[텐센트 보고서] (4–1) 중국 인공지능 기술, 경쟁자는 미국 뿐…

중국 텐센트가 발간한 ‘중국 인터넷 미래 5년 추세백서’ 네번째 ‘기술’ 분야입니다. 중국에서는 모바일 산업과 모바일 이용자 모두 ‘천장’에 다다랐다는 분석입니다. 이 때문에 시장을 바꿀 새로운 기술들이 나올 것이고 이것이 미래 3~5년안에 또 하나의 혁명을 가져올 것이라고 생각하고 있습니다. 가장 유력한 후보는 아무래도 인공지능과 가상현실, 빅데이터… 이런 것들이죠.

인공지능 기술은 이미 50년의 역사를 가지고 있지만 과거에는 시장에서 그 기술들을 대규모로 사용하지는 못했죠. 지금은 외부조건이 성숙되면서 기회도 점점 많아지고 있습니다.

하지만 이 분야에서 중국이 어느정도 위치에 있고 어떤 기업이 있으며 어떻게 발전해가고 있는지를 설명하는 글들은 많지 않습니다. 그래서 오늘 간략하게나마 정리해보려고 합니다. 텐센트 보고서 내용이 많지 않아서 유재석 에디터와 함께 인공지능의 도시 우전의 우전연구소, 화웨이 연구소 등등 다른 기관의 연구보고서들도 좀 털어서(?) 정리했습니다.


우선 세계 속에서 중국 인공지능의 위치가 어느정도인지부터 보자.

인공지능 기업수, 기술, 특허 수, 투자금액 순 등으로 보면 사실 세계 인공지능은 미국과 중국으로 양분돼 있다고 봐도 무방하다. 점유율은 아직 미국이 훨씬 큰 편이지만…

  1. 전세계 인공지능 기업 수 분포도

전 세계 인공지능 기업수를 보면 미국 중국 영국 등 소수국가에 집중돼 있으며 이들 3개국가에 65.73%가 집중돼 있다.

2. 전 세계 인공지능기업 투자분포

미국/중국/영국에서 투자가 가장 많이 일어나고 있으나 이들간의 격차가 크다. 미국은 영국의 21.9배이며 중국의 6.96배이다.

2005년 이후 엔젤투자가 대세를 이루고 있으며 이것은 인공지능 투자가 최고조에 올랐다는 것을 의미한다. 2016년 이후 시리즈 A, B 투자가 다소 늘어나고 있는데, 특출난 기업들이 새로운 발전 단계에 진입했다고 분석이 된다.

3. 전 세계 인공지능 영역 각 국가에서 얻은 투자 횟수

역시 중국이나 미국이 가장 많다. 현지 투자기관이나 인공지능 관련 기업수와 비례하는 것으로 보인다.

4. 세계 인공지능관련 특허 수

미국과 중국, 일본이 각각 1,2,3위를 기록하고 있으며 3개국이 전세계 특허의 73.85%를 차지하고 있다. 4위인 독일이 중국 특허의 27.8%정도에 미치며 미국의 16.8%밖에 안된다.

5. 미국과 중국인 인공지능관련 세부 특허신청 분야비교

중국과 미국은 5개중 4개(로봇, 음성인식, 이미지인식, 신경네트워크)가 같으며 전체 총량의 80%이상이다.

다른 부분은 미국이 기계학습이 6.8%, 중국은 컴퓨터시각(Computer Vision)이 5.9%를 차지하면서 발전하고 있다.

여기까지 보면 전 세계 인공지능시장에서 시장이나 투자분야에서는 중국과 미국이 대부분을 차지하고 기술이나 학술적 분야에서 역시 중국과 미국이 상당수, 그외에는 일본과 유럽정도가 자리를 잡고 있다.

그렇다면 중국 IT 기업들은 인공지능 기술에 대해 어떤 전략을 가지고 있으며 어떤 기업들이 두각을 나타내고 있을까?

우선 인터넷 거두 3인방부터 간단하게만 살펴보자.

현재 바이두 알리바바 텐센트는 인공지능 영역에서 전략적인 모습을 갖춰가고 있으나 아직은 초기 단계이며 상업화를 하거나 상품을 만드는데 까지 완벽한 모습을 갖추지는 못한 단계다. 바이두는 전면적으로 인공지능을 중심으로 기업을 재편하고 있으며 알리바바의 텐센트 도 점점 비중을 늘려가는 수준이다.

