안녕하세요. 에디터 찬비입니다.

저는 9월에 미국 여행을 다녀왔어요. 첫 도시는 애틀랜타였는데 조그만 목표 중 하나가 웨이모를 타보는 거였어요. 현재 애틀랜타 시내에서는 우버로 부르면 일정 확률로 자율주행 로보택시인 웨이모를 탈 수 있거든요. 하지만 우버를 여러 번 불러봤는데 아쉽게도 다 평범한 우버가 오더라고요. 웨이모는 지나가다가 마주쳐만 봤습니다.

차량 위에 달린 라이다 센서*가 쉼 없이 돌아가고, 운전석에 아무도 앉아 있지 않은데도 승객을 잘 태운다는 로보택시 웨이모. 미국에서는 계속해서 서비스 영역을 넓혀가고 있다는데, 국내에서는 마주치기 쉽지 않아서 궁금했습니다. 자율주행 기술, 대체 어디까지 온 걸까요? 오늘은 여기에 대해 이야기 해볼게요.

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*레이저 광을 회전시키며 차량 주변 360도를 정밀하게 스캔해, 거리와 위치, 사물의 형태를 3D로 인식하는 센서

위에서 이야기한 웨이모는 미국 내 자율주행 기술로는 명실상부 1위 기업이라고 볼 수 있어요. ‘구글 자율주행차 프로젝트’로 2009년에 시작한 이 기업은 2016년 말 웨이모라고 이름을 변경해 자회사로 분사했고, 벌써 17년 차에 접어들었습니다. 2020년부터는 애리조나 주의 피닉스에서 무인 로보택시 서비스를 본격적으로 시작했는데, 현재는 샌프란시스코, LA, 애틀랜타, 오스틴에서 운행하고 있습니다.

웨이모를 부르면 위의 사진에서 보이는 것처럼 라이다, 레이더, 카메라 등의 각종 센서를 부착된 재규어의 I-PACE 모델이 오게 되는데요, 5개의 도시에 총 2,500대의 로보택시를 운영하고 있다고 해요. 자율주행 기술을 발전시키려면 시스템이 다양한 도로 상황을 학습하고 대응할 수 있도록 다양한 데이터를 확보하는 게 중요한데, 이를 보여주는 자율주행 거리가 중요한 지표로 언급됩니다. 그런 점에서 2025년 5월 기준, 유료 운행 기록이 천만 건을 돌파했고, 7월에는 주행 거리 1억 마일을 돌파한 웨이모는 기술이 높은 수준일 수밖에 없습니다. 매주 완전 무인 주행으로 20만 건 이상의 라이드를 운영하고 있다고 합니다.

웨이모가 가장 주목받는 이유는 안전성입니다. 웨이모는 평균적인 운전자 대비 91%나 더 안전하다고 홍보하는데요, 사고가 아예 없는 것은 아니지만 웨이모의 오작동으로 인한 사고보다는 웨이모 이용자나 웨이모 주변 운전자들의 과실인 경우가 더 많았다고 합니다. 그래서일까요? 이미 웨이모가 운행되는 도시에서는 웨이모가 삶의 일부인 것처럼 그러려니 하고 받아들이는 분위기라고 해요.

자율주행 기업 하면 테슬라를 떠올리는 분들도 많으실 텐데요, 웨이모와는 여러 부분에서 다릅니다. 일단, 라이다와 레이더, 카메라, 오디오 수신장치 등 각종 센서 데이터와 지도 데이터를 결합해 활용하는 웨이모와 달리, 테슬라는 오로지 카메라에 기반한 ‘테슬라 비전’ 시스템으로 운행한다고 해요. 사람들이 눈으로만 보고 판단하여 운전하듯이 자율주행차도 카메라만 있으면 충분하다는 것이죠.

