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자동차 넘어 기술 기업으로…현대차그룹 '자율주행·로봇 실증' 본격화
[이코노믹데일리] 현대자동차그룹이 올해를 기점으로 자동차 제조 중심의 사업 구조에서 기술 기반 산업군으로 영역을 확장한다. 완전자율주행이나 로봇 양산을 조기에 전면에 내세우기보다, 실제 차량과 제조 현장에서 기술을 검증하고 데이터를 축적하는 데 역량을 집중하는 전략이다. 자율주행 SDV 페이스카와 휴머노이드 로봇 실증은 현대차그룹이 그리고 있는 차세대 성장 곡선의 방향을 가늠할 분기점이 될 전망이다. ◆ SDV 페이스카로 방향 튼 자율주행 전략 현대차그룹은 자율주행 경쟁의 초점을 단순한 기술 시연에서 대규모 적용을 위한 '기반 구축'으로 옮기고 있다. 올해 하반기 투입을 예고한 SDV(소프트웨어 정의 차량) 페이스카는 판매를 전제로 한 신차가 아니라, 자율주행과 차량 소프트웨어 체계를 실제 도로 환경에서 검증하기 위한 실증 플랫폼에 가깝다. 외형이나 차급의 변화보다 차량이 구동하는 방식 자체를 혁신하는 데 초점이 맞췄다. SDV 페이스카는 고성능 차량용 컴퓨팅 시스템과 통합 전자·전기 아키텍처를 기반으로 설계된다. 기존처럼 기능별 제어기가 분산돼 작동하는 구조가 아니라, 차량 전반을 소프트웨어로 통합 관리하는 방식이다. 이 플랫폼 위에서 차로 유지와 고속도로 주행 보조, 차로 변경 보조 등 레벨 2+ 수준의 자율주행 기능이 구현된다. 비록 운전자의 개입을 전제로 한 주행 보조 단계지만 핵심은 기능 그 자체보다 이를 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있는 '유연한 구조'를 갖추는 데 있다. 현대차그룹이 SDV 페이스카를 통해 확보하려는 것은 완성된 자율주행 결과물이 아니라 '대규모 실차 데이터'다. 다양한 도로 환경과 교통 상황에서 축적되는 주행 데이터는 자율주행 알고리즘 고도화와 차량 운영체계(OS) 안정성 검증의 핵심 자산이 된다. 이 같은 접근은 자율주행 경쟁의 패러다임이 변화하고 있다는 점과 맞닿아 있다. 과거에는 레벨 상향이나 특정 기능의 구현이 기술 경쟁의 핵심이었다면 최근에는 실제 주행 환경에서 얼마나 방대한 데이터를 안정적으로 축적하고 이를 반복 학습(Deep Learning)할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠올랐기 때문이다. 그룹은 SDV 페이스카를 통한 실증을 거쳐 오는 2027년 말 이후 양산차를 중심으로 레벨 2+ 자율주행 기술 적용 범위를 단계적으로 확대한다는 구상이다. 특정 차급이나 일부 모델에 한정하기보다 플랫폼을 공유하는 차량 전반으로 기술을 확산하는 구조를 염두에 두고 있다. ◆ 로보틱스도 실증부터… 현장 적용 전 단계에 역량 집중 로보틱스 분야에서도 현대차그룹의 전략은 '실증'에 방점이 찍혀 있다. 그룹은 CES 2026 미디어데이에서 보스턴 다이내믹스의 차세대 전동식 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'의 실물을 공개하고 제조 현장 적용을 고려한 로봇 전략을 제시할 계획이다. 이는 단순한 기술 쇼케이스를 넘어 실제 생산 환경과 유사한 조건에서 로봇의 실질적인 활용 가능성을 검증하는 단계다. 현대차그룹은 로봇을 별도의 미래 사업으로 분리하기보다 제조 경쟁력을 끌어올리는 핵심 기술 요소로 접근하고 있다. 반복 작업 보조와 작업자 안전 강화, 공정 효율 개선 등 현실적인 역할부터 단계적으로 적용 가능성을 점검하는 방식이다. 이는 로봇이 단기간에 생산 주체를 완전히 대체할 것이라는 급진적인 접근과는 거리가 있다. 반면 로봇 전략은 '소프트웨어 정의 공장(SDF, Software Defined Factory)' 구상과도 긴밀히 맞물린다. SDF는 설비와 로봇, 물류, 인력을 하나의 운영 시스템으로 통합 관리하는 개념이다. 공정을 물리적 설비 중심이 아니라 소프트웨어 중심으로 재구성함으로써 생산량 조정이나 공정 변경의 유연성을 극대화하겠다는 구상이다. 로봇은 이 시스템 안에서 필요에 따라 투입되고 역할을 부여받는 핵심 구성 요소로 기능한다. 현재 현대모비스 등 주요 부품 계열사를 중심으로 액추에이터, 센서, 제어 기술 개발이 병행됨에 따른 것으로 풀이된다. 자율주행과 로보틱스를 관통하는 현대차그룹의 공통 전략은 신기술을 조기에 출시하기보다, 실제 현장에서의 작동 여부를 철저히 검증하고 이를 반복 적용할 수 있는 '표준화된 구조'를 만드는 데 투자 방향을 맞추고 있다. 이는 자동차 판매 중심의 전통적인 성장 모델에서 벗어나 소프트웨어와 데이터, 자동화 기술을 축으로 한 새로운 수익 구조를 준비하는 과정으로 해석된다. 현대차그룹 관계자는 "신뢰성을 최우선으로 하는 데이터 기반 생산 체계를 토대로 AI 로보틱스, 부품, 물류, 소프트웨어 등 밸류체인 전반을 통합 관리할 것"이라며 "로봇 개발부터 학습, 운영까지 아우르는 종합 솔루션 제공자(Total Solution Provider)로 자리매김할 계획"이라고 말했다.
