[뉴스핌=방글 기자] 

이번 포럼의 주제가 혁신이라고 들었는데, 나는 빅데이터 분석과 인공지능을 혁신이라고 말하고 싶다. 유일한 혁신은 아니지만 미래 10~20년은 인공지능을 통한 것이 혁신의 계기가 될 것이라고 보고 있다.

이 자리를 빌어 IT융합 자율주행시대에 대해 이야기하겠다. 빅데이터와 인공지능을 이용해서 스마트 차량을 어떻게 발전해야 하나 소개하겠다.

우리는 4개의 자회사를 가지고 있고, 온오프라인에서 중고차를 매매하고 있다.

2007년에 렌트카 업무를 시작했고, 중국 넘버1으로 자리매김했다. 차량은 10만대 보유 중이다. 2015년 1월부터는 전용차 서비스 제공하면서 전세계에서 주목받았다. 기사와 차량을 동시에 제공하는 프리미엄 방식도 도입해 이동 방법을 바꾸고 있다. 연구소는 미국 실리콘밸리에 있다.

스마트 주행의 기초는 자율주행이다. 자율주행시대는 사람들이 상상하는 것보다 빨리 다가올 것이다.

싱가포르 같은 경우는 올해 연말 혹은 내년 초에 자율주행을 바탕으로 한 택시 서비스를 제공한다고 한다.

우리 역시 앞으로 4~5년 동안은 이동수단이 규모화, 상업화 될 것으로 내다보고 있다.

자율주행은 새로운 개념이 아니다. 많은 사람들이 자율주행이 점차 현실로 다가오고 있는 것을 느끼고 있을 것이다.

인공지능을 통해 기술이 사람과 인류를 초월할 수 있다는 의미다.

우리는 인공지능 기술 발전을 위해 데이터가 중요하다고 보고 있다. 그동안 인공지능 모델은 데이터 부족 문제로 실용화 될 수 없었다. 하지만 이후, 기술의 발전을 통해 많은 빅데이터를 구축했고, 이에 힘입어 많은 인공지능모델을 만들 수 있게 된 것이다.

데이터 처리 능력 역시 필요하다. 전에는 이런 처리 능력이 부족했지만 지금은 클라우드 덕에 많은 발전이 있게 됐다.

자율주행시대, 우리가 제시하는 3가지 목표는 데이터 수집과 운영모델, 개방된 시스템을 만드는 것이다.

현재의 폐쇄된 환경에서는 자율주행이 성공을 이룰 수 없다. 오픈된 시스템을 통해 많은 기업들이 이 분야에 들어올 수 있도록 하고, 함께 노력해야 스마트 주행은 가능해진다.

현재 우리는 택시를 통해 차량이 데이터를 수집할 수 있게 하고 있다. 위치는 물론 지도, 주행이 모두 포함돼 있는 것이다. 심지어는 고객의 승하차 시각, 하차 위치 등의 데이터 수집도 가능하다.

이러한 데이터를 인공모델 지능에 주입함으로서 주행효율을 분석할 수 있고, 기사의 운전습관도 분석할 수 있다. 이 같은 데이터가 자율주행에 도움이 될 것이다. 운영 효율을 높일 수 있다는 의미다. 해당 위치에 대한 데이터가 없다면 주변 다른 자동차의 데이터를 이용할 수도 있다. 그 자리에서 적합한 승차 위치 등의 서비스에 반영할 수 있다.

자율주행 택시를 이용하는 사람에게는 승차가 편리하게 되고, 운영자 입장에서는 차량 운행 시간을 줄여 더 많은 수익을 창출할 수 있게 된다.

우리의 렌트카도 주행기록 기계를 장착하고 있다. 이 설비를 이용해서 길의 모든 동영상을 수집할 수 있다. 센서를 통해서 레이더가 전송하는 길 상황을 인공지능 모델에 입력해 이용하는 방식이다 .

입력을 끝낸 데이터를 인공지능 모델에 입력하고 훈련시키면 자율주행은 수시로 길의 실제 상황에 반응하고, 운전습관도 자발적으로 배우게 할 수 있다.

이것이 가장 이상적인 데이터 수집 자율주행모델의 프로세스라고 할 수 있다.

많은 데이터 수집을 통해 우리의 인공모델에 넣고, 분석하는 것이다. 차량 주변의 모든 상황을 알 수 있다. 이를 통해서 자율주행에 대한 계획을 세울 수 있다. 속도 등을 결정하는데 사용되는 것이다.

하지만 이 모든 일은 우리 혼자 할 수 있는 일이 아니다. 그래서 우리는 관련 기술을 보유한 많은 기업이 함께해 새로운 생태계를 구축하길 원한다.

지금까지 데이터 수집과 이해, 분석에 대해 말했다.

이제는 운영에 대해서도 고민해야 한다. 핵심은 효율을 높이는 것인데 데이터를 어떻게 이용하는 지가 문제다. 간단하게 말하면 주문을 받고, 고객지정 장소로 가서 목적지에 도착하는 것이 전체 단계다.

이 과정에서 짧은 시간에 더 많은 승객을 태울 수 있게 하는 것이 중요하다. 공행 시간을 줄이는 것이다.

이를 위해서는 고객의 니즈를 예측하는 것이 필요하다. 승차 니즈는 장소와 관련돼 있다. 많은 승객이 원하는 장소 인근에 차가 있어야 한다. 결국 다시 데이터가 필요하다. 어떤 시간대 어떤 장소에 니즈가 많을 지 예측하기 위해서다. 고객의 니즈를 알면, 차량 분포를 최적화 시킬 수 있다.

그 다음은 가격 조정이다.

어떤 시간대 어떤 도시에서 고객의 니즈가 있을 것으로 예상되면 차량 증가와 감소를 결정할 수 있기 때문에 가격 조정이 가능해진다.

자율주행은 스마트 도시를 만들 수도 있다.

지금까지 나의 경험에 대해 이야기했다.

빅데이터는 인공지능의 핵심이 될 것이다. 중국의 빅데이터와 한국의 혁신을 결합하는 것도 고려해야 할 것이다.

이를 위해 가장 중요한 것은 인재 확보와 R&D센터 구축이다.

많은 사람들의 오픈된 마인드도 필요하다.

많은 동종업계 사람들이 함께 협력해 주길 바란다.

감사합니다.

[뉴스핌 Newspim] 방글 기자 (bsmile@newspim.com)