로보택시: 과장된 기대에서 현실로의 진화

March 18, 2025

Alan Yoon

이미지 출처: Hikmet/stock.adobe.com, AI로 생성됨

캐롤린 마타스(Carolyn Mathas), 마우저 일렉트로닉스

게시일: 2025년 2월 17일

프란시스 후디나(Francis Houdina)가 무선 조종 자동차를 몰고 뉴욕 브로드웨이와 5번가를 질주한 지 100년이 지났다. 최초의 '무인 자동차'로 불리는 이 자동차는 몇 차례의 사고를 가까스로 피했지만 결국 다른 차량과 충돌하면서 역사에 남을 질주를 끝냈다.[1]

이후 수십 년 동안 자율주행 및 반자율주행 기술에 대한 많은 시도가 있었지만, 1980년대 미 국방부가 국방고등연구계획국(DARPA)을 통해 참여하면서 본격적인 관심을 끌기 시작했다. 2004년 DARPA 그랜드 챌린지에서는 엔지니어, 학생 등이 사막 경주 코스를 주행할 수 있는 자율주행 차량을 만드는 과제를 수행했다. 비록 코스 전체를 완주한 차량은 없었지만, 이 대회를 통해 자율주행 차량의 개념이 검증되었으며, 기업들은 자율주행 차량의 시장 출시를 목표로 삼기 시작했다. 그 이후로 구글(Google)의 웨이모(Waymo)가 2015년 최초로 공공 도로에서 완전 자율주행에 성공하는 등 자율주행의 발전에 중요한 이정표가 세워졌다.

이미 자율주행 기술에는 1,000억 달러 이상이 투자되었으며(그림 1), 이 중 대부분은 로보택시 분야에 투자되었다.[2] 하지만 서비스를 시작한 지 5년이 지났음에도 불구하고, 특정 조건에서 인간의 개입 없이 주행할 수 있는 자율주행 차량인 레벨 4 로보택시 운영 기업들은 아직 수익을 내지 못하고 있다. 이 글에서는 로보택시에 대한 기대 사항과 로보택시가 광고 세계에서 현실로 다가오기 위해 무엇이 필요한지 살펴본다.

그림 1: 모빌리티 및 자율 주행 차량에 약 1,000억 달러의 자금이 투입되었다. (출처: IDTechEx)

차량에 탑재된 기술

시장조사기관 아이디테크엑스(IDTechEx)에 따르면 전 세계 로보택시 차량의 시장 가치는 2045년 1,740억 달러에 달하며, 2025년부터 2045년까지 20년간 37%의 연평균 성장률(CAGR)을 보일 것으로 전망된다.[3] 시장 점유율은 미국과 중국이 주도할 것으로 예상된다. 이 같은 급속한 성장에는 레이더, 라이다, 초음파 센서, 카메라 등 차량, 보행자, 장애물의 물체 감지 및 식별과 같은 시각 데이터를 제공하기 위한 많은 기술이 필요하다. 프로세서, 연결 프로토콜, 액추에이터도 중요한 역할을 하며, 최근에는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML)을 통해 수집된 방대한 양의 데이터를 이해하기 위해 차량이 스스로 터득한 경험과 복잡한 알고리즘을 활용할 수 있게 되었다.

또한 AI와 머신러닝은 실시간으로 데이터를 분석하고 잠재적 위험을 인식하며 다른 운전자의 행동을 예측하는 동시에 최선의 행동 방침을 결정함으로써 정확성과 신뢰성을 향상시켰다. 차량은 정보에 기반한 의사 결정을 내리고, 극도로 까다로운 환경을 탐색하며, 시나리오를 탐색하는 데 점점 더 능숙해지고 있다. 이는 여러 위성의 신호에 액세스하여 위치를 삼각 측량하는 GPS(위성 위치 확인 시스템) 수신기 덕분이다. 이 같은 데이터는 차량의 속도 및 방향과 결합되어 실시간으로 정확한 위치를 기록한다.

기업은 고정밀 매핑 시스템을 사용하여 도로 레이아웃, 차선 표시, 교통 표지판, 속도 제한을 제공할 수 있다. 이 같은 데이터를 통해 차량은 다가오는 회전, 교차로 및 기타 잠재적 장애물을 예측하여 미리 움직임을 계획할 수 있다. 또한 센서 판독 오류 및 사이버 보안 위협과 같은 위험과 오작동을 감지하고 방지하기 위해 강력한 소프트웨어 시스템을 탑재하여 안전 유지에 중추적인 역할을 하도록 만들 수 있다.

