자율주행 기술은 인공지능(AI), 센서 기술, 컴퓨팅 성능, 데이터 분석 등의 다양한 요소가 결합된 첨단 기술이다. 현재 글로벌 자율주행 시장을 선도하