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"자율주행 2027년·UAM 2028년"…국토부, 모빌리티 로드맵 현실성은
[이코노믹데일리] 정부가 2027년 고도 자율주행차와 2028년 도심항공교통(UAM) 상용화를 목표로 한 중장기 모빌리티 로드맵을 공개했다. 자율주행과 UAM을 중심으로 한 정책 일정이 제시됐지만 사고 대응과 책임 구조, 엣지 케이스 검증이 충분히 축적되지 않은 상황에서 정책의 현실성이 검증 대상에 올랐다. 국토교통부는 26일 발표한 '2030 모빌리티 혁신성장 로드맵'을 통해 인공지능(AI) 등 첨단기술로 이동의 편의를 높이고, 미래 친환경 모빌리티의 확산을 지원하기 위한 향후 5년간 모빌리티 정책의 청사진을 제시했다. 먼저 미국, 중국에 이은 글로벌 3대 자율주행 강국 도약을 목표로 2027년 레벨4(고도 자동화) 자율주행을 상용화한다. 레벨4는 운전석에 사람이 없이 실증구역 등 특정 구간에서 자율주행이 가능한 수준의 기술이다. 올해 국내 첫 도시 단위 자율주행 실증 공간으로 지정된 광주광역시에 200대가 넘는 자율주행차를 투입하는 것을 시작으로 대규모 실증에 나설 계획이다. 이를 통해 학습한 실주행 데이터는 표준화해 통합·공유하는 자율주행 데이터 플랫폼을 구축해 AI 기반 자율주행 기술개발 체계 구축을 본격화한다. 동시에 범부처 협력을 통해 엔드투엔드(E2E·AI가 학습한 데이터에 기반해 스스로 의사결정을 내리는 방식) 자율주행 AI 기술 개발에 속도를 낸다. 자율주행 AI 파운데이션 모델 등 원천기술을 개발하고, 차량용 고성능 AI 가속기 반도체 등을 개발해 고도화된 E2E 기술을 확보한다는 구상이다. 현재 국내 자율주행 제도는 여전히 실증 특례 중심 구조에 머물러 있다. 사고 발생 시 책임 주체를 어떻게 구분할 것인지, 보험 적용 범위를 어디까지 인정할 것인지에 대한 기준은 실증 사업별로 다르게 적용되고 있으며, 제조사·소프트웨어 개발사·원격 관제 사업자·서비스 운영 주체 간 책임 배분 구조도 전국 단위 상용 서비스를 전제로 한 법 체계는 정리되지 않았다. 특히 실제 도로 환경에서 발생하는 비정형 상황, 이른바 '엣지 케이스'에 대한 데이터 축적이 충분한 수준인지에 대해서는 검증이 진행 중이다. 현지 실증은 특정 지역과 조건에 한정돼 있어, 일반 도로 전반으로 확대될 경우 사고 대응과 제도적 보완이 어느 수준까지 가능한지는 추가 검증이 필요한 단계다. 국토부는 자율주행 실증을 가로막는 규제를 '선허용 후규제'를 원칙으로 개선할 예정이다. 자율주행 안전을 책임지면서 원격 관제·대여·중개 등을 전문으로 하는 서비스 사업을 제도화하고 보험 제도를 정비하는 등 산업 생태계 육성도 추진한다. UAM은 2028년 공공 서비스 중심의 상용화를 우선 목표로 제시했다. 제주와 대구·경북 등을 시범 운용 구역으로 지정하고 응급의료·재난·치안·관광 등 공공 분야 서비스를 제공한다. 제주에서는 제주 성산항·제주공항·중문에 UAM 이착륙장인 버티포트를 둬 지역 간 이동을 겸한 관광 사업을 추진한다. 대구와 경북에서는 UAM을 산불 감시와 고속도로 사고 모니터링 등 공공 안전을 구축하는 방향으로 활용하는 방안이 논의되고 있다. 2030년에는 민간 주도의 UAM 서비스를 본격적으로 추진한다. 승객들이 UAM을 타고 도심과 공항 사이를 이동하거나, 빠른 배송이 필요한 화물을 UAM으로 나르는 서비스를 상용화해 '일상 속의 UAM' 시대를 연다는 구상이다. UAM과 함께 드론 활용도가 높은 소방·항공·농업·물류·시설관리 등 5대 분야의 드론 기체 및 모터 등 핵심 부품·기술 개발을 적극 지원하고 드론 공원 등 일반 국민이 드론을 띄울 수 있는 구역을 내년까지 대폭 늘린다. 그러나 UAM 관련 제도 역시 기체 인증, 운항 기준, 공역 관리, 소음 및 안전 기준 등 핵심 요소가 동시에 정비되고 있는 단계다. 기존 항공 안전 체계는 유인 항공기 중심으로 설계돼 저고도 도심 운항을 전제로 한 새로운 안전 기준과 사고 책임 구조는 아직 확정되지 않았다. 국토부는 내년 공공플랫폼을 구축하는 등 수요응답형 교통체계(DRT) 활성화 기반을 마련하고, 미래 모빌리티와 도시가 유기적으로 결합할 수 있도록 제도 정비에 나설 계획이다. 홍지선 국토부 제2차관은 "AI 전환으로 모빌리티 혁신 속도가 빨라지는 상황에서 이번 로드맵이 정책적 이정표가 되기를 기대한다"며 "국민이 체감할 수 있도록 세부 과제를 추진하겠다"고 말했다.
