자동차 역사와 전기차·자율주행차 융합의 네바퀴 혁명 톺아보기

자동차 제조업체와 부품업체들은 지난 100년 중 가장 큰 도전에 직면하고 있으며 전기자동차 기반의 자율주행 자동차 공유 서비스가 활성화되면 현재 자동차 보유대수의 1/5만으로도 충분한 운송이 이뤄질 것으로 예상된다.
자율주행 기술이 현재 업계의 사업 모델을 크게 손상을 입힐 것으로 보이는 만큼 돌파구를 모색해야 한다. 비록 화석연료 소비와 교통량을 줄인다는 긍정적 효과도 기대되지만 자동차 소비와 원유 수요를 줄여 국내총생산(GDP)을 축소시킴으로써 경제에 타격을 가져올 수 있기 때문이다.
현재 자동차 산업의 직접 고용 규모는 39만명으로, 조선업(12만8000명)의 3배에 이른다. 운송·정비·판매·자재 등 전후방 효과까지 따지면 177만 개의 일자리에 영향을 주는 자동차 산업이 ‘제2의 조선업’으로 전락하는 것 아니냐는 우려가 나오고 있다.
자동차 산업 위기는 한국 경제에 미치는 파장이 메가톤급이다. 자동차는 더 이상 기계가 아니라 ‘바퀴달린 컴퓨터’로 진화할 것이 명백하므로 현재의 스마트폰 시장과 같이 자동차 산업의 중심이 제조나 생산 보다 기술, 소프트웨어 중심으로 전환되고 극소수의 브랜드만 생존할 것으로 예측되고 있어 선제적 대응이 긴요한 시점이다.

플랫폼경제 vs 튜브경제 일자리창출 톺아보기

플랫폼 경제(Platform Economy)는 인터넷과 같은 디지털 네트워크를 기반으로 상품 및 서비스의 공급자와 수요자가 거래하는 경제활동을 말한다. 플랫폼 경제는 최근 전 세계적으로 화두가 되고 있는 제4차 산업혁명과도 맞물려 있는 개념이다.
자본과 기술이 합작하는 로봇은 인간의 육체노동을, 인공지능(AI)은 인간의 정신노동을 대체하고 인공지능(AI)을 탑재한 로봇은 인간의 육체와 정신노동을 구축할 것이다. 많은 전문가들은 4차산업혁명과 플랫폼경제의 고용창출 낙수효과는 더욱 더 기대할 수 없는 허상이 될 수 있다고 경고하고 있다.
베세토튜브를 시작으로 아시아튜브, 태평양튜브, 북극해튜브로 영장될 글로벌튜브를 건설하는데 대략 50~100년의 기간과 2~3조 달러가 넘게 소요될 것이다. 일자리 증발이 예견되는 제4차산업혁명 시기에 약 1억명 이상의 고용이 창출되는 “글로벌튜브”는 “경세제민(經世濟民)”의 길이다.
베세토∙글로벌튜브는 지구와 문명, 사회, 우리의 삶을 바꿀 수 있는 “생태문명 마중물” 프로젝트이다. 이러한 튜브피아(Tubepia)를 시현하여 아중해(亞中海) 일원을 대동사회로 안내하고 세계평화화와 공동번영에 이바지 하는 일은 이집트의 피라미드, 중국의 만리장성, 인류를 달과 화성에 보내는 일보다 더욱 가치있는 목표이다.

최근 인공지능(AI) 개발 트렌드와 미래의 진화 방향

인공지능 혁신의 시작 인공지능의 최근 개발 트렌드 한계와 극복 새로운 시도의 시작 맺음말 [요약] 인공지능은 최근 5년간 매우 빠른 속도로 진화하고 있다. 과거 이론에 머물거나 제한된 기능만을 수행했던 인공지능은 이제 실제 구현을 통해 그 성능을 증명해내고 다양한 현실 세계의 문제에 하나씩 적용되기 시작했다. 2010년을 전후해 혁신적으로 발전한 알고리즘, 컴퓨팅, 빅데이터 기술이 서로 융복합되며 이런 성과를 […]

인공지능(AI), 플랫폼 경쟁이 시작되고 있다

최근 구현되고 있는 인공지능은 과거와 크게 다르다. 컴퓨팅, 데이터, 알고리즘의 한계가 차례로 극복되며 인공지능 분야에 큰 변화가 일어나고 있다. 인공지능의 발전은 그 영향력이 제조, 금융, 의료, 자동차 등 거의 모든 산업에 미칠 수 있다는 점에서 엄청난 잠재력을 가지고 있다.
생태계의 특성상 선제적으로 플랫폼을 통해 네트워크 효과 만들어 내는 기업이 경쟁에서 우세할 가능성이 높다. 특히 딥러닝을 기반으로 한 인공지능의 성능은 데이터에 의해 크게 결정되기 때문에 초기에 생태계에 참여자를 빠르게 확보한 인공지능 플랫폼과 후발 주자로 시작하는 플랫폼 사이의 성능 차이는 크게 벌어질 수 밖에 없다.