최근 바이두는

빅데이터 실험실과 딥러닝 실험실, 실리콘벨리 인공지능 실험실을 만들었으며 2016년 바이두세계대회에서 “바이두대뇌”를 발표해 음성, 이미지, 자연어 처리와 사용자얼굴, 무인자동차 영역에서 의미있는 연구성과를 내보였다. 또 독립적이 벤처투자회사를 만들었고 리옌홍이 직접 의장직을 맡았다. 현재 바이두는 전면적으로 인공지능연구에 힘을 쏟고 있으며 020 영역에서 활용하려고 한다. 무인차나 스마트도시 등에서도 연구를 지속하고 있다.

바이두가 인공지능과 관련한 연구를 하는 것은 주로 4개 분야다. 첫째는 기초업무기능이다. 인공지능은 언어영역이나 이미지 식별같은 기초적으로 필요한 영역들이 있다. 바이두는 음성검색과 이미지식별, 번역들의 기초적인 인공지능 영역에서의 진전이 큰 편이고 상품들도 많이 만들어냈다. 바이두모바일이나 두미(인공지능비서), 바이두이미지 등 주요상품에 모두 이런 인공지능기능을 넣었다.

두번째는 주요 비즈니스에 적용하는 모델로 바이두는 020산업을 택했다. 현재 바이두와이마이(百度外卖: 바이두 음식배달앱) 바이두 눠미(百度糯米)에는 이미 이런 인공지능 서비스가 들어가 있으며 많은 양의 주문을 받으면서 이 데이터를 이용해 음식이 나오는 시간을 계산해내고 이를 모형으로 만들었다.

이런 시스템은 고객의 시간이나 현재 가고 있는 노선을 고려해 음식을 주문할 수 있게 만들어줬다. 음식주문의 효율성을 최대로 올려주는 기술인 셈이다. 현재 020서비스중에 인공지능은 시간과 위치, 노선을 계산해 고객이 가장 단시간내 가장 최선의 선택을 할 수 있도록 도와주며 동시에 각 방면에서 운영효율도 높여주고 있다.

세번째는 전통산업분야다. 인공지능은 전통산업이 포괄적으로 산업 자체를 업그레이드하는데 많은 역할을 해주고 있는데 주로 금융산업분야에서의 역할이 많다. 바이두 금융상품 중 이미지 인식, 리스크관리기술 등 인공지능과 빅데이터를 운용하면 많은 신용관리 상품등을 만들어내고 있다.

네번째는 신흥기술 산업이다. 인공지능은 무인차나 지도 등 첨단기술과 미래도시에서 쓰일수 있는 분야가 많다. 바이두는 스마트행정, 스마트도시, 스마트교통 등 공공산업분야에서 많은 실험들을 하고 있다.

알리바바는

2015년 6월 폭스콘과 함께 일본 소프트뱅크 산하에 SBRH에7억3200만위안을 전략적으로 투자한다. 이는 로봇영역에의 투자다. 그러나 알리바바가 더욱 관심을 가지고 있는 분야는 클라우드 컴퓨팅 부분인데 바로 알리바바의 전자상거래 영역에서 인공지능을 이용하고자 하기 때문이다.

알리의 전략 체계를 보면 클라우드컴퓨팅은 전자상거래와 인터넷의 핵심 구동력으로 평가받고 있다. 알리 DT의 큰 상업체계내에서 인공지능이 사용되면서 알리클라우드와 빅데이터가 알리의 전자상거래 그리고 물류, 인터넷과 어떻게 연결되는지가 가장 중요한 핵심이다.

텐센트는

가장 늦게 시작했고 조용히 움직이고 있지만 위챗 데이터를 기반으로 사실 가장 크게 성장할 수 있는 잠재력이 있기 때문에 유심히 살펴볼 필요가 있다.

이들은 우선 미국의 기계학습분야 회사에 투자를 했다. 실리콘벨리 펠리시스 벤처스(Felicis Ventures)와 함께 미국 딥보트(Diffbot)에 1000만달러를 시리즈 A로 투자했고 빅데이터 바이오 회사인 아이카본엑스(iCarbonX)에 10억위안을 시리즈 A로 투자했다. 또 인공지능 연구를 위해 왓랩(WHAT LAB(微信-香港科技大学人工智能联合实验 室))、요우투 실험실(优图实验室) 웨이신모델식별센터(微信模式识别中心) 스마트컴퓨터와 검색실험실(智能计算与搜索实验室) 등을 운영하고 있다.

또 텐센트 신용정보회사, 웨이종은행, 차이푸동의 안면식별에도 인공지능이 이용되고 있다. 징동도 딥러닝 인공지능 안면식별 등을 연구하고 있으며 DNN딥신경네트워크 연구소와 PCL감지인지 등 연구실을운영해 실제 업무에 이용하려고 하고 있다.

