1. 대한민국 자율주행, 누가 ‘딥시크 모먼트’ 가져올까?
한줄요약: 대한민국 자율주행, 누가 ‘딥시크 모먼트’ 가져올까?
| 시간 | 요약 |
|---|---|
| 00:49 | 자율주행 분야에서 한국이 뒤쳐졌다는 우려가 있음. 테슬라와 웨이모의 경쟁이 주목받음. |
| 02:49 | 레벨 4 자율주행은 운전자의 개입이 필요 없는 차량을 의미함. 안전 관리 요원이 필요함. |
| 08:04 | 자율주행 기술의 발전이 기대됨. 엔드 투 엔드 방식으로 딥러닝 기술이 추가되고 있음. |
| 08:32 | 자율주행 자동차 운행 허가는 455대에 불과함. 미국과 중국에 비해 자본력이 부족함. |
| 08:47 | 자율주행 시장의 경쟁이 치열해짐. 기술 발전과 자본력의 중요성이 강조됨. |
| 20:03 | 자율주행의 법규가 복잡해 혁신이 어려움. 규제 완화가 필요하다는 의견이 많음. |
| 20:18 | 자율주행 기술 발전에 대한 소비자 기대가 높음. 그러나 법규가 발목을 잡고 있음. |
| 24:34 | 한국의 GPU 수는 2000장으로, 테슬라와 비교해 부족함. 자본력 있는 국가가 유리함. |
| 32:33 | 자율주행 자동차의 사회적 수용성이 중요함. 대중교통과 물류에서의 활용이 필요함. |
| 34:18 | 자율주행 셔틀과 버스가 도로에 등장할 예정임. 이는 대중의 인식을 변화시킬 것임. |
2. 스크립트
테슬라와 웨이모를 비교했을 때, 어떤 것이 궁극적으로 살아남을 것이라고 보시나요? 저는 기본적으로 OEM 출신이기 때문에 웨이모 방식이 훨씬 더 안정적이라고 생각하고 있습니다. 룰 베이스 하이브리드로 가고 있는데, 이 룰 베이스를 가는 것이 어떤 부분들이 잘못되었는지 명확하게 알 수 있고, 그런 부분들은 디버깅해 나가면서 해결할 수 있습니다. 그게 현행 기준에 처벌할 수 있는 규정도 국가에서 되기 때문에, 이렇게 되지 않는 이상 국가에서 허용해 주기는 쉽지 않습니다. 그래서 테슬라가 아직까지도 레벨 3 자율주행 자동차라고 선언하지 않고 있다고 보고 있습니다. 앞건물과 모빌리티에 미쳐 있는 것은 모두들 아실 텐데, 그중에서 제가 가장 관심을 많이 가지고 있는 분야는 사실 자율주행입니다. 테슬라든지 웨이모 이야기를 할 때마다 많은 반론도 듣고, 많은 응원도 받고 있기는 한데, 자율주행 이야기를 할 때마다 많은 분들이 말씀하시는 것이 국내에는 자율주행이 많이 뒤쳐진 것 아니냐는 것입니다. 현대차가 저러고 있으니까 우리나라가 AI뿐만 아니라 자율주행도 변방으로 빠지는 것 아니냐는 말씀들을 많이 하세요. 사실 우리가 봤을 때는 테슬라, 웨이모, 또 최근에는 중국의 기업들, 특히 BYD가 최근에 '시의 눈'이라고 하는 것을 보여주면서 '와, 저렇게 한다. 우리는 뭐 하고 있냐?'라는 말씀들을 매일 듣고 있습니다. 그래서, 지금 자율주행을 하고 있는 분을 한번 모셔봤습니다. 국내 자율주행 스타트업 회사인 오토노머스 A2G의 민상 상무님을 모셨습니다. 안녕하세요?. 네, 안녕하세요. 상무님, 정말 바쁘시죠?.2.1. 자율주행 분야에서 한국이 뒤쳐졌다는 우려가 있음. 테슬라와 웨이모의 경쟁이 주목받음.
네, 바쁘게 뛰어다니고 있습니다. 듣기로는 오늘도 해외에서 얼마 전에 들어오신 걸로 알고 있는데, 실제로 지금 우리나라 자율주행 업계를 어떻게 봐야 하나요?. 저희는 우리나라 자율주행 업계가 진짜 작지만 열심히 뛰어가고 있다고 생각합니다. 저희도 우리나라 작은 시장에서 국내의 기술력을 세계에 알리려고 어제까지 싱가포르에 있다가 지금 교육을 위해 달리고 있습니다. 네, 싱가포르는 왜 가셨나요?. 싱가포르에 저희 자율주행 자동차를 진출하기 위해 인증을 어떻게 받아야 할지, 싱가포르 도로교통법이 우리나라와 어떻게 다른지 이런 부분들을 협의하러 다녀왔습니다. 어 그러면 말씀을 좀 정리해 보면, 싱가포르 진출을 준비하고 계신 건가요?. 네, 진출 준비를 하고 있고요. 저희가 올해 3월에 우리나라에 법규가 나와서 그걸 타겟팅해서 한국형 레벨 4 자율주행 자동차를 만들고 있습니다. 그래서 이 차량을 지금 싱가포르 인증을 준비하고 있어서, 추후에 생산 이후에 싱가포르까지 수출을 고려하고 있습니다. 사실 자율주행하면 요즘은 레벨 이야기를 잘 안 하기는 하지만, 그래도 0부터 2까지는 사람이 개입이 들어가는 분야이고, 3부터 5까지는 자율주행이라고 많이 하잖아요. 그러면 지금 상무님 회사에서 추구하는 레벨은 몇 정도라고 이해하면 좋을까요?. 저희는 레벨 4 자율주행 자동차를 추구하고 있고요. 레벨 4 자율주행은 정해진 구간 안에서 운전자의 개입이 전혀 필요 없는 자율주행 자동차를 말합니다.
2.2. 레벨 4 자율주행은 운전자의 개입이 필요 없는 차량을 의미함. 안전 관리 요원이 필요함.
