차에서 사용하는 목적은 운전자 지원(인포테인먼트나 ADAS)과 정보 보조 등 다양하다. IHS 테크놀로지의 자료에 따르면, 자동차 내 AI 도입율이 2015년 8%에서 2025년 109%에 이르며, AI는 신차의 표준 시스템이 될 것으로 예상한 바 있다.

 

하지만, 자동차의 부분적인 AI 적용은 최종적으로 자율주행차와의 융합으로 귀결될 것으로 예측된다.

현재, 자율주행에 관해서는 2가지 그룹의 업체들이 개발과 상용화에 적극 대응하고 있다.

첫째는 첨단운전자지원시스템(ADAS)의 수준을 향상시키기 위해 장해물을 인식하기 위한 딥러닝의 알고리즘과 같은 기능을 부가하고자 하는 완성차 업체들이다. 구체적으로 말하면, 토요타, GM, Ford, BMW, Audi, Mercedes, 그리고 Tesla와 같은 신규 참여자가 포함되며, 레벨2+와 레벨3의 ADAS 자동차(AI 기반 자율주행차)가 머지않아 시판될 전망이다.

또 다른 그룹은 로봇 택시나 무인 셔틀과 같은 자율주행차(로봇카)를 이용한 서비스를 제공하는 거대 IT 기업 및 스타트업이다. Google(Waymo), Uber, Yantex, Baidu나 Apple 등 머지않아 특정 도시에서 첫 로봇 택시 서비스를 제공할 예정인 기업들 외에 스타트업도 각지에서 MaaS(모빌리티 서비스)를 출시하기 위해 적극적으로 추진하고 있다.

 

자율주행차는 아직 관련 산업이 성장초기 단계이고 각 기관별 예측 방법론과 측정기준이 상이하여 기관별로 예측치에 편차가 크지만, 향후 2025년을 기준으로 시장이 크게 성장하며 2040년경 거의 정점에 이를 것으로 기대되고 있다.

 

자율주행차의 시발점을 다소 늦춰 잡는 것은 생명에 치명적 영향을 끼칠 수 있는 자동차라는 제품의 특성 때문이다. 자동차 제조업체들 역시 이런 점을 잘 알기 때문에 전통적으로 차량을 시장에 출시하기 전에 매우 철저하고 신중하게 차량을 다방면으로 실증사업과 시범운행을 실시하고 있다.

 

한편, AI로봇은 이미 여러 산업 분야에 활용되고 있으며, 다양한 응용 분야로 더욱 확대될 것으로 기대된다.

AI 로봇의 보급이 가장 앞서 있는 분야는 제조업이다. 제조업에서는 원래 로봇이 많이 사용되어 왔다. 그래서 로봇에 AI를 탑재하는 것만으로 AI 로봇의 보급이 빠르게 확산되고 있다. 작업 환경을 인지하고 스스로의 움직임을 조정할 수 있는 제조업의 AI 로봇은 기존의 자동화에서 자율화로 진화하고 있는 것이다.

물류 분야에서는 ‘자동반송로봇’이 대표적이다. 대형 창고에서는 수십 대에서 수백의 운송로봇이 주행하지만, 충돌 및 사고가 발생되지 않게 하려면 진열대의 위치와 주행 경로를 최적화해야 한다. 그래서 AI가 각각의 작업 움직임을 예측하고 가장 효율적인 배치와 경로를 생각하고 움직이게 한다.

그 외에도 헬스케어/의료, 농업, 경비, 건설, 관광, 금융 등 대부분의 산업으로 확산되고 있으며, 얼마 전까지만 해도 AI가 도입된 업계가 화제가 됐지만, 이제는 AI가 도입되지 않은 업계가 주목을 받을 것 같다.