화웨이도

자사가 운영하는 인공지능 잡지를 통해 자신들이 중요시 하는 인공지능 기술분야에 대한 이야기를 언급했다. 그들은 스마트 도시에 대한 구상을 내놓고 여기에 인공지능기술이 어떻게 접목되는지를 설명했다. 원문을 요약하면 다음과 같다.

“대표적인 것이 도시의 치안 방지 영역이다. 현재 각 도시에서 CCTV를 기반으로 범죄 발생을 예방하는 것은 매우 보편화돼 있다. 베이징을 예로 들면 경찰측에선 2015년 이미 시내 지역의 채널을 100% 연결지은 순찰 체계를 구축했다. 허나, 구석구석까지 감시 카메라를 들이미는 것은 개인 사생활 보호의 가치와 상충된다.
화웨이는 이 영역에서 인공지능 기술이 필요하다고 강조했다. 사생활 침해를 우회하는 방법을 활용하는 것이다. 이를 테면 각 개인을 익명화한 채 행동 패턴만으로 잠재적 범죄 발생 가능성을 체크한다면 우려를 방지할 수 있다. 화웨이 보고서에서는 이러한 인공지능 기반 컴퓨터 시각 기술이 알파고의 바둑 알고리즘보다 복잡성을 갖고 있다고 강조했다.
예를 들면, 중국 샤먼 지역의 남북 기차역에서는 경찰이 공공 교통의 채널을 통해 수상쩍은 사람들의 사진을 추출 후 시스템에 대조한다. 그리고 소매치기 범의 이름과 신분증 번호를 확인하며, 동시에 정류장의 감시카메라 시스템을 통해 소매치기를 하기 전의 모습들이 찍힌 시각과 지점을 트래킹한다. 그리고 소매치기가 자주 발생하는 지역에 검문소를 세워 범죄를 방지한다.
또한, 영상 이미지 차량 식별 시스템을 갖고 있는 이투란 업체는 쑤저우 지역의 10만 위안 강탈 사건의 용의자 체포를 도운 사례도 있다. 당시 경찰은 이투의 솔루션을 활용해 도주범의 차량 브랜드 및 각종 정보를 식별해 10분 만에 범인을 잡아냈다.
미래의 인공지능은 인류를 돕고 악성 사건 발생 직전에 개입해 도시의 안전을 지킬 것이다. 스마트한 식별 능력을 갖춘 감시 카메라는 안면 인식 기능을 구현해 사람의 신분을 파악하는 것 뿐만 아니라 그들의 특정한 패턴을 분석해 범죄 행위도 실시간으로 예방할 것이다. 현재 전과가 있는 사람들을 표본화해 제어하는 것이 아니라 모든 사람들의 행동 패턴을 분석해 경보를 보내게 될 것이다.”
인공지능 기술의 빠른 성장. 2020년에 잠자리의 뇌 정도의 판단을, 2050년에는 사람 수준의 판단까지도 가능할 것이라 진단하고 있다. 출처: 화웨이 보고서

인터넷 거두들 외에도 기술적으로 중국에서 주목받는 인공지능 기업들이 많다.

2016 세계 섹터별 인공지능 100대 기업을 살펴보면 그 중 27개가 중국 기업이었다. 중국 연구소들이 순위를 정한 것이지만 어느 정도 공신력 있는 연구소들이니 참고할만 하다.

그 기업들은 찬찬히 살펴보자.

#1. 자연어 처리분야에서는

단연 커따쉰페이(科大讯飞)가 눈에 띈다. 시장가치 368억위안으로 입력법, 교육, 이메일과 문자 등 영역에서의 해결방안을 만들어내고 있다. 그 외에도 쓰미츠(思必驰: 차량용, 스마트가전, 인공지능로봇 등 인공지능 하드웨어의 언어교환서비스), 윈즈셩(云知声: 차량용, 의료, 스마트가전 등 사물인터넷의 언어 해결방안) 추먼원원(出门问问: 스마트시계와 차량용 언어음성응용기술) 등이 상당액의 투자를 받으며 주목을 받고 있다.

#2. 컴퓨터 시각분야에서는

상양커지(商汤科技: 안면식별, 위험품 식별, 행위예측, 차량검사예측 등 안전보안관련 감독통제시스템), 쾅스커지(旷视科技: Face++ 안면식별 클라우드 플랫폼 Image++이미지 식별 플랫폼 vision hacker모바일게임공작실), 이투커지(依图科技: 이미지 이해의 정보취득과 인간과 기계의 교환서비스), 투푸커지(图普科技: 이미지식별, 스마트차량, 이미지 증가등의 클라우드 플랫폼 서비스)가 순위에 들어있다.