2026-01-01 08:08:00
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정부, 100조 펀드 투입 'AI 대전환' 선언… 잠재성장률 3% 회복 목표
[이코노믹데일리] 인구 절벽과 투자 위축으로 저성장의 늪에 빠진 대한민국 경제를 구하기 위해 정부가 ‘인공지능(AI) 대전환’이라는 대수술 카드를 꺼내 들었다. 100조원 규모의 국민성장펀드를 조성해 AI와 초혁신 기술에 집중 투자하고 국가 시스템 전반을 ‘선도 경제’ 체제로 전환하겠다는 야심 찬 계획이다. 이를 통해 임기 내 잠재성장률을 3%대로 회복하고 AI 3대 강국, 국력 세계 5강으로 도약하겠다는 비전을 제시했다. 기획재정부는 22일 ‘새정부 경제성장전략’을 발표하며 이 같은 내용을 공식화했다. 이번 전략의 배경에는 한국 경제에 대한 깊은 위기감이 깔려있다. 우리 경제는 지난해 2분기부터 5분기 연속 마이너스와 0%대 성장에 머물며 동력을 잃었다. 정부는 올해 성장률 전망치마저 0.9%로 하향 조정하며 현재 상황을 IMF 외환위기에 준하는 비상사태로 규정했다. 이런 구조적 위기를 타개할 유일한 돌파구로 ‘AI’를 지목한 것이다. 한국은행은 AI를 적극 도입할 경우 한국의 국내총생산(GDP)이 최대 12.6%까지 상승할 수 있다고 전망한 바 있다. 정부의 AI 대전환 전략은 크게 기업, 공공, 국민 세 축으로 나뉜다. 우선 기업 부문에서는 ‘피지컬 AI’ 구현에 방점을 뒀다. AI 로봇, 완전자율주행차, 완전자율운항선박 등 7대 선도 프로젝트를 추진한다. 구체적으로 2027년까지 물류용 휴머노이드 로봇을 실증·보급하고 특정 구역 내 완전자율주행(레벨4)을 달성한다는 목표를 세웠다. 공공 부문에서는 모든 업무에 AI를 도입하는 ‘AI 정부’ 실현을 선언했다. 복지·고용 상담, 세무 컨설팅, 신약 심사 등 단순·반복 업무부터 AI를 적용하고 정부가 AI 기술의 ‘퍼스트 바이어(최초 구매자)’가 되어 초기 시장 수요를 창출한다. 공공기관 경영평가에도 AI 활용도를 반영해 혁신을 가속할 방침이다. AI 시대를 뒷받침할 ‘초혁신경제’ 육성에도 박차를 가한다. 정부는 AI 시대의 핵심 소재인 탄화규소(SiC) 전력반도체, LNG 운반선 화물창 기술, AI 기반 스마트 농업 등 15대 프로젝트를 선정해 집중 지원한다. 이를 위한 재원은 100조원 규모의 ‘국민성장펀드’로 마련한다. 벤처·중소기업에는 장기 지분투자를, 대규모 설비투자가 필요한 기업에는 초저금리 대출을 제공하는 ‘투 트랙’ 방식으로 민간의 혁신을 뒷받침한다. 핵심은 인재다. 정부는 AI 분야 석·박사에게 전문연구요원 우선 배정 등 병역특례를 제공하고 국립대 AI 교수에게는 파격적인 금전적 인센티브를 지급해 인재 유출을 막는다. 해외 우수 인재 유치를 위한 특별 비자 신설과 재외 한인 연구원의 국내 복귀를 유도하는 세제 혜택도 마련했다. 또한 초·중·고교부터 일반 국민까지 생애주기별 맞춤형 AI 교육을 제공해 ‘전 국민의 AI 한글화’를 이루겠다는 목표도 세웠다. 다만 전문가들은 방향성에는 공감하면서도 ‘AI 만능주의’를 경계해야 한다고 조언한다. 우석진 명지대 경제학과 교수는 “AI는 필요하지만 만능도 아니고 실행력이 뒷받침되지 않으면 성과를 내기 어렵다”며 “민간과 정부 모두 실패를 가볍게 털고 재도전할 수 있는 유연한 혁신 생태계 조성이 핵심”이라고 제언했다. 정부의 담대한 비전이 구체적인 성과로 이어지기 위해서는 과감한 규제 혁신과 지속적인 정책 추진력이 뒷받침되어야 할 것으로 보인다.
2025-08-22 15:52:36
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