한편, AI 로봇에서 ‘RPA(Robotic Process Automation)를 빼놓을 수 없다. RPA는 사람이 반복적으로 처리하는 업무를 소프트웨어 로봇을 통해 자동화하는 것으로 표준화되고 규칙적인 업무 프로세스를 자동화 시스템으로 전환한다. 최근에는 AI, 머신러닝 등의 기술을 기반으로 규칙적이며 반복적인 업무를 대신 수행해 업무 생산성을 크게 향상시키고 있다.

 

이 때문에 일각에서는 점차 ‘인간이 할 일이 없어지는 것은 아닌가’ 하는 비판적인 의견도 제기하고 있다. 하지만. 로봇업계의 전문가들은 로봇이 사람의 일자리를 차지하는 게 아니라, 생산성 및 품질은 높이면서 다량과 양질의 일자리 창출에도 기여할 것이라 기대하고 있다.

 

이에 IRS글로벌에서는 자동차ㆍ로봇 분야 인공지능(AI)의 기술개발 동향과 비즈니스 현황들을 종합적으로 분석 정리하여 관련 분야에 관심을 갖고 계신 분들께 미력하나마 도움을 드리고자 본서를 기획, 출간하게 되었다.

모쪼록 조금이나마 사업기획과 마케팅전략 수립에 도움이 되기를 바랍니다.


Ⅰ. 국내외 인공지능(AI)ㆍ빅데이터 개발동향과 시장전망

 

1. 인공지능(AI)의 최근 이슈와 新 비즈니스 분야
  1-1. 인공지능(AI) 기술 시장의 최근 이슈
    1) 인공지능(AI) 기술의 급성장
    2) AI 범용 플랫폼 지배력 강화
    3) 시장 선점을 위한 경쟁 심화
    4) AI 분야 스타트업은 미국ㆍ중국 중심
    5) 주요국별 기술혁신 역량 확보 정책 강화
    6) 신뢰할 수 있는 ‘인공지능(AI) 윤리 가이드라인’ 발표(EU)
     7) 인재육성 강조한 AI 종합 전략 초안 공개(일본)
     8) 美, 첨단 기술 경쟁력 위해 ‘AI 이니셔티브’ 구체화
    9) AI 시대 일자리 전망
  1-2. 인공지능(AI) 개요
    1) 인공지능(AI) 기술 개요
      (1) 인공지능(AI) 기술 등장
      (2) 인공지능(AI) 개념 및 정의
      (3) 인공지능(AI) 유형 분류
      (4) 머신러닝ㆍ딥러닝
    2) 인공지능(AI) 기술혁신의 특징
    3) 인공지능(AI) 기술 핵심 이슈
    4) 인공지능(AI) 관련 주요 기술 분야와 응용 영역
      (1) 인공지능(AI) 기술 분류
      (2) 인공지능(AI) 기술 특성
      (3) 인공지능(AI) 응용영역 및 애플리케이션
      (4) 주요국별 기술 수준 비교
  1-3. 빅데이터(Big Data) 개요
    1) 개념
    2) 필요성
    3) 유형과 분류
      (1) 형태별 분류
      (2) 주체별 분류
    4) 핵심 기술
      (1) 수집
      (2) 공유
      (3) 저장
      (4) 처리
      (5) 분석
      (6) 시각화
    5) 빅데이터 기술 핵심 이슈
    6) 빅데이터의 활용과 과제
      (1) 퍼스널 빅데이터
      (2) 무료 서비스의 이면
      (3) 퍼스널 데이터의 종류
      (4) 프로파일링 되는 소비자
      (5) 등급이 매겨지는 소비자
  1-4. 인공지능(AI)의 新 비즈니스 기회
    1) AI 스타트업이 만드는 변화
      (1) AI의 혁신 기능
      (2) AI 스타트업에 대한 투자 동향
    2) AI 구현을 위한 인프라 동향
      (1) Open Source
       (2) 데이터
    3) AI 기반 비즈니스 기회와 특징
      (1) 반도체ㆍ데이터 분야
      (2) AI 엔진(언어, 시각) 분야 
       (3) 응용서비스

 

