5G를 둘러싼 기대는 엄청나다. 모든 사람을 모든 분야와 모든 부문에 연결함으로써 이 기술은 새로운 산업 및 기술 혁명을 일으킬 것으로 예상된다.

그러나 5G의 출현으로 엄청난 용량과 운영상의 문제가 발생된다. 더 많은 고객과 조직이 마이그레이션 함에 따라 5G 네트워크는 전 세계 인구의 65 %를 차지하고 오는 2024 년까지 모든 모바일 데이터의 35 %를 차지할 것이며, 통신 사업자의 경우 이 데이터는 전례 없는 양으로 생성될 것이다. 이는 곧 필요한 용량 증가를 지원하기 위해 인프라에 지속적으로 투자돼야 된다는 과제를 안고 있다.

사물 인터넷(IoT) 내에서 연결되고 통신하는 장치의 수와 5G의 고속, 고 대역폭 가능성으로 인해 기존의 데이터 수집 및 분석으로는 더 이상 충분하지 않다. 고객 경험을 계획, 실행 및 최적화하기 위해 운영자는 보다 지능적인 의사 결정이 무한히 필요하다. 또 고객의 기대에 부응하고 서비스 계약을 준수하기 위해 도메인과 사일로 전반에 걸쳐 새로운 결정을 내려야 한다.

인공지능(AI)은 IoT 센서, 장치에서 수집한 방대한 양의 데이터를 사용하여 스마트 제조, 의료, 항공 우주, 방위, 운송, 텔레콤, 도시 분야에서 고객들에게 흥미로운 경험을 제시한다. 창고, 공장 현장 등의 수십억개의 센서에서 거대한 데이터 흐름을 실시간으로 감지하고 이해하고 행동할 수 있다.

최근 AI 기술은 더 많은 양의 데이터와 보다 빠른 처리 능력, 그리고 더 강력한 알고리즘이 결합되어 더욱 널리 보급되고 있으며, 실제로 AI 기술이 거의 모든 산업에 도입되기 시작하면서 컴퓨터가 전례 없는 방법으로 말하고, 보고 듣고, 의사 결정을 내릴 수 있게 되면서 광범위한 유스케이스가 잠재적 비즈니스 기회로 확대시키고 있다.

특히 엣지에서 대응 통찰력을 얻고 의사 결정을 내리기 위해서는 인공지능과 머신러닝은 매우 중요한 핵심적인 역할을 한다. AI와 IoT를 통합하면 산업을 변화시키고 고객 경험을 높이며 비즈니스 성과를 기하급수적으로 가속화 할 수 있는 혁신적인 조합인 AIoT를 얻게 된다.

다시 말해, AI와 IoT의 결합은 소비자, 기업, 산업 및 정부 시장 부문에서 디지털 혁신의 이점을 크게 가속화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. AI가 의사 결정을 통해 IoT에 가치를 추가하고 IoT가 연결 및 데이터 교환을 통해 AI에 또 다른 가치를 추가함에 따라 이것을 우리는 ‘AIoT(AI+IoT)’라고 한다.

가트너는 2022 년까지 기업 IoT 프로젝트의 80 % 이상이 AI 구성 요소를 포함할 것으로 예측하고 있다.

AIoT는 샤프가 만든 신조어이다. 단순히 물건이 인터넷에 연결하여 데이터를 주고받을 뿐만 아니라 인공지능에 의해 학습하고 성장하는 시스템을 목표로 하고 있다. 샤프의 AIoT는 원래 가전제품이나 모바일 기기를 위해 태어난 기술이지만 이를 비즈니스 용도에 배포해 다양한 비즈니스 영역에서 장치의 IoT화, 서비스 연계, 자동응답, 음성대화 등을 쉽게 실현할 수 있다.

샤프는 '장비 AIoT 화', 'AIoT 서비스의 확충', 'AIoT 플랫폼의 제공' 등의 3 가지 활동으로 AIoT 의한 스마트 라이프를 실현하는 목표로 한다.

중국 IT 기업 다수가 선제적인 AIoT의 행보를 가속하고 있다.

