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현대인이라면 한 번쯤 챗봇을 통해 고객 지원을 받아본 경험이 있을 것입니다. 예를 들어, 밤 11시에 온라인 쇼핑몰에 불편사항을 채팅으로 남겼는데 몇 초 만에 답변이 돌아왔다면, 이는 직원이 아닌 AI 챗봇(가상 상담사)이 응대했을 가능성이 높습니다. 이렇게 우리 주변에 점점 늘어나는 AI 에이전트(agent)들은 기업의 업무 방식도 빠르게 바꾸어 놓고 있습니다.이렇듯 AI를 활용한 업무 자동화는 현대 비즈니스의 핵심 화두가 되었습니다. 이미 많은 기업들이 고객 지원부터 마케팅, 내부 운영까지 다양한 분야에서 반복 작업을 자동화하여 효율을 높이고 있습니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇은 24시간 내내 고객 문의에 답변함으로써 직원들의 부담을 덜어주고, 내부 업무 프로세스 자동화 도구는 직원들이 일일이 처..

자율주행 산업은 다양한 기업이 참여하는 치열한 경쟁 구도를 형성하고 있습니다. 대표적으로 완성차 업체, IT·테크 업체, 스타트업, 부품·반도체 기업 등이 있습니다. 그중에서도 기술력과 시장 영향력이 큰 주요 플레이어는 다음과 같습니다. 1) 테슬라(Tesla)• 카메라 중심 ‘Tesla Vision’라이다 없이 카메라와 신경망만으로 자율주행을 구현하려는 독특한 접근을 택했습니다.• FSD(Full Self-Driving) 소프트웨어전 세계 테슬라 차량에서 수집된 대규모 주행 데이터를 활용해 OTA(Over-The-Air) 업데이트로 모델을 지속 개선.• 장점: 전기차 시장 지배력, 거대한 실도로 데이터, 빠른 소프트웨어 배포 속도• 단점: 라이다 대비 낮은 신뢰도를 카메라 해석으로 극복해야 하는 숙제 ..

테슬라의 인간형 로봇 Optimus와 엔비디아의 로봇 AI 플랫폼 Cosmos를 중심으로, 최신 로봇 인공지능 기술의 흐름과 발전 방향을 분석한다. 먼저 로봇 AI 분야의 최신 트렌드를 살펴보고, 두 기술의 핵심 개념과 접근 방식의 차이점을 개략적으로 소개한다. 이를 바탕으로 이 스토리의 전반적인 구성 및 주요 논점을 설명함으로써, AI 및 로보틱스 분야의 전문 독자들이 앞으로 다룰 내용을 미리 파악할 수 있도록 돕고자 한다.로봇 AI 최신 트렌드 개요최근 로봇 AI 분야에서는 크게 두 가지 흐름이 두드러진다.첫째, 인간과 유사한 범용 휴머노이드 로봇에 대한 관심과 투자가 폭발적으로 증가하여 Tesla의 Optimus, Agility Robotics의 Digit, Figure AI의 Figure 01 등..

1.    로봇 인공지능 발전 역사 (Robotics AI History)과거 로봇 제어는 주로 규칙 기반 알고리즘과 물리 모델링에 의존했지만, 딥러닝의 발전으로 로봇 인공지능 분야도 큰 변혁을 맞이했습니다. 2010년대 중반 이후 컴퓨터 비전 분야에서 이미지넷을 통한 CNN 혁신이 일어나며 로봇이 카메라 영상에서 물체를 인식하고 주변 환경을 이해하는 능력이 비약적으로 향상되었습니다. 이는 로봇 팔의 객체 인식과 잡기(grasping) 등에 적용되어, 대규모 데이터를 활용한 학습으로 로봇이 새로운 물체도 스스로 잡을 수 있게 하는 등 성과를 보였습니다. 예를 들어, 구글 연구진은 6~14대의 로봇 팔을 2개월간 활용해 80만 회의 집기 시도를 수행하며 거대한 데이터를 모아 딥러닝으로 손-눈 협응 능력을 ..

현대의 비즈니스와 기술 환경에서는 AI 에이전트의 역할이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 기업들은 자동화를 통해 반복적인 작업을 줄이고, 대규모 데이터에 기반한 의사결정 지원을 통해 더욱 정확한 전략을 수립하며, 전반적인 비즈니스 효율성을 극대화하려고 노력합니다. 이러한 목표를 달성하는 데 핵심적인 도구가 바로 AI 에이전트입니다. AI 에이전트는 인간을 대신하여 정보를 수집·분석하고, 상황에 맞는 결정을 내리며, 사람과 자연스럽게 상호 작용함으로써 다양한 업무를 지능적으로 자동화할 수 있습니다. 이제 AI 에이전트는 금융에서 거래를 최적화하고, 의료에서 환자 맞춤형 조언을 제공하며, 고객 서비스에서 24시간 개인 비서를 제공하는 등 여러 산업 분야에서 없어서는 안 될 존재가 되었습니다.이 스토리에..