2. 인공지능(AI)와 빅데이터 세부 기술 분야별 국내외 기술개발 동향과 전망
  2-1. 인공지능(AI)
     1) AI 기술 개요
    2) AI 중점 표준화 대상 기술
    3) 주요 분야별 국내외 기술개발 동향과 전망
      (1) 국내 현황 및 전망
      (2) 국외 현황 및 전망
  2-2. 빅데이터(BigData)
     1) 빅데이터 기술 개요
    2) 빅데이터 중점 표준화 대상 기술
    3) 주요 분야별 국내외 기술개발 동향과 전망
      (1) 국내 현황 및 전망
      (2) 국외 기술개발 현황 및 전망
  2-3. 주요국별 인공지능(AI) 특허 동향
    1) 글로벌 특허 동향
      (1) 주요국별 ‘인공지능(AI)’ 출원 동향
      (2) 주요국별 ‘뉴럴 네트워크’ 출원 동향
      (3) 주요국별‘딥러닝’출원 동향
    2) 중국 특허 동향
      (1) 출원인 국적별 출원 동향
      (2) 출원인 국적별 등록 동향
      (3) 기술 구분별 출원 동향
      (4) 응용산업 분야별 출원건수 추이
      (5) 자동차ㆍ로봇ㆍ의료 분야별 출원건수 추이
    3) 일본 특허 동향
      (1) 인공지능(AI) 출원동향
      (2) 딥러닝 출원 동향
      (3) AI 적용 분야 동향
    4) 국내 특허 동향
      (1) 연도별/기술분야별 출원 동향
      (2) 출원인별/기술분야별 출원 현황

 

3. 국내외 인공지능(AI) 시장 전망과 정책 추진 동향
  3-1. 국내외 인공지능(AI) 시장 전망과 개발 동향
    1) 글로벌 인공지능(AI) 시장규모와 전망
      (1) 국내외 시장 규모와 전망
      (2) 다양한 분야로 확산
      (3) 주요업체 동향
    2) 글로벌 ‘엣지 AI 칩’ 시장 및 개발 동향
      (1) 자율주행차를 대상으로 하는 시장 확대
      (2) 다양한 제안의 출현
      (3) 향후 전망
    3) 주요 분야별 AI 기반 비즈니스 기회
      (1) 반도체ㆍ데이터 분야
      (2) AI 엔진(언어, 시각) 분야 
       (3) 응용서비스
    4) 국내 인공지능(AI) 연구개발 현황
      (1) 기술 분야
      (2) 인재 분야
      (3) 기반 분야
  3-2. AI 반도체 개발동향과 전망
    1) 개요
      (1) 배경
      (2) 정의와 유형
    2) AI 반도체 시장 동향
      (1) 시장 분류와 특성
      (2) 시장 전망
    3) AI 반도체 대응 주요 국가별, 업체별 동향
      (1) 미국 기업
      (2) 중국 기업
      (3) 한국 기업
  3-3. 국내외 인공지능(AI) 정책 추진 동향
    1) 중국
      (1) AI에 관한 최근 동향
      (2) 차세대 AI 발전 계획 - 2030년으로 가는 로드맵
      (3) 지방 정부의 정책 촉진
    2) 미국
      (1) AI Initiative
       (2) Dep. of Defense Artificial Intelligence Strategy
     3) 독일
    4) 프랑스
      (1) AI 국가 전략의 시책
    5) 영국
      (1) 그간의 추진 동향
      (2) 정부-기업간 파트너십 전략
    6) 핀란드
    7) 일본
      (1) AI 전략
    8) 한국

 

Ⅱ. 자동차 분야 인공지능(AI)의 개발동향과 비즈니스 분석

 