샤오미의 레이쥔(雷軍)회장은 “향후 5~10년간 AIoT는 스마트폰과 샤오미의 핵심 전략이 될 것”이라며, 5년간 최소 93억 8천위안(약 1조6천억원)을 투자할 예정이라고 지난해 밝혔으며, 메머드급 'AIoT 전략위원회' 출범을 발표하기도 했다. 위원회는 IoT 플랫폼 부문, AI 부문, 생태계 부문, 스마트 하드웨어 부문, 모바일 부문, TV 부문 등 모두 10개 부문으로 구성된다.

또 그는 올해 초 “2020년은 5G 비즈니스가 성장하는 획기적인 해가 될 것이며, 샤오미가 스마트폰과 AIoT 전략을 더욱 발전시킬 수 있는 중요한 해가 될 것”이라고 말했다.

화웨이는 2018년 말 처음으로 ‘AIoT 전략’을 발표하고 410억 5천만위안(약 7조원)을 투자하는 등 개인, 가정, 사무실 등 모든 것이 연결된 초연결 네트워크에 주력하고 'HiAI'라는 AIoT 생태계를 기본으로 글로벌 파트너를 확대하고 있다. 현재 화웨이에 연결된 IoT 기기는 3억 개, 연결된 가정은 2억 가구에 이르며, 100여 개 제품과 200개 브랜드가 화웨이 AIoT 생태계에 속해있으며, 오는 2025 년까지 1,000 억 개의 연결을 촉진할 것으로 예상된다.

중국의 대표 가전기업 TCL은 AIoT를 핵심으로 하는 4T(T-HOME, T-LIFE, T-LODGE, T-PARK)전략을 내놓고 가정과 생활, 숙박, 레저 전반에서 사용될 수 있는 제품과 서비스를 만들어 이 영역에서 오는 2023년 판매액 2000억 위안(33조 7천억 원)을 돌파하겠다는 목표도 내놨다. 왕청 CEO는 "AIoT로 사용자와 디바이스 간 '쌍방향' 환경이 만들어져 인류에게 멋진 라이프 스타일을 제공할 것"이라고 강조했다.

국내에서는 유플러스가 선도적으로 5G와 AI, IoT 시장에서 실행력 제고를 목표로 기존 AI사업부는 IoT/AI 부문과 합쳐 AIoT부문으로 재탄생 시키고 홈서비스와 AI, IoT 서비스 간 통일성과 상품 전략을 강화해 시너지를 극대화하고 있다. 올해 초 이혁주 LG유플러스 최고재무책임자(CFO)는 새로운 AIoT 플랫폼 도입으로 홈과 모바일 자유로운 연계를 지원하는 등 사용자 편의성도 대폭 개선한다고 밝혔다.

삼성전자와 LG전자 역시 기술개발에 박차를 가하고 있지만 현재, AIoT를 채택한 가전은 주로 프리미엄 신제품부터 출시하고 있다. 달라질 새 경험과 미래 일상은 사실상 일부만이 접하고 있는 것이다. 여전히 시장의 대다수를 기존 환경을 차지하고 있지만 이 기술의 대중화 속도에 따라, 곧 우리집에서 AIoT를 통해 손쉽게 맞춤형 생활을 맞이하게 될 것으로 예상된다.

특히 올해 CES는 초연결 5G와 인공지능이 만난 ‘AIoT이 화두였다. 이 같은 기술의 진보는 기존의 유통지도까지 바꿀 전망이다. CES 2020과 마찬가지로, 지난달 21일부터 23일(현지시간)까지 미국 라스베이거스에서 개최된 전 세계 600여개 업체가 참가하는 북미 최대 규모의 주방·욕실 관련 전시회 KBIS 2020에도 AIoT 기반의 새로운 경험이 제시된 미래 주방이 강조됐다.

AIoT는 기술적으로 AI는 프로그램, 칩셋 및 에지 컴퓨팅과 같은 인프라 구성 요소에 IoT 네트워크와 상호 연결되어 있다. 그런 다음 API를 사용하여 장치 수준, 소프트웨어 수준 및 플랫폼 수준에서 구성 요소 간의 상호 운용성을 확장한다. 이 단위는 주로 시스템 및 네트워크 운영 최적화와 데이터에서 가치를 추출하는 데 중점을 둔다.