아, 운전자의 개입이 전혀 필요 없다니, 레벨 4는 안전 운전 요원이 좀 있어야 되는 것 아닌가요?. 네, 일단 저희가 세이프티 오퍼레이터가 있어서, 내부에 안전 관리를 하는 안전 관리자, 즉 크루라 부르는 요원들이 있습니다. 다만 저희 차에는 운전석도 없고, 차량에 들어가는 핸들이나 페달 같은 것이 전혀 없기 때문에, 누가 봐도 자율주행차라는 것을 알 수 있습니다. 어 그러면 자율주행도 종류가 많잖아요. 특히 요즘 보면 테슬라 방식이다, 아니면 웨이모 방식이다, 좀 어려운 말로 하면 드라이브 룰 베이스다 이런 말들을 많이 하는데, 지금 그러면 어떤 방식으로 준비하고 계신 건가요?. 저희는 현재까지는 룰 베이스 방식, 즉 현재 글로벌 자동차 회사들의 90%가 룰 베이스 방식을 쓰고 있습니다. 테슬라가 쓰는 엔드 투 엔드 방식은 조금씩 변화하고 있는 방식이라고 보시면 될 것 같고요. 저희는 룰 베이스에 딥러닝 부분을 계속해서 늘려가는 하이브리드 방식을 쓰고 있습니다. 그러면 웨이모 방식이랑 비슷하고, 거기에 AI 기술도 같이 적용하고 있다고 이해하면 될까요?. 네, 맞습니다. 웨이모가 쓰는 것과 같이, 웨이모는 룰 베이스를 기본으로 해서 엔드 투 엔드를 선행 단계에서 조금씩 딥러닝을 하나씩 가져오는 방식을 추구하고 있는데, 저희도 마찬가지로 룰 베이스에서 시작해서 AI 기술을 하나씩 적용을 늘려가고 있는 방식이라고 보시면 될 것 같습니다. 해보니까 뭐가 더 어려운 것 같아요? 룰 베이스가 어려운 건지, 아니면 엔드 투 엔드가 어려운 건지? 사실은 끝까지 가봐야 되는 문제라서 이 문제는 어떻게 결론이 날지 모르겠습니다. 그러니까 엔드 투 엔드가 말 그대로 사람처럼 하나. 의 신경막은 하나의 유러 레를 구성해서 여기서 모든 걸 판단합니다. 이제 입력값이 영상 정보라든가 외부 정보를 보면 출력값으로 차량이 제어되는 토크나 실제 회전 각까지 다 나오는 것이 엔드 투 엔드 방식으로 했을 때 과연 이게 끝까지 갈 수 있냐는 논란이 계속해서 있습니다. 왜냐하면 모든 AI 방식에서는 블랙박스화라는 문제가 있기 때문입니다. 뉴럴 네트워크가 이런 결론을 내렸는지, 정확하게 이 판단을 하기 힘듭니다. 저도 운전을 20년 넘게 하고 있지만, 차량을 운전하다가 사고가 났을 때 내가 잘못해서 사고가 났는지, 아니면 판단을 잘못했는지, 아니면 차량 제어를 잘못해서 사고가 났는지 정확하게 알 수 없는 것처럼, AI도 이런 판단을 왜 내렸는지를 정확하게 알 수는 없습니다. 다만 룰 베이스는 한계가 있습니다. 사람이 넣는 룰 베이스, 즉 규칙 베이스로 하다 보니까 엣지 케이스, 즉 우리가 흔히 볼 수 없는 실제 특이한 상황들에서 규칙이 없을 때 차량이 올바른 판단을 내리기가 힘들기 때문에 한계 상황이 많이 있습니다. 그래서 실제 룰 베이스에서 해결되지 않는 문제들이 엔드 투 엔드에서 많이 해결되는 부분도 있습니다. 그런데 어떤 방식이 맞을지는 아직 좀 더 두고 봐야 할 것 같습니다. 그래서 하이브리드 방식을 지금 추구하고 있는 것입니다. 혹시 그런 부분도 있고, 실제 엔드 투 엔드는 굉장히 많은 돈이 들어갑니다. 엔드 투 엔드는 하나의 뉴럴 네트워크를 구성하고, 양질의 데이터를 가지고 계속해서 학습을 돌려야 하기 때문에 AI 서버, 즉 GPU 클러스터 같은 것이 필요한데, 이 비용이 상상할 수 없을 만큼 많이 듭니다. 그래서 실제로 모든 스타트업들이 시작할 때부터 이 방식으로 간다는 것은 불가능한 얘기입니다. 많은 분들이 궁금해하는 것 중 하나가 룰 베이스로 만들어 놓은 기술 데이터, 즉 이런 부분들을 엔드 투 엔드로 전환할 때 어떻게 적용할 수 있는지, 아니면 못 쓰는 데이터가 되는지입니다. 아, 충분히 사용할 수 있습니다.
현재 테슬라 같은 경우에도 사실 아시겠지만, 버전 12부터 엔드 투 엔드로 갔습니다. 그들은 500만 대 이상을 팔았고, 실제 500만 대를 판 돈으로 AI 센터를 구축해서 2023년부터 버전 12부터 엔드 투 엔드로 전환을 했습니다. 웨이모도 현재 룰 베이스에서 엔드 투 엔드를 늘려가고 있는 분야이기 때문에 저희도 실제로 그렇게 쌓은 데이터들에 룰들을 추가해 나가면서 실제로 변경할 수 있다고 생각하고 있습니다. 그런데 제가 생각했을 때 테슬라는 원래부터 AI 쪽을 준비해왔고, 여러 비판이 있었지만 그걸 계속 밀어붙여 왔던 것 같습니다. 반면 웨이모는 룰 베이스로 계속 해오다가 최근에 하이브리드 방식처럼, 예전에는 딥러닝을 했고, 머신 러닝과 딥러닝을 하다가 이제는 엔드 투 엔드를 조금 적용한 이야기를 듣긴 했습니다. 웨이모는 재미나라 하는 L&M 기술도 있었고, 그걸 활용할 수 있을 것 같습니다. 그런데 지금 A2G 같은 작은 회사들은 사실 그런 회사들이 어떤 방식으로 하이브리드화를 해서 발전시킬 계획이 있으신가요? 실제로 저희가 쌓아온 데이터들 중에서 룰 베이스로만은 해결이 안 되는 부분들이 있습니다. 그 부분들에 대해서 AI 기술을 하나씩 늘려가고 있고요. 제가 아는 한 테슬라도 실제 엔드 투 엔드로 가기 전에 인지 판단 제어 부분을 각각의 딥러닝 부분을 최대한 늘린 다음에 이 모델을 하나의 뉴럴 네트워크로 가는 엔드 투 엔드 방식으로 갔습니다. 그래서 저희도 현재는 인지 부분에서 많은 딥러닝 기술들을 추가하고 있고, 최근에 판단 부분에서도 딥러닝을 조금씩 추가하고 있습니다. 이렇게 하다 보면 언젠가 우리가 얘기하는 엔드 투 엔드, 즉 하나의 뉴럴 네트워크가 조금 더 에러가 적은 새로운 상황에서도 학습한 데이터를 가지고 운전할 수 있는 자율주행 시스템이 나올 것이라고 기대하고 있습니다. 그러면 이제 약간 다른 이야기로 넘어가 볼게요. 우리나라에서 사실 자율주행 차를 못 봤다고 하시는 분들이 굉장히 많습니다. 그런데 저는 우리나라에서 많이 타봤거든요. 왜 이렇게 잘 안 보이는 걸까요? 국내 도로에서? 실제로 우리나라 같은 경우에는 작년 9월 기준으로 운행 허가를 받은 자율주행 자동차가 455대입니다. 그런데 미국은 웨이모가 캘리포니아에서 만 대 이상의 자율주행 자동차를 돌리고 있고, 중국도 우한에서 만 대 이상의 자율차가 돌아가고 있습니다. 사실 이건 굉장히 어려운 얘기인데, 자본력에서 어마어마하게 밀립니다. 자율차 한 대 만드는 데 들어가는 돈이 5억 이상이고, 차량을 만들고 여기에 들어가는 센서들이 1억 이상이며, 이 차량을 개조하는 데 드는 비용이 상당합니다. 하고 만드는 비용들이 상당하기 때문에 어떠한 사업 없이 실제 자기 자본만으로 자율차를 만들고 들어가기에 굉장히 큰 어려움이 있습니다.
