['제조AX(M.AX)' 골든타임을 잡아라]〈6〉2030 완전 자율주행차…AI 풀스택 '기술 자립' 시동

인공지능(AI) 자율주행이 모빌리티 산업 패러다임 전환의 중심에 섰다. 정부가 '자율주행차 M.AX 얼라이언스'를 출범시키며 SDV(소프트웨어 정의 자동차)와 AI를 결합한 차세대 자율주행 기술을 미래 모빌리티 경쟁의 전면으로 끌어올리고 있다.

정부는 완성차, 부품기업, 반도체, AI 스타트업, 학계가 참여하는 민관 연합체를 통해 2030년 자율주행차 양산을 목표로 AI 풀스택 기반 기술 개발에 착수했다. 올해를 SDV 플랫폼 구축의 원년으로 삼고 향후 5년간 1조원을 투입해 핵심 기술 자립과 산업 생태계 전환을 병행할 계획이다.

'자율주행차 M.AX 얼라이언스'는 제조 AX의 핵심 축이다. 10개 분야 중 자율주행 분과는 현대차·LG전자·현대모비스·HL클레무브·만도 등 앵커기업이 중심이 된다. 여기에 부품기업, AI 반도체 기업과 스타트업, 연구기관이 참여해 국산 SDV 하드웨어·소프트웨어 플랫폼을 공동 개발한다. 나아가 축적된 주행 데이터를 기반으로 AI 파운데이션 모델을 구축하고, 엔드투엔드(E2E) 방식의 자율주행 기술을 2030년까지 완성하는 것이 목표다.

산업통상부는 이 과정에서 국가 차원의 자율주행 데이터 파이프라인을 마련한다. AI 스타트업과 대학, 연구기관이 데이터를 공동 구축해 학습용 데이터 품질을 높이고, 완성차·부품기업이 이를 공유해 개발 효율을 높이는 구조다. 기술개발 단계마다 정부가 R&D 예산과 인력양성, 규제 완화를 병행해 실증·상용화 속도를 끌어올린다.

이번 얼라이언스는 단순 협의체가 아니라 기술과 기업을 실질적으로 묶는 민관 공동개발 플랫폼이다. 정부는 지난 6개월 동안 현대차와 주요 부품기업을 여러 차례 설득해 앵커기업 중심의 연합 구조를 구축했다. 산업부 관계자는 “각 기업이 맡은 기술 개발 목표에 정부 R&D를 매칭하고, 기업 간 네트워크를 통해 기술·인력·제도 개선이 순환되도록 설계했다”고 설명했다.

정부가 이런 연합 구조를 서둘러 가동한 배경에는 글로벌 기술 격차가 더 벌어지기 전에 진화하기 위해서다. 카디프 '2024 자율주행 기술 수준 분석 및 발전 방향 보고서'에 따르면 국내 자율주행 기술 수준은 미국(100%) 대비 89.2%, 중국(92.9%)보다 낮은 수준으로 평가됐다. 격차는 약 1.5~2년이다. IITP 'HW-aware 시스템SW 기술개발 로드맵 총괄보고서(2024)'도 국내 SDV 핵심 소프트웨어 기술 수준이 미국의 76.3%에 그쳐 약 2.5년의 차이가 있다고 진단했다.

현재 국내 자율주행 기술은 여전히 규칙 기반(Rule-based)에 머물러 있다. 반면 미국과 중국은 AI가 스스로 판단·제어하는 엔드투엔드(E2E) 방식으로 전환하며 자율주행 고도화와 로보택시 상용화를 확산하고 있다. 산업부는 이러한 구조적 격차를 줄이기 위해 AI 반도체·임베디드 SW·데이터를 융합한 M.AX 생태계를 자율주행 분야의 중심축으로 삼았다.

AI 풀스택 기술 내재화는 자율주행 산업 경쟁력의 분수령이다. 자동차의 성능을 좌우하던 하드웨어 중심 경쟁이 끝나고, 이제는 AI 반도체·임베디드 SW·데이터 학습이 핵심이 됐다. 산업부 관계자는 “단일 기업의 역량만으로는 글로벌 수준을 따라가기 어렵다”며 “민관이 함께 기술 스택을 쌓고 국내 기업이 주도하는 자율주행 생태계를 구축해야 한다”고 말했다. 자동차 산업 미래가 자율주행차 얼라이언스에 달렸다는 얘기다.

제도와 금융 지원 체계도 병행한다. 범부처 협력을 통해 실증 규제를 완화하고 국민성장펀드, 산업기술혁신펀드 등 금융지원을 확대해 기업 참여를 뒷받침한다. 2030년까지 '미래차 부품 전문기업 200개를 선정, 지원을 병행해 자율주행 부품 복원력과 수출 기반을 강화할 계획이다.

아울러 산업 현장과 연결도 강화한다. '미래모빌리티 아카데미(가칭)'라는 SDV·자율주행 분야 재직자 교육 과정 운영도 구상하고 있다. 이 사업은 대학 중심 인재 양성의 한계를 보완해 전공과 무관한 실무자도 AI 기반 차량 구조와 소프트웨어 플랫폼을 학습할 수 있도록 설계됐다. 다만 올해 예산에 포함되지 못해 국회 심의 단계에서 신규 반영을 추진 중이다.

정부는 SDV 전환을 구조적으로 지원하기 위해 2027년까지 'SDV 표준화 협의체'를 통해 표준을 제정할 예정이다. 또 오는 2028년까지 SDV 기반 자율주행차 양산이 가능한 기술 체계를 완성하고, 2030년에는 글로벌 시장에서 경쟁할 수 있는 한국형 AI 자율주행 생태계를 구축한다는 목표다.

자율주행차 얼라이언스는 AI 풀스택 기술을 기반으로 자율주행을 고도화하고 이를 소프트웨어 정의 자동차(SDV)에 접목해 글로벌 시장에서 한국형 모델을 만든다는 목표다. 무엇보다 자동차 산업 경쟁 구도가 엔진과 같은 파워트레인 중심에서, AI반도체 및 소프트웨어 플랫폼으로 옮겨가는 만큼 역량의 무게 중심을 SDV 쪽에 맞춘다는 전략이다.

나아가 국산 SDV 플랫폼을 구축하고, 국내 운행 데이터를 결합한 AI 파운데이션 모델을 개발해 고성능 자율주행 두뇌를 완성할 계획이다. 2030년을 목표로 AI 반도체·임베디드 SW·데이터·서비스를 아우르는 산업 생태계도 조성해 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

박효주 기자 phj20@etnews.com