하이크비전,?책임감 있는 AI 거버넌스, 활용 영역 확장 등 AIoT 산업의 주요 트렌드 분석
“디지털 혁신 여정을 가속화하고 있는 다양한 조직과 기업들에게 이러한 트렌드 분석을 통해 가이드라인과 영감을 제공할 수 있길 바란다. 결국 AIoT의 미래는 기업의 진정한 가치를 창출하고, 사람들의 경험을 향상시키며, 모두를 위한 보다 지속 가능한 세상을 구축하는 방향으로 나아가야 한다.”?
_타이(Tai) 하이크비전코리아 사장
하이크비전은 1월 27일, 2026년 AIoT 분야 주요 트렌드를 발표했다. 2026년에 접어들면서 인공지능(AI)과 IoT 인프라의 융합은 산업을 재편하고 있으며 운영 최적화, 보안 강화 및 지속 가능성 개선을 위한 전례 없는 발전을 이루고 있다. 또한, AIoT 업계는 보다 안전하고 윤리적이며 모두에게 유익한 방식으로 AI가 발전할 수 있는 방향으로 집중하고 있다.
이에 하이크비전은 AIoT가 어떻게 산업을 발전시키고 지속 가능한 미래를 조성하는지 살펴봄으로써 2026년 AIoT 산업을 이끌어갈 주요 트렌드 5가지를 선정했다. 주요 키워드는 시나리오 기반 솔루션을 통한 인사이트 제공 및 비즈니스 가치 창출, 대규모 AI 모델을 활용한 ‘AI+’ 통합 지능 고도화, 엣지 AI 기반 대규모 환경의 비용 및 효율 동시 개선, 책임감 있는 AI 거버넌스, 사회 전반으로 활용 영역 확장 등이다. 보다 자세한 내용은 다음과 같다.
1. AIoT와 OT가 결합된 시나리오 기반 솔루션을 통한 인사이트 제공 및 비즈니스 가치 창출
AIoT 기술의 발전으로 인해 단순한 IT 정보화를 넘어 운영기술(OT)과의 긴밀한 통합으로 나아가는 디지털 전환이 가능해졌다. 이러한 과정에서 AIoT 솔루션은 단편적인 데이터 수집을 넘어서 일상적인 운영에서 자연스럽고 지속적으로 인사이트를 수집한다.
특히 AIoT의 인식 기능을 특정 실제 시나리오에 통합하여 보다 신속하고 자동화된 제어 시스템으로 전환하여 실시간 의사 결정을 가능해지면서 새로운 비즈니스 가치를 창출하고 있다. 예를 들어, 산업 안전 분야에서 원격 가스 누출 감지 기술을 도입하고, 품질 관리 분야에서 AI 기반 엑스레이 기술로 이물질을 즉시 식별하며, 광산 및 사료 공장에서 3D 밀리미터파 레이더를 통해 사일로를 자동 스캔한다. 이처럼 작업장이 단순한 반응형 대응을 넘어 사전 예방 시스템으로 전환될 수 있다.
2. 대규모 AI 모델을 활용한 ‘AI+’ 통합 지능으로 데이터 분석 및 인간-시스템 상호작용 고도화
대규모 언어 모델(LLM)이 인간과 디지털의 상호작용에 혁명을 불러왔다면, 산업별 대규모 AI 모델은 IoT 데이터가 물리적 세계와 상호작용하는 방식을 재구성하는 ‘AI+’ 통합 시스템으로 나아가고 있다. 즉, 데이터 분석과 신호 처리에 AI를 적용하여 정밀도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 대규모 데이터셋으로 훈련된 교통 보안 모델은 사건 및 침입에 대한 오경보율을 최소화하고, 오디오 센싱 분야에서 ‘AI+ 신호 처리’는 복잡한 조건에서도 소음 필터링 및 선명한 음성 추출이 가능하여 신호 대 잡음비를 개선했다.