2026-02-26 15:28:27
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앞서가는 美·中 자율주행…한국은 제도·보험 공백에 발 묶여
[이코노믹데일리] 한국의 자율주행은 시범운행지구를 중심으로 제한적 실증이 이어지고 있지만 일반 도로에서의 상시 운행이나 무인 유상 서비스로는 좀처럼 이어지지 못하고 있다. 사고 책임과 보험, 유상 운송 사업자 지위가 제도적으로 정리되지 않은 상태에서 운행 범위가 특례에 묶이면서 실증 성과가 서비스 확대로 전환되지 못하는 구조가 고착화됐기 때문이다. 자율주행 기술의 완성도보다 제도 설계의 공백이 상용화를 가로막고 있다는 지적도 커지고 있다. 자율주행을 교통수단으로 편입시키기 위해서는 운행 주체의 법적 지위와 책임·보상 구조, 데이터 기반 감독 체계를 하나의 제도 틀로 정비해야 하지만 관련 논의는 여전히 실증 단계 관리에 머물러 있다는 평가다. 19일 업계에 따르면 현재 한국의 자율주행은 제한된 조건 아래에서 운행 안정성만을 검증하는 단계에 머물러 있다. 국토교통부가 지정한 시범운행지구 내에서 자율주행 택시와 셔틀이 운영되고 있으나 운행 구간과 시간, 차량 대수는 엄격하게 제한돼 있다. 서울 강남·상암·판교·광주 등 일부 지역에서 실증이 진행 중이거나 예정돼 있지만 대부분 안전요원 동승이나 원격 관제 조건이 붙는다. 무인 자율주행 역시 일반 도로에서의 상용 운행이 아니라 시범·실증 수준에 그치고 있다. 이 같은 정체의 배경으로는 정부의 자율주행 제도 설계 방식이 직접적으로 거론된다. 한국의 자율주행 정책은 사고 발생 가능성을 최소화하는 사전 관리에 초점을 맞춰 설계돼 왔다. 운행 허용 이전에 책임 구조와 안전 기준을 최대한 정리하겠다는 접근이 이어지면서 무인 운행과 유상 서비스는 예외적 특례 형태로만 제한적으로 허용됐다. 문제는 이러한 접근이 실증과 상용 사이의 연결 고리를 사실상 차단하고 있다는 점이다. 시범운행지구에서 무사고 운행과 방대한 주행 데이터가 축적되더라도 이를 근거로 운행 대수 확대나 시간 연장, 유상 서비스 일반화로 전환할 수 있는 명확한 기준은 제시되지 않았다. 실증 결과가 정책 판단이나 허가 확대에 반영되지 않으면서 기업 입장에서는 추가 투자와 사업 확장을 결정하기 어려운 구조가 장기화되고 있다. 실증은 반복되지만 출구는 보이지 않는 상황이다. 사고 책임과 보험 구조 역시 상용화를 가로막는 핵심 요인으로 지목된다. 현행 자율주행자동차법은 연구·시범운행 목적의 자율주행차에 대해 책임보험 가입을 의무화하고 있다. 이는 개별 사고 발생 시 피해자 보호를 전제로 한 최소한의 장치에 가깝다. 그러나 호출형 자율주행 서비스 확대를 전제로 한 사업자 책임 체계와는 성격이 다르다. 레벨3 단계에서는 기존 책임 체계 적용 논의가 이어져 왔지만 레벨4 무인 운행을 전제로 한 책임 배분과 보험 설계는 여전히 제도적 공백 상태에 놓여 있다는 평가가 나온다. 이 같은 불확실한 제도 환경은 국내 기업들의 전략에도 그대로 반영되고 있다. 현대자동차그룹은 차량 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 통합하는 방향으로 기술 개발을 이어가고 있지만 실제 운행은 시범운행지구 중심의 단계적 실증을 넘어서지 못하고 있다. 포티투닷(42dot)을 중심으로 도심 주행 데이터를 축적하고 있음에도 무인 유상 운행을 전제로 한 대규모 차량 투입에는 신중한 태도를 유지하고 있다. 