테슬라는 이미 판매된 테슬라 차량에서 수집한 주행 데이터를 기반으로 AI를 학습시킵니다. 전 세계 수백만 대의 테슬라가 도로를 달리며 쌓는 데이터를 활용하는 거죠. 반면 웨이모는 직접 운행하는 로보택시에서 수집한 데이터로만 학습할 수 있기 때문에, 얼마나 많은 차량을 운행하고 주행 거리를 늘리느냐가 기술 발전 속도를 좌우합니다.

두 회사의 접근 방식 차이는 환경을 인식하는 방식에서도 확연히 드러납니다. 웨이모 차량에 탑재된 라이다를 비롯한 각종 센서는 주변 환경과의 거리와 위치, 속도 등을 직접적으로 측정할 수 있어 정확도가 높지만, 그 탓에 차량당 생산 비용이 큽니다. 테슬라는 카메라만으로 주행하기 때문에 비용은 낮지만, 환경 인식을 위해서는 카메라 이미지를 분석해 거리를 추정해야 합니다. 결국 웨이모는 하드웨어 비용을 더 들이더라도 정확한 측정과 안전성을 우선시하는 반면, 테슬라는 소프트웨어 최적화로 비용 효율성과 확장성을 추구한다고 볼 수 있겠습니다.

테슬라 역시 올 6월부터 텍사스 오스틴에서 서비스를 시작했는데, 운전석에는 여전히 안전 감시자가 함께 탑승해 ‘완전 자율주행’이라고 보긴 어렵습니다. 국제자동차기술자협회는 자율주행 기술 단계를 총 5단계로 정의했는데요, 웨이모의 로보택시는 안전요원이 아예 없이 무인으로 운행되기에 레벨4이지만, 테슬라의 서비스는 아직 레벨2-3 정도 수준이라고 합니다. 테슬라 고위 임원조차 웨이모보다 약 2년 정도 뒤처져있다고 인정한 만큼, 아직은 웨이모가 기술적 우위에 있는 것으로 보이네요. 물론, 테슬라는 차량 제조사이니 웨이모와는 상황이 약간 다르긴 하지만요.

미국만큼이나 자율주행에 진심인 곳은 중국입니다. 바이두의 아폴로 고, 위라이드, 포니.AI가 대표적인 주요 플레이어로, 이미 북경·상하이·광저우·우한 등 대도시에서 로보택시 운행이 상용화되어 있다고 해요. 우한에서만 업계 추산 500대의 로보택시가 운행되고 있다고요. 특히, 아폴로 고는 3년 전 베이징에서 로보택시 서비스를 시작해 완전 무인으로 운행하고 있습니다. 2025년 8월까지 누적 1,400만 회 이상의 운행을 완료한 만큼 운행 횟수 기준으로는 세계 최대 로보택시 사업자라고 합니다. 이미 세계 곳곳에 1,000대 이상의 자율주행차를 운영하며 누적 주행거리로 2억km를 넘겼다고 합니다.

미국과 중국의 기업들이 로보택시 상용화에 주력하는 이유는 규제에 대응하면서 기술적으로 안정성을 갖추고 신뢰를 쌓아갈 수 있기 때문이에요. 개인용 차량에 자율주행기술을 탑재하려면 경로, 날씨, 교통상황 등의 변수가 무궁무진하기 때문에 고도화된 AI가 필요합니다. 하지만 로보택시는 특정 지역 내에서만 운행하기 때문에 도로·신호·교차로 패턴 학습이 쉬워요. 그리고 예측할 수 있는 환경에서만 운행할 수 있기 때문에 안전성과 신뢰성 측면에서 통제가 용이합니다. 운행 구역과 시간을 제한해 두면 사고가 발생했을 때도 그만큼 책임 소재를 분명히 할 수도 있고요. 기업으로서도 로보택시로 안전성과 신뢰성을 입증하면 개인용 차량용으로 확장하는 것도 수월해지고요. 그렇기 때문에 자율주행 기업들은 자율주행 상용화 전 로보택시를 필수 단계로 고려하고 있다고 해요.

국내에서도 자율주행 차량이 운행되고 있긴 합니다. 다만, 택시보다는 버스에 서비스가 집중되어 있고, 완전 무인 자율주행으로는 운행되고 있지 않아요.

