자율주행·SDV 전환기에 선 車…미·중은 뛰는데 규제에 꽉 막힌 韓

윤석열 전 대통령의 탄핵 이후 들어서는 새 정부는 정치 혼란 속에서도 산업과 기술의 방향성을 다시 세울 중대한 책임을 떠안게 됐다. 동시에 전 세계는 기술의 또 다른 거대한 전환점을 맞이하고 있다. AI가 특정 산업의 기술을 넘어, 모든 산업에 스며드는 '기반 인프라'로 자리 잡고 있는 것. 자동차에서 헬스케어, 게임, 미디어, 금융에 이르기까지 AI는 이미 산업 생태계의 기초 체력으로 작동하기 시작했다. 지디넷코리아는 창간 25주년을 맞아 이 격변의 시점에서 AI 기반 산업 대전환기에 진입한 대한민국의 산업 현장을 진단하고, 각 산업 분야 전문가들과 함께 'AI시대, 새 정부가 해야 할 일'을 짚어본다. [편집자주]

자동차 산업에서 인공지능(AI)의 중요성은 날로 커지고 있다. 완성차 제조업체들이 전동화 흐름에 올라타면서 내연기관차에서 전기차로, 전기차에서 소프트웨어중심차(SDV)로 산업 기술의 진화가 가속화되고 있기 때문이다. 전기차는 기계적 부품이 줄어드는 대신 소프트웨어(SW)의 비중이 커지고 있으며, 이를 실시간으로 연결 처리하는 AI가 핵심 기술로 떠오르고 있다.

특히 미국과 중국은 자율주행과 AI 기술에서 크게 앞서 있다. 미국 웨이모와 중국 바이두가 선제적으로 로보택시 서비스를 상용화하는데 성공하면서 이미 자율주행 패권 경쟁에 불이 붙은 상황이다. 자율주행은 데이터가 많을수록 고도화되는 기술이기 때문에, 먼저 많은 시행착오를 거쳐 양질의 데이터를 축적한 기업이 경쟁에서 유리한 고지를 점하게 된다.

전기차와 자율주행은 미래차의 필수조건으로 꼽힌다. 이에 따라 업계는 "기업들이 기술 개발에 자유롭게 참여할 수 있는 여건"이 무엇보다 중요하다고 입을 모은다. 정부 주도가 아닌, 민간 주도의 기술 혁신 생태계 조성이 필요하다는 것이 완성차 업계의 공통된 인식이다.

美 무간섭·中 국가 주도, 탄력받는 자율주행…규제에 손발 묶인 한국

세계 자율주행차 경쟁 구도는 미국 구글의 자율주행 자회사 웨이모와 중국 정부의 전폭적인 지원을 받는 바이두의 양강 체제로 전개되고 있다.

웨이모에 공급할 현대자동차의 전기차 '아이오닉5' 이미지(사진=현대자동차)

LG경영연구원은 이들 기업 가운데 웨이모가 가장 앞서 있다고 평가하고 있다. 웨이모는 2009년 구글X 프로젝트를 통해 자율주행 기술 연구를 본격화했으며, 지난해 8월에는 업계 최초로 무인자율주행 주간 유료 승차 10만건을 돌파했다. 같은 해 12월에는 좌측통행에 대응하는 일본 진출 계획도 발표했다.

바이두는 2013년 중국 최초로 자율주행 기술 개발에 착수해 현재까지 로보택시 운행 600만회, 누적 주행거리 1억㎞를 기록 중이다. 중국 내 11개 도시에서 서비스를 운영 중이며, 대표 지역인 우한에서는 500대의 로보택시를 운행 중이다. 여기에 더해 지난해 말에는 1천대를 추가 도입했다.

이들 기업을 바라보는 각국 정부의 태도는 극명히 엇갈린다. 미국 정부는 자율주행 기술에 대해 무간섭 원칙을 유지하면서도, 안전성과 투명성 등 기업의 자율적 책임을 강조하는 방식을 택하고 있다. 정부는 직접 개입을 최소화하지만, 기업이 이를 위반할 경우에는 강력한 제재를 가한다.

실제로 과거 제너럴모터스(GM) 자회사 크루즈가 로보택시 사고 이후 관련 정보를 허위 진술하자, 미국 정부는 자율주행 운행 정지 명령을 내린 바 있다.

지리자동차와 바이두가 합작해 만든 '지위에' 브랜드의 지위에07 (사진=지디넷코리아)

반면, 중국 정부는 자율주행을 국가 전략 산업으로 규정하고 바이두를 핵심 기업으로 지정해 전방위적인 지원에 나서고 있다. 당시 중국 내 16개 도시에서 무인 자율주행 서비스 운행을 승인하고, 총 3만2천㎞에 이르는 공공도로를 테스트에 활용할 수 있도록 했다. 일부 지방정부는 로보택시에 보조금까지 지급하는 등 전기차 육성 당시와 유사한 수준의 정책 지원을 한 바 있다.