또한, AIoT 및 영상 보안 업계 역시 대형 언어 모델로 구동되는 AI 에이전트를 통해 사용자가 일상 언어를 자연스럽게 사용하여 의사소통할 수 있는 지능형 보안 시스템을 발전시키고 있다. 이로 인해 AIoT 시스템 역시 전문 교육이 필요한 전문 도구에서 모든 사람이 접근할 수 있는 지능형 비서로 변화하고 있다.
3. 엣지 AI 기반 초저지연·오프라인·프라이버시 보호 분석으로 대규모 환경의 비용 및 효율 동시 개선
또 다른 트렌드는 엣지 컴퓨팅을 향한 변화다. 조직은 AI 기능을 클라우드에서 엣지로 이동함으로써 밀리초 수준의 응답 시간을 달성하고, 오프라인에서 원활하게 운영하며, 사내 프라이버시를 유지할 수 있다. 이러한 아키텍처 변화로 인해 디바이스가 로우 데이터를 직접 처리하기 때문에 대역폭 의존성 낮추고 인프라 효율성을 크게 향상시킨다. 시각적 AI 모델 기반의 복잡한 비디오 분석에서 스토리지 효율성 최적화는 중요하게 작용한다.
예를 들어, 엣지 디바이스는 영상 소스에서 사람이나 차량과 같은 주요 대상을 정확하게 식별하고, 이를 기반으로 차별화된 인코딩을 적용하여 전경 세부 사항을 보존하면서도 조사 가치가 없는 배경 영역을 압축하여 효율을 향상시킨다. 이러한 AI 기반 접근 방식을 통해 수 천대의 카메라를 설치한 경우에도 시각적 선명도를 유지하면서 스토리지 인프라와 지속 비용을 크게 절감하고 데이터 관리를 간소화하여 경제적으로 대규모 AIoT를 배포 및 운영할 수 있다.
4. 책임감 있는 AI 거버넌스를 통해 신뢰성과 지속 가능한 혁신 확보
AI가 전례 없는 속도로 일상과 비즈니스를 변화시키고 있는 상황에서 ‘책임감 있는 AI’는 더 이상 선택사항이 아니며, 신뢰 형성 및 위험 완화를 통해 장기적인 혁신을 이끄는 도덕적 의무이자 필수적인 전략이다 유럽의 규제 개척부터 각 지역의 이니셔티브에 이르기까지 전 세계적으로 대중의 인식과 규제 감독이 강화됨에 따라 국제적인 협력은 필수적이다.
책임감 있는 AI 관행은 연구 개발부터 배포 및 실제 응용에 이르기까지 AI 라이프사이클 전체에 스며들어야 하므로 기업뿐만 아니라 정책 입안자, 업계 파트너, 연구원 등 다양한 이해관계자가 참여하여 체계적인 가이드라인과 거버넌스 프레임워크를 수립하고, 개발 전반에 걸쳐 책임 있는 접근 방식을 채택하며 제품 및 솔루션의 안전성, 책임성, 투명성을 보장하기 위해 노력해야 한다.
5. 농업·환경·공공안전 등 사회 전반으로 활용 영역 확장
AIoT 응용 분야가 기존의 비즈니스 솔루션 외에도 다양한 사회 및 환경 응용 분야로 널리 채택되고 있다. 예를 들어, AIoT 솔루션이 생태 보호 분야에서의 야생동물 모니터링이나 식생 건강 추적을 넘어서 대규모 실시간 분석이 가능한 작물 성장 모니터링 시스템으로 발전하여 농업 분야에서 점점 더 널리 보급되고 있다. 이러한 기능은 수작업 검사의 비효율성을 해결하여 디지털화를 통한 정밀한 관리 및 수확량 최적화를 가능하게 한다. 또한, 공공 안전 개선 분야에서 AI 기반 익사 방지 시스템 등 실시간 비디오 분석을 활용한 사전 예방적인 솔루션이 고위험 지역에 배치되고 있다.
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