昨年１２月３日、ソウル大学キャンパスを囲む循環道路。屋根にレーザー装備を搭載した「ジェネシス」が登場した。

降雪のため木や道路、建物などは白く染まった。しかし「ＳＮＵｂｅｒ」という名前のこの自動運転車は時速３０キロメートルで走行し、対向してくるバスや乗用車を自動で避け、歩行者を識別して道路を進んで行った。

開発者であるソウル大学のソ・スンウ知能型自動車ＩＴ研究センター長（電気・情報工学部教授）は１２日、「周辺の物を識別するのが難しい雪道で自動運転試験に成功したのはＳＮＵｂｅｒが世界最初だろう」と話した。ソ教授は当時撮影した走行映像も中央日報に公開した。

ＳＮＵｂｅｒは不毛の地だった韓国の自動運転車市場の有望株だ。信号で左折する際には対向車線から車両が直進してくる場合に衝突を避け譲る機能まで発揮する。米グーグルの自動運転車が信号の前で止まり、曲がった道を回っていくのに劣らない。スマートフォンのアプリで車を呼ぶ機能まで備えた。すべて人工知能（ＡＩ）を活用したために可能な技術だ。

ソ教授は「これまで自動車産業の覇権が『機械』から生まれたとすれば、いまは『人工知能・ビッグデータ』がこれに代わるだろう」と断言した。

米市場調査会社のＩＨＳは本格的な自動運転車が２０２０年ごろに登場し、２０３５年には１１８０万台に迫ると予想した。新規販売車両１０台のうち１台に当たる。変化の先駆者は完成車ではなく情報技術（ＩＴ）に布陣している。

グーグルはすでにこの５年間にわたり多様な道路で１８０万キロメートルほどの試験走行を終えている。これを通じて蓄積した情報は自動運転車の競争力を左右する「ビッグデータ」になった。データが多いほど人工知能ソフトウェアの学習能力を高めることができ、突発変数にそれだけ速やかに対処できる。

中国の検索エンジン大手バイドゥ（百度）すら昨年１２月にＢＭＷを改造した自動運転車で北京市内を３０キロメートル走り波乱を起こした。グーグルやトヨタなどは完成車の発売時期を「２０２０年」に合わせている。

これに対しその時期を２０３０年ごろとみる韓国の自動車産業は急がなくてはならない。現代自動車グループは２兆ウォンを投じて２０３０年までに「完全自動運転車」を商用化する戦略だ。

だが障害はひとつやふたつではない。現代自動車中央研究所のイム・テウォン所長は「人工知能やビッグデータ、センサーのような基盤技術の国産化のために研究開発専門人材を育て支援をさらに拡大しなければならない」と強調した。

韓国電子通信研究所（ＥＴＲＩ）自動車インフラ協力研究室のチェ・ジョンダン室長は、「自動運転車用の人工知能が重要だがＩＴと自動車産業をつなぐ人材が不足している」として融合型人材の養成を求めた。