작년 11월부터 서울시에서는 새벽 시간대 노동자들의 이동 편의를 위해 새벽동행버스를 자율주행 버스로 운행하고 있습니다. 1개 노선만 운행하는데도 지난 9월 기준 누적 탑승객이 2만 명에 가까웠고, 거의 매일 만석이었다고 합니다. 서울시는 내년에 노선을 10개까지 확대할 계획이라고 밝혔어요.

서울 시내에서는 동작구, 서대문구, 동대문구에서 1개 노선씩 자율주행 버스로 운행하고 있고, 청계천에서는 9월 말부터 운전석이 없는 자율주행 셔틀 ‘청계A01’을 운행하기 시작했습니다. 또한 안양시, 경상남도 하동군, 세종시에서도 교통 사각지대를 연결하고 불편을 해소할 수 있는 노선으로 임시 운행 중이라고 해요. 국내에서 운행하는 모든 자율주행 버스에는 안전 요원이 탑승해 위험한 상황에서는 직접 운전하는 등 대응하고 있습니다. 저는 자율주행이 국내에선 먼 이야기라고 생각했는데, 생각보다는 가까운 곳에 있구나 싶었습니다.

국내 지자체의 자율주행 프로젝트 중 85% 이상은 버스 중심이고, 현재 운행되는 로보택시는 새벽 시간에 서울 강남에서 딱 3대가 운행 중이라 해요. 왜일까요? 일단, 기술 구현이 훨씬 쉽기 때문입니다. 버스는 정해진 노선을 따라 움직이기 때문에 택시보다도 더 고려해야 할 변수가 적고, 기술 구현이 상대적으로 쉽습니다. 초기 투자 비용도 낮고, 초기 사업 매출을 올리는 데에도 유리하다고 해요.

또한 로보택시보다는 버스가 공공성이 있어 인식이 더 좋다고 합니다. 로보택시에 대해 투자를 받겠다고 하면 ‘택시는 어떻게 하냐’는 질문이 바로 따라 나오고 투자가 쉽지 않다고 합니다. 하지만 버스의 경우, 교통 인프라가 취약한 지역의 노선과 인력을 메울 수 있다는 논리가 성립합니다. 사례는 이미 위의 사례들로도 볼 수 있는데요, 수요는 크지만 노선을 운행하기 어려웠던 새벽 시간대 또는 인구가 적어 대중교통이 취약한 지역에 자율주행 버스를 운행하는 거예요. 운전기사의 평균 연령대도 올라가고 있기 때문에, 자율주행 버스를 통해 노선을 유연하게 운영하고 수요를 맞출 수 있는 것이죠.  

문제는 데이터 확보입니다. 국내에서 자율주행 기술이 가장 높다고 평가되는 오토노머스에이투지가 확보한 누적 주행거리가 74만km인데, 미국과 중국 기업들에서 보던 수치에 비하면 아주 적습니다. 자율주행 기술을 개선하려면 다양한 상황의 데이터를 수집해야 하고, 그러려면 주행 거리가 확보되어야 하는데, 기업들은 입을 모아 정부의 규제 때문에 기술의 빠른 발전이 어렵다고 이야기해요. 어떤 규제가 문제일까요?

일단, 국내 자율주행 관련 규제는 허용된 행위만 가능하고 허용되지 않은 것은 금지하는 ‘포지티브’ 방식입니다. 그렇기 때문에 새로운 실험을 하거나 데이터를 수집할 때에 제약이 걸립니다.

미국은 법률이나 정책에서 명시적으로 금지하는 것을 빼면 다 가능한 ‘네거티브’ 방식이기 때문에 빠르게 자율주행 기술이 발전할 수 있었습니다. 중국에서는 우한시를 시범지구를 지정하고 규제샌드박스를 활용하며 R&D부터 실증, 사업화까지 전 단계를 정부 차원에서 적극 지원하고 있습니다.

