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현대위아, 車 '통합 열관리' 확장…한온 독주 시장 균열 낼까
[이코노믹데일리] 자동차 열관리 시스템 시장에서 후발주자인 현대위아가 ‘통합 열관리’ 전략을 앞세워 본격적인 사업 확대에 나서면서 한온시스템이 주도해온 시장 구도에 변화가 나타날지 관심이 쏠린다. 공조·냉각 전 영역에 걸친 전업 체계를 갖춘 한온시스템과 달리, 엔진·구동계 중심의 사업 구조에서 출발한 현대위아가 기아 PBV ‘PV5’를 시작으로 시스템 단위 공급에 나서면서 양사 간 격차를 얼마나 빠르게 좁힐 수 있을지가 주요 관전 포인트로 꼽힌다. 16일 업계에 따르면 현대위아는 엔진·변속기·구동축 등 내연기관 기반 핵심 부품을 주력으로 성장해온 현대차그룹 계열 부품사다. 파워트레인과 구동계가 오랜 기간 사업의 중심이었고, 열관리는 전통적인 주력 영역은 아니었다. 그러나 전동화 전환이 가속화되면서 상황이 달라졌다. 전기차와 하이브리드, PBV로 이어지는 플랫폼 변화 속에서 열관리는 특정 차종의 부속 기능이 아니라 차량 성능과 신뢰성을 좌우하는 공통 인프라로 부상했다. 현대위아 역시 그룹 내 역할 재정의가 불가피해졌다는 분석이다. 현대위아가 열관리 시장에 본격적으로 발을 들인 것은 2018년이다. 친환경 차량 대응을 미래 사업 축으로 설정한 이후 통합 냉각 모듈 개발과 열관리 시험동 구축을 거쳐, 올해 들어 ‘통합 열관리 시스템’ 양산 단계에 도달했다. 현재 현대위아는 공조와 냉각을 통합한 열관리 시스템을 양산해 기아 PBV ‘PV5’에 공급하고 있다. 기존 실내 냉난방을 넘어 배터리, 구동모터, 전략변환장치의 온도 제어까지 포함하는 영역으로 확장했다. 기술 전략의 핵심은 통합과 모듈화다. 냉각수·냉매 모듈을 하나의 패키지로 구성해 부품수와 배관·배선 복잡도를 줄이고, 차량 패키징 효율과 조립성을 동시에 개선하는 방식이다. 전동화 차량은 열관리 관련 구성품이 늘어나는 구조인 만큼 모듈화는 원가 구조와 품질 편차 관리에 직접적인 영향을 준다. 현대위아가 전동식 컴프레서와 콘덴서 등 핵심 공조 부품을 자체 개발 범위에 포함시킨 것도 시스템 설계와 제어 역량을 내부에 축적하려는 전략으로 풀이된다. 시스템 사업의 성패를 가르는 요소는 반복 양산을 통한 신뢰도 축적이다. 이를 위해 현대위아는 올해 하반기 창원1공장 내 1만2131㎡규모의 부지에 공조 부품 제조 설비를 새로 설치했다. 창원1공장 내 1만267㎡ 규모의 공장에도 냉각수·냉매 모듈 생산설비를 확장했다. 열관리 시스템은 단품과 달리 차량 전체 성능과 직결되기 때문에 양산 과정에서의 편차 관리와 내구 안정성이 핵심 경쟁 요소로 작용한다. 한온시스템이 국내 열관리 시장에서 주도적 위치를 유지해온 배경은 이러한 시스템 경쟁에서의 누적 우위에 있다. 공조, 냉각, 히트펌프, 전동 컴프레서 등 열관리 전 영역을 아우르는 전업 포트폴리오를 구축해 왔고, 다수 글로벌 완성차를 대상으로 장기 플랫폼 프로젝트를 운영하며 양산 데이터를 축적해왔다. 현대위아는 현대차그룹 플랫폼을 기반으로 PV5를 넘어 오는 2027년 양산 예정인 대형 PBV인 PV7에도 열관리 시스템을 공급할 계획이다. 또 내연기관과 하이브리드 차종에도 적용할 수 있는 내연기관용 공조 시스템도 개발해 공급할 예정이다. 현대위아의 공급 범위가 현대차그룹에 한정될 경우 한온 중심의 시장 구도가 단기간에 바뀌긴 어렵다는 시각도 적지 않다. 일각에서는 현대위아가 경쟁 축으로 평가받기 위해서는 그룹 차종에서 축적한 시스템 양산 경험을 바탕으로 외부 완성차 수주를 확보해야 한다는 목소리가 나온다. 업계 관계자는 “열관리 경쟁의 기준이 단품 성능에서 통합 제어와 시스템 신뢰, 글로벌 대응 능력으로 이동하고 있다”며 “전기차뿐 아니라 내연기관과 하이브리드까지 포괄하는 열관리 시스템 경쟁이 본격화되면서, 향후 경쟁 초점은 수주 이후의 실행력에 맞춰질 가능성이 크다”고 말했다.
