[IT 리포트] 중국이 자율주행차 산업에서 성공하기 어려운 이유 !!

중국은 세계 제1의 자동차 생산국입니다. 포스코 경영 연구원에 따르면 중국은 지난 2016년 총 2800만대의 차량을 제조, 온 2020년 약 3270만대를 생산할 전망입니다.그렇다면 중국은 다가오는 자율주행자동차 시대에도 강력한 생산 인프라와 시장에서 우위를 점할 수 있을까? 요즘 자율주행차 관련 기사를 읽다 보면 충분히 가능하다고 답할 수 있을 것 같다.

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China의 대표기업인 바이두의 경우 자율주행차 개발 플랫폼인 아폴로 프로젝트(Apollo Project)를 이끌고 있다. 이 프로젝트에는 완성 차(다임러, 포드, 베이징 자동차, 장성 자동차, 둥펑 자동차)부품 업체(보쉬, 델파이, 콩티 제로에 가면 ZTE, 벨로 다인)IT회사(마이크로 소프트, 엔비디아, 인텔)지역 전기 자동차의 스타트 업(쿠니오, BJEV), 학계(베이 한 대학)등 70여의 파트너들이 참여했다. 바이두는 이를 통해서 20하나 8년에 첫번째 자율 주행 자동차를 발매(프로토 타입) 하고, 202나이에는 시장에 보급을 위한 양산에 돌입할 계획이었다 역시 바이두는 아메 리카 실리콘 밸리의 토지에 한개 50명 규모의 인공 지능과 자율 주행 차 연구 센터를 설립한 상태다. 동시에 China 버스업체 킹룬(King Long)사와 제휴하여 China의 땅에 정해진 경로를 운전자 없이 운행하는 완전 자율주행버스를 개발, 양산, 운영할 계획이다. 이처럼 바이두는 China에서의 자율주행차 사업을 목표로 여러 기업과 협력해 자율주행 기술을 확보하는 중이었다.

중국이 자율주행차 시대에 선도자 역할을 할 수 있는 배경은 무엇일까. 가장 큰 이유는 "데이터 보유량"이었던 자율주행차는 인공지능에 의해서 운행되었다고 생각할 수 있다. 인공지능으로 차량의 속도와 방향을 제어하고, 도로의 물건을 인식하고, 주변의 차량 및 교통신호를 인지하여 목적지까지 문제없이 도달할 수 있도록 하는 것이었다.여기서 인공지능은 결국 데이터 처리능력이라고 할 수 있고, 처리능력은 결국 '데이터의 양'과 비례합니다. 데이터의 양이 많을수록 자율주행을 위한 분석요인을 다양화/다각화할 수 있고 정확도도 높기 때문이라는 점에서 바이두는 중국에서 발생하는 방대한 데이터를 보유, 컨트롤할 수 있는 톱 메이커라고 할 수 있다.

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자율주행차 산업을 이끌기 위해 필요한 또 다른 요소는 인프라다. 단순히 자동차 1대만 현명하게 된다고 자동 운전이 생기는 것은 아니다. 자동차가 달리는 도로, 신호체계, 데이터를 송수신하는 통신인프라, 정보보안, 정책법규 등이 자율주행에 맞는 인프라가 있어야 할 것이다. 또 인프라는 각기 달라서는 안 된다. 자신의 자동차와 다른 사람의 자동차가 사용하는 인프라가 같아야 상황 판단과 데이터 처리에 갭이 생기고 그것이 정스토리의 결국 문제로 이어질 수 있다.  한 정부에서 운행하는 자율주행차의 인프라는 엄격하게 단일화돼야 하는 이유다. 이런 점에서 각국 정부의 강력한 리더십은 자율주행차 인프라 구축에 있어서 다른 정부보다 유리한 위치에 있다고 할 수 있다. 실제로 한국공업정보화부는 올여름 자동차기업, 연구소, 통신사, 소프트웨어기업 등으로 구성된 한국지능연계자동차산업기술혁신전략연맹(CAICV)을 창설해 운영하고 있다. 이들 기관의 자율주행차 기본기술 연구는 물론 일반화 법규, 시범단지 구축, 인재 육성 등 다각적인 측면에서 정부가 자율주행차 시대를 준비하고 있다.