1. 세계 자동차 산업 전망과 트렌드의 변화
  1-1. 주요국별 자동차 수요 규모 전망
    1) 미국
    2) 유럽
    3) 중국
    4) 인도
    5) ASEAN 5개국
      (1) 태국
      (2) 인도네시아
      (3) 기타 국가
  1-2. 미래 자동차산업의 변화 트렌드
    1) 미래 자동차의 4大 키워드
      (1) 전동화(electrification)
       (2) 자율주행차(autonomous)
       (3) 셰어드(shared)
       (4) 커넥티드(connected)
     2) 미래 자동차ㆍ모빌리티의 변화
      (1) 사용자에 중심
      (2) 미래 모빌리티 변화
      (3) 지역별 모빌리티 이용 형태 변화
  1-3. MaaS가 자동차산업에 미치는 영향과 활성화 방안
    1) MaaS(Mobility as a Service) 개요
    2) MaaS 기업의 비즈니스 모델 분석
      (1) 승차공유 서비스와 자동차 제조사의 관계
      (2) Didi - 중국 모빌리티 시장의 패권 도전
      (3) Daimler와 BMW - 다양한 MaaS를 패키지화
      (4) Grab - 통합 플랫포머로 추진
    3) MaaS 활성화 방안
      (1) 무인자동차 도입과 연계사업의 수익화
      (2) 연계사업의 수익화 방안
    4) 국내업체의 대응 전략

 

2. 자동차 분야의 인공지능(AI) 기술개발 동향과 시장전망
  2-1. 자동차 분야의 AI 기술개발 동향과 활용 사례 분석
    1) 자동차의 인공지능(AI) 개요
      (1) 인간의 판단보다 안전
      (2) AI의 필요성
      (3) 테슬라와 아우디의 자율주행차
    2) 인공지능(AI)이 운전을 지원하는 4가지 방법
      (1) 드라이버 어시스턴트 (운전자 지원)
       (2) 클라우드 베이스 어시스턴트 (정보 보조)
       (3) 라이드 셰어링 서비스의 개선
      (4) 자율주행차
    3) 자동차 AI 시장 동향과 전망
      (1) 시장규모 전망
      (2) 시장 및 참여업체의 주요 이슈
    4) 자동차 AI 음성비서 시장
      (1) 시장규모 전망
      (2) 글로벌 동향
      (3) 국내 동향
    5) AI가 차량탑재용 SoC 설계에 미치는 영향
      (1) 비전을 활용한 ADAS 시스템에 대한 AI 적용
      (2) 소프트웨어 개발에 대한 AI의 영향
      (3) 컨볼루션 뉴럴ㆍ네트워크를 이용한 충돌 피해 경감 브레이크(AEB)
       (4) CNN의 학습과 운용
      (5) AI와 하드웨어 개발
      (6) 뉴럴 네트워크의 변화가 하드웨어 개발에 미치는 영향
      (7) AI와 기능 안전
  2-2. 자동차 업계를 변화시키는 인공지능(AI) 활용 사례
    1) 자동차 주행 빅데이터 분석 기반
      (1) 주행 데이터에 도로 및 기후 정보를 더하여 분석
      (2) 개인의 운전 특성에 따라 최적화된 텔레매틱스 보험
      (3) 주행 데이터를 통해 얻은 정보를 마케팅 및 신차 개발에 활용
      (4) 주행 데이터의 가치 창출ㆍ신규 사업자의 진출
    2) AI 드라이브 어시스턴트
      (1) 자동차의 정기점검 제안
      (2) 여행지 추천
    3) 운전자의 컨디션ㆍ안전 관리
      (1) 배송 기사의 졸음 감지와 사고 직전 상황의 가시화
      (2) 승차 전에 컨디션 데이터를 활용
    4) 지속적인 엔지니어링
      (1) 엔지니어링 정보 공유와 디지털화
      (2) MBSE(모델 기반 시스템 엔지니어링)를 활용한 검증
      (3) 전략적 재이용을 실현하는 PLE
     5) AI에 의한 품질 검사
      (1) AI가 高정밀도로 검사
      (2) 재료 부품의 이상을 감지하여 스루풋을 개선
    6) 현장 작업원을 위한 AI 어시스턴트
      (1) 숙련된 기술자의 노하우를 계승
      (2) 장애의 원인 및 작업 순서를 AI가 음성으로 알림
  
