최근의 AI 기술 발전은 딥 러닝 기술에 힘입은 바가 크다. 이에 따라 양질의 데이터를 기반으로 한 빅 데이터도 중요한 요소로 등장하고 있으며, 주요 선진국은 AI 기술 발전 전략에 빅 데이터 분야를 포함하여 정책적 지원을 강화하고 있다. IRS글로벌은 29일, 자동차·로봇 분야 인공지능(AI)의 국내외 핵심기술 개발동향과 비즈니스 분석 보고서를 발간했다. 보고서에 따르면, AI 기술은 산업뿐만 아니라 인간의 삶 자체를 바꿔버릴 핵심 기술로 성장하고 있으며, AI 기술의 확보와 활용 능력은 이제 기업과 국가, 개인의 경쟁력을 좌우하게 될 것이다.
AI 기술 확보, 기업·국가·개인 경쟁력 좌우
자동차 AI, 궁극적으로 자율주행차량으로 진화
AI 로봇, 제조·물류·금융 등 전 산업계가 도입
IRS글로벌은 29일, ‘자동차·로봇 분야 인공지능(AI)의 국내외 핵심기술 개발동향과 비즈니스 분석’ 보고서를 발간했다.
▲자동차·로봇 분야 인공지능(AI)의 국내외 핵심기술 개발동향과 비즈니스 분석 보고서 (이미지=IRS글로벌)
보고서에 따르면, AI 기술은 산업뿐만 아니라 인간의 삶 자체를 바꿔버릴 핵심 기술로 성장하고 있으며, AI 기술의 확보와 활용 능력은 이제 기업과 국가, 개인의 경쟁력을 좌우하게 될 것이다.
최근의 AI 기술 발전은 딥 러닝 기술에 힘입은 바가 크다. 이에 따라 양질의 데이터를 기반으로 한 빅 데이터도 중요한 요소로 등장하고 있으며, 주요 선진국은 AI 기술 발전 전략에 빅 데이터 분야를 포함하여 정책적 지원을 강화하고 있다.
AI의 활용 분야는 제품 분야와 서비스 분야로 크게 나눌 수 있지만 머지않아 거의 모든 분야에 AI가 적용될 것으로 예상된다.
글로벌 기업들은 주도권 확보와 생태계 확대를 위한 전략을 적극 추진 중이며, 오픈소스화를 통한 플랫폼 강화에 나서고 있다.
부분적 자동차 AI, 자율주행차량으로 발전할 것
자동차 산업은 AI로 인해 변혁의 시기를 맞이하고 있다. 자동차에서 AI는 차량용 인포테인먼트, 첨단 운전자 지원 시스템(Advanced Driver Assistance Systems; ADAS) 등에 활용된다.
IHS테크놀로지에 따르면, 자동차 내 AI 도입율은 2015년 8%에서 2025년 109%에 이르며, AI는 신차의 표준 시스템이 될 것으로 예상했다. 또한 자동차의 부분적인 AI 적용은 최종적으로 자율주행차량과의 융합으로 귀결될 것으로 예측했다.
현재 자율주행에 관해서는 2가지 그룹의 업체들이 개발과 상용화에 박차를 가하고 있다.
한 그룹은 ADAS의 수준을 높이기 위해 장해물을 인식하는 딥 러닝 알고리즘과 같은 기능을 자동차에 넣고자 하는 완성차 OEM들이다. 토요타, GM, 포드, BMW, 아우디, 벤츠, 그리고 테슬라와 같은 업체들이 여기에 포함된다. 이들에 의해 레벨2+와 레벨3 자동차는 머지않아 시판될 전망이다.
▲택시 산업을 중심으로 자율주행차량 기술이 발전하고 있다
다른 한 그룹은 로봇 택시나 무인 셔틀과 같은 자율주행차량을 이용한 서비스를 제공하는 글로벌 IT 기업 및 스타트업이다. 웨이모, 우버, 얀텍스, 바이두, 애플 등이 특정 도시에서 로봇 택시 서비스를 제공할 예정이며, 많은 스타트업들도 MaaS(Mobility as a Service)를 출시를 추진하고 있다.
자율주행차량은 아직 관련 산업이 성장초기 단계이고 각 기관별 예측 방법론과 측정기준이 상이하여 기관별 예측치 편차가 크다. 하지만 공통적으로 2025년을 기준으로 시장이 크게 성장하며 2040년경에 거의 정점에 이를 것으로 전망하고 있다.
자율주행차량 상용화가 더뎌 보이는 이유는 자동차가 생명에 치명적인 영향을 끼칠 수 있다는 특성을 갖고 있기 때문이다. 완성차 OEM들 역시 이 점을 잘 알기 때문에 자율주행차량의 증사업과 시범운행을 신중하고 철저하게 실시하고 있다.
AI 로봇, 이제 도입하지 않은 업계가 주목 받는다
AI 로봇은 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. 작업 환경을 인지하고 스스로의 움직임을 조정할 수 있는 제조업 AI 로봇은 공장 자동화를 자율화로 진화시키고 있다.
▲AI 모듈을 탑재하는 것만으로도 기존 로봇을 AI 로봇으로 탈바꿈할 수 있다
물류 분야에서는 자동반송로봇이 대표적이다. 대형 창고에서는 수십 대에서 수백의 운송로봇이 주행하지만, 충돌 및 사고가 발생되지 않게 하려면 진열대의 위치와 주행 경로를 최적화해야 한다. AI는 각 로봇의 작업 움직임을 예측하고 가장 효율적인 배치와 경로를 생각하고 움직이게 한다.
AI 로봇은 헬스케어/의료, 농업, 경비, 건설, 관광, 금융 등 대부분의 산업으로 확산되고 있다. 얼마 전까지만 해도 AI가 도입된 업계가 화제가 됐으나 이제는 AI가 도입되지 않은 업계가 주목을 받을 것이다.
RPA(Robotic Process Automation)도 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.
일각에서는 인간이 할 일이 없어지는 것은 아닌가하는 비판적인 의견도 제기하고 있다. 로봇 업계의 전문가들은 로봇이 사람의 일자리를 차지하는 게 아니라, 생산성 및 품질은 높이면서 다량과 양질의 일자리 창출에도 기여할 것이라 보고 있다.
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