제도 변화의 시점과 범위가 불투명한 상황에서 선제적 투자는 오히려 위험 부담으로 작용하기 때문이다. 카카오모빌리티 역시 자율주행을 이동 서비스 확장의 핵심 축으로 보고 호출·배차·요금 체계 등 운영 모델 검증에 집중하고 있다. 서울 강남 심야 자율주행 택시 등 제한적 실증을 통해 이용자 반응과 운영 데이터를 쌓고 있지만 무인 유상 운송이 제도적으로 허용되지 않은 환경에서는 서비스 확장에 구조적 한계가 뚜렷하다. 통신사와 전장·IT 기업들 역시 관제와 통신 안정성, 차량용 소프트웨어 등 개별 기술 영역을 중심으로 실증에 참여하며 직접적인 상용 서비스보다는 보조적 역할에 머물고 있다. 해외 사례와 비교하면 정책 접근의 차이는 더욱 분명해진다. 미국과 중국은 자율주행차를 시험 대상이 아닌 하나의 운송 주체로 전제하고 실제 운행 과정에서 드러나는 위험을 감독과 규칙 보완을 통해 관리하고 있다. 사고나 이상 상황은 운행 자체를 중단시키는 기준이 아니라 보고와 조사, 제도 개선의 근거로 활용된다. 운행 경험이 누적되며 제도가 고도화되는 구조다. 미국은 자율주행 유상 운송 사업자의 지위를 비교적 명확히 설정하고 사고 발생 시 사업자 책임을 중심으로 보험과 감독 체계를 운용한다. 충돌이나 차량 정지, 비정상 운행 등 주요 사건은 의무 보고 대상이다. 중국은 지자체에 운행 허가와 공간 관리 권한을 부여해 도시 단위로 운행을 확대하고 중앙정부가 안전 기준과 데이터 관리 원칙을 통해 이를 통제하는 방식을 취하고 있다. 우한의 경우 2024년 기준 완전 무인 로보택시 400대 이상이 운행되고 있는 것으로 알려져 있다. 반면 한국은 교통 밀도가 높고 사고에 대한 사회적 민감도가 큰 환경을 이유로 운행 허용 이후의 사후 조정보다 사전 통제에 정책 무게를 둬왔다. 그 결과 시범운행 단계가 장기화되며 실증 성과가 축적돼도 서비스 전환은 반복적으로 지연되고 있다. 전문가들은 한국이 실증을 반복하는 구조에서 벗어나기 위해서는 자율주행을 기존 제도의 예외로 관리하는 접근 자체를 재검토해야 한다고 지적한다. 유상 운송 체계의 한 축으로 자율주행을 편입시키는 방향으로 제도 설계를 전환해야 한다는 것이다. 운행 주체의 지위, 책임·보험, 감독·데이터를 각각 따로 손보는 방식이 아니라 상호 연동된 패키지 형태로 재설계하지 않으면 현재의 정체는 반복될 수밖에 없다는 지적이다. 운행 주체의 법적 지위가 정리되지 않으면 요금 체계와 운행 조건, 이용자 보호, 사업자 의무는 계속해서 임시 규정으로 쌓일 수밖에 없다. 이에 따라 유상 자율주행을 운영하는 사업자 요건을 명확히 하고 허가 기준 역시 구간·시간·대수 중심이 아닌 책임 이행과 감독 역량 중심으로 전환해야 한다는 요구가 제기되고 있다. 시범운행지구 실증 결과가 상용 허가로 이어지기 위해서는 운영 성과와 안전 지표에 따른 단계적 전환 기준을 제도에 명확히 포함해야 한다는 목소리도 커지고 있다. 유상 서비스 확대를 전제로 할 경우 1차 보상 책임을 사업자에 두고 제조물이나 소프트웨어 결함 책임은 사후 절차로 분리하는 구조에 대한 논의 역시 더 이상 미룰 수 없다는 지적이다. 감독 체계 또한 운행 확대에 맞춰 근본적인 재정비가 요구된다. 업계 관계자는 “한국의 과제는 기술 실증을 더 많이 하는 데 있지 않다”며 “실증을 상용으로 전환할 수 있는 제도 경로를 마련하지 않는 한 자율주행은 시범사업의 테두리를 벗어나기 어렵다. 운행 주체의 지위 설정과 1차 보상 책임 구조, 데이터 기반 감독 체계가 동시에 정리되지 않으면 서비스 확장은 제한될 수밖에 없다”고 말했다.
