['제조AX(M.AX)' 골든타임을 잡아라]〈6〉홍성수 위원장 “AI 풀스택, 미래차의 심장…제조업 전체 바꿔야”

홍성수 자율주행차 M.AX 얼라이언스 위원장(서울대 전기정보공학부 교수)

“앞으로 5년이 골든타임입니다. 이 안에 온디바이스 인공지능(AI) 역량을 갖추지 못하면 자율주행 시장에서 한국차를 팔기 어려워질 겁니다.”

홍성수 자율주행차 M.AX 얼라이언스 위원장(서울대 전기정보공학부 교수)은 “이제 자동차의 중심은 엔진이 아니라 AI”라며 “차와 서비스를 함께 파는 시대를 준비해야 한다”고 말했다. 그는 완성차·부품사·스타트업·연구기관이 참여하는 자율주행차 M.AX 얼라이언스를 이끌며 SDV(소프트웨어 정의 자동차)를 중심으로 한 한국형 자율주행 생태계 구상에 힘을 싣고 있다.

홍 위원장은 미래 자동차의 경쟁력을 'AI 통합 능력'이라고 짚었다. 그는 “자율주행, 인캐빈 AI, 제어 AI 세 가지를 유기적으로 결합해야 진정한 SDV가 완성된다”며, 이를 구현하기 위한 기술의 네 축을 제시했다. 차량용 고성능 AI 반도체(SoC), 그 위에서 작동하는 차량용 운영체제(OS), AI 풀스택과 개발도구(SDK), 그리고 자율주행을 가능하게 하는 파운데이션 모델이 그것이다. 그는 “이 네 가지가 유기적으로 연결돼야 비로소 AI가 차량 속으로 들어갈 수 있다”며 “그 기반을 온디바이스 플랫폼으로 구현해야 한다”고 설명했다.

M.AX 얼라이언스 출범에 대해서는 “적기에 이뤄졌다”고 평가했다. 미국과 중국이 이미 고성능 차량용 AI 칩과 자율주행 플랫폼을 상용화한 상황에서 한국이 더 늦으면 격차를 좁히기 어렵다는 것이다. 홍 위원장은 “중국은 이미 수백 TOPS급 차량용 AI 반도체를 보급했지만 한국은 아직 초입 단계”라며 “이 속도를 따라잡지 못하면 시장에서 밀릴 수 있다”고 경고했다.

데이터보다 중요한 것은 데이터를 학습시키는 AI 인프라라는게 그의 생각이다. 홍 위원장은 “완성차 기업이 방대한 주행 데이터를 갖고 있어도 이를 학습시킬 모델과 인프라가 없다면 활용할 수 없다”며 “공공 프로젝트가 기업에 실질적인 도움이 돼야 데이터 공유가 가능하다”고 말했다. 이어 “상하이 AI랩처럼 정부와 기업이 인재와 데이터를 결합해 AI 모델을 공동 개발하는 구조가 필요하다”고 덧붙였다.

홍 위원장은 인재 부족을 가장 시급한 문제로 꼽았다. 그는 “한국은 데이터센터형 AI 인력은 많지만 자동차에 AI를 싣는 온디바이스 인력은 턱없이 부족하다”고 지적했다. 임베디드 시스템과 AI를 동시에 이해하는 개발자가 필요한데 지난 15년간 임베디드 소프트웨어 개발자들이 박대받으며 줄어든 탓이다. 홍 위원장은 “대학 교육만으로는 산업 변화 속도를 따라가기 어렵다”며 “이미 현장에 있는 재직자들을 온디바이스 AI 개발자로 전환하는 실무형 교육이 시급하다”고 말했다.

소프트웨어 개발 문화의 변화도 자율주행 경쟁력의 핵심이란 분석도 내놨다. 홍 위원장은 “자동차 AI는 천재 몇 명이 만드는 기술이 아니라 제조라인처럼 시스템이 만드는 기술”이라며 “소프트웨어 개발에도 조립라인 같은 체계와 검증 시스템이 있어야 한다”고 설명했다. 이어 “소프트웨어 품질은 눈에 보이지 않기 때문에 개발자의 책임감이 중요하다”며 “반도체가 양심 산업이라면 자율주행도 마찬가지”라고 덧붙였다.

홍 위원장은 “우리가 만드는 제품이 완전히 달라졌다”며 하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심 제조업으로의 전환을 강조했다. 그는 “고성능 AI 반도체, 차량용 OS, AI 풀스택, 파운데이션 모델을 확보하고 인재·시스템·문화까지 함께 바꿔야 한다”며 “이 5년이 한국 제조업의 명운을 가를 것”이라고 말했다.

박효주 기자 phj20@etnews.com