현대로템, 철도차량 넘어 '운영·관리 솔루션' 노린다…AI 열차가 분기점

[이코노믹데일리] 현대로템이 인공지능(AI) 칩을 적용한 지능형 열차 개발에 착수하면서 철도차량 산업의 수익 구조가 '일회성 판매'에서 '운영·정비 중심 반복 수익' 모델로 전환될 것이란 분석이 나왔다. AI 열차는 초기 도입 비용이 상승하지만 장기 운용 관점에서는 총 운영비(TCO)를 낮출 수 있어 발주처 선택을 이끌 수 있다는 평가다.

26일 업계에 따르면 현대로템은 최근 엔비디아의 AI 반도체를 활용해 열차 운행·제어·제동을 총괄하는 열차제어시스템(TCMS)을 고도화하고 자율주행과 예측 정비 기능을 결합한 지능형 열차 개발에 본격 착수했다. 열차가 선로 상태와 주변 환경을 인식해 가속·제동을 수행하고 주요 부품 상태를 실시간으로 분석하는 구조다.

산업계가 주목하는 지점은 기술 자체보다 수익 모델 변화다. 기존 철도차량은 완성·납품 시점에 매출 대부분이 확정되는 구조로 이후 유지보수 매출 비중은 제한적이었다. 반면 AI 칩과 센서, 소프트웨어가 결합된 열차는 운행 과정에서 데이터 분석과 시스템 업데이트, 예측 정비가 필수로 뒤따르며 장기 유지보수 계약 체결 가능성이 높다.

발주처의 판단 기준도 달라지고 있다. 열차 구매 시 단순한 차량 가격이 아니라 20~30년에 이르는 운용 기간 동안의 총 비용을 따지는 방식이다. AI 기반 예측 정비를 적용하면 고장과 사고를 사전에 차단하고, 계획된 정비를 통해 운행 중단을 최소화할 수 있어 운영 효율이 높아진다. 초기 도입 비용이 다소 높더라도 장기적으로는 운영비 절감 효과가 크다는 계산이다.

업계에서는 이를 두고 현대로템이 단순 철도차량 제조사를 넘어 '철도 운영·관리 솔루션 기업'으로 진화하는 신호로 해석한다. 차량 판매에 그치지 않고, AI 관제·정비 시스템을 포함한 통합 패키지를 제공함으로써 반복적이고 안정적인 수익원을 확보할 수 있다는 것이다. 특히 인건비 상승과 숙련 정비 인력 감소, 안전 규제 강화 흐름 속에서 이러한 구조는 해외 발주처에도 매력적인 선택지로 꼽힌다.

현대로템 관계자는 "현재 단계에서 AI가 정비를 전부 대체하는 수준은 아니지만 디지털 트윈 기반으로 열차 상태를 구현하면 과거에는 인력이 직접 육안으로 점검하던 작업을 AI가 보조할 수 있다"며 "유지보수 과정의 효율성을 높여 비용 절감 측면에서 의미 있는 효과가 있을 것으로 본다"고 말했다.

이어 "AI 칩과 센서, 소프트웨어가 적용되면 초기 도입 비용은 늘어날 수 있지만 기존에 인력 중심으로 이뤄지던 유지보수 체계가 디지털화되면서 장기 운용 관점에서는 비용 구조가 달라질 수 있다"며 "다만 아직 사업 초기 단계인 만큼 구체적인 수치를 예단하기보다는 기술 활용 가능성을 단계적으로 높여가는 과정"이라고 설명했다.

그는 또 "회사는 단순히 유지보수 비용 절감이라는 미시적 관점보다 설계·제작·운행·정비 전 과정에 AI를 적용해 효율성과 에너지 저감 효과를 동시에 끌어올리는 것을 목표로 하고 있다"며 "가상환경과 현실을 결합한 설계·운행 모델을 통해 노선과 운행 조건에 최적화된 에너지 절감 운행까지 구현하는 것이 장기적인 방향"이라고 덧붙였다.