이와 같은 기술 발전은 많은 대기업이 독자적으로, 또는 협력하여 자율주행 차량 기술을 연구함으로써 주도되고 있다. 시장을 선도하는 웨이모(Waymo)와 아폴로(Apollo)는 센서, 지도, 인텔리전스로 높은 명성을 얻고 있다. 웨이모와 바이두(Baidu)는 의사 결정을 위해 여러 AI 시스템을 결합한 복잡한 아키텍처를 사용한다. 이에 비해 테슬라(Tesla)는 지도와 원시 센서 데이터를 처리하여 주행 결정을 내리는 엔드투엔드 딥 러닝 시스템으로 보완된 카메라 기반 접근 방식을 사용한다. 이와 같은 접근 방식에 대해서는 일부 전문가들이 경쟁사 수준의 정밀도를 달성하는 데 테슬라의 능력이 제한된다고 말하는 등 논란이 되어 왔다.

자율주행 차량이 도로에 등장하면서 미국과 중국에서는 상업용 무인 로보택시 서비스가 탄력을 받고 있다. 해당 국가들의 주요 서비스 업체로는 구글의 웨이모, 바이두(Baidu)의 아폴로 고(Apollo Go), 아마존(Amazon)의 자회사 죽스(Zoox) 등이 있으며, 매년 서비스 제공업체 및 지역이 확대되고 있다.

채택을 가로막는 장애물

기술적으로 정밀할수록 인간이 운전하는 자동차와 대비하여 사고율을 낮출 수 있지만,[4] 여전히 해결해야 할 과제가 존재한다. 규제 및 법적 문제, 안전, 데이터 프라이버시, 사고 책임, 시스템 인증이 필요하고, 비용도 많이 들며, 지역별 일관성 문제도 해결되어야 한다. 또한 도시 환경에서의 안전 및 신뢰성은 차량이 악천후, 복잡한 교통 상황, 인간의 행동에 대처할 수 있어야 한다는 조건들이 요구된다.

예를 들어, 제너럴모터스(General Motors)의 자회사인 크루즈(Cruise) 사는 2023년 보행자와 관련된 사고가 발생한 직후 로보택시 운영 전체를 일시 중단했다.[5] 이 사건은 우리가 자율주행차에 대해 얼마나 준비되어 있는지에 대한 논쟁을 촉발시켰으며, 대중의 인식, 안전, 규제 사이의 미묘한 관계를 드러냈다.

이와 같은 문제들로 인해 로보택시 시장 보급과 수익성 부문을 위한 실행 가능한 로드맵 수립이 계속 지연되고 있다. 각 정부와 민간 부문은 장기적인 해결책에 필요한 막대한 재정적 투자를 지속적으로 지원해야 한다.

수익성 문제

자율주행차를 로보택시로 사용하는 것은 아직 수익성이 높지 않다. 투자와 수익은 연구, 개발 및 간접비를 충당하기에 충분한 총 마진을 제공해야 할 뿐만 아니라 가장 큰 비용인 인건비를 충당할 수 있어야 한다. 크루즈 사의 비즈니스 모델에서는 차량 한 대당 1.5명의 인력이 무인 운행을 지원해야 했다.[6] 이 같은 인력에는 콜센터 직원, 자율주행 차량에 원격 안내를 제공하는 원격 운영 인력, 차량 회수를 위한 도로변 지원 인력, 차량 정비 및 충전을 위한 차고지 운영 인력 등이 포함된다.

이 모델의 비용을 기준으로 볼 때, 차량 한 대당 단 한 명의 인원으로 운영되는 회사는 자율주행 차량 한 대당 전체적으로 34,000달러의 손실을 보게 될 것이다.[7] 자율주행 성능은 지속적으로 개선되고 있지만, 수익성 문제로 인해 자율주행 차량이 대규모로 보급되는 데 걸림돌이 될 것이다. 현재 로보택시의 수익성 부족 문제는 더 큰 규모의 차량 출시를 저해하여 비용을 절감하고 결과적으로 광범위한 채택을 늘리는 것을 어렵게 만들 것이다. 하지만 바이두에서는 자사의 아폴로가 미국보다 먼저 2025년에 수익성에 도달할 수 있을 것이라고 주장한다.[8]

테슬라, 로보택시 시장 진출

테슬라는 로보택시 시장에서의 입지를 증명하기 위해 주행 거리를 늘리느라 분주하고 있다. 2024년 4월까지 완전 자율주행(FSD) 모드에서 13억 마일(약 21억 km) 이상을 주행했으며, 2개월마다 10억 마일(약 16억 km)씩 추가하고 있다.[9] 현재까지 테슬라의 FSD 모드는 미국과 캐나다에서 사용할 수 있으며 2025년 중국에서도 출시될 예정이다.