진화하는 인공지능(AI) 또 한번의 산업혁명

인공지능은 자율주행 자동차와 교통 인프라의 진화를 가속화시킬 것이다. 자율주행은 기본적으로 자동차가 ‘갑작스런 보행자 출현’이나 ‘Stop 표지판’ 등의 상황을 빠르고 정확하게 인식하는 데서 출발한다. 세계적인 그래픽 기술 기업인 엔비디아는 2015년 CES에서 딥러닝을 기반으로 한 자율주행 자동차의 인식 기술을 발표했다. 이 기술은 360° 카메라를 이용해 보행자가 다른 사물에 가려져 있어도 머리와 다리 등 신체 일부만 감지되면 사람으로 정확하게 인식한다. 또한, 교통 표지판 및 주위 자동차의 차종을 신경망을 이용해 빠르게 판단할 수 있다.
네트워크로 연결된 서버는 주행 중 수집된 다양한 정보를 학습해 인식의 정확도를 높일 수 있는 알고리즘을 스스로 생성하고 다른 자동차에게도 전송한다. 정보가 많아질수록 더 똑똑해지는 것이다. 이와 같은 기술은 아직은 데모 시험 수준으로, 자동차에 본격 적용되기까지는 다소 시간이 걸릴 것이다. 하지만 자율주행, 더 나아가서 도로, 교통 인프라의 지능화를 앞당기는 데 큰 기여를 하게 될 것은 분명하다.

로봇·인공지능의 발전이 중산층을 위협한다

무인 자동차, 인간처럼 걷는 로봇, 퀴즈쇼에서 사람을 이긴 인공지능, 투자 심의회에 이사로 참여하는 인공지능 등 최근 로봇, 인공지능의 발전 추세는 눈부시다. 이에 따라 로봇, 인공지능이 일자리를 얼마나 위협할지에 대한 관심도 크다. 한쪽에서는 로봇, 인공지능의 인간 대체가 이미 시작되었고 향후 더욱 가속될 것이라는 비관론이 확산되고 있다.
로봇과 인공지능의 발전이 야기하는 직업 세계의 지형도 변화는 결국 개인, 기업, 나아가 사회에 다양한 과제를 제기할 것으로 예상된다. 무엇보다 개인들의 경우 미래 직업 역량의 변화에 주의할 필요가 있다.
기계와의 협업에 성공하는 사람들은 과거보다 큰 성과를 얻게 되겠지만, 그렇지 못한 사람들은 도태될 수도 있다. 기술 변화에서 소외되는 사람들이 직업 전선에서 이탈하지 않고 새롭게 도전할 수 있도록 다양한 직업 기회 창출과 평생 교육 체계의 강화가 필요할 것이다.

딥러닝 기반의 인공지능, 자율주행 기술 경쟁의 핵심을 바꾼다

딥러닝 기술의 발전으로 인해 자율주행 기술의 핵심이 이동하고 있다. 고가의 특화 센서와 자동차 분야의 전문가가 중심이 되었던 자율주행 기술을 인공지능 분야의 전문가들이 저가의 범용 센서를 활용하면서도 구현 가능하게 된 것이다. 인공지능 역량을 확보한 신생 Startup 및 연구소들이 빠르게 시장에 진출하면서 엄청난 투자와 연구 기간을 들여 기술을 구축해온 거대 IT 기업 및 완성차 제조사들의 기술 장벽이 허물어 지고 있다.

자동차 산업 분야의 전문성(Domain Knowledge)에 기반해 산업을 주도했던 기업들의 주도권이 새로운 기술에 기반한 Startup으로 이동할 가능성이 높아지고 있는 것이다. 실제 자동차 산업 보다 일찍이 딥러닝이 적용되며 기술 적용이 이루어진 언어인식 분야의 경우 기술 구현의 핵심이 언어학자에서 딥러닝 전문가로 빠르게 대체되고 있으며, 업계에서는 ‘언어학자를 1명씩 해고할 때 마다 언어 인식률이 1%씩 향상된다’라고 까지 이야기 되고 있다. 즉 딥러닝 기반의 인공지능이 기존 산업 내 경쟁의 핵심을 변화시키고 있으며 자율주행 기술 분야도 그 패턴을 따라갈 가능성이 커지고 있다.

자율주행차, 미래를 보는 창

자율주행차의 도래는 그 시기의 문제일 뿐 필연적일 것이라는 사실이다. 당장 수 년의 짧은 시기가 아니더라도 자율주행차가 미래 자동차 시장의 새로운 변화를 가져올 수 있는 가능성에 주목해야 할 것이다.

자율주행차로 자동차와 IT 산업의 경계가 허물어지면서 자율주행차 시장을 둘러싼 다양한 기업들의 경쟁이 더욱 치열하게 전개될 것으로 보인다. 특히 엔진과 트랜스미션 등 단순 기계식 범용 제품의 부가가치는 빠르게 감소하는 반면 레이더, 카메라, 통신 모듈 등 자율주행에 필요한 핵심 전장 부품들은 그 중요성이 강조되기 때문에 전장 기업들의 부침이 더욱 급격히 진행될 가능성이 높다.

자율주행차의 등장으로 자동차 산업에서 소프트웨어가 차지하는 비중은 큰 폭으로 증가할 것으로 보인다.

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