“한국도 자율주행 돌입…규제 완화·AI 솔루션 개발 필요”

▲14일 오전 국회에서 '테슬라 FSD 국내 상륙과 우리나라 모빌리티 산업의 미래'를 주제로 한 토론회가 열렸다. 사진=박지성 기자

자율주행 상용화가 미국과 중국에서 활발하게 진전을 이룬 가운데 우리나라가 선발주자와의 기술 격차를 해소하기 위해서는 데이터 규제 완화, AI 기반 자율주행 솔루션 독자개발이 선행돼야 한다는 의견이 나왔다.

다만, 자율주행 상용화 과정에서 탑승자 및 행인의 안전성 확보와 사고 시 책임 문제를 제도적으로 해결하는 방안도 병행돼야 한다는 주장도 제기됐다.

14일 국회에서 열린 '테슬라 FSD 국내 상륙과 우리나라 모빌리티 산업의 미래' 토론회에서 발표자 및 토론자들은 자율주행에 국민 관심이 높아지는 것을 계기로 정부 정책과 기업 사업화 전략의 재점검이 필요하다고 한목소리로 요구했다.

주제 발표자인 최진욱 산업은행 산업기술리서치센터 융합모빌리티팀 팀장은 “자율주행은 더 이상 기술 가능성을 논의하는 단계가 아니라, 누가 먼저 대규모 데이터와 사업화 경험을 확보하느냐의 경쟁 단계에 돌입했다"고 말했다.

최 팀장은 “지난해 11월 테슬라의 '감독형 완전자율주행(FSD)'이 국내에 도입되면서 자율주행에 대한 국민적 관심이 크게 높아지고 있다"며 “이를 계기로 국내 기업들의 자율주행 사업화 전략을 전반적으로 다시 점검할 필요가 있다"고 지적했다.

현재 자율주행 사업화는 소비자용 자율주행차와 상업용 로보택시 두 가지로 나뉘며, 이 두 시장 모두 미국과 중국이 주도하고 있는 상황이다.

소비자용 자율주행차 시장에는 미국의 테슬라, 중국의 샤오펑·샤오미·비야디(BYD)·니오 등이 경쟁하고 있다. 상업용 로보택시 분야는 미국의 테슬라·웨이모·아마존(죽스), 중국의 바이두·포니AI·위라이드 등이 주요 사업자로 꼽힌다. 이 가운데 테슬라는 소비자용과 상업용 자율주행 전략을 동시에 추진하는 유일한 기업으로 평가된다.

최 팀장은 소비자용 자율주행차 시장에서 중국기업들이 가격 경쟁력을 앞세워 시장 판도를 주도하고 있다고 분석했다. 그는 “테슬라는 고가의 구독 모델을 유지하고 있는 반면, 중국 업체들은 자율주행 기능을 저가 또는 무료로 제공하고 있다"며 “이 같은 전략 차이로 중국 업체들이 빠르게 시장 점유율을 끌어올리고 있다"고 설명했다.

로보택시 분야에서도 중국 기업들의 사업 확장 속도와 지역 다변화 전략이 두드러진다는 평가다. 미국에서는 웨이모가 유일하게 상용화에 성공한 반면, 중국에서는 바이두·위라이드·포니AI 등 복수 기업이 상용화 단계에 진입했다고 분석했다.

다만, 웨이모는 차량 수와 운행 횟수 등 핵심 지표에서는 중국 업체들보다 우위를 보이고 있다. 특히 테스트 기간이 과거 대비 크게 단축되며, 최근에는 테스트 시작 후 1년 만에 상용화에 이르는 사례도 등장했다고 설명했다.

최 팀장은 “이처럼 자율주행 고도화가 빠르게 진행되는 상황에서 국내 완성차 기업들의 대응 전략 마련도 시급하다"고 지적했다. 특히 대응 전략으로 자율주행 소프트웨어 솔루션 개발 집중을 강조했다.