2-3. 주요업체별 자동차 인공지능(AI) 개발동향과 비즈니스 전략
    1) 완성차 업체
      (1) GM
       (2) 포드 
       (3) 테슬라
      (4) 아우디
      (5) 폭스바겐
      (6) BMW
       (7) 메르세데스-벤츠
      (8) 토요타
      (9) 현대자동차
    2) 자동차부품 업체
      (1) 보쉬
      (2) 콘티넨탈
      (3) ZF(ZahnradFabrik)
       (4) 무사시 정밀공업
      (5) 현대모비스
    3) IT 및 관련 업체
      (1) 구글
      (2) 우버
      (3) IBM
       (4) 인피니온 테크놀로지
      (5) 엔비디아
      (6) 뉘앙스 커뮤니케이션즈
      (7) 프로토 코퍼레이션
      (8) CAC

 

3. 국내외 자율주행차 핵심기술 개발동향과 시장 분석
  3-1. 글로벌 자율주행차 시장 동향과 전망
    1) 자율주행차의 센서 및 반도체 시장
      (1) 완전 자율주행차를 위한 2가지 접근방법
      (2) 자율주행 시대에 요구되는 차량용 센서
      (3) 센서 처리를 담당하는 반도체 시장
    2) 레벨별(Lx3/Lx4) 시장규모 전망
    3) 자율주행차 상용화 시기 전망
    4) 글로벌 자율주행차 시장 규모 전망
      (1) 시장 규모 전망
      (2) 향후 산업 전망
    5) ‘AI 스타트업’ M&A 증가
      (1) 자율주행차에 필수불가결한 AI
       (2) 소규모 AI 개발업체 M&A 현황
      (3) 자동차 업계의 주목할 만한 AI 스타트업 기업 일람
    6) 자율주행 기반 상용차 등장 전망
      (1) 자율주행 트럭
      (2) 자율주행 택시
      (3) 자율주행 버스
    7) 최근 이슈
      (1) 차세대 모빌리티 혁신인‘자율주행 배송’
      (2) 미래 신산업인‘무인택시 서비스’
      (3) 자율주행차 테스트 가이드라인
    8) 자율주행차 시장 활성화를 위한 과제
      (1) 기술적 격차
      (2) 법ㆍ제도적 과제
      (3) 사생활 침해와 보안 취약성
    9) 국내 생태계 현황과 시장규모 전망
      (1) 상용화 계획
      (2) 시장규모 전망
      (3) 생태계 현황
  3-2. 자율주행차의 핵심 요소기술 개발동향
    1) 차량 통신
      (1) C-V2X
       (2) C-V2X 응용 및 서비스 분야
      (3) 주요국 V2X 적용 및 개발 현황
      (4) 중국 C-V2X 개발 및 산업 동향
    2) 5G 이동통신
    3) ADAS와 센서
      (1) ADAS 개요
      (2) 센서별 장단점 및 비교
      (3) ADAS의 ECU 역할과 성능
    4) 라이다(LiDAR) 센서
      (1) 자동차용 라이다 시장
      (2) 라이다 및 반도체 개발동향
    5) 시스템 반도체
      (1) 산업 및 개발 동향
      (2) 자율차 영상 분석용 SoC
     6) 초고정밀 지도
    7) 차량 측위 기술
      (1) GPS / GNSS
       (2) 측위 기술 기반 센서 융합
      (3) 실내 측위 기술
    8) 인공지능(AI)
     9) HMI(인간과 기계 상호작용)
       (1) 휴먼 인터페이스(Human Interface) 기술 분류
      (2) HMI 기술 적용 사례
    10) 보안
      (1) 보안 위협 현황
      (2) 보안 선결 과제
      (3) 국내외 참여업체 개발 동향
  3-3. 주요업체별 자율주행차 개발 동향
    1) 완성차 업체
      (1) GM
       (2) Daimler
       (3) Ford
       (4) Volkswagen
       (5) BMWㆍIntelㆍFCA
       (6) Renault Nissan
       (7) Volvo
       (8) PSA
       (9) Toyota
       (10) Hyundai
     2) ITㆍ부품업체들의 자율주행차 개발 동향
      (1) 구글(Waymo)
       (2) 애플
      (3) 바이두
      (4) 인텔
      (5) 엔비디아
      (6) IBM
       (7) 우버
      (8) 네이버
      (9) 델파이(Aptiv)
       (10) 콘티넨탈
      (11) 보쉬
      (12) 덴소