최근 AI와 IoT의 컨버전스를 한 단계 더 발전시킨 ‘AI+IoT+5G’라는 용어를 사용하기도 한다. 이러한 기술의 융합은 다양한 산업 분야와 로봇 공학 및 가상현실과 같은 기타 기술에서 더욱 발전할 수 있는 혁신을 불러일으킬 것으로 보인다.

초기 AIoT 시장 솔루션은 비즈니스와 산업 내 통합은 궁극적으로 보다 정교하고 가치 있는 비즈니스 및 업계 솔루션으로 이어질 것으로 예상되지만 이러한 솔루션은 시스템 및 네트워크 운영을 최적화하고 분석 및 의사 결정 프로세스를 대폭 개선하여 산업 데이터에서 가치를 추출하는 데 중점을 둘 것으로 보인다.

또한 IoT 네트워크가 모든 주요 산업 분야에서 확산됨에 따라 점점 더 많은 양의 비정형 머신 데이터가 있을 것이며, 인간 중심의 머신 생성 데이터의 양이 증가함에 따라 비정형 데이터 분석 솔루션에 대한 AI 지원의 실질적인 기회가 될 것이다. IoT 지원 시스템에서 생성된 데이터는 회사 내부 요구 사항뿐만 아니라 제품 수명주기 관리와 같은 고객 대면 기능에 매우 유용하다.

예를 들어, 스마트 시티에서 새로운 AIoT와 5G의 상호 의존 기능을 활용하여 긍정적인 피드백 루프가 만들어지고 지속될 것이며, AI는 IoT와 함께 스마트 도시 공급망을 실질적으로 개선할 것이다. 대도시 지역 공급망은 제품 또는 서비스를 공급 업체에서 고객으로 이전하는 데 관련된 조직, 사람, 활동, 정보 및 자원의 복잡한 시스템을 나타낸다.

그러면, 클라우드 컴퓨팅을 많이 사용한다면 왜 세상에 굳이 AIoT가 필요한지 의문을 가질 수 있다. 예로 IoT와 마찬가지로 장치를 클라우드에 연결하고 클라우드가 모든 분석 및 의사 결정을 수행하도록 할 수 있을까? 장치 자체를 지능적으로 만드는 요점은 무엇일까?

그렇다. 이에 대한 대답은 클라우드의 컴퓨팅 기능이 향후 몇 년 동안 세계가 보게 될 수많은 연결된 장치에 비례하여 확장할 수 없다는 것이다. 또한 장치와 클라우드간에 데이터를 주고받는 네트워크는 대역폭이 제한된다. 가장 현대적인 통신 네트워크조차도 장치로 생성된 폭발적인 데이터를 지원할 수 없다. 이로 인해 가장 큰 문제로 클라우드에서 내려진 모든 결정에 필연적으로 지연이 발생할 수 있는 것이다.

안전이 가장 중요한 자율주행차 등과 같은 생명과 재해와 직결되는 애플리케이션은 주변 환경의 변화에 ​​따라 거의 즉각적인 결정을 내려야 할 때 신뢰할 수 없는 연결성, 높은 대기 시간 및 낮은 대역폭으로는 한계가 있다는 것이 중론이다.

예를 들어, 누군가가 차량 앞 도로에 발을 디딘 경우 차량의 센서가 위험을 감지하고 데이터를 클라우드로 전송하는 데 시간이 충분하지 않은 경우(연결이 있는 경우) 차가 멈출 때까지 지연된다. 이는 지각, 추론 및 행동은 자동차 자체에서 수행되어야 하는 것이다.

제조업은 AIoT로부터 큰 혜택을 받을 산업이다. 예를 들어, 복잡한 원거리 음성 상호 작용은 제조 공정의 거의 모든 부분을 변화시킨다. 기계 운영자는 긴급 상황에서 장비를 종료하기 위해 정지버튼을 찾아 누르는 대신 음성을 사용한다. 그러나 중요한 것은 현장에서 매초 단위로 생성되는 수많은 데이터 분석을 통해 안전과 제조 오류를 감지하고 기계유지 보수를 선점할 수 있어 운영 효율성과 생산성을 극대화 시킨다.