2.3. 자율주행 기술의 발전이 기대됨. 엔드 투 엔드 방식으로 딥러닝 기술이 추가되고 있음.
다만, 구글의 웨이모는 현재까지 17조 원을 투자했고 앞으로 8조 원을 더 쓴다고 투자 발표를 했죠. 그리고 중국 같은 경우에는 중국 정부가 자율차만은 아니지만 미래 모빌리티를 위해 투자한 예산이 239조 원, 그 조 단위로 이렇게 하고 있기 때문에 우리나라와 같은 작은 시장에서 실제로 자율차를 많이 본다, 이건 좀 아직은 어려운 얘기인 것 같습니다. 진짜 중국 이야기할 때마다 무서워요. 중국이 전기차량과 자율주행차에 합쳐서 들어간 돈이 450조 원이 든다고 하죠. 450조 원, 아는 게 사실 우리나라 1년 예산을 넘는 거잖아요. 그런 걸 봤을 때, 어떻게 보면 전 국민을 먹여 살리고 나라를 굴릴 돈을 그냥 차에 하나 딱 박은 거잖아요.
2.4. 자율주행 자동차 운행 허가는 455대에 불과함. 미국과 중국에 비해 자본력이 부족함.
네, 맞습니다. 그래서 그런가 지금 중국 자율주행차나 전기차를 보면 진짜 무섭고, BYD를 봐도 여러 가지 논란이 있기는 하지만 판매량으로 봤을 때는 테슬라가 넘버 2로 지금 이렇게 탑 2로 이야기를 하고 있고, 자율주행도 보면 유명하기는 사실 화웨이 방식들이 지금 많이 유명해지고 있습니다. 최근에는 BYD가 사실 '신의 눈'이라고 하는 걸 좀 공개했어요. 그걸 어떻게 보세요? 저는 BYD의 신의 눈을 보면서 처음에는 되게 기대를 했다가, ABC로 나눠진 걸 보면서 '아, 이거 약간 좀 트릭이 스며져 있는 거 아니야?' 생각을 좀 했거든요. BYD는 어떻게 보세요? BYD는 일단 굉장히 무섭게 저도 바라보고 있거든요. 왜냐하면 실제 BYD 차량이 처음 나왔을 때 저희가 그만큼 보지도 않았는데, 현재 차량의 품질이나 수준이 굉장히 많이 올라왔거든요.
2.5. 자율주행 시장의 경쟁이 치열해짐. 기술 발전과 자본력의 중요성이 강조됨.
그리고 일단 그들은 공급망을 재편해 정말 규모의 경제를 실현할 수 있기 때문에 원가를 굉장히 낮게 잡고 있어서, 이게 시장 논리에서 굉장히 판매될 수 있는 부분이 크게 될 거라고 생각합니다. 작년 기준으로 우리나라의 전기 버스 시장에 50%를 넘었습니다. 실제 처음에 들어올 때 이렇게까지 긴장을 하지 않았는데, 50% 넘는 점유율을 보이고 있으면서 실제 승용 부분에 있어서 자율주행으로 결국에 중국 제품으로 다 대체되는 건 아니냐라는 우려들이 많이 나오고 있고요. 일단 '신의 눈'은 참 장명하고, 네이밍부터 도전적입니다. 실제 어떻게 저렇게 장명하나 저희도 네이밍을 늘 고민하지만, 진짜 정말 자신감이 있다라고 일단 긴장이 됐고요. 첫 번째 ABC 등급으로 나와서 현재는 시연만 보여주고 있는 상태고, 사실 현재는 레벨 2 플러스 수준이라고 하고 있으며, 향후에 이걸로 레벨 3로 가겠다라고 하고 있는데, 실제 아직은 좀 더 지켜봐야 될 것 같습니다. 왜냐하면 신의 눈 A, B, C 중에서 B는 이제 라이다가 들어가잖아요. 결국에 라이다가 들어가고 현재 레벨 3의 가격들을 보면 전 세계 최초로 인증받은 벤츠가 600만 원, BMW가 700만 원 수준이거든요. 근데 과연 라이다를 놓고 레벨 3로 가는데 정말 가격을 어디까지 떨어뜨릴 수 있을까, 이 부분을 좀 지켜봐야 그 신의 눈이 성공할 수 있을지, 대중화될 수 있을지를 판가름할 수 있을 것 같습니다. 맞아요, 이게 라이다 가격이 사실 요즘은 많이 떨어지기는 했지만, 10년 전에 생각해 보면 벨로다인 하나에 5천만 원하고 그랬잖아요. 어마어마했죠. 그렇죠? 근데 이게 최근에 중국 같은 경우에 허사이 같은 회사들이 굉장히 값을 많이 떨어뜨렸고, 요즘 DJI가 라이다를 내놓더라고요. 근데 그런 걸 봤을 때, 자체적인 공급망이 있으니까 좀 싸게 하면서 훨씬 많이 돌리고 보자, 간 이런 정책 같기는 한데, 다른 나라는 좀 어때요? 중국이랑 미국 이야기는 사실 우리가 많이 들어서 알고 있는데, 예를 들면 유럽 기업들, 아까 벤츠랑 BMW 말씀하셨지만 유럽에도 많은 자동차 업체들이나 모빌리티 업체들이 있잖아요. 근데 그들이 뭘 하고 있다라고 하는 소식이 2020년 이후로 잘 안 들리거든요. 전혀 들리지 않고 있고요. 그런데 사실 유럽보다는 미국과 중국이 굉장히 자율주행 업체에서 치고 나가고 있는데, 우리 자동차 업계는 원래 유럽에서 제 기준을 같이 개정을 합니다. UN 1958 협정에 의해서 같이 제정을 하거든요. 