자율주행 기술의 무게중심이 센서와 개별 알고리즘에서 방대한 데이터를 학습하는 AI 모델로 옮겨가고 있다. 2026 자율주행모빌리티산업전(AME 2026)이 8월 25일 서울 삼성동 코엑스 B홀에서 개막해 27일까지 이어지는 이번 전시는 이런 흐름을 정면에 내세웠다. 오토노머스에이투지, 라이드플럭스, SWM, 쏘카, 에이펙스모빌리티, 에스오에스랩, 알브이에스랩, 웨이즈원, 에이알247, 옐로나이프, 모빌테크 등 40개 기업이 참여해 피지컬 AI, E2E 자율주행, VLA(Vision-Language-Action) 기술을 선보였다.
센서에서 파운데이션 모델로
생성형 AI에서 시작된 파운데이션 모델 경쟁이 현실 세계를 인식하고 행동하는 피지컬 AI로 확장되면서, 자율주행 기술 경쟁의 중심도 함께 이동하고 있다. 이번 전시는 AI 모델과 센서, 반도체, SDV(소프트웨어 정의 차량)가 차량의 판단을 만들고 시뮬레이션·인증 기술이 이를 검증하는 구조로, 산업 전체를 개발·신뢰·사업화 세 영역으로 재편해 제시했다. 자율주행 기술이 규칙 기반 알고리즘을 넘어 데이터를 학습하는 AI 모델 중심으로 전환되는 흐름을 보여준 셈이다.
같은 기간 열린 2026 자율주행 산업 컨퍼런스에서는 마르코 파보네 스탠퍼드대학교 교수 겸 엔비디아 AI 부문 시니어 디렉터가 기조연설을 맡았으며, 현대자동차 이경민, 카카오모빌리티 김진규 등도 발표에 나서 3일간 컨퍼런스가 진행됐다. 논의의 핵심은 AI 판단의 신뢰성과 책임소재, 보안 문제였다. AI가 직접 주행을 판단하는 구조로 바뀌면서 이 판단을 얼마나 신뢰할 수 있는지, 문제가 생겼을 때 책임은 누구에게 있는지가 상용화의 핵심 과제로 떠올랐다.
데이터 플라이휠과 서비스 확장
전시장에서는 주행과 학습, 개선이 반복되는 데이터 플라이휠 구조가 자율주행 AI 경쟁력의 핵심 요소로 부각됐다. 주행 데이터를 쌓을수록 모델이 개선되고, 개선된 모델이 다시 더 나은 주행 데이터를 만드는 순환 구조가 기업들의 기술 격차를 좌우한다는 설명이다. 자율주행 기술의 활용 범위도 승용차를 넘어 로보택시, 물류로봇, 화물트럭 등 실제 서비스 시장으로 확장되는 모습을 보였다.
오토노머스에이투지는 자율주행 솔루션 로이(ROii)를 앞세워 일본, UAE, 싱가포르에서 로보택시와 로보셔틀 서비스를 추진 중임을 알렸다. 이런 해외 진출 흐름에 맞춰 행사에서는 해외 바이어를 초청한 수출상담회가 열려 10개국 20개사가 참여했으며, 퓨처 모빌리티 IR 피칭데이를 통해 기술기업과 투자자를 연결하는 프로그램도 함께 진행됐다. 대학생을 대상으로 한 자율주행 해커톤도 운영돼 산업 저변을 넓히는 자리로 활용됐다.
이번 전시는 EV TREND KOREA 2026, 2026 무인이동체 X 민군협력 엑스포와 함께 퓨처 모빌리티 위크로 통합 개최됐다. 산업통상부와 국토교통부가 관계한 이 자리를 통해 AI 모델 중심으로 재편되는 자율주행 산업의 방향성이 개발·신뢰·사업화라는 세 축 위에서 구체적인 사업화 성과로 이어질 수 있을지가 이후 관전 포인트로 남는다.