2024년 10월, 테슬라는 오랫동안 기다려온 로보택시인 사이버캡(Cybercab)을 공개하고 2027년 이전까지 3만 달러 미만의 가격으로 생산할 수 있을 것이라고 예측했다.[10] 이 차량은 레이더와 라이더 센서보다 저렴한 카메라에 의존하며, 수백만 대의 차량에서 수집한 원시 데이터로 학습한 AI가 차량에 운전을 가르친다. 테슬라는 또한 향후 최대 20명이 탑승할 수 있는 로보밴의 또 다른 프로토타입을 공개했다. 하지만 사이버캡 발표 직후 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 테슬라의 FSD가 가시성이 낮은 조건에서 4건의 충돌 사고가 보고된 내용에 대한 조사 결과를 발표했다.[11]

시장 준비 상황

위에서 언급된 상위 3개 업체의 행보와 지금까지의 접근 방식 및 성공 사례를 통해 시장이 로보택시에 대한 준비가 얼마나 되어 있는지 파악할 수 있다. 웨이모는 유리한 출발점에 서 있으며 막대한 투자, 특허, 수백만 마일의 자율주행 기록을 보유하고 있다. 웨이모는 매핑, 데이터 분석, 테스트 및 배포에 탁월하다. 반면 센서 융합, 예상치 못한 시나리오 처리, 하드웨어 신뢰성 등의 과제를 안고 있다. 그리고 전기 자동차(EV) 개발을 위한 지커(Zeekr), 시장 확대를 위한 우버(Uber)와의 협력 등 다양한 파트너십을 맺고 있다. 중국의 거대 기술 기업인 바이두는 중국 전역의 여러 도시에서 아폴로 고(Apollo Go) 로보택시 서비스를 운영하고 있다. 최첨단 AI와 매핑 기능 등이 강점이지만 복잡한 교통 상황과 엄격한 규제로 인해 어려움을 겪고 있다. 테슬라는 완전 자율주행 로보택시를 위한 오토파일럿 및 FSD 기능을 강화하고 지속 가능한 에너지로 전환하는 데 주력하고 있다. 그러나 기존 차량으로는 복잡한 교통 시나리오, 악천후, 예상치 못한 장애물, 활용도, 충전 인프라, 유지보수, 정치 환경, 과장된 약속 및 이행 미달 등 FSD 기술을 완벽하게 구현하는 데 어려움을 겪고 있다.

대중의 준비 상태는 안전 문제, 접근성, 기술을 이해하는 데 필요한 교육에 영향을 받는다. 미국 자동차 협회(American Automobile Association, AAA)이 실시한 최근 설문조사에 따르면 미국인의 68%가 신뢰 문제로 인해 완전 자율주행 차량에 탑승하는 것을 주저하고 있는 것으로 나타났다.[12] 웨이모와 같은 기업은 특정 도시에서 무료 시험 운행을 제공하여 이 문제를 해결하려고 시도하고 있으며, 테슬라는 방대한 차량을 활용하여 데이터를 수집하고 오랜 시간에 걸쳐 인식을 개선하고 있다.

로보택시가 널리 보급되기 위해서는 규제 장벽, 윤리적 고려 사항, 대중의 불안정한 수용성 등의 문제를 해결해야 한다. 자율주행 차량의 안전 기준은 인간이 운전하는 차량의 안전 기준과 같거나 그 이상이어야 한다. 사고 책임은 로보택시, 제조업체, 운영자 등 다방면에서 해결해야 하며, 보험 정책은 기술 실패와 사이버 위협까지 커버해야 한다. 적절한 인프라를 제공하기 위해 설계자들은 실시간 데이터 전송을 위한 안정적인 5G 및 V2X(Vehicle-to-Everything) 네트워크를 확보하고, 교통 흐름의 변화를 고려하며, 승차 및 하차 구역을 설정하고, 적절한 충전을 지원해야 한다.

맺음말

로보택시의 미래는 여전히 복잡한 과제로 남아 있다. 웨이모, 테슬라, 바이두가 생산량과 테스트를 늘리고 있지만, 수익성을 확보하고 널리 채택되는 데 있어서는 넘어야 할 산이 많을 것이다. 이와 같은 변화가 얼마나 빨리 이루어질지는 대중의 신뢰와 준비성, 규제 준수, 지속 가능한 확장에 달려 있다. 산업이 성장함에 따라 소수의 독보적인 기업들만이 차세대 자율주행 교통수단을 주도하게 될 것이다. 1,000억 달러의 투자가 성과를 거둘지에 대해서는 필요한 발전이 이루어질 때까지 아무도 알 수 없지만, 교통에 대해 재정의하는 혁신의 문이 열릴 것임은 분명하다.