그래서 현재 레벨 3의 UN 기준을 인증받은 회사가 전 세계에 세 군데가 있습니다. 혼다, 벤츠, BMW. 혼다는 이제 100대 생산하고 끝났고요. 그렇죠? BMW는 아직 판매는 하지 않고 있습니다. 인증은 받았는데 벤츠만이 유일하게 인증받고 판매를 하고 있어서, 자동차를 베이스로 한 자동차 안전 기준에서 자율차가 나가고 있는 부분들에 있어서는 유럽 업체들이 계속해서 활동을 하고 있는데, 조금 혁신적인 분야, 사실 레벨 3 이상, 레벨 4 이상을 바라봤을 때는 아직 유럽에서 이렇다 할 움직임들을 보여주지는 못하고 있습니다. 저는 이 레벨 이야기가 항상 좀 헷갈려요. 처음에는 되게 간결하게 딱 명확하게 이해를 했다가, 2.
9999, 이상한 개념이 하나 생겼잖아요. 플러스 이러다가 2. 9 하다가 뭐 화웨이 계열들을 우리는 에이다스라고 하는데, 누가 봐도 자유주행 같고, 근데 봤을 때 기술적으로 보면 2. 999 하는 게 레벨 3라지, 4랑 좀 차이가 있는 건가요? 많이 있는 부분이 레벨 3부터 이제 법적으로 자율주행 자동차가 되거든요. 이게 OEM 입장에서는 굉장히 크고 가기 어려운 게 자율주행 자동차라고 법적으로 선언하는 순간부터 제조사에게 책임이 넘어옵니다. 그런데 이 자동차의 책임에는 형사 처벌 문제가 달려 있거든요. 그렇기 때문에 이게 쉽게 갈 수 없고, 그러다 보니까 등장한 게 플러스다. 999이 이렇게 얘기가 나오는데, 2까지는 다스라 모든 책임이 소비자에게 있습니다. 근데 저도 2플러스 중에 많은 2 이상의 자동차를 타봤지만, 테슬라가 정말 잘되죠. 미국에서 테슬라가 정말 정말 잘하기 때문에 그런 부분은 아, 정말 2. 999 선언할 수 있을 정도로 투 안에서도 많은 의견이 갈리고 있고 수준 차이가 많이 난다고 생각하고 있습니다. 사실 테슬라는 정말 잘해요. 잘하는데 좀 얄밉죠. 이게 누가 봐도 레벨 4 같거든요. 근데 인정을 안 하다 보니까 그렇기는 한데, 그러면 이게 2. 999, 3랑 그러면 법규 말고도 차이가 좀 있을까요?. 일단 레벨 3는 운전자의 개입이 필요 없고, 그 앞에 전방 주시 의무가 있습니다. 실제 운전자가 아니고 차량이 한계 상황에서 운전자의 제어권을 받으세요 하면 언제든지 받을 준비가 되어 있어야 하는 상태입니다.
근데 레벨 2는 항상 운전자가 준비가 되어야 하고, 전방도 주시하고 모든 책임이 운전자에게 있는 상태라서 실제 핸즈 오프를 하고 뭔가 다른 짓을 할 수 있다, 다른 것들을 해도 법적으로 문제가 없다가 레벨 3라고 생각하시면 될 것 같은데, 레벨 3는 아직 우리 주변에서 본 적이 없어요. 벤츠가 첫해 인증을 받고 다음 해 판 게 고작 일곱 대밖에 되지 않거든요. 그래서 실제 대중화가 되지 않았기 때문에 우리가 보기는 조금 어려울 것 같고요. 어떤 차이를 우리가 피부로 느끼기에는 아직은 좀 멀리 있지 않을까. 제가 이제 EAP 다 봤어요. 테슬라 만 해도 굉장히 놀라웠는데, 요즘은 이제 그 정도는 하는 회사들이 너무 많아. 그리고 벤츠 레벨 3 그 실험차 테스트 카를 저도 예전에 다른 매체에 있을 때 타 봤었거든요. 보면서 아이 정도면 자율주행이겠다 싶었는데, 그것도 시속 60km에서만 됐던 거예요. 사실 레벨 3 같은 경우에 시속 60km든지 100km든지 이런 규정을 두는 이유가 있을까요? 그러니까 처음에 법규를 만들 때 저도 그 자리에 있었는데, 2017년 3월이었습니다. 의장이 이렇게 얘기했습니다. 여기 각국 대표부가 모였는데, 여기서 자율차 타본 사람 손 들어 보세요. 아무도 못 들었습니다. 저도 못 들었거든요. 저도 그 자리에 있었지만 들지 못했고, 그만큼 많은 사람들이 시작 타보지도 못한 사람들이 법을 만들기 시작한 게 2017년이었습니다. 그렇게 만든 게 이제 법규가 최초에 우리가 어떻게 이걸 방향을 잡아야 되냐, 그러면 우리 두 단계로 끊어서 만들자. 0에서 60km까지 만들고, 60에서 130km까지 만들자라고 논의를 시작해서, 고속에서는 좀 더 안전 기준이 강화되어야 한다, 저속에서는 기준이 더 완화되어야 한다라는 방향으로 규정을 시작했기 때문에 두 단계로 만들어졌고요. 그래서 2020년 6월에 국제 기준이 10km에서 차로 유지 기능 법규만 만들어졌습니다. 그래서 사람들이 이제 많은 분들이 최고 속도에 좀 초점을 두고 있는데, 사실은 그보다 봐야 되는 게 처음에 인증 받았던 레벨 3들, 지금 스텔란티스가 오늘 발표를 했더라고요.