#3. 칩과 하드웨어 분야에서는

Kneron(중미 합작기업으로 신경네트워크 처리기 개발), 싸이우지(寒武纪: 딥러닝, 중국에서 처음으로 신경네트워크 처리기 제작, 천만위안의 엔젤투자), 션지엔커지(深鉴科技: 딥러닝 DPU플랫폼) 등이 있다.

#4. 로봇분야에서는

신송지치런(新松机器人: 로봇및 자동화 기술/ 공업로봇 및 업계해결방안), 아이푸터 지치런(埃夫特机器人: 공업 로봇)

#5. 의료분야에서는

탄윈즈넝(碳云智能: 빅데이터와 인공지능/ 데이터발굴과 기계분석을 통해 개인에게 의료건강지수를 분석해주고 예측)

#6. 금융분야에서는

앤트파이낸셜(蚂蚁金服:스마트비서, 신용등급평가와 위험관리 등에 응용)이 순위에 올라와있었다.

#7. 스마트카분야에서는

투린후리엔(图森互联: 이미지인식과 딥러닝/ 자동운전기술과 이미지식별 Saas 서비스) 과 Minieye (이미지인식과 스마트운전/ 운전시스템 보조기능 개발) 이 주목받고 있다.

#8.수직응용분야에서는

디디(滴滴: 자동운전, 기계학습, 데이터발굴/자동운전차량, 스마트교통과 스마트출행 응용서비스)와 진르토우티아오(今日头条: 딥러닝, 자연어처리, 이미지식별/ 매체상품 응용) 지평선로봇(地平线机器人: 이미지, 언어 자연어처리, 은영제어, 기술집성 / 스마트기계관련 해결방안) 등이 있다.

그렇다면 이런 인공지능 기술은 어떤 분야에 어떻게 쓰이게 되는 걸까?

#1. 개인 간호

  • 각종 의료 시스템들이 전자 병력을 공유하며, 보안을 보장한다.
  • 개인의 건강 현황을 실시간 트래킹하며, 맞춤화된 치료 방안을 제공한다.
  • 어디에서나 배치돼 있는 센서를 통해 건강 상황과 오염, 기온, 생활방식, 음식, 수면 상황 등의 요소를 분석, 최적화된 제안을 한다.
  • 스마트한 생활 습관을 안내해준다

#2. 스마트한 조수

  • 이용자의 상황을 예측한다. 예를 들면 피곤함, 배고픔, 스트레스 등을 미리 인지해 맞춤화된 안내를 해준다.
  • 예절을 이해해 불필요한 사람간의 대화를 차단한다.
  • 인터넷 설비를 통해 소식을 전달하고, 주위 환경을 인지한다.
  • 이용자가 바쁜 상황일 때 알림을 해주고, 지도를 보여주며, 대화를 번역하는 등 환경에 근거하여 진일보한 행동을 한다.

#3. 공공의 건강

  • 업무에 있어 장기간을 요하는 데이터 수집 및 통계 분석을 끊김없이(Seamless) 담당한다.
  • 대량의 데이터에서 특정 지역, 특정 모집군의 사람들 건강 추세를 발굴해 희귀 질환 연구를 촉진한다.

#4. 무인차

  • 인류보다 더욱 안전한 운전 경험을 선사한다.
  • 각종 센서를 통해 대량의 운전 데이터를 얻어 인류를 뛰어넘는 시각, 청각 데이터를 확보한다.

#5. 장애인 보조

  • 3D프린팅과 로봇 기술, 생체공학 기술 등을 통해 외골격을 제조한다.
  • 맞춤화된 정보를 통해 특정 장애환자를 인지해 돕는다.
  • 비언어적 교류 및 개성화된 음성 식별을 사용해 언어표현의 장애가 있는 환자를 돕는다

#6. 비즈니스 혁신

  • 행정 내근 업무를 간소화해 효율을 높이고 원가를 줄인다
  • 시기 적절하게 시장 추세를 발견해, 새로운 상품과 서비스를 제공한다
  • 빅데이터에 기반한 모델링을 통해 제품과 관련된 시장 상황을 예측, 모의 시물레이션한다. 이를 통해 올바른 결정을 내려 수익을 증진시킨다.

#7. 교육

  • 각각 학생들의 특성에 기반한 맞춤화된 학습 지도를 한다.
  • 각각 다른 학생들의 학습 과정 중 차이를 식별해 지도 편달 방식을 개정한다.

인공지능 분야에 대해서는 여기까지 하고 다음 시간에는 빅데이터에 대해 정리를 해보도록 하겠습니다.