2025-12-16 17:30:06
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AI 신약개발 경쟁 격화…글로벌은 가속, 국내는 '아직'
[이코노믹데일리] 인공지능(AI)이 제약·바이오 산업 전반의 경쟁 구도를 재편하는 핵심 기술로 부상하면서 신약개발 방식과 산업 생태계 전반에 구조적 변화가 가속화되고 있다. 15일 한국바이오협회가 발간한 ‘AI 기반 신약개발 산업화 전략’ 정책보고서에 따르면 글로벌 AI 신약개발 시장은 2024년 18억6000만 달러에서 연평균 29.9% 성장해 2029년 68억9000만 달러로 규모로 확대될 전망이다. 협회는 후보물질 발굴부터 임상, 상업화에 이르기까지 신약개발 전 주기에 AI 활용이 확산되고 있는 가운데 글로벌 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 육성하며 투자와 규제 개선에 속도를 내는 것과 달리 국내는 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다고 분석했다. AI는 후보물질 발굴, 약물 설계, 전임상·임상 시험, 시판 후 안전관리까지 신약개발 전 과정에 적용되며 기간과 비용을 획기적으로 절감하고 있다. 특히 희귀질환 치료제, 맞춤형 의약품, 디지털 치료제 분야에서는 대규모 데이터와 고도화된 알고리즘을 기반으로 한 AI 기술이 핵심 경쟁력으로 작용하고 있다. 해외 주요국은 AI 신약개발을 국가 전략 산업으로 지정하고 대규모 투자와 함께 규제 패러다임 전환을 추진 중이다. 미국은 연방 기관 주도의 규제 샌드박스와 AI 우수센터(AI Centers of Excellence)를 통해 AI 기반 기술의 상용화와 현장 실증을 확대할 방침이다. 또한 국가 AI 인프라 구축 사업인 ‘스타게이트’를 통해 약 700조원을 투자해 2025~2029년 데이터센터, 반도체 생산 기반, 클라우드 인프라를 미국 전역에 구축할 계획이다. 이와 함께 AI 반도체와 데이터 산업 관련 규제를 완화해 기업의 연구개발과 시장 진입을 촉진한다는 구상이다. 영국은 ‘오픈바인드(OpenBind)’ 컨소시엄을 통해 단백질-약물 상호작용에 대한 세계 최대 규모 데이터 수집을 추진하고 있다. AI 신약 모델 훈련을 지원하기 위해 Sovereign AI Unit을 통해 최대 800만 파운드를 투자하며 기존 50년간 축적된 데이터보다 20배 많은 데이터 확보를 목표로 하고 있다. 중국 역시 ‘디지털·지능형 기술 역량 강화 행동’을 통해 제약 산업 전반에 디지털·AI 기술 적용을 확대하고 있다. 디지털·지능형 의약품 R&D와 데이터 활용을 강화하는 한편 산업단지 디지털화와 표준·지침 정비, 전문 인력 양성에도 주력하고 있다. 중국의 지방 정부 차원의 정책도 속도를 내고 있다. 베이징시는 '베이징시 혁신 의약 고품질 발전 지원 조치(2025년)'를 통해 임상시험 개시 기간을 20주 이내로 단축하고 다기관 윤리심사 상호 인정 비율을 90% 이상으로 끌어올린다는 목표를 제시했다. 이를 위해 AI 기반 임상시험 참여자 모집, 종양·심혈관 질환 중심의 자동화 지능형 바이오뱅크 구축, 임상시험 예비 참여자 데이터베이스 조성 등 첨단 기술을 활용한 지원책을 마련한다. 