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마지막으로 자율주행차 산업을 이끌 수 있는 요소는 반도체였다.반도체는 자율주행차 하드웨어의 핵심이다. 차량을 지본인가는 사물을 인식하고 대응할 수 있는 센서, 방향성과 속도를 인지하고 컨트롤할 수 있는 센서, 차량간 간격을 인식하는 센서 등 자율주행차 자체의 운행에 직접 영향을 미치는 것이 센서 반도체라 할 수 있다. 또 차량 내부에서 운행 상황을 제때 전달할 수 있고 동영상, 음악 등 엔터테인먼트 기능을 공급하는 반도체도 필요하다. 그 밖에도 컨트롤 타워의 관점에서 자율주행차의 모든 부속을 제어하는 CPU, GPU, 예를 들어 인공지능 Processing Unit도 자율주행을 위한 기본요소라고 할 수 있다.

한국이 자율주행차 시대를 선도하기 위한 장애물은 바로 여기에 있다. 자율주행차를 위한 빅데이터와 정부 주도의 인프라는 다른 정부보다 강력하고 본인 자율주행차 자체를 구동하기 위한 반도체는 여전히 선진국에 비해 취약한 수준이기 때문이다. 자율주행을 위한 센서, CPU/GPU, 메모리 반도체 등은 미국, 저팬, Korea를 중간에 두고 있는 정세이며 상당한 기술적 비결이 필요한 분야였다. 반도는 1차적으로 메모리 반도체에 집중하고 있다. 2020년경에는 현재의 korea수준의 반도체 실장이 되기로 의견 되본 인 이를 실제로 자동차에 탑재되기까지는 수년 이상이 추가로 소요될 것이었다.

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반도체 업계에서는 이를 신뢰성(Reliability)이라고 부르지만 집이나 사무실에서 사용하는 PC와 달리 자동차는 여름 겨울 눈 비 등 극한 환경에서도 사고 없이 반도체가 작동해야 한다. 이런 극한 환경에서도 반도체가 제대로 작동하기 위해서는 높은 수준의 신뢰성이 요구된다. 실제로 우리 기업의 기술력도 차량용 반도체 진입을 위한 신뢰성 확보의 미흡한 귀추로 평가된다.  센서, 그리고 CPU/GPU도 마찬가지로 사물을 정확하게 인식, 구분하고 대응하기 위해서는 고품질의 센서와 이를 신속하게 처리하는 CPU/GPU가 요구된다. 이 역시 반도체 산업에서는 최고 수준의 기술력이 요구되는 분야다. 반도체 신생국인 China가 차량용 반도체를 개발 및 양산하고 이를 실제의 자율 주행 차에 탑재하는 것은 적어도 하나 0년 이상이 소요될 것 아니냐 의견이다.

차이나가 주도적으로 자율주행을 진행하고 있어 조만간 차이나의 자율주행차 실현은 머지않았다.그러나 이는 사업화의 성공을 의미하는 것이지 기술 내재화를 의미하는 것은 아니다. 차이나의 자율주행차 내재화는 분명 한계가 있다. 차이나가 강력하게 드라이브를 걸고 있고 이를 지탱하는 빅데이터와 인프라가 있지만 자율주행차의 핵심인 반도체는 분명 다른 나라에서 수입을 해올 수밖에 없기 때문이고, 차이나가 이런 자율주행을 위한 반도체의 한계를 어떻게 극복하고 나쁘지는 않은지가 재미있는 관전 포인트가 될 것이다.저=정의영, 차이나가 아니다.나쁘지 않아.

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