AI가 그리는 미래차 경쟁, 성능에서 ‘이동 설계’로 [FAMS 2026]

김용석 대광위원장 “AI 예측에 경로 최적화”
김태형 교통연 본부장 “교통난제 해결 가능”
황규영 LX판토스 실장 “리스크 대응에 강점”

김용석 대도시권광역교통위원장. 윤창빈 기자

자동차 산업의 경쟁 무게중심이 ‘차를 잘 만드는 능력’에서 ‘이동을 얼마나 효율적으로 설계하고 운영하느냐’로 옮겨가고 있다. 인공지능(AI)이 교통 수요 예측과 경로 최적화, 물류 리스크 대응, 도시 인프라 운영까지 연결하면서 모빌리티가 제조업을 넘어 데이터 기반 서비스 산업으로 진화하고 있다는 분석이다.

지난달 30일 서울 대한상공회의소에서 열린 ‘FAMS 2026(미래 AI 모빌리티 서밋 2026)’ 세션2에서는 ‘제조를 넘어 미래 AI 모빌리티 서비스 대전환’을 주제로 하드웨어 중심의 미래차 산업이 서비스형 K-모빌리티로 전환하는 흐름이 집중 논의됐다. 연사들은 공통적으로 미래 모빌리티 경쟁력이 더 이상 차량 성능이나 생산량만으로 결정되지 않는다고 강조했다. AI를 기반으로 사람과 차량, 도로, 물류, 도시, 에너지 데이터를 하나로 연결하고, 이를 실제 이동 서비스로 구현하는 능력이 새로운 승부처가 되고 있다는 데 의견을 모았다.

김용석 대도시권광역교통위원회 위원장은 “AI 혁신으로 교통 수요를 예측하고 이동 경로를 최적화하며 차량과 도로, 물류와 도시, 에너지와 환경을 하나의 체계로 연결하고 있다”며 “AI가 연구실 속 기술에 머무르지 않고 국민이 매일 이용하는 광역교통 서비스로 실현될 수 있도록 혁신을 지속적으로 추진하겠다”고 강조했다.

정책 제언에서는 AI와 빅데이터를 실제 교통 문제 해결에 적용하기 위한 과제가 제시됐다.

김태형 한국교통연구원 기술본부장. 윤창빈 기자

김태형 한국교통연구원 모빌리티융합기술본부장은 “출퇴근 혼잡과 교통 소외지역의 이동권, 교통약자 서비스, 노후 인프라 관리, 라스트마일 물류 등 기존 교통 체계가 풀지 못한 난제들을 AI와 빅데이터로 해결할 수 있는 가능성이 커지고 있다”며 “이를 위해 구체적인 실행 로드맵과 대규모 국가 연구개발, AI가 활용할 수 있는 표준 데이터 체계, 국가 시범도시 구축이 필요하다”고 말했다.

황규영 LX판토스 전략실장. 윤창빈 기자

물류 분야에서는 AI의 역할을 ‘예측’보다 ‘대응’에서 찾아야 한다는 현실적인 진단이 나왔다. 황규영 LX판토스 해운 프라이싱 전략실장은 “이벤트 자체를 예측하는 것은 거의 불가능한 시장이 됐다”며 “AI도 사건이 언제 발생할지 맞히기보다는 리스크 경로를 분석하고, 공급망에 어떤 충격이 발생할지 대응 시나리오를 만드는 데 강점이 있다”고 말했다.

패널토론에서는 한·중 협력의 무게중심을 완성차와 부품 교역에서 서비스·표준·인증 생태계로 넓혀야 한다는 제안이 이어졌다. 장원리 중국품질검사협회 자동차분회 부회장은 “해외 진출의 가장 큰 장애물은 반복적인 규격·인증 절차”라며 “완성차와 배터리 시험 데이터를 양국이 단계적으로 상호 인정하면 기업의 시간과 비용 부담을 줄일 수 있다”고 말했다. 정경수 기자