딥러닝 기술 발전으로 자율주행 기술개발이 소수의 완성차, 정보통신기술(ICT) 업체 위주에서 신생 스타트업으로 옮겨가고 있다는 진단이 나왔다.

이승훈 LG경제연구원 책임연구원은 22일 '딥러닝 기반의 인공지능 자율주행 기술 경쟁의 핵심을 바꾼다'라는 보고서에서 "자율주행 기술에 대한 높은 기술진입 장벽이 인공지능(AI), 특히 딥러닝으로 허물어지고 있다"고 밝혔다.

최근까지도 자율주행 기술은 고가의 특화 센서, 자동차 산업 전문성을 갖춘 소수 완성차업체, 거대 ICT 업체만 구현했다. 기술 진입 장벽이 높고 장기적인 투자가 수반돼야 하는 터라 자동차 한 대당 가격이 2억 원 가까이 치솟기도 했다.

그러나 최근 2년 사이 미국 실리콘 밸리를 중심으로 딥러닝을 활용해 자율주행 기술을 구현하는 기업들이 늘어나고 있다.

스타트업, 연구소들은 딥러닝을 활용해 마치 사람이 주행을 반복할수록 운전을 익혀가는 것과 같은 과정으로 자율주행 기술을 구현하는 것이다.

특히 이 책임연구원은 "스타트업계에서는 오픈 소스로 자신들의 기술을 공개하며 연구자들의 참여와 경쟁을 통해 기술을 더욱 빠르게 고도화하고 있다"고 설명했다.

스타트업 중심의 변화에 완성차 제조사들도 최근 딥러닝 관련 역량을 확보하며 대응하고 있다.

도요타, 폴크스바겐 등 주요 완성차업체는 지난해 이후 딥러닝 관련 스타트업을 인수하고 AI 연구소를 설립해 막대한 투자를 진행하기 시작했다.

이 책임연구원은 "자동차 산업 내 향후 경쟁은 인공지능 분야의 역량 확보, 주행데이터 확보가 핵심이 될 전망"이라고 밝혔다.

딥러닝 등 인공지능은 더욱 다양한 주행 환경에서 수집된 데이터가 있어야 성능이 좋아지기 때문이다. 실제 주행데이터 확보의 중요성을 일찍이 인지한 테슬라 등은 이미 수백만∼수억㎞에 달하는 주행 데이터를 수집한 것으로 알려졌다.

이 책임연구원은 "앞으로 자율주행 자동차 시장이 본격적으로 개화하면 데이터를 미리 확보하고 고도화된 지능을 보유한 기업과 그렇지 못한 기업 간 기술 격차가 매우 클 것"이라며 "후발주자가 단기간에 따라잡기가 매우 어려울 것"이라고 전망했다.