2026-02-19 17:07:02
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광주 자율주행차 200대 실증…"엣지 케이스·안전·보험 시험대"
[이코노믹데일리] “자율주행 상용화의 관건은 기술 수준이 아니라, 예측하기 어려운 엣지 케이스를 얼마나 안전하게 처리할 수 있느냐에 있습니다. 이를 위해서는 실제 도로에서 대규모로 데이터를 축적하고 이를 학습·검증으로 반복 연결하는 구조를 구축하는 동시에, 사고 책임과 보험, 데이터 활용 규칙을 실증 단계부터 함께 작동시켜야 합니다.” 11일 정준호 더불어민주당 의원은 국회 의원회관에서 ‘AI 자율주행 실증도시, 기술을 넘어 서비스로’를 주제로 토론회를 열고, 정부와 유관기관, 업계 관계자들과 함께 광주 AI 자율주행 실증 서비스 구축과 안전 문제를 논의했다. 이번 행사는 카카오모빌리티가 공동 주최했으며, 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장, 김성진 광주미래차모빌리티진흥원장, 김수영 현대자동차그룹 모빌리티사업실 상무, 정상준 엔비디아코리아 솔루션 아키텍트 상무 등이 참석했다. 광주 AI 자율주행 실증 사업은 오는 10월부터 광주 전역에 자율주행차 약 200대를 단계적으로 투입해 여객·서비스 운행을 병행하는 방식으로 추진된다. 기존 특정 구간 중심의 실증과 달리, 실제 도심 도로에서 다수 차량을 동시에 운행하며 주행 데이터를 축적하고, 안전 관리와 사고 대응, 보험 적용 체계까지 함께 점검하는 상용화 전 단계 실증이다. 이날 발제를 맡은 최준원 서울대 교수는 자율주행 기술의 산업 동향을 짚고, 실증 단계를 상용화로 전환하기 위한 조건을 중심으로 발표했다. 최 교수는 “자율주행의 본질은 엣지 케이스 대응 능력”이라며 “정해진 환경에서의 데모 주행과 달리, 실제 도로에서는 예상하지 못한 상황이 반복적으로 발생한다”고 말했다. 그는 “이러한 상황을 규칙 기반으로 모두 처리하는 데는 한계가 있으며, 결국 실도로 주행 데이터를 축적하고 이를 AI 학습과 검증으로 반복 연결해야 한다”고 설명했다. 이어 “데이터와 모델 규모가 커질수록 성능이 개선되는 스케일의 법칙은 자율주행에서도 그대로 적용된다”며 “관건은 데이터를 얼마나 많이, 얼마나 다양한 환경에서 확보하느냐”라고 덧붙였다. 모빌리티 사업자 관점에서 발제에 나선 김건우 카카오모빌리티 미래플랫폼연구소장은 기술 이후 단계로 운영과 제도 문제를 짚었다. 김 소장은 “레벨4 단계에서는 운전자가 사라지는 만큼, 엣지 케이스 발생 시 이를 흡수하는 운영 체계가 필요하다”며 “원격 관제, 동적 라우팅, 현장 출동, 승객 커뮤니케이션이 함께 작동하지 않으면 대규모 상용 운행은 곧바로 서비스 리스크로 이어질 수 있다”고 말했다. 그는 사고 책임과 보험 문제도 함께 언급했다. 김 소장은 “자율주행에서는 사고 가능성을 전제로 한 논의를 피할 수 없다”며 “누가 책임을 지는지, 보험은 어떤 조건에서 작동하는지, 데이터는 어디까지 활용 가능한지를 실증 단계에서부터 점검해야 한다”고 말했다. 이어 “이 구조가 정리되지 않으면 기술 성능과 관계없이 상용 서비스로의 전환은 어렵다”고 했다. 토론자로 참석한 김수영 현대자동차그룹 상무는 완성차 업체 입장에서 안전과 시민 수용성을 핵심 변수로 꼽았다. 김 상무는 “실증이라는 이유로 안전 기준을 낮출 수는 없다”며 “자율주행은 기술 이전에 사회적 수용이 전제돼야 하고, 이를 위해 실증 단계에서도 상용 서비스 수준의 안전 관리가 필요하다”고 말했다. 