국내에서 제약이 걸리는 부분은 크게 두 가지입니다. 첫 번째는 원본 영상 데이터 활용 제한입니다. 현재는 자율주행차가 수집한 영상 데이터에서 사람 얼굴과 번호판은 모자이크 처리를 해야 활용할 수 있기 때문에, 연령대별, 상황별 행동 특성을 분석해 AI에 학습시키는 것이 어렵습니다. 하성용 한국자동차모빌리티안전학회 회장은 "단순히 모자이크 처리된 데이터를 넘어 보행자의 얼굴 표정이나 시선 같은 원본 정보를 활용할 경우, 돌발 상황 예측 등 AI의 인지 정확도를 최대 18%까지 향상시킬 수 있다”라고 말했습니다.

두 번째는 교통약자 보호구역 운행 제한입니다. 예를 들어, 어린이 보호 구역에서는 완전 무인으로는 운행할 수 없어서 해당 구역 진입 시 수동 운전 모드로 전환해야 한다고 합니다. 이런 상황에서는 레벨4의 기술을 갖추더라도 안전 요원 없이는 운행할 수 없습니다.

그 외에도 사고가 발생했을 때 책임 소재에 대한 명확한 법이나 제도가 없는 점, 기존 운수산업과의 논의가 필요한 점도 언급됩니다.

지난주, 정부에서는 ‘K-모빌리티 글로벌 선도 전략’을 발표하며 자율주행 기술 발전을 위해 규제를 일부 완화하겠다고 했어요. 자율주행차 실증 및 실험을 확대할 수 있도록 제도적 장벽을 낮추고 원본 영상 데이터 활용을 허용하는 방향으로 규제를 완화하겠다고요. 이를 통해 자유로운 자율주행차 운영과 테스트로 기술 개발과 현장 실증을 가속하는 환경을 조성하겠다고 했습니다.

오토노머스에이투지의 CSO 유민상은 바이라인과의 인터뷰에서 자국 기업에 대한 지원이 더 강화되어야 한다고 이야기했습니다. 그는 “웨이모의 적자가 8조 원”이라면서 오토노머스에이투지가 받은 투자금인 820억 원은 한국에선 가장 큰 금액이지만, 여전히 부족하다고 보고 있어요. 규제 완화에 대한 논의와 함께 각종 지원책도 언급된 만큼, 국내 기업에 실질적인 지원이 이루어져야 하지 않을까요.

로보택시도 좋고 자율주행 버스도 좋아요. 지금은 완전 무인이 아니라도 좋습니다. 저는 자율주행이 피할 수 없는 미래라고 생각하기에, 사람들이 일상에서 자율주행 차량을 자주 접하고 경험할 수 있어야 한다고 생각합니다. “자율주행이 없는 도시에서는 절대 오지 않을 미래이지만, 이미 운행 중인 도시에서는 그냥 지루한 매일일 뿐.” 리서치하면서 만난 문장인데 크게 와닿았어요. 놀라운 기술을 넘어 모두에게 그저 지루한 매일이 되어야 하는 기술이구나, 하고요.

자율주행이 그저 ‘자율주행’이라는 말만이라면 아무래도 사람들에겐 허황된 단어처럼 느껴질 수밖에 없습니다. 그런데 자율주행 버스로 대중교통의 공백이 줄어들고, 교통약자들이 원하는 곳을 더 쉽게 갈 수 있다면, 이것을 더 많은 사람들이 체험하게 된다면 인식은 달라질 것입니다. 당장 서울 시내에서 운행하는 마을버스를 탄 시민들의 만족도도 90%로 높다고 하고요. 사람들의 관심과 신뢰가 쌓이면, 자율주행 기업이 투자를 더 잘 받을 수 있을 것이고, 더 많은 데이터를 쌓아 더 좋은 서비스를 제공할 수 있게 되지 않을까요?

어느 새 여러분의 주위에도 모르는 사이에 자율주행 차량이 성큼 다가와 있을지도 모릅니다. 그땐 어떻게 세상이 어떻게 달라져 있을까요? 저는 그 미래가 궁금해요.