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

AI 요약

FAMS 2026 세션2에서는 자동차 산업의 경쟁 무게중심이 차량 성능·생산량에서 AI를 활용해 교통 수요 예측과 경로 최적화, 물류·도시·에너지 데이터를 연결해 이동을 설계·운영하는 능력으로 옮겨가고 있다는 분석이 제기됐습니다. 김용석 대도시권광역교통위원장은 AI로 수요 예측과 경로 최적화, 시스템 연계를 실현하겠다고 밝혔고 김태형 한국교통연구원 모빌리티융합기술본부장은 실행 로드맵, 대규모 국가 연구개발, 표준 데이터 체계, 국가 시범도시 구축이 필요하다고 제안했습니다. 황규영 LX판토스 해운 프라이싱 전략실장은 물류 분야에서 AI는 사건 예측보다 리스크 경로 분석과 대응 시나리오 수립에 강점이 있다고 진단했으며 장원리 중국품질검사협회 자동차분회 부회장은 시험데이터 상호인정 등 한·중 협력의 생태계 확장을 제안했습니다.