레벨 3 인증을 받았다고, 그것은 60km에서 차로 유지 기능만 됩니다. 차로 변경되는 레벨 3 기능은 벤츠가 22년도에 나온 법규로 얼마 전에 받았거든요. 그것까지밖에 없는 상태라서 아직은 레벨 3 차로 유지 기능만 있는 60km, 그거를 700만 원 주고 사기가 쉽지는 않겠죠. 상용화되기에는 굉장히 좀 멀리 있다라고 보입니다. 그럴 거면 그냥 HDA, EAP 같은 기능을 쓰죠. 차로 유지만 할 거면 사실 HDA 2만 하더라도 국내 고속도로에서 샀을 때 굉장히 편하거든요. 더군다나 요즘 정전식으로 바뀌면서 이게 스티어링 휠 계속 만져줄 필요 없고, 손만 대고 있고, 앞만 보면 돼요. 최근에 저도 설 연휴 때 그걸 한번 이용했었는데, 올라오는 길 너무 편했거든요. 근데 그거를 레벨 3를 굳이 700만 원 주고 할까? 그래서 이제 미국의 많은 소비자들이 테슬라가 자율주행 자동차든 에이다스 상관없다, 내가 개입을 안 하고 완전 편하면 나한테는 이게 자유주행이고 2. 999 돼도 충분하다는 여론들이 많이 있어서 실제 그만큼 매출이 나오고 있죠. 그래서 많은 OEM들이 이제 의문을 던지는 겁니다. 그러니까 책임을 져야 되는 레벨 3를 가야 되냐, 레벨 2로도 이미 충분한 수익 모델을 보여주고 있는데 결국에. 기업은 영리를 추구해야 하기 때문에 충분한 수익 모델을 보여주고 책임도 안 질 수 있으면 레벨 2가 낮지 않냐고 해서 최근에 많은 사람들이 아직까지 레벨 3를 잘 안 가고 있는 분위기인 것 같습니다. 그러면 이런 기업들 입장에서 그런 생각을 할 수 있겠네요. 중국의 사례, 특히 테슬라의 사례를 봤을 때 우리가 기술적으로는 레벨 3, 4 같은 그런 기술을 가지고 있지만 2. 999 같은 것을 좀 탑재해서 어떻게 보면 예를 들자면 HDA 3라든지 이런 이름으로 탑재를 해서, 그런데 레벨 3는 아니에요. 레벨은 우리도 이야기를 할 수 없어요. 판매를 좀 많이 할 가능성이 있는 건가요? 충분히 있습니다.
왜냐하면 기존의 OEM은 자동차 안전기준이라는 법규에 집중하고 있거든요. 그 법에는 레벨 2가 만족해야 되는 기준이 있습니다. 즉, 레벨 2가 차로 유지가 된다든지 레벨 변경이 돼야 되는 기준이 있고, 레벨 3는 차로 유지되고 변경돼야 되는 명확한 기준이 있습니다. 이걸 만족하지 않고 레벨 2에서 만족은 하되 조금 더 기술을 고도화하고, 이게 소비자로 하여금 편안하게 한다면 충분한 수익 모델을 보여줄 수 있기 때문에 충분히 그 방향으로 계속할 가능성이 많습니다. 많은 분들이 저한테도 그런 이야기를 물어보세요. 현대차가 잘한다면서 자율주행 기술 같은 것도 있다면서, 그런데 왜 BYD나 아이토 같은 회사들도 하는데 왜 안 하냐고 그런 이야기를 하는데, 사실 법규 때문에 못하는 게 많잖아요. 사실 우리나라 법규를 조금 보면 비판적인 부분들이 많은데, 자율주행 업계에 계신 입장으로서 어떤 게 제일 답답하고 발목을 잡고 있다고 느끼세요? 일단 우리나라가 자율주행 자동차 법규 측면에서는 굉장히 정책 선도적입니다. 레벨 3 법규를 전 세계 최초로 2019년 12월 31일에 제정을 했고, 레벨 4 법규를 작년 3월 19일에 세계 세 번째로 법규를 제정했습니다. 그만큼 치고 나가고 있는데 아직 인증받은 제조사는 단 한 군데도 없습니다. 그거는 법규에 문제가 있다기보다는 반면에 미국은 왜 치고 나가냐면, 미국은 모든 법규를 다 풀어줬습니다. 미국은 기본적으로 법규 자체가 네거티브 규제라고 하지 말라는 걸 정해 놓은 거의 모든 걸 다 할 수 있는 상황입니다. 실제로 2017년 트럼프 정부 1기 때, 트럼프가 미국 자율주행 법규를 만들지 말고 가이드라인만 유지할 거라고 선언했습니다.
2.6. 자율주행의 법규가 복잡해 혁신이 어려움. 규제 완화가 필요하다는 의견이 많음.
그래서 가이드라인만 현재 4. 0 버전까지 나와 있고요. 실제 강제성 법규는 없기 때문에 조금 더 자유도가 높아서 나갈 수 있다고 보입니다. 그럼 우리나라에서도 그렇게 네거티브로 가면 되는 거 아니에요? 네거티브와 포지티브 규제는 국가의 자동차뿐만 아니라 다른 여러 가지 법규에도 많이 걸려 있기 때문에 쉽게 나라에서 바꾸기는 좀 어려울 거라고 보고 있습니다. 다만 그렇게 됐을 때 자동차라는 게 맞냐는 근본적인 논란이 일어나기 시작합니다. 왜냐하면 하나의 항목에 다 걸려 있는 법규가 있고, 만약에 잘못됐을 때 하나하나의 법규에 처벌해야 되는 과징금 규정들이 있고 리콜이 있습니다.
2.7. 자율주행 기술 발전에 대한 소비자 기대가 높음. 그러나 법규가 발목을 잡고 있음.
