'상상이 일상으로' 자율 주행차, 경쟁 심화...L3 상용화·L4 고도화 관건

AI 기술 기반, L4 자율주행 주도권 경쟁 심화
자율주행 인지-판단-제어 3단계로 구현
완성차-ICT, SDV 실현 위해 전략적 협력 확대
기술 완성도 외 법규, 보안, 사회적 신뢰가 핵심 과제

[포인트경제] AI 발전이 자율주행 기술의 한계를 끌어올리면서, 미래 모빌리티 경쟁에 불이 붙었다. 완성차와 ICT 기업은 L3 상용화와 L4 고도화를 앞세워 주도권 확보에 속도를 내고 있으며, 이 과정에서 기술, 규제, 안전을 둘러싼 산업 전반의 대전환이 진행되고 있다.

자율주행 AI 이미지 (포인트경제)

공상 과학(SF) 영화나 사이버펑크 세계관에서나 볼 수 있었던, 사람의 통제 없이 운행하는 자율주행차는 오랫동안 상상 속에 존재했다. 그러나 최근 인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 자율주행차 상용화에 대한 기대감이 고조되고 있다. 특히, 차량이 스스로 학습하고 판단하는 AI 딥러닝 기술이 도입된 2010년대 이후부터 자율주행 기술은 현실화 단계로 급진전되었으며, 공상 과학 속 이야기가 현실로 다가오고 있다.

△ L3 상용화 가속과 L4를 향한 기술 경쟁

자율주행 단계적 구분 [사진=국토교통부] (포인트경제)

현재 자율주행 기술은 미국 자동차공학회(SAE)가 정한 0단계부터 5단계까지의 레벨 구분을 기준으로 발전하고 있다. 특히 상용화의 관건은 레벨 3(L3, 조건부 자동화)와 레벨 4(L4, 고도 자동화)의 차이점에 있다. L3는 시스템이 주행을 책임지지만, 시스템의 요청이나 비상 상황 시 운전자가 즉시 개입해야 한다.

반면, L4는 시스템이 정해진 조건 내에서 모든 운전을 전담하며, 운전자의 개입이 거의 필요 없는, 시스템이 위험 상황에 스스로 대처하는 단계다. 현재 주요 글로벌 제조사들은 L3 기술을 일부 지역에서 상용화하고 있으며, 대다수는 L2 기능의 고도화와 함께 L3 출시를 목표로 경쟁하고 있다.

자율주행 기술의 구현은 '인지-판단-제어'의 3단계 프로세스를 기반으로 한다. 차량은 주변 환경을 정확하게 인지하기 위해 3D 거리 정보를 측정하는 라이다(LiDAR), 레이더, 카메라 등 첨단 센서를 활용한다. 이렇게 수집된 방대한 데이터는 차량 내부의 고성능 컴퓨터로 전달돼 AI 알고리즘을 통해 실시간으로 처리된다. 이 알고리즘은 장애물, 차선, 신호 등을 식별하고 최적의 경로를 판단하며, 최종적으로 차량의 가속, 제동, 조향 장치를 제어한다.

△ ICT와 완성차, 주도권 확보를 위한 대립과 시너지

자율주행 산업은 소프트웨어와 하드웨어가 충돌하는 경쟁 구도가 특징이다. 구글, 웨이모, 엔비디아 등 ICT 기업들은 AI 알고리즘 개발과 데이터 처리 능력을 바탕으로 '인지-판단' 영역에서 경쟁력을 가지고 있다. 이들은 혁신적이고 빠른 기술 진화를 장점으로 하지만, 실제 차량 양산 능력과 안전 규제 대응 경험은 부족하다.

반면 현대차, BMW 등 전통 완성차 기업들은 수십 년간 축적된 차량 제어 기술, 대규모 생산 노하우 등 하드웨어와 양산 역량에서 강점을 가진다. 이들은 높은 안정성을 자랑하지만, 소프트웨어 기반의 빠른 변화에는 비교적 느리게 대응하는 경향이 있다.

이러한 대립 구도는 점차 협력과 융합의 양상으로 전환됐다. 자율주행 기술의 최종 목표는 소프트웨어가 차량을 통제하는 SDV(Software Defined Vehicle) 시대로의 전환에 있기 때문이다. 완성차 기업들은 ICT 기업의 AI·소프트웨어 솔루션을 적극적으로 도입하고, ICT 기업들은 완성차 기업의 엄격한 안전 기준과 양산 기술을 활용하기 위해 파트너십을 체결하는 사례가 늘고 있다.

대표적으로, 메르세데스-벤츠는 엔비디아의 고성능 AI 반도체 플랫폼인 '엔비디아 드라이브'를 자율주행과 인포테인먼트 시스템의 핵심 컴퓨팅 장치로 채택해 소프트웨어 역량을 강화하고 있다. 이 파트너십을 통해 벤츠는 중앙 집중식 소프트웨어 아키텍처를 구축하고 차량 전체에 걸쳐 복잡한 AI 작업을 처리할 수 있는 기반을 마련했다.

현대 아이오닉5 기반 웨이모 로보택시 [사진=현대차] (포인트경제)

또한, 현대차그룹은 구글 자율주행 자회사 웨이모와 전략적 파트너십을 체결하고 '아이오닉 5'에 웨이모의 최신 자율주행 시스템 '웨이모 드라이버'를 탑재해 미국 샌프란시스코에서 실제 주행 테스트를 시작했으며, 향후 로보택시를 웨이모에 공급하고 이를 바탕으로 자율주행차 파운드리 사업을 육성하며 L4 상용화 주도권을 노리고 있다.

△ 기술적 난제와 법적·윤리적 제약

자율주행 기술이 발전하며 상용화 문턱에 가까워지고 있지만, 이를 완전히 실현하기 위해서는 해결해야 할 여러 난제가 남아있다. 기술적인 측면에서는 비나 눈처럼 악천후나 예기치 않은 상황에서 센서의 '인지-판단' 능력을 인간 수준 이상으로 확보하는 것이 여전히 어려운 과제다. 더욱이, 자율주행 중 사고가 발생했을 경우, 시스템의 오류인지 운전자의 개입 지연 때문인지를 판단하기 위한 책임 규명이 핵심적인 법률적 쟁점으로 떠오른다.

또한, 차량이 고도의 네트워크 연결성을 갖게 되면서 사이버 보안은 미래 모빌리티의 리스크로 부상했다. 차량이 외부 네트워크를 통해 업데이트를 받거나 정보를 송수신하는 과정에서 해킹 공격에 노출될 경우, 차량 제어 시스템이 무력화되면서 인명 사고로 이어질 수 있다. 따라서 데이터를 보호하고 외부 공격을 방어하기 위한 견고한 보안 아키텍처 구축은 운전자의 생명과 직결된 필수 요소로 강조되고 있다.

글로벌 기업 간 경쟁과 협력이 얽힌 복잡한 생태계 속에서 자율주행 기술은 점진적으로 완성도를 높이며 인간의 이동 방식을 변화시키고 있다. 남은 과제는 기술의 완성도뿐 아니라 사회적 신뢰, 법·제도 정비, 보안 체계 구축 등 종합적 시스템을 마련하는 일이다. 이러한 기반이 갖춰질 때, 자율주행차는 비로소 SF의 상상이 아닌 새로운 일상으로 도심 곳곳에서 자연스럽게 자리 잡게 될 것으로 보인다.