 

Ⅲ. 로봇 분야 인공지능(AI)의 개발동향과 비즈니스 분석

 

1. 로봇 분야의 인공지능(AI) 기술개발 동향과 시장전망
  1-1. 로봇 분야의 인공지능(AI) 시장 동향과 전망
    1) AI 로봇 분야의 개요
    2) AI 로봇 활용 분야 및 사례
      (1) 농업
      (2) 제조업
      (3) 외식업
      (4) 의료
      (5) 물류
      (6) 경비
      (7) 건설
      (8) 관광
      (9) 금융
    3) AI 로봇 시장 규모 전망
      (1) 로봇 및 AI 로봇 시장 전망
      (2) RPA(Robotic Process Automation) 시장 동향과 전망
    4) 로봇과 AI로 인한 미래 변화
      (1) 인간 고용
      (2) 싱귤래리티(Singularity)
       (3) 인간과의 비즈니스
    5) 주요 특허 출원, 논문 발표 동향
      (1) 특허 출원 동향
      (2) 논문 발표 동향
  1-2. 로봇 분야의 인공지능(AI) 기술개발 동향과 방향
    1) 참여업체별 개발추진 현황
    2) AI 로봇 분야 관련 프로젝트
      (1) 미국
      (2) 유럽
      (3) 중국
      (4) 일본
      (5) 한국
    3) AI 로봇 분야의 기술 과제
      (1) 기술 체계
      (2) 기술 과제
    4) 향후 개발 방향
  1-3. 로봇 분야의 인공지능(AI) 기술 활용 및 비즈니스 사례 분석
    1) AI 기반 Robotic Process Automation
     2) 예술 등 창작시장 분야
    3) 채용 시장에서의 활용 확대
    4) AI 킬러로봇 사례
      (1) 스텔스 무인 전투기 ‘타라니스’
      (2) 소형ㆍ경량화 로봇 ‘도고’
      (3) 무인 경계로봇 ‘SGR-A1’
      (4) 중국, 대형 AI 무인잠수함 개발 추진
  1-4. AI소셜(커뮤니케이션) 로봇 개발동향과 시장전망
    1) 개념
    2) 국내외 시장 규모 및 전망
    3) 주요 업체별ㆍ제품별 개발동향
    4) AI 개인비서 서비스
      (1) 챗봇에서 Voice AI로 진화
      (2) Voice AI의 대두
      (3) AI 음성인식 생태계 확대
      (4) 중국, AI 음성인식기술 강자로 부상
      (5) 국내 기업 동향
  1-5. AI 기반 의료ㆍ재활 로봇
    1) 의료ㆍ재활 로봇의 분류와 개발 사례
      (1) 수술 로봇
      (2) 수술보조로봇
      (3) 재활보조 로봇
    2) 정밀의료를 위한 로봇의 활용 증가
      (1) 원격 상담 로봇
      (2) 뇌졸중 환자 맞춤형 재활 로봇
      (3) 환자 맞춤형 재활 치료 로봇
    3) AI 기반 의료로봇 개발 사례
      (1) IBM - Watson
       (2) GE - Body Navigator, Kidney Segmentation
       (3) 지치(自治)의대 - 화이트 잭(White Jack)
       (4) DeepMind - AlphaGo
       (5) 스탠포드대학 – AI 알고리즘
      (6) 휴스턴감리교연구소 - AI 소프트웨어
      (7) 런던의료원 – AI 시스템
      (8) 존슨앤드존슨 - 로봇ㆍ디지털수술
      (9) 프리세예즈BV - R2D2
       (10) 캠브리지 컨설턴트 – 액시스(백내장 수술)
       (11) 둬메이(多美) - 의료로봇
      (12) 필로헬스 - Pillo
       (13) 딜리전트 로보틱스 - Moxi
       (14) 한국과학기술연구원 – AI 치매케어로봇
      (15) 협진로봇