이걸 다 어그러뜨리면서 실제로 갈 수 있는 게 쉽지 않아서 자율차가 그만큼 어려움을 겪고 있다고 보입니다. 그러면 테슬라가 그렇게까지 많이 발전할 수 있었던 것도 어떻게 보면 미국의 규정 덕분이라고 할 수 있습니다. 우리는 그러면 레벨을 말하지 않고 이거 이거 빼고는 다 할게요라고 했던 게 지금 FSD라고 볼 수도 있겠네요. 그러면 결정적으로 보면 미국에는 조향 장치의 규제가 없습니다. 그래서 스티어링 조향할 수 있는 규정의 항목 자체가 없거든요. 우리나라의 레벨 2, 3 규정은 조향 장치의 하위 항목으로 법규가 규정돼 있습니다. 대부분 조향과 제동이 자율주행에 많이 걸려 있는데, 미국은 조향 장치라는 항목 자체가 없습니다. 그 조향이 훨씬 자유로운 거죠. 우리가 차선 변경을 할 때 반 턴을 해가지고 상황이 되면 차량이 변경이 가능합니다. 테슬라는 알아서 조향을 합니다. 실제로 그 특성 자체가 원래부터 그런 기준을 가지고 있었던 미국의 특성이 반영돼서 테슬라 같은 혁신적인 기업들이 나올 수 있었다고 보고 있습니다. 그럼 단적으로 딱 봤을 때 테슬라와 웨이모를 비교했을 때 어떤 게 결국에는 궁극적으로 좀 살아남을 거라고 보세요? 저는 기본적으로 OEM 부분들이 잘못돼 있는지 명확하게 알 기준에 처벌을 실제로 할 수 있는 규정도 국가에서 되기 때문에 이렇게 되지 않는 이상 국가에서 허용해 주기는 쉽지 않을 것이라고 보고 있습니다. 그래서 테슬라가 아직까지도 레벨 3, 즉 자율주행 자동차라고 선언하지 않고 있다고 생각합니다. 쉽게 말하면 인공지능 기술이 굉장히 잘 발달해야 할 것 같아요. 그런데 그렇기 위해서는 우리나라에 있는 제조사들이 현재 하고 있는 방식으로는 쉽지 않을 것 같다는 생각이 듭니다. 실제로 지금 업계에서 봤을 때, 이 방식으로 가는 것이 돈이 많이 들고 시간이 많이 걸리다 보니 그렇기는 한데, 그러면 이 방식으로 빨리 전환하는 것이 맞지 않나라는 의견들도 있습니다. 이 부분을 어떻게 보세요? 그런데 천문학적인 비용이 들어가는 방식은 쉽게 가기는 너무 어렵다고 생각하고 있습니다. 엔드 투 엔드 방식은 기본적으로 하나의 거대한 AI 뉴럴 네트워크가 어떤 데이터를 가지고 학습하는지가 굉장히 중요하거든요. 양질의 데이터를 통해 학습하는 것이 매우 중요하기 때문에 정말 큰 GPU 서버와 대규모 학습을 위한 영상이 필요합니다. 저희도 GPU를 가지고 있지만, 실제로 우리나라 전체에서 GPU가 2000장밖에 없죠. 테슬라는 13만 5,000장을 가지고 있고, XAI는 10만 장, 테슬라는 3만 5,000장을 보유하고 있습니다. 이걸 가지고 있고, 또 이걸 구동하기 위한 전력 소모량도 어마어마하거든요. 이 모든 것을 감당할 수 있는 자본력을 가진 국가에서 쉽게 간다고 하기는 굉장히 어려운 영역입니다. 실제로 어떤 혁신이라는 것은 변화가 한 번에 일어나지는 않는다고 보거든요.
한 번에 일어나지만, 그게 상용화가 한 번에 이루어지지는 않습니다. 그렇기 때문에 상용화로 가려고 하면 기존의 OEM 런, 하이브리드, 그리고 단계별로 나아가는 것이 실제로는 시간이 오래 걸리더라도 상용화에는 더 가깝지 않을까 생각하고 있습니다. 그럴 수 있겠네요. 학습하는 방식에 대해서도 요즘 여러 가지 방식들이 나오는데, 그 중 하나가 이번 CES 202에서 젠슨이 말했던 피지컬 AI 방식입니다. 그 부분은 어떻게 보세요?. 제가 생각하는 피지컬 AI는 사실 자율주행 자동차라고 생각합니다.
2.8. 한국의 GPU 수는 2000장으로, 테슬라와 비교해 부족함. 자본력 있는 국가가 유리함.
물리 세계에 AI가 적용된 것이 바로 자율주행 자동차이기 때문에, 저희가 법규가 왜 이렇게 오래 걸리냐면, AI에 대해 처음으로 규제하는 것이 자율주행 자동차와 관련된 법규입니다. 그런데 자동차의 법규는 예전부터 있었죠. 100년 넘게 있었던 법규를 건드리기 시작한 것이 피지컬 AI의 첫 단계이기 때문에, 이로 인해 어려움을 겪고 있는 상황입니다. 젠슨의 발언 중에서 저희가 보고 있는 것은 코스모스입니다. 코스모스는 AI 서버가 정말 많이 들어가니까, 너희는 출연만 해. 학습은 여기서 하면 되잖아. 우리가 학습할 수 있는 코스모스 우주를 만들어 줄게라고 선언했습니다. 그래서 많은 업체들이나 많은 분들이 이제 얘기합니다. 그럼 이제 돈 없어도 할 수 있는 거 아니냐? 엔터 방식으로. 그런데 사실 이건 불가능하다고 보고 있습니다. 학습한 양질의 데이터가 AI에 있어 굉장히 중요하다고 했는데, 이 양질의 데이터를 코스모스로 가져가야 하는 것이 페타바이트 수준이거든요. 그러니까 페타바이트, 우리가 지금 상상할 수 없는 수준입니다. 여기서 기가를 얘기하고 있는데, 페타 단계를 네트워크로 미국에 있는 코스모스 서버에 쏜다거나, 정말 100번 양보해서 AI 클러스터가 엔비디아가 한국에 구축해 줬다고 해도, 한국에 있는 페타바이트 데이터를 네트워크로 쏜다는 것은 감당하기 힘든 일입니다. 그럼 그걸 들고 간다면, 어떻게 이걸 들고 와야 할지 고민이 됩니다. 거기서 학습시키기 힘들고, 또 완벽한 사이버 보안이 처리돼 있어야 합니다. 저희가 어렵게 허가를 받고 많은 자본을 들여서 실제로 수집한 데이터인데, 그 데이터를 사이버 보안이 완벽하지 않은 시스템에 갖다 놓는 것은 쉽지 않은 이야기입니다. 그래서 운영도 받아야겠죠. 또 전력 소모량도 어마어마하니, 운영을 받을 때 정말 큰 메리트가 없다면 저희가 구축하는 것이 낫다고 판단하는 것입니다. 저는 그때 코스모스와 오니버스 이야기를 하면서 리얼 월드 데이터가 정말 중요하다고 생각했고, 거기에 대해서 가상 데이터를 만들면서 하는 것이 오니버스라고 생각합니다. 그런데 가상 데이터는 사실 실제 환경과 99. 999% 비슷할 수는 있지만, 다를 수도 있는 것이죠. 하지만 빠르게 학습할 수 있고, 조금은 저렴하게 할 수 있다는 점에서는 긍정적이라고 생각합니다. 사실 리얼 데이터가 점점 더 중요해지는 것 같습니다. 오토노머스 A2G 같은 경우에는 지금 아까 말씀하신 대로 50대 넘게 운행을 한다고 하셨는데, 그러면 그 데이터가.
