Segway, 스타트업 Coco와 함께 배송 로봇 개발
Segway는 보도 배송 로봇의 미래를 내다보고 급성장하는 업계에서 제조사가 되기 위해 준비 중입니다.
전동 킥보드를 거의 모든 주요 공유 마이크로모빌리티 운영사에 공급해 온 이 회사는 로스앤젤레스의 배송 로봇 스타트업 Coco와 협력해 원격 조종 및 부분 자동화된 배송 로봇 1000대를 만들 계획입니다. Coco는 2022년 1분기에 로스앤젤레스와 미국 다른 두 도시에서 로봇 배치를 시작할 예정입니다.
회사가 Coco 1이라고 부르는 새 로봇 물량은 사업 모델을 입증하기 위해 만든 'Coco 0' 바퀴 달린 상자 100대로 이루어진 기존 차량에 추가됩니다. Coco의 자동차 담당 수석 부사장 사힐 샤르마에 따르면, 회사는 잠재적 계약을 기다리며 2022년 5월 또는 6월까지 배치 가능한 추가 1200대도 주문했습니다.
Segway는 수년간 로봇공학 연구개발을 진행해 왔으며 2016년에는 전담 부서를 설립하기도 했습니다. 같은 해 회사는 작은 로봇 머리를 얹은 킥보드 형태의 로봇 Loomo를 선보였습니다. Loomo에는 Intel RealSense RGB-D 카메라, 음성 인식, 자율 주행 기능이 탑재됐습니다.
Loomo는 사업성보다는 실험에 가까웠습니다. Coco와의 파트너십은 회사가 '로봇 모바일 플랫폼'을 배송 용도로 대규모 배치하는 첫 사례입니다. Segway의 글로벌 사업 개발 담당 부사장 토니 호는 이것이 로봇 배송 분야의 더 장기적인 변화를 알리는 신호이기도 하다고 말했습니다.
“이는 파트너십의 시작일 뿐입니다. 우리는 제품 분야에 머물고, Coco가 운영사 역할을 맡습니다. 그래서 우리가 차량과 장비를 제공하고 그들이 도시, 인력, 그 뒤의 전체 운영과의 관계를 맡는 마이크로모빌리티 분야와 조금 비슷합니다. 지금 이 상황은 2017년 스쿠터 업계 전체가 붐을 맞았을 때와 거의 같은 모습으로 보입니다”
그에 따르면 Segway의 전동 킥보드 및 전기자전거 사업은 호황입니다. 그는 이것이 차량 관련 노하우와 공급망 자원을 공유해 로봇공학의 대규모 성장을 위한 지렛대 역할을 할 것이라고 말했습니다.
“Coco는 정말 젊은 회사이기 때문에, 가장 잘하는 일에 집중하고 공급망 확장은 Segway에 맡길 만큼 현명했습니다. 우리는 이를 매우 진지하게 받아들이고 있으며, 우리 회사의 전략은 빠르게 확장하는 승자를 지원하는 것입니다”
2027년까지 전 세계 자율 배송 로봇 시장 규모가 2억 3659만 달러에 이를 것으로 예상되며, 최근 이 시장의 한 조각을 차지하려는 여러 업체가 등장했습니다.
보도 경쟁사인 스타쉽 테크놀로지스는 총 1억 200만 달러의 자금을 모았고, 키위봇은 최근 대학 캠퍼스로 사업을 넓혔으며, 도로에서 운영되는 뉴로는 최근 6억 달러를 유치하고 세븐일레븐과의 파트너십을 발표했습니다. 8월 Coco는 3600만 달러의 투자를 유치해 총 투자액이 4300만 달러에 이르렀습니다.
Segway는 보도 로봇이 특히 인구가 밀집한 도심 지역의 출퇴근 시간대에 '퍼스트 마일'과 '라스트 마일' 배송에서 가장 효과적인 방식이 될 것으로 보고 있습니다.
“제품 관점에서 보면 더 단순한 구조는 더 안정적인 작동, 고장 감소, 초기 자본 투자 절감을 가져옵니다. 팬데믹으로 인한 인력 부족은 로봇 확산을 가속화했을 뿐입니다. 게다가 탑재량이 작은 더 느린 기기는 보도의 보행자에게 편리하며 도시에서 환영받고 있습니다.”
대부분의 로봇 배송 스타트업은 아직 실제로 자율적이지 않으며, Coco도 예외가 아닙니다. 카메라, GPS, 일정 수준의 연산 능력을 갖춘 이 기기들은 원격으로 조종되지만 일부 기본적인 자동 주행 기능을 갖추고 있습니다. 예를 들어 직선으로 이동하고 장애물이 나타나면 멈출 수 있어, 한 명의 '파일럿'이 한 번에 둘 이상의 배송을 관리하고 횡단보도와 같은 복잡한 구간의 주행에 참여할 수 있습니다.
“우리는 이 문제에 매우 사업 중심적인 접근 방식을 취하고 있습니다. 많은 사람들이 L4와 L5, 90% 자율성에 대해 이야기합니다. 우리는 이 지역에서 주어진 배송량을 처리하려면 파일럿이 몇 명 필요한지 정말 알고 싶습니다. 우리는 '무인 자동차를 어떻게 단순화할 수 있을까?'라고 묻는 대신, 우리 사업에 무엇이 의미가 있는지, 그리고 이를 뒷받침하기 위해 기술을 어떻게 만들어야 하는지를 고려하여 처음부터 이것을 만들었습니다. 우리의 파일럿은 우리 사업에서 핵심적인 역할을 하며 앞으로도 항상 중심에 있을 것이므로, 그들이 최대한 효율적으로 일할 수 있도록 그들을 중심으로 제품을 만들겠습니다.”
Coco 시스템은 다양한 경로에서 수집한 데이터를 활용하여, 이 정보로 자체 자율주행 소프트웨어의 머신러닝 알고리즘을 학습시킵니다. 그러나 대규모 차량 함대의 실제 강점은 더 많은 지역사회 구역을 지도로 만들고 로봇을 위한 더 빠르고 간단한 경로를 찾을 수 있다는 점입니다.
“차량 함대를 통해 어떤 구간이 가장 효율적인지 알 수 있습니다. 우리는 배송의 매 초를 중요하게 여기기 때문에, 연결성, 보도 인프라, 보행자 및 차량 교통을 고려하여 가장 효율적인 경로를 만들 수 있도록 도시를 지도화하려고 노력합니다. 우리는 전체 함대로부터 많은 것을 배웁니다. 이것은 단순히 자율성의 문제가 아닙니다. 우리는 도시를 최대한 효율적으로 이동하기 위해 이 모든 정보를 수집합니다.”