이처럼 미국은 자율·책임, 중국은 국가 주도라는 각기 다른 전략으로 자율주행 기술 발전에 속도를 내고 있지만, 한국은 촘촘한 규제 속에서 제자리걸음을 하고 있다는 지적이 나온다. 한국 정부는 전국 42곳에 자율주행차 시범운행지구를 지정해 운영 중이지만, 대부분이 임시 운행에 머물고 있다.

특히 개인정보 보호 이슈로 인해 자율주행 테스트카가 수집한 도로 정보를 제대로 활용하지 못하는 경우가 많다. 업계에 따르면 정부기관이 차량이 수집한 영상·이미지에서 사람과 차량 번호판을 일일이 삭제하도록 요구하거나, 실증 테스트마다 일일이 사전 승인을 받아야만 하는 규제 일변의 정책 구조가 기술 개발에 발목을 잡고 있다는 것이다.

업계 한 관계자는 "정부기관에서 자율주행차가 수집한 데이터에서 사람과 차량 번호를 일일이 지우도록 요구하는 사례도 있다"며 "매번 실증 실험마다 별도 승인을 받아야 운행이 가능하다 보니, 규제 개선이 절실한 상황"이라고 하소연했다.

규제 완화 통해 기업 자율 참여 위해 힘써야

자율주행은 정부의 협력과 기업의 참여로 성장할 수 있다. 업계와 전문가들은 자율주행 시장을 활성화할 수 있도록 관련 규제를 풀어주고 정보통신(IT) 등 기업이 솔루션을 제공할 수 있는 구조를 만들어달라고 조언한다.

정구민 국민대학교 전자공학부 교수는 "자동차가 움직이는 생활 공간으로 변하면서 자율주행 기술이 핵심이 됐다"며 "(활성화를 위해) 기업들이 원하는 것은 △자율주행 유상 운송 △면허 제도 개방 △성능 인증제"라고 설명했다.

정 교수는 "규제 완화를 통해 자율주행 시장을 열어가는 것이 중요하고 정부 차원에서 인구 감소 지역에 자율주행 셔틀 운행을 추진하는 방향으로 수요를 발굴하고 지원해 서비스 활성화를 추진해야 한다"고 부연했다.

업계는 정부가 AI 가이드라인을 마련해 명확한 방향성을 제시하고, AI 및 자동화 기술이 뿌리내릴 수 있는 기반 구축을 전략적으로 투자해야 한다고 강조했다. 또한 AI 인재 양성에도 공을 들여 변화에 대비할 수 있는 기초 체력을 강화해야 한다는 입장이다.

업계 관계자는 "기업들이 자신감을 가지고 기술을 개발하고 적용하려면 AI 관련 표준과 규제에 대한 명확한 방향 제시가 필요하다"며 "도로나 통신망 같은 전통적 인프라에 그치지 않고, 차세대 AI 및 자동화 기술이 뿌리내릴 수 있는 기반 마련도 중요하다"고 말했다.

이어 "AI가 새로운 기회를 열어준다면, 그 기회를 현실로 만들 인재를 양성하고 지원하는 것이 핵심"이라며 "교육과 재교육은 국가 차원의 최우선 과제가 돼야 한다"고 강조했다.

또 다른 완성차 업계 관계자는 "완성차 제조업체가 국토교통부 등 관련 규제에 자유롭지 못한 만큼, IT 솔루션 기업이 기술을 먼저 제안하고 협업을 주도해야 한다"며 "과거에는 협업이 활발했지만, 최근에는 거의 사라진 상태"라고 말했다.

그는 이어 "지금 필요한 건 규제 완화가 아니라, 정부가 선제적으로 제도를 열어주는 방식"이라며 "OTA(무선 소프트웨어 업데이트)처럼 정부가 먼저 판을 만들어줘야 산업 간 협력과 기술 혁신이 뒤따를 수 있다"고 강조했다.

"정부 제도 정비·산업협력·인재양성 등 삼위일체로 이뤄져야"

[전문가 일문일답] 이항구 한국자동차연구원 연구위원 (전 자동차융합기술원장)

-AI와 자동차가 어떤 방향으로 발전할 것인가?

"AI는 이미 자동차의 개발, 생산, 서비스 전반에 적용되고 있다. 개발 기간 단축, 품질 향상, ADAS와 인포테인먼트 성능 개선 등 실질적 효과가 나타나고 있다. 향후에는 전기·전자(전장) 부품 비중이 35%에서 70%까지 늘어날 전망이며, 상당수가 소프트웨어(SW) 기반 부품으로 전환될 것이다. 특히 AI는 자율주행차 상용화를 위한 핵심 기술로, 경제 5단체 역시 차기 정부에 AI 산업 육성을 강조하고 있다. 다만 자율주행차 상용화는 기술의 복잡성으로 인해 단기적 성과보다는 장기적 관점의 접근이 필요하다."

-정부가 지금까지 취해온 산업 정책의 평가는.