철도 운송에서도 AIoT는 진정한 가치와 성능을 제공할 수 있는 여객 정보 시스템, 철도 침입 탐지, 기차역 감시, 온보드 비디오 보안, 철도 위험 감지 등 다양한 어플리케이션에 적용할 수 있다. 현재 AIoT솔루션이 적용된 철도 지능형 플랫폼은 주요 노변 장비에서 캡처된 이미지를 실시간으로 처리하기 위해 특수 레일 검사 열차에 설치된다. 시스템은 병렬 컴퓨팅 및 딥러닝으로 구동되는 정교한 알고리즘을 통해 120km/h의 열차 속도에서 잠재적인 장비 결함을 효과적으로 식별하고 경보를 발생시켜 유지·보수센터에 알린다.

의료산업 또한 AIoT의 혜택을 크게 누릴 수 있다. 심박수 및 호흡 패턴과 같은 것을 모니터링할 수 있는 AIoT 지원 의료 장치는 환자의 위급상황이 발생하기 전에 미리 플래그를 지정할 수 있다. 시간이 지남에 따라 이러한 사건의 데이터를 GP 또는 병원과 직접 공유할 수 있다. 즉, 의료 전문가가 적시에 올바른 의료서비스를 제공하는 데 혁신적으로 기여할 전망이다.

그러나 AIoT의 도입에 대한 주요 장벽 중 하나로는 AI 구현에 필요한 처리 능력을 제공하는 데 필요한 고성능 CPU 비용이다. 지금까지 인텔리전트 엣지 디바이스에 대한 순진한 접근 방식은 휴대 전화의 아키텍처를 적용하는 데 비용과 복잡성을 수반한다. 이에 대응하는 칩 산업은 고성능과 다양성을 유지하면서 칩의 가격을 낮추어야하는 과제에 직면해 있다. 이를 위해서는 동일한 수준의 성능을 제공하지만 경제성과 사용 편의성이 뛰어난 접근 방식이 필요하다.

그러나 중요한 것은 다목적성이 AIoT 시장에 가장 적합한 서비스이다. AIoT는 각각 다른 요구를 가진 수백 개의 시장과 수천 개의 시장 세그먼트의 합산이다. 따라서 비용과 성능에 초점을 맞추는 것이 매우 중요하지만 칩은 하나 또는 두 개의 특정 응용 프로그램이 아닌 전체 응용 프로그램을 지원할 수 있어야 한다.

또한 엔드 포인트 솔루션은 이러한 각 세그먼트에 필요한 컴퓨팅 클래스(AI, DSP, 제어 및 IO) 조합을 유연하고 경제적으로 제공해야 된다. 아울러 단순한 디바이스 간 연결에서 부가가치 창출과 기업들은 소비자들이 필요로 하고, 시장의 니즈에 부합하는 새로운 서비스 창출로 새로운 소비시장을 조성하는 것이 AIoT의 성공의 승패를 좌우하게 될 것으로 전망된다.

결론적으로 AIoT는 산업의 또 다른 변곡점이 될 것이다. 이에 혁신을 주도하고 경쟁 우위를 확보하려면 단순히 장치를 연결하고 데이터를 수집하는 것 이상이 필요한 시점이다. AI 기능이 없다면 IoT 장치와 그들이 생산하는 데이터의 가치는 제한적일 것이다. 또 우리 일상과 가장 가까운 가전에 적용된 AI는 개인화 단계를 넘어 추론 단계로 넘어갔다. 업계는 이 변화를 새로운 경험이 될 것이라고 말한다.

AI 응용 프로그램은 오늘날의 유틸리티, 제조업체, 소매 업체, 병원, 보험사 등의 IoT 데이터 홍수에 적합하지 않은 경우 관련성에 어려움을 겪을 것이며, AIoT는 고객 경험을 확장하고 요구를 예상하는 등 진정으로 임베디드 될 수 있는 무한한 잠재력과 능력을 제공한다. 디바이스의 성능을 높이고 산업을 변화시키고 고객 경험을 높이며 비즈니스 성과를 기하급수적으로 가속화할 수 있는 혁신적인 조합인 것이다