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자율주행 '잃어버린 5년' 끝낸다…"한국형 G3, 대규모 실증에 달렸다"_2026 산업비전포럼_하성용 학회장
이름 박주용 날짜 2026.09.16 03:09 조회수 9
자율주행 '잃어버린 5년' 끝낸다…"한국형 G3, 대규모 실증에 달렸다" [2026 산업비전포럼] 하성용 한국자동차모빌리티안전학회장 "기술력만으로 G3 불가능" 미국·중국은 대규모 운행 데이터 축적…한국은 상용화 단계서 뒤처져 "최소 3000대급 실증 필요…골든타임 놓치면 미·중 기술에 종속" AI 재학습·안전 검증·인증 잇는 국가 플랫폼으로 자율주행 G3 도약 한국 자율주행 산업이 미국과 중국에 뒤처진 ‘잃어버린 5년’을 만회하고 세계 3강(G3)으로 도약하기 위해서는 기술개발 중심 정책에서 벗어나 대규모 실증을 통한 상용화 역량 확보가 필요하다는 제언이 나왔다. 하성용 한국자동차모빌리티안전학회 회장은 ‘2026 데일리안 글로벌 경제산업 비전 포럼’에서 한국형 자율주행 G3 전략의 출발점으로 최소 3,000대 규모의 상용 플릿 구축을 강조했다. 정부가 2019년부터 약 1조 500억원을 투입해 국내 자율주행 기술 수준을 세계 4위권까지 끌어올렸지만, 미국과 중국이 대규모 실제 도로 운행을 통해 데이터를 축적하는 동안 국내 실증은 100~200대 수준에 머물러 상용화 측면의 격차가 커졌다는 지적이다. 자율주행 경쟁력의 핵심은 실제 도로에서 확보하는 방대한 운행 데이터다. 돌발 상황과 사고 위험 등 다양한 주행 경험을 AI가 반복적으로 학습하고 차량에 다시 적용하는 순환 구조가 구축돼야 기술과 안전성을 동시에 높일 수 있다. 이를 위해 서울 등 대도시뿐 아니라 부산 항만 물류, 세종, 농어촌 등 다양한 교통환경에서 최소 3,000대 규모의 실증을 시작해 향후 1만대 이상으로 확대할 필요가 있다는 제안이 제시됐다. 복잡한 국내 도로환경과 운전문화도 충분한 데이터를 확보할 경우 다양한 위험 상황을 검증할 수 있는 자율주행 시험환경이자 산업 자산으로 활용할 수 있다는 설명이다. 이를 뒷받침하기 위한 핵심 인프라로는 ‘국가 자율주행 데이터 스페이스’ 구축이 제안됐다. 단순한 데이터 저장·공유 플랫폼이 아니라 실제 운행 데이터를 바탕으로 AI 재학습, 가상환경 검증, 안전성 평가와 인증까지 연결하는 국가 차원의 통합 체계가 필요하다는 것이다. 또한 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 시대에는 무선 업데이트로 차량 기능과 성능이 지속적으로 변화하는 만큼, 출고 시 한 차례 성능을 확인하는 기존 인증 방식에서 벗어나 업데이트 이후에도 안전성을 지속적으로 검증하는 체계로 전환해야 한다. 대규모 실증에서 확보한 안전 데이터를 인증과 제도에 반영하고 이를 다시 상용화로 연결하는 ‘안전한 패스트트랙’ 구축도 강조됐다. 하 회장은 미국의 AI·안전 기술, 중국의 규모와 속도, 유럽의 표준·인증 역량을 결합한 한국형 하이브리드 전략이 필요하다고 강조했다. 자동차 제조와 반도체·통신·시험평가 등 국내 산업 경쟁력에 대규모 운행 데이터, AI 재학습, 안전 검증, 인증 및 국제표준을 하나의 생태계로 연결한다면 자율주행 G3로 도약할 수 있다는 것이다. 결국 향후 한국 자율주행 산업의 경쟁력은 기술개발 자체를 넘어 실제 도로에서 충분한 실증을 수행하고, 그 과정에서 축적한 데이터를 안전성과 상용화로 얼마나 빠르게 연결하느냐에 달려 있다는 분석이다.