"정부는 그동안 자동차산업의 인력 양성, R&D 예산 지원, 중소기업용 장비 센터 구축 및 비즈니스 컨설팅 지원 등을 통해 산업 혁신을 뒷받침해왔다. 이 결과 세계 3위 완성차 생산국, 100대 부품업체 10개 배출, 933억달러(130조7천319억원) 수출 등 성과를 이뤘다. 하지만 글로벌 자동차 정책 강화 흐름과 달리, 한국은 지원 역량이 상대적으로 약화됐고, 미래차 경쟁력에서 중국에도 뒤처진다. GDP 대비 산업 비중은 13%를 넘지만, R&D 예산 비중은 3%대에 불과하다. 또한 지방 자원 분산, 수도권 집중, 좀비기업 중심의 비효율적 지원, 전문인력 부족 속 연구소 난립, 협업 부진 등 구조 개편 필요성이 커지고 있다. 향후에는 선택과 집중, 대규모 특화 센터 구축, 중견·중소기업 간 전략적 제휴 강화가 핵심 과제로 지적된다."

-미래차 인력난 해소를 위한 정책은 어떤 것이 필요한가.

"실제 현장에서는 미래차 전문인력이 턱없이 부족하다. 수도권 편중, 인건비 상승 등으로 지방 기업조차 인력을 확보하지 못하고 있으며, 교육과 수요 간 괴리도 크다. 국내만의 문제는 아니다. 미국도 임금 격차가 확대되면서 사이버보안 분야 중위 연봉이 100만달러를 넘었고, 최저 연봉도 10만달러를 상회한다. 미래차 인재 확보를 위해 일본은 미국·유럽과 공동 협력해 인재를 양성하고 있으며, 중국은 해외 유학생의 적극적인 귀국을 독려하고 있다. 반면 국내는 전문 인력의 해외 이탈, 대학 교육과 현장 수요 간의 괴리, 미래차 교수진 부족 등 구조적 한계를 안고 있다. 핵심 인재 육성에 대한 집중 투자와 수요 기반 맞춤형 재교육 체계 확립이 시급하다. 정부는 지역·산업별로 실제 인력 수급 상황을 정밀 분석하고, 선도 기술과 연계된 고급 인재 중심의 전략적 양성 체계를 구축해야 한다."

-미래차 산업 경쟁력 강화를 위한 차기 정부의 최우선 정책은 어떤 것이 되어야 하는지.

"'미래차 특별법'에 근거해 미래차 기업을 지정하되, 단순한 형식이 아닌 기업의 수용력을 기준으로 삼아야 하며 혁신성 등을 평가해 선별적 지원이 이뤄져야 한다. 동시에 미국과의 통상 협상을 유리하게 마무리하는 것이 핵심이다. 정부는 트럼프 행정부 이후 완화되는 분위기 속에서도 협상이 정권 교체기와 맞물려 있는 만큼, 실무진 교체는 자제하고 긴장감을 유지할 필요가 있다. 산업의 구조 고도화와 과감한 구조조정도 병행해야 한다. 전동화·디지털화 전환, 글로벌 보호무역주의 확산 등 격변의 흐름 속에서 향후 3년은 국내 완성차 업체에게도 중요한 전환점이 될 것이다. 일부 대기업의 실적만 보고 산업 전반이 안정적이라고 판단해서는 안 된다. 산업 내 양극화가 심화하고 있으며, 품질과 혁신역량 측면에서도 전체 경쟁력이 하락하고 있는 현실을 직시한 대응이 요구된다."

-AI 기반 미래차 생태계 구축을 위한 관련 법·제도에는 어떤 변화가 필요한가.

"AI 기반 미래차는 커넥티드카, SDV, 로보택시, 자율주행차 등 다양한 기술 분야를 포괄한다. 이러한 흐름은 자동차 산업의 디지털 전환이라는 대전제 안에서 추진돼야 하며, 단순한 법 제정에 그치지 않고 산업 간 연계성과 생태계 전반의 협력이 강화돼야 한다. 전문 인력 부족, 기업 간 협력 부진, 지자체 간 과당 경쟁 등 구조적인 문제들이 산적해 있으며, 일부 지자체는 정책 실효성보다 보여주기식 산업 육성에 집중하고 있다. 중국은 과감히 캐즘(시장 정체기)을 뛰어넘는 전략으로 미래차 산업을 주도하고 있는데, 한국은 아직도 정치적 이해관계에 묶여 실질적 성과를 내지 못하고 있다."

"앞으로는 관련 법 간의 유기적 연계, 기업의 수용력에 기반한 정책 설계, 이해관계자 간의 실질적인 협력 체계 구축이 병행돼야 한다. 특히 산·학·연·관이 함께 참여하는 실행계획을 수립하고, 3년마다 이를 점검·보완하는 체계적인 로드맵 마련이 필수적이다. '시작이 반이다'는 말처럼, 첫 단추를 제대로 끼우는 정책 설계가 미래차 생태계의 성패를 좌우할 것이라는 점에서, 지금이 가장 중요한 시기다."