[서울=뉴스핌] 이찬우 기자 = 자동차부품산업진흥재단(KAP)은 대전 ICC호텔에서 '2025년 추계 자동차부품산업 발전전략 세미나'를 열고 업계 관계자와 부품사 대표 등 300여명과 함께 AI 확산이 불러올 모빌리티 산업의 구조 변화를 짚었다고 4일 밝혔다.
재단 창립 이후 처음으로 수도권을 벗어나 현장에서 개최된 이번 행사는 지역 기반 소통을 강화하고 업계 의견을 폭넓게 청취하는 취지에서 마련됐다.
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| 안정구 자동차부품산업진흥재단 이사장이 환영사를 하고 있다. [사진=자동차부품산업진흥재단] | 
안정구 이사장은 환영사에서 전동화와 디지털 혁신이 동시에 진행되는 "거대한 전환기"임을 강조하며, AI 확산으로 변화의 속도가 그 어느 때보다 빨라졌다고 말했다. 글로벌 전기차 시장의 성장세가 둔화하는 가운데 하이브리드·수소연료전지·EREV 등 다양한 구동원이 공존하며 새로운 균형점을 찾아가고 있다고 진단했다.
아울러 SDV(Software Defined Vehicle)와 커넥티드 서비스가 경쟁력의 핵심으로 부상했고, 설계·품질·생산 전 과정에 AI가 확산되며 통신·반도체·에너지와의 융합이 가속화되고 있다고 설명했다.
그는 공급망 재편, 인력난, 투자 부담 등 현실 과제를 인정하면서도 "협력과 기술혁신으로 활로를 모색 중인 부품업계의 노력을 재단이 든든히 뒷받침하겠다"고 밝혔다.
행사는 자동차부품산업대상 및 미래자동차산업 아이디어 공모전 시상식으로 문을 열었다. 산업 발전에 기여한 기업과 공로자를 기리고, 미래 인재의 창의적 제안을 격려하며 업계 발전과 세대 통합의 의미를 더했다.
주요 발표에서는 먼저 산업통상자원부 박태현 자동차과 과장이 2026년 자동차산업 정책 방향과 부품업계 지원 전략을 소개했다. 그는 글로벌 통상환경 변화, 기술 패러다임 전환, 탄소중립 규제 강화 등을 과제로 꼽고 "부품업계의 혁신 역량 강화와 수소 모빌리티 생태계 확충 등 미래차 경쟁력 확보를 위한 전략을 추진하겠다"고 말했다.
HMG경영연구원 김희준 책임은 생성형 AI의 등장으로 자동차·부품 산업이 구조적 변곡점을 맞이했다고 진단했다. 머신러닝과 딥러닝, 인식형과 생성형 AI의 발전 흐름을 짚으며, 자율주행 아키텍처 변화와 함께 SDV에서 AIDV(AI Defined Vehicle)로의 전환이 빨라지고 있음을 강조했다. 그는 AI가 차량 개발·품질·유지관리 전 영역에서 새로운 가치를 창출하며 부품 산업의 경쟁 구도를 재편하고 있다고 설명했다.
솔트룩스 이경일 대표는 인터넷·스마트폰을 잇는 차세대 기술 변곡점으로 AI를 지목했다. 논리 AI에서 생성 AI, 그리고 에이전트 AI로 이어지는 진화를 소개하며, LLM과 RAG를 넘어선 에이전트 AI가 제조·법률·연구 등 다양한 분야의 생산성과 일자리에 구조적 변화를 가져올 것이라고 전망했다. 특히 제조 산업이 '자동화'에서 '자율성'으로 이행하는 결정적 계기가 될 것이라고 강조했다.
이어진 패널 토론에서는 AI가 산업 전반에 미치는 영향과 전환기에 필요한 전략을 주제로 심층 논의가 이뤄졌다. 참석자들은 기술 진화와 함께 산업 경계가 허물어지는 흐름 속에서 부품업계의 방향성과 협력의 중요성에 공감대를 형성했다.
마지막 순서에서 재단 오윤석 단장은 '2025년 주요 성과와 2026년 사업계획'을 발표했다. 올해 ESG 공급망 실사, 교육사업, 미래차 지원사업 등 추진 성과를 공유하고, 내년에는 ESG·교육·미래차 중심으로 내실을 다지며 산업 변화에 선제 대응하겠다고 밝혔다.
이번 세미나는 산업통상자원부와 현대차그룹의 후원으로 KAP과 HMG경영연구원이 공동 주최했다. 재단은 앞으로도 HMG경영연구원과의 협력을 통해 업계 현안 해결과 미래차 경쟁력 강화를 위한 교류의 장을 지속적으로 마련할 계획이다.
chanw@newspim.com


                
          
      
                        
                                    
                                    
                                            
                                                    
                                                    







                        
                        