그는 “테슬라와 중국 업체들은 자율주행 반도체와 소프트웨어를 자체적으로 폐쇄형 구조로 고도화하며 현대차기아와 큰 격차를 벌리고 있다"며 “현대차기아는최근 엔비디아가 오픈형 추론 기반 자율주행 솔루션을 공개한 만큼, 이를 활용해 기술 격차를 줄이려는 전략이 필요하다"고 말했다.

이어 “자율주행은 거스를 수 없는 흐름"이라며 “국내 완성차 업체들도 규제가 아닌 솔루션 개발 역량 확보에 집중해야 할 시점"이라고 강조했다.

▲14일 오전 국회에서 '테슬라 FSD 국내 상륙과 우리나라 모빌리티 산업의 미래'를 주제로 한 토론회에서 최준원 서울대학교 전기·전자공학부 교수가 발언하고 있다. 사진=박지성 기자

뒤이어 최준원 서울대학교 전기·전자공학부 교수는 “자율주행 기술 경쟁의 본질은 개별 기술 방식이 아니라 AI와 데이터의 스케일을 어떻게 활용하느냐에 달려 있다"고 강조했다.

최 교수는 “자율주행과 AI 분야를 8~9년간 연구해 왔지만, 지금처럼 자율주행 상용화가 현실적으로 느껴진 적은 없었다"며 “최근 국내에서 테슬라 FSD를 직접 경험해 본 결과, 자율주행이 상용화에 매우 근접해 있다는 인상을 받았다"고 말했다.

국내 자율주행 산업의 전략과 관련해서는 독자적 AI 모델 개발의 필요성을 언급했다. 최 교수는 “세계 3위 수준의 완성차 제조 역량을 가진 우리나라가 외국 기술에만 의존하는 것은 장기적으로 산업 경쟁력을 포기하는 것과 같다"며 “반도체와 스마트폰 산업도 어려움을 극복해 왔듯, 자율주행 역시 독자적인 AI 모델 설계에 도전해야 한다"고 말했다.

이를 위해 산학 협력과 정부 역할의 중요성도 강조했다. 그는 “대학에는 AI와 자율주행을 근본적으로 설계할 수 있는 인력이 있지만, 기업이 이를 단독으로 확보하기는 쉽지 않다"며 “대학과 기업이 긴밀하게 협력할 수 있는 구조가 필요하다"고 말했다.

또 데이터 규제 완화, 자율주행 시범 도시 구축, 그래픽저장장치(GPU) 공유 인프라 마련 등도 필요하다고 제언했다. 최 교수는 “기술 발전의 가장 큰 걸림돌은 규제가 아니라 데이터와 인프라"라며 “AI 기반 자율주행 차량이 실제 데이터를 축적하며 스케일업할 수 있는 환경을 국가 차원에서 지원해야 한다"고 강조했다.

그는 “미국은 빅테크 중심, 중국은 정부 주도의 협력 생태계를 구축해 왔다"며 “한국 역시 그 중간 지점을 찾는 전략적 선택이 필요하다"고 덧붙였다.

이어진 패널 토론에서는 자율주행 상용화 과정에서의 안전성 확보와 사고 책임 문제를 둘러싼 논의가 집중적으로 이뤄졌다. 특히 자율주행 사고 발생 시 책임 소재와 제도적 대응 방안이 주요 화두로 떠올랐다.

박용선 국토교통부 자동차정책과 과장은 “자율주행 사고를 예방하기 위한 기술과 제도에 대한 사회적 요구가 증가하고 있으며, 정부도 이에 대해 크게 공감하고 있다"며 “현재 테슬라 FSD와 같은 운전자 제어 보조 장치(DCAS) 차량은 운전자 감독을 전제로 한 시스템으로, 항상 운전자가 차량 제어의 최종 책임을 가지고 운전해야 한다는 점이 명확하다"고 강조했다.

이어 “향후에는 제작사별 기술 개발 수준을 능동적으로 수용하면서 국제 기준과의 정합성을 확보해 나갈 것"이라며 “운전자 책임을 전제로 하되, 차량의 안전성 역시 담보할 수 있는 제도적 틀을 단계적으로 검토해 나가겠다"고 밝혔다.

박지성 기자 captain@ekn.kr 송윤주 인턴기자