 

2. 지능형 로봇 개발 동향과 시장전망
  2-1. 글로벌 로봇산업 현황
    1) 로봇시장의 트렌드 변화
      (1) 스마트화 
       (2) 서비스화 
       (3) 플랫폼화 
     2) 서비스로봇 시장 동향과 전망
      (1) 시장 규모
      (2) 주요업체 동향
    3) 산업용 로봇 시장 동향과 전망
      (1) 주요국별 시장
      (2) 산업별 수요
      (3) 주요국별 제조로봇 밀도
    4) 로봇 부품 및 S/W 시장규모
      (1) 시장 규모
      (2) 주요 참여업체 동향
    5) 2020년 핵심 로봇 제품 및 서비스 유형 분석
  2-2. 국내 로봇산업 현황
    1) 사업체 현황
      (1) 사업체 수
      (2) 사업체 규모
      (3) 로봇 매출 현황
      (4) 로봇사업 분야별 매출 현황
      (5) 연도별 사업체 설립 분포 현황
      (6) 로봇 관련 부설 연구소 운영 현황
    2) 생산 현황
      (1) 생산 현황
      (2) 로봇시스템 생산현황
      (3) 로봇임베디드 생산현황
      (4) 로봇서비스 생산현황
    3) 출하 현황
      (1) 출하(내수+수출)현황
      (2) 로봇시스템 출하현황
      (3) 로봇임베디드 출하현황
      (4) 로봇서비스 출하현황
    4) 설비 투자 현황
      (1) 로봇산업 투자목적별 설비 투자 현황
      (2) 로봇시스템 설비 투자 현황
      (3) 로봇임베디드 설비 투자 현황
      (4) 로봇서비스 설비 투자 현황
    5) 연구개발 현황
      (1) 로봇산업 연구개발 현황
      (2) 로봇시스템 연구개발 현황
      (3) 로봇임베디드 연구개발 현황
      (4) 로봇서비스 연구개발 현황
    6) 로봇 단품 및 부품 수입/수출현황.
       (1) 로봇 단품 및 부품 수입현황
      (2) 국가별 로봇 단품 및 부품 수입현황
      (3) 로봇 단품 및 부품 수출현황
      (4) 국가별 로봇 단품 및 부품 수출현황 
   2-3. 지능형로봇 특허 동향
    1) 국내외 지능형 로봇(기술 분야별) 특허 동향
      (1) 연도별 특허 동향
      (2) 주요국별 특허 출원동향
      (3) 국내 출원인별 동향
      (4) 해외 출원인별 동향
    2) 로봇 용도별 특허동향
      (1) 가정용 로봇 및 콘텐츠
      (2) 엔터테인먼트용 시뮬레이터 로봇
      (3) 산업용 웨어러블 로봇
      (4) 물류 로봇
  2-4. 지능형로봇 관련 기술 표준화 동향
    1) 지능형로봇 관련 표준화 동향
      (1) 추진 체계
      (2) 지능형로봇 중점표준화 항목
    2) 국내외 표준화 동향과 전망
      (1) 국내
      (2) 해외
    3) 지능형로봇 중장기 표준화 계획
      (1) 중기(2018~2020) 표준화 계획 로드맵
      (2) 장기(~2028) 표준화 계획 로드맵
 


 

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