산업조사 전문기관인 IRS글로벌이 ‘자동차•로봇 분야 인공지능(AI)의 국내외 핵심기술 개발동향과 비즈니스 분석’ 보고서를 발간했다.

2019년 10월 28일, 정부는 올해 안으로 완전히 새로운 인공지능(AI)에 대한 기본구상을 바탕으로 인공지능 국가전략을 제시하며, 정부 스스로가 가장 적극적으로 활용•지원하겠다고 29일 밝혔다. 

이 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 추진 중이며, 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 자동차•로봇 분야 인공지능(AI)의 기술개발 동향과 비즈니스 현황들을 종합적으로 분석 정리하여 관련 분야에 관심을 갖고 계신 분들께 미력하나마 도움을 드리고자 본서를 기획, 출간하게 되었으며 모쪼록 조금이나마 사업기획과 마케팅전략 수립에 도움이 되기를 바란다고 밝혔다.

한편 IRS글로벌 홈페이지에서는 최근 이슈가 되는 다양한 산업 분야의 최신 동향 정보와 통계 등을 제공하고 있다.