기아, 비전 AI로 차량 식별번호 자동 인식…전 세계 70개 공장 확대 적용

자동차 생산 현장에서 작업자가 눈으로 일일이 확인하던 차량 식별번호 검수 작업이 인공지능(AI)으로 대체되고 있다. 실물 차량과 시스템상의 사양 정보가 일치하는지 AI가 실시간으로 판독하며 생산 공정의 정확도를 높이는 방식이다.

현대자동차그룹(HYUNDAI)이 공개한 영상에 따르면, 기아 비전 AI 분석팀은 최신 컴퓨터 비전과 비전 랭귀지 모델(VLM) 기반의 멀티모달 AI 기술을 활용해 차량 식별번호를 자동으로 인식하고 관리하는 서비스를 운영 중이다. 기존에는 시스템에 등록된 사양 정보에만 의존하거나 작업자가 직접 육안으로 확인해야 했다. 하지만 공정이 복잡해질수록 실물 차량과 데이터가 불일치하는 오류가 발생할 위험이 있었고, 이는 곧 생산 품질 문제로 이어질 수 있는 요인이었다.

단일 통합 모델 전환으로 전 세계 70개소 운영 안정성 확보

현재 기아의 비전 AI 기술은 울산, 아산, 전주, 광명, 화성, 광주 등 국내 전 공장을 비롯해 미주, 유럽, 인도, 아태권역 등 전 세계 약 70개소의 생산 현장에 적용되어 있다. 생산 라인에 설치된 카메라가 차량 식별번호를 촬영하면, AI가 이미지를 분석해 시스템 등록 정보와 실시간으로 비교하고 일치 여부를 즉각 판단한다.

최근에는 급격히 늘어난 적용 공장에 대응하기 위해 서비스 구조(아키텍처)를 전면 개편했다. 기존에는 각 공정별로 특화된 데이터로만 모델을 학습시키고 추론 엔진 최적화 없이 서비스를 제공하는 '사일로(Silo, 파편화)' 방식이었다. 그러나 적용 범위가 넓어지면서 개별 모델의 버전을 관리하고 유지보수하는 데 한계가 나타났다.

이를 해결하기 위해 기아는 단일 통합 모델을 구성해 관리 포인트를 일원화하고, 추론 엔진 기반의 API 엔드포인트를 새롭게 구축했다. 이를 통해 모델의 범용적인 인식 성능을 높이는 동시에, 여러 공장에서 들어오는 추론 요청을 지연 없이 처리할 수 있는 확장성 있는 엔드투엔드(End-to-End) 환경을 완성했다.

'피지컬 AI' 시대로의 진화…제조 현장의 물리적 제약 극복 목표

기아 비전 AI 분석팀의 권오현 엔지니어는 향후 5년 내 AI 기술이 스스로 과업을 설계하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'를 넘어, 제조 및 모빌리티 현장에서 즉각적인 물리적 조치까지 수행하는 '피지컬 AI(Physical AI)'로 진화할 것이라고 전망했다.

이러한 변화에 따라 로봇 등 디바이스 영역에서의 모델 추론과 네트워크를 포함한 인프라의 중요성이 더욱 커질 것으로 보인다. 디지털 공간에 머물던 AI가 현실 세계의 물리적 제약을 극복하며 진정한 의미의 산업 자동화를 완성할 것이라는 분석이다.

권 엔지니어는 "연구실의 최신 AI 기술이 실제 제조 현장에 적용되어 실질적인 가치를 만드는 과정을 직접 경험할 수 있는 것이 직무의 매력"이라며 "복잡한 모델을 서비스로 즉시 제공할 수 있는 안정적인 AI 파이프라인을 완성하는 데 기여하고 싶다"고 밝혔다.

출처: 현대자동차그룹(HYUNDAI) 유튜브 「비전 AI로 자동차 생산의 정확도를 높이다, 기아 비전AI분석 직무 | TEAM HMG」