사인 양을 어떻게 저희가 좀 체감할 수 있을까요? 예를 들면 웨이모는 몇만 킬로미터, 테슬라는 몇 미터의 데이터를 갖고 있다고 이야기를 하잖아요. A2G는 어느 정도 있는 거예요? 저희는 이제 57만 킬로미터를 국내에서 자율주행을 했고요. 실제 이 데이터를 저희가 자체적으로 서버를 구축하고 백업을 해서 학습을 시키고 있습니다. 이 데이터는 모두 도심 내에서 쌓인 것이고, 실제 서울시 도심의 평균 주행 속도가 14킬로미터입니다. 여러 가지 제감이 있지만, 작년 통계 자료인 도로교통공단에서 발표한 자료를 보면 14. 6킬로미터로, 실제 교통이 많아서 그렇죠. 굉장히 교통 체증이 심한 상황에서 자율주행을 하다 보면, 실제 이 데이터가 57만 킬로미터, 이제 국내 도심에서만 쌓였다는 것은 저희에게는 엄청난 양이라고 자부하고 있습니다. 여기서 실제 학습을 할 수 있고 양질의 데이터를 학습할 수 있기 때문에 룰 베이스뿐만 아니라 딥러닝을 적용해서 하이브리드 방식으로 갈 수 있다고 보고 있습니다. 그런데 이제 그 학습이 얼마나 중요하냐는 또 다른 문제인데, 엔드 투 엔드 방식의 단점은 학습하지 않은 데이터에 갔을 때 AI가 잘못 판단했을 때, 명확하게 그 비정상적인 행동에 대해 책임을 추궁하기가 어렵다는 부분입니다. 블랙박스화라고 하는 많은 이런 부분들이 있는데, 저희가 지금 정말 작은 기업이죠. 글로벌적으로 보면 국내에서는 가장 많은 투자를 받은 자율주행 기업이긴 하지만, 얼마 투자받았냐면 820억 원을 받았습니다. 해외 기업들 보면 몇 조 원을 투자받았다고 하는데, 맞습니다. 글로벌 자율주행 기술 순위가 가이드 하우스 인사이트에서 2년 정도 발표하고 있죠. 저희는 13위에 랭크되어 있는데, 16위까지 있는 기업들 중에서 정말 작은 기업이 2,500억 원 투자를 받았고, 대부분 10개 기업 이상이 조 단위 투자를 받았습니다. 그런데 저희가 820억 원을 받았을 당시 기업 가치 자체가 660억 원밖에 되지 않았습니다. 그렇게 랭크가 되었기 때문에 실제로 정말 고군분투를 많이 하고 있고, 어려움들이 있다고 말씀드릴 수 있을 것 같습니다. 그런 기업들이 해외에 나갈 수 있는 것은 이렇게 엔드 투 엔드로 학습한 것이 아니라 룰 베이스이기 때문에 가능하다고 말씀드릴 수 있습니다. 교통 환경이 비슷한 국가에 가면 어쨌든 룰은 비슷하기 때문에 룰 베이스 기반으로 양질의 데이터를 많이 쌓아서 학습한 것은 글로벌 진출이 용이합니다.
하지만 제가 일본이나 싱가포르에 간다고 운전은 하지 못하겠어요. 우버를 타고 그랩을 불러서 타는 거지, 실제로 렌트하기는 리스크가 있잖아요. 거기서 정말 운전을 잘하는 학습 데이터를 가지고 글로벌 진출을 하는 것은 어렵기 때문에 엔드 투 엔드는 또 여기서 데이터를 쌓아야 하고, 정말 많은 학습이 필요합니다. 결국에 돈과 연결되기 때문에 스타트업들이 바로 시작하기는 좀 어려운 방식입니다. 맞습니다. 많은 분들이 테슬라를 가져와서 지금 당장 FSD를 돌리면 되지 않냐고 말씀하시고 착각하고 계세요. 그런데 그걸 돌리려면 한국 도로에서 학습해야 하고, 특히 부산은 어떻게 할 거예요? 부산, 그 어려운 도로를 학습해야 한다는 말입니다. 그런데 그런 것들은 시간이 걸리고 비용이 많이 든다는 것을 많은 분들이 감안하지 않고 있는 것 같습니다. 사실 미국에서 그렇게 잘하는 것은 미국 내의 데이터가 그만큼 많이 쌓였기 때문인데, 그게 어느 나라를 가든 어떤 도로를 가든 할 수 있는 것은 사실이 아닙니다. 그게 엔드 투 엔드 방식의 단점이라면 단점일 수도 있고, 하지만 룰을 벗어난 것을 잘할 수 있다는 장점이 있습니다. 현재 A2G 방식이라면 제가 듣기에는 이 방식이 좀 장점을 나타낼 수 있는 분야가 로봇 택시보다는 로봇 셔틀이라는 약간 정해진 구간에서 달리는 것이 훨씬 유리할 것 같은데 맞나요? 네, 맞습니다. 그래서 실제 저희는 로봇 택시보다 로봇 셔틀 시장이 먼저 열릴 것이라고 생각하고 있습니다. 이건 단순히 저희 생각뿐만 아니라 전 세계 레벨 4 국제 기준은 아직 만들어지지 않았습니다. 10년째 논의 중이고요. 2017년부터 현재까지 거의 8년째 논의 중입니다. 2027년에는 생길 예정인데, 그래서 일부 국가들이 '레벨 4 국제 기준을 기다리면 안 되겠다. 자국 기준을 만들자'라고 한 것이 독일, 일본, 한국입니다. 전 세계에서 세 개의 국가가 있는데, 이 세 개의 공통점이 있습니다.