자율주행 '잃어버린 5년' 끝낸다…"한국형 G3, 대규모 실증에 달렸다"_2026 산업비전포럼_하성용 학회장

이름: 박주용

날짜: 2026.09.16 03:09

조회수: 9

자율주행 '잃어버린 5년' 끝낸다…"한국형 G3, 대규모 실증에 달렸다" [2026 산업비전포럼]

하성용 한국자동차모빌리티안전학회장 "기술력만으로 G3 불가능"
미국·중국은 대규모 운행 데이터 축적…한국은 상용화 단계서 뒤처져
"최소 3000대급 실증 필요…골든타임 놓치면 미·중 기술에 종속"
AI 재학습·안전 검증·인증 잇는 국가 플랫폼으로 자율주행 G3 도약

한국 자율주행 산업이 미국과 중국에 뒤처진 ‘잃어버린 5년’을 만회하고 세계 3강(G3)으로 도약하기 위해서는 기술개발 중심 정책에서 벗어나 대규모 실증을 통한 상용화 역량 확보가 필요하다는 제언이 나왔다. 하성용 한국자동차모빌리티안전학회 회장은 ‘2026 데일리안 글로벌 경제산업 비전 포럼’에서 한국형 자율주행 G3 전략의 출발점으로 최소 3,000대 규모의 상용 플릿 구축을 강조했다. 정부가 2019년부터 약 1조 500억원을 투입해 국내 자율주행 기술 수준을 세계 4위권까지 끌어올렸지만, 미국과 중국이 대규모 실제 도로 운행을 통해 데이터를 축적하는 동안 국내 실증은 100~200대 수준에 머물러 상용화 측면의 격차가 커졌다는 지적이다.

자율주행 경쟁력의 핵심은 실제 도로에서 확보하는 방대한 운행 데이터다. 돌발 상황과 사고 위험 등 다양한 주행 경험을 AI가 반복적으로 학습하고 차량에 다시 적용하는 순환 구조가 구축돼야 기술과 안전성을 동시에 높일 수 있다. 이를 위해 서울 등 대도시뿐 아니라 부산 항만 물류, 세종, 농어촌 등 다양한 교통환경에서 최소 3,000대 규모의 실증을 시작해 향후 1만대 이상으로 확대할 필요가 있다는 제안이 제시됐다. 복잡한 국내 도로환경과 운전문화도 충분한 데이터를 확보할 경우 다양한 위험 상황을 검증할 수 있는 자율주행 시험환경이자 산업 자산으로 활용할 수 있다는 설명이다.

이를 뒷받침하기 위한 핵심 인프라로는 ‘국가 자율주행 데이터 스페이스’ 구축이 제안됐다. 단순한 데이터 저장·공유 플랫폼이 아니라 실제 운행 데이터를 바탕으로 AI 재학습, 가상환경 검증, 안전성 평가와 인증까지 연결하는 국가 차원의 통합 체계가 필요하다는 것이다. 또한 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 시대에는 무선 업데이트로 차량 기능과 성능이 지속적으로 변화하는 만큼, 출고 시 한 차례 성능을 확인하는 기존 인증 방식에서 벗어나 업데이트 이후에도 안전성을 지속적으로 검증하는 체계로 전환해야 한다. 대규모 실증에서 확보한 안전 데이터를 인증과 제도에 반영하고 이를 다시 상용화로 연결하는 ‘안전한 패스트트랙’ 구축도 강조됐다.

하 회장은 미국의 AI·안전 기술, 중국의 규모와 속도, 유럽의 표준·인증 역량을 결합한 한국형 하이브리드 전략이 필요하다고 강조했다. 자동차 제조와 반도체·통신·시험평가 등 국내 산업 경쟁력에 대규모 운행 데이터, AI 재학습, 안전 검증, 인증 및 국제표준을 하나의 생태계로 연결한다면 자율주행 G3로 도약할 수 있다는 것이다. 결국 향후 한국 자율주행 산업의 경쟁력은 기술개발 자체를 넘어 실제 도로에서 충분한 실증을 수행하고, 그 과정에서 축적한 데이터를 안전성과 상용화로 얼마나 빠르게 연결하느냐에 달려 있다는 분석이다.

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