정석원 엔비디아코리아 전무는 AI 학습 인프라 측면에서 “대규모 GPU 인프라뿐 아니라 생성형 AI 기반 시뮬레이션과 가상 데이터를 활용하면 엣지 케이스 학습 효율을 높일 수 있다”며 “광주처럼 다양한 도로 환경에서 실제 운행이 이뤄지는 조건은 학습과 검증을 병행하기에 의미가 있다”고 말했다. 좌장을 맡은 이동민 대한교통학회 수석부회장은 “광주 실증은 기술 시연을 넘어, 자율주행 서비스를 가능하게 하는 조건을 실제로 점검하는 과정”이라며 “이 경험이 다른 도시로 확산 가능한 구조로 남는지가 중요하다”고 말했다. 마지막으로 임월시 국토교통부 자율주행정책과 과장은 “자율주행 상용화를 논의하려면 기술 성능보다 먼저 안전이 실제로 검증돼야 한다”며 “사고 발생 시 책임 주체와 보험이 어떻게 작동하는지까지 함께 점검하지 않으면 자율주행 서비스는 성립할 수 없다”고 밝혔다. 이어 “자율주행은 사고가 발생하지 않는 기술이 아니라, 사고 발생 시 피해를 어떻게 관리하고 흡수할 수 있는지까지 포함해 평가해야 한다”며 “광주 실증은 차량 운행을 통해 안전 기준과 사고 대응 절차, 보험 적용 범위가 실제 환경에서 작동하는지를 동시에 검증하는 사업”이라고 설명했다. 또 “이 같은 안전·보험 검증 없이 자율주행 서비스 확대나 제도 정비를 논의하는 것은 현실적이지 않다”며 “광주에서 축적되는 실증 결과는 향후 자율주행 정책과 보험·책임 제도 설계의 기준으로 활용될 수밖에 없다”고 말했다.
2026-02-11 16:43:46
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정의선 현대차그룹, AI·로봇·반도체로 '전동화 이후 판' 열다
[이코노믹데일리] 올해 CES 2026에서 현대차그룹은 'AI 로보틱스'를 전면에 내세우며 로봇·AI·반도체·자율주행 기술을 결합한 피지컬 AI 전략을 공개했다. 그룹은 기존 전기차·배터리 중심의 전동화 전략을 유지하는 동시에 제조·물류·서비스·자율주행으로 이어지는 신사업 축을 대외적으로 제시했다. 이는 완성차 중심 기업에서 AI·로봇·반도체를 포함한 B2B·서비스 기업으로의 전환 계획이 구체화됐다는 평가다. 12일 업계에 따르면 현대차그룹이 6∼9일(현지시간) 미국 라스베이거스에서 진행된 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2026에서 내세운 핵심 키워드는 '피지컬 AI'다. 피지컬 AI는 실제 공간에서 로봇·자율주행 시스템 등이 데이터를 수집하고 자율적으로 의사결정을 수행하는 기술 개념으로, 로보틱스·스마트팩토리·자율주행 등 제조·물류·모빌리티 영역과 직접 연결된다. 현대차그룹은 제조·물류·공정 등 그룹 내부 전 밸류체인에서 확보되는 데이터를 AI 학습에 활용하고, 이를 다시 로봇과 차량에 적용하는 순환 구조를 제시했다. 이 구조는 생산성과 안전성 제고는 물론 데이터 축적을 기반으로 한 서비스·플랫폼 비즈니스 확장을 겨냥한 것으로 해석된다. 휴머노이드 로봇 '아틀라스'는 피지컬 AI 전략에서 가장 상징적인 역할을 수행한다. 현대차그룹은 보스턴 다이내믹스와 함께 아틀라스 연구형 모델과 개발형 모델을 공개했다. 아틀라스는 56개 자유도와 최대 50kg 수준의 하역 능력, 영하 20도~영상 40도 작동 환경, 자율 배터리 교체 기능 등을 갖춘 산업용 휴머노이드다. 부품 서열 작업에서 시작해 점진적으로 고난도 조립 작업으로 적용 범위를 확대하는 계획이다. 현대차그룹은 아틀라스를 오는 2028년부터 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA)에 투입하고, 2030년부터 조립 공정까지 활용 범위를 넓히겠다는 일정을 제시했다. 제조 현장에 단계적으로 투입해 산업용 휴머노이드 로봇의 대량 생산을 목표로 하고 있다. 그룹 전체 기준 연간 3만대 생산 체계 구축을 추진한다는 방침이다. 그룹 내 계열사별 역할 분담도 명확해졌다. 현대차·기아는 제조 인프라와 공정 데이터, 제어 시스템을 제공하고 현대모비스는 액추에이터 등 정밀 구동 부품 개발을 맡는다. 현대글로비스는 글로벌 물류·부품 공급망 관리를 담당해 로봇 부품 조달부터 완제품 출하까지 공급망 최적화를 지원한다. 이 구조를 통해 로봇 부품·물류·소프트웨어·검증·운영을 하나의 밸류체인으로 통합 관리하는 '엔드 투 엔드(E2E)' AI 로보틱스 체계를 세우겠다는 것이 그룹의 청사진이다. 글로벌 협업도 사업 확장에 중요한 역할을 하고 있다. 현대차 자회사 보스턴 다이내믹스는 CES 2026에서 구글 딥마인드와의 전략적 파트너십을 공식화하고, 제미나이 로보틱스 등 멀티모달 파운데이션 모델을 아틀라스와 스팟(Spot)에 적용하는 로봇 AI 연구를 진행하기로 했다. 현대차그룹은 엔비디아와도 피지컬 AI 구현을 위한 협업을 강화해 AI 인프라와 시뮬레이션 라이브러리, 개발 프레임워크를 활용해 로봇 및 자율주행 개발 효율을 높이는 방안을 추진 중이다. 서비스 모델 측면에서는 로봇을 직접 구매하지 않고 구독료 또는 사용료 방식으로 이용하는 'RaaS(Robots-as-a-Service)'를 전면에 내세웠다. 로봇 도입 기업은 초기 설비투자 대신 운영·서비스·관리에 대해 비용을 지불하고, 현대차그룹은 소프트웨어 무선 업데이트(OTA), 원격 모니터링, 유지보수·수리 등을 통합 제공하는 구조다. 제조·물류·에너지·시설관리 등 반복 작업과 안전 요구가 높은 B2B·공공(B2G) 시장에서 우선 적용해 수요를 검증한다는 구상이다. 모빌리티 서비스와의 연계도 이번 CES에서 부각됐다. 현대차그룹은 아이오닉 5 기반 로보택시와 전기차 자동 충전 로봇, 공장 내 자율주행 물류로봇, 협동로봇·착용형 로봇(웨어러블 로봇) 등이 결합된 물류 시연을 공개했다. 아이오닉 5 로보택시는 현대차와 앱티브의 합작사 모셔널이 개발한 SAE 레벨4 자율주행 택시로, 라스베이거스에서 연내 무인 상용 서비스 개시를 목표로 하고 있다. 투자 자본 배분에서도 방향이 나타난다. 현대차그룹은 오는 2030년까지 국내에 125조2000억원을 투자한다. AI·로봇·수소·전기차 등 미래 산업과 생산체계 고도화에 투입된다. 미국에서는 오는 2028년까지 260억달러 규모를 투자해 전기차·배터리·철강·로봇 생산 거점과 연구개발 인프라를 확충한다. 이 가운데 연간 3만대 생산 능력을 갖춘 로봇 공장은 북미 로봇 공급 허브 역할을 맡게 된다. 현대차그룹의 이번 전략은 전기차 가격 경쟁 심화와 배터리 공급망 투자 경쟁이 겹친 환경에서 전동화 이후 성장 동력을 로봇과 AI, 반도체 기반 B2B·서비스 영역에서 찾는 움직임으로 풀이된다. 전기차·배터리 중심에서 제조 데이터와 로봇, 자율주행을 결합한 피지컬 AI 사업으로 외연을 넓혀 장기적으로는 모빌리티·제조·물류·에너지·시설관리 등 여러 산업군에 걸친 플랫폼 사업자로 포지셔닝하겠다는 방향성이다. 다만 시장 진입 과정에서의 과제도 적지 않다. 산업·국가별로 로봇 도입 방식과 비용 구조, 안전·노동 규제가 상이한 만큼, 수익성 검증과 생태계 형성, 규제 정합성 확보가 동시에 요구된다. 고성능 AI 연산에 필요한 반도체 내재화·조달 전략, 로봇 유지보수·업데이트 비용, 서비스 운영 인력 확보 등도 사업성 변수로 꼽힌다.
2026-01-12 17:50:39
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