2.9. 자율주행 자동차의 사회적 수용성이 중요함. 대중교통과 물류에서의 활용이 필요함.
대중교통과 물류를 허용하고 있다는 점입니다. 즉 B2B를 허용하고 있거든요. 아직 자율주행 자동차가 완벽한지 모르겠지만, 대중교통이나 이런 데를 돌아다니면서 사회적 수용성을 같이 향상시켜야 실제로 볼 수 있습니다. 그렇기 때문에 로봇 셔틀 시장이 열리고 있고, 저희가 로봇 택시를 못 해서 안 하는 것이 아니라 로봇 셔틀 시장이 열렸기 때문에 수익을 낼 수 있습니다. 래야 저희가 생존할 수 있다는 거죠. 아, 수익 말씀하시니까 생각나는 게 자율주행 업체들이 돈을 벌고 있어요. 저희는 힘겹게 벌고 있습니다. 저희는 다른 기업들도 다 어려움을 겪고 있는데, 한 연매출 100억에 가깝게 계속해서 매출을 내고 있고, 또 감사하게도 우리나라에도 적은 기업이지만, 2021년부터 2027년까지 국가에서 1. 1조 원짜리 R&D를 하고 있습니다. 여기서 지원받는 부분들도 있어서 실제 수익을 내면서 생존할 수 있는 여력이 되고 있습니다. 또 우리나라 같은 경우에는 대중교통이 중공형제라서 지자체들이 많이 운영하고 있습니다. 그래서 지자체 대중교통 자율주행 사업들이 많이 공고되고 있거든요. 저희가 서울에서 하는 사업, 그다음 안양에서 하는 자율주행 버스, 하동, 세종 모두 이런 것들이 정부 예산을 받아서 용역 매출을 낼 수 있습니다. 그래서 그런 매출로 실제 생존하면서 이 시장에 나가고 있습니다. 그러면 우리나라에서 제가 알기로는 조만간 자율주행 셔틀과 버스가 다닐 수 있는 법이 최근에 통과된 걸로 알고 있거든요? 네, 맞습니다. 2025년 3월 20일부터 레벨 4 성능 인증 제도가 시작됩니다. 이게 시행이 되면 어떤 일이 일어나냐면, 대중교통과 물류 목적용으로 자율주행 자동차를 팔 수 있게 됩니다. 살 수 있는 사람이 세 명이든 정부, 여계, 군수, 사업자, 화물운수 사업자 등으로, 그렇게 되면 차량들이 좀 더 많이 돌아다니기 시작할 거고, 이 돌아다니면서 어떤 문제들이 발생할 수 있는지를 보면서 실제 법규들을 보완해 나가면서 상용화가 한 걸음 더 가까워질 것이라고 기대하고 있습니다.
2.10. 자율주행 셔틀과 버스가 도로에 등장할 예정임. 이는 대중의 인식을 변화시킬 것임.
그러면 이왕 나오신 김에 회사 자랑을 짧게 한 번 해 주세요. 시간이 많지 않으니까요. 네, 저희는 한 마디로 말씀드리면 정말 어려운 지금 시장 환경에서 적은 예산으로 자율주행 기업으로 치고 나가고 있는 회사라고 봐 주시면 감사할 것 같습니다. 가이드 하우스 인사이트가 발표한 전 세계 1위부터 16위까지 순위에서 75%는 미국 기업, 20%는 중국 기업입니다. 저 차는 뭐예요? 저희가 올해 만들고 있는 무인 자율주행 자동차고, 올해 3월 20일부터 저 차를 판매할 수 있게 됩니다. 로이라고 불리는 자율주행 셔틀이 보시는 것처럼 운전석도 없고, 핸들, 페달 같은 게 아무것도 없이 정해진 구간 안에서 자율주행으로 운행되는 자동차입니다. 저희가 자랑할 수 있는 건 저 차량의 국산화율이 96%로, 다 우리나라 기술과 부품으로 만든 거예요. 네, 맞습니다. 우리나라 현대자동차의 T1들 대부분을 대표하는 자동차 부품사들과 함께 어렵게 만들고 있고요. 저희가 자체 설계를 해서 위탁 생산을 다 하면서 96% 한국형 기술로 실제 전 세계 최초 인증을 준비하고 있다고 자랑할 수 있습니다. 제가 이야기를 듣다 보니까 저도 취재를 많이 했는데도 불구하고 항상 의문점을 많이 가졌어요. 우리가 잘하는 것 같기도 하고, 어쩔 때는 좀 불안하고, 결국에는 미국이나 중국에게 잠식되는 거 아닐까 하는 걱정을 많이 했는데, 사실 이게 왜 그러냐면 눈에 안 보이니까 그런 거였거든요. 3월 20일부터 이제 자율주행 버스나 셔틀 같은 게 도로에 보인다고 하니까, 그러면 많은 분들이 체험을 해 보면서 익숙해지면 겁도 덜 나고, 훨씬 더 친근함을 느끼면서 인정을 하기 시작할 수가 있거든요. 근데 이게 시간이 얼마 안 남은 것 같습니다. 저희가 조금만 더 기다려 보고, 국내 기업들도 잘한다는 걸 알면서 응원해 주자고요. 저희가 지난번 시간에도 휴머노이드 이야기하면서 국내 기업 응원하자고 했는데, 자율주행 쪽도 생각보다 잘하고 있으니까 조금만 지켜보면서, 우리나라에서도 지금 굉장히 저렴한 비용으로 자율주행을 만들고 있잖아요. 중국의 딥 시크가 AI를 활용해 굉장히 저렴한 비용으로 구현했다는 게 사실 전 세계에 충격을 줬던 것처럼, 한국에서도 한국판 딥 시크의 자율주행 업체가 나오는 걸 한번 기원해 보도록 하겠습니다. 지금까지 압권이었습니다.
3. 영상정보
- 채널명: 압권 Apkwon
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- 조회수: 16,547
- 업로드 날짜: 2025-03-02
- 영상 길이: 37분 5초
- 다시보기: https://www.youtube.com/watch?v=JiUc93v205Y
