[IT 리포트] China이 자율주행차 산업에서 성공하기 어려운 이유 확인해볼까요

중국은 세계 제일의 자동차 생산국이었던 포스코 경영 연구원에 따르면 중국은 지난 20일 6년 총 2800만대의 차량을 제조, 온 2020년 약 3270만대를 만들어 낼 것이었다면, 중국은 다가오는 자율 주행 자동차 시대에도 강력한 생산 인프라와 시장에서 우위를 점할 수 있을까? 요즘 자율주행차 관련 기사를 보면 충분히 가능하다고 답할 수 있을 것 같다.

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차이나를 대표하는 기업 바이두의 경우 자율주행차 개발 플랫폼인 아폴로 프로젝트(Apollo Project)를 이끌고 있다. 이 프로젝트에는 완성 차(다이 니다로, 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 70여개 파트 군들이 참여하고 있다. 바이두는 이를 통해서 2018년에 첫번째 자율 주행 자동차를 발매(프로토 타입) 하고, 2021년에는 시장에 보급을 위한 양산에 돌입할 계획이었다 또 백번은 믹크시리콤바레ー의 토지에 150명 규모의 인공 지능과 자율 주행 차 연구 센터를 설립한 상태다. 동시에 차이나 버스 제조회사인 킨론(King Long)사와 손잡고 차이나 지역에서 정해진 경로를 운전자 없이 운행하는 완전 자율주행버스를 개발, 양산, 운영할 계획이다. 이처럼 바이두 차이나에서의 자율주행 사업을 목표로 수많은 대기업과 협력해 자율주행 기술을 확보하는 중이었다.

중국이 자율 주행 자동차의 시대에서 선도자적인 역할을 할 수 있는 배경은 생선 떨렸다 1?가장 큰 이유는 "데이터 보유량"인 자동 차는 인공 지능에 의해서 운행된 것으로 여겨진다. 인공지능으로 차량의 속도와 방향을 제어하고, 도로의 사물을 인식하고, 주변의 차량 및 교통신호를 인지하여 목적지까지 사건 없이 도달할 수 있도록 하는 것이었다.여기서 인공지능은 결국 데이터 처리 능력이라고 할 수 있습니다.처리능력은 결국 '데이터의 양'과 비례합니다. 데이터의 양이 많을수록, 자율 주행을 위한 분석 요인을 다양화/다변이 생기고 정도야 1수 있기 때문이었다 이러한 점에서 바이두는 중국에서 발발하는 방대한 데이터를 보유, 컨트롤 할 수 있는 톱 기업이다.

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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, 신호 체계, 데이터를 송수신 하는 통신 인프라, 정보 시큐리티, 정책 법규등이 자율 주행에 적절한 인프라가 있어야 합니다. 또 인프라는 각기 달라서는 안 된다. 자신의 자동차와 타인의 자동차가 사용하는 인프라가 다르다면, 정세 판단과 데이터 처리에 갭이 생겨 이것은 결미 "의문"으로 연결될 수도 있다.  한 정부에서 운행하는 자율 주행 차의 인프라는 엄격히 1원 돼야 하는 이유다. 이런 점에서 China 정부의 강력한 리더십은 자율주행차 인프라 구축에 있어서 다른 행정부보다 유리한 위치에 있다고 할 수 있다. 실제로 China공업정보화부는 올여름 자동차 중견기업, 연구소, 통신사, 소프트웨어 기업 등으로 구성된 China 지능연계자동차산업기술혁신전략연맹(CAICV)을 창설해 운영하고 있다. 이들 기관의 자율주행차에 대한 기본기술 연구는 물론, 단화법규, 시범단지 구축, 인재 육성 등 다각적인 측면에서 정부가 자율주행차 시대를 준비하고 있다.

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마지막으로 자율주행차 산업을 이끌 수 있는 요소는 '반도체'입니다. 반도체는 자율주행 하드웨어의 핵심이라고 할 수 있다. 차량을 지나치는 사물을 인식하고 대응할 수 있는 센서, 방향성과 속도를 인지하고 제어할 수 있는 센서, 차량 간격을 인식하는 센서 등 자율주행차 자체의 운행에 직접 영향을 미치는 것이 센서 반도체라고 할 수 있다. 또 차량 내에서 운행의 귀추를 실시간으로 전달할 수 있고 동영상, 소음악 등 엔터테인먼트 기능을 제공하는 반도체도 필요하다. 그 밖에도 컨트롤 타워의 관점에서 자율주행차의 모든 부분품을 제어하는 CPU, GPU, 예를 들어 인공지능 Processing Unit도 자율주행을 위한 기본요소라고 할 수 있다.

중국이 자율주행차 시대를 선도하기 위한 장애물은 바로 여기에 있다. 자율주행차를 위한 빅데이터와 국가주도 인프라는 다른 정부보다 강력할 수 있지만 자율주행차 자체를 구동하기 위한 반도체는 여전히 선진국에 비해 취약한 수준이기 때문입니다. 자율주행을 위한 센서, CPU/GPU, 메모리 반도체 등은 미국, Japan, 대한민국을 중심으로 우위를 점하고 있는 상황으로 상당한 기술적 노하우가 필요한 분야입니다. 중국은 1차적으로 메모리 반도체에 집중하고 있다. 2020년경에는 현재 대한민국의 레벨의 반도체 실장을 할 것으로 소견하는데 이를 실제로 자동차에 탑재되기까지는 수년 이상이 추가로 소요될 것입니다.

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반도체 업계에서는 이를 신뢰성(Reliability)이라고 부르지만 집이나 사무실에서 사용하는 PC와 달리 자동차는 여름 겨울 눈 비 등 극한 환경에서도 문제없이 반도체가 작동해야 합니다. 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, 그 때문에 CPU/GPU도 마찬가지다. 사물을 정확하게 인식하고 구분하여 대응하기 위해서는 고품질 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 탑재하기까지는 적어도 최초의 0년 이상이 소요되는 것이 아닌 소견한다.

차이나가 주도적으로 자율주행을 추진하고 있어 머지않아 차이나 자율주행차 실현이 머지않았다고 본다. 그러나, 이것은 "사업화"의 성공을 의의하는 것이지, "기술 내재화"를 의의하는 것은 아니다. 차이나의 자율주행차 내재화는 분명 한계가 있다. 차이나 정부가 강력하게 드라이브를 걸고 있고 이를 지탱하는 빅데이터와 인프라가 있지만 자율주행차의 핵심인 반도체는 분명 다른 정부에서 수입해 올 수밖에 없기 때문이었다.차이나가 이런 자율주행을 허브로 만들기 위한 반도체의 한계를 어떻게 극복하고 자신감을 가질 수 있느냐가 재미있는 관전 포인트가 될 것이다.지음=정의영, 차-자신우, 고수 칼럼니스트, 출처=차-자신우

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