이처럼 해외 국가는 단순한 기술 개발 성과 중심 논의를 넘어 규제·데이터·인프라·투자·인재를 아우르는 종합적인 산업 생태계 관점에서 국내 AI 신약개발이 직면한 구조적 한계와 정책적 지원 방향을 제시하는 데 초점을 맞췄다. 반면 국내는 AI 신약개발에 대한 관심과 투자가 확대되고 있음에도 글로벌 선도국과 비교하면 기술력과 산업화 성과 측면에서 여전히 격차가 존재한다는 분석이 나왔다. 정부 차원의 정책 발표는 이어지고 있으나 논문 영향력과 특허의 글로벌 경쟁력, AI 플랫폼 기반 파이프라인 성과 등에서는 한계가 있다는 평가다. 이에 한국바이오협회는 △AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 평가를 위한 표준화된 기준과 가이드라인 마련 △R&D부터 사업화까지 연계되는 중장기 정책 설계 △현장 중심의 바이오·AI 융합 인재 양성 체계 전환 △국내 특화형 AI 바이오 전략 분야에 대한 선택과 집중 △AI 신약개발 전 주기를 아우르는 통합 거버넌스 구축 등을 핵심 과제로 제시했다. 보고서는 우선 AI 신약개발 데이터 활용과 신뢰성 확보를 위한 제도 정비가 시급하다고 지적했다. 제약 R&D에 활용되는 가명정보는 엄격한 보안 환경을 전제로 결합·분석 절차를 간소화할 필요가 있으며 대규모 임상·유전체 데이터 활용을 위해 정부 지정 데이터 안심구역(Safe Zone) 내 규제 샌드박스 확대가 요구된다는 설명이다. 비고의적 사고 발생 시 기관과 기업의 책임을 완화하는 데이터 활용 면책특례제도 도입도 검토 과제로 제시됐다. AI 모델의 신뢰성 검증을 위한 평가체계 구축도 중요 과제로 꼽혔다. AI 신약개발에 활용되는 머신러닝 모델의 개발·검증·운영 전반을 아우르는 GMLP(Good Machine Learning Practice) 가이드라인이 필요하다는 것이다. 현재 식약처 임상시험계획 제출 과정에서 AI 산출물의 신뢰성과 인정 기준이 명확하지 않아 후기 개발 단계 진입에 어려움이 있다는 점도 문제로 지적됐다. 또한 보고서는 R&D에서 사업화까지 연계되는 중장기 정책 트랙 신설을 강조했다. AI 신약개발은 임상 진입과 규제 수용성 확보까지 장기간이 소요되는 만큼 공공 임상 데이터 공유, 규제 컨설팅, 제약사 협력을 패키지로 제공하는 ‘한국형 AI 신약개발 올인원 플랫폼’ 구축이 필요하다고 설명했다. 미국의 ARPA-H, Cancer Moonshot과 같은 국가 차원의 명확한 미션 설정도 참고 사례로 제시됐다. 마지막으로 AI 신약개발 거버넌스의 일원화를 주문했다. 현재 R&D, 규제, 임상, 사업화 단계가 부처별로 분절 관리되면서 정책 정합성과 책임 체계가 불명확한 만큼 전 주기를 아우르는 통합 관리체계 구축이 필요하다고 설명했다. 한국바이오협회는 “AI는 더 이상 신약개발의 보조 수단이 아니라 산업 경쟁력을 좌우하는 핵심 인프라”라며 “정부가 국내 AI 신약개발 산업의 구조적 한계를 면밀히 진단하고 기술·데이터·규제를 아우르는 산업화 전략을 적극 추진해야 한다”고 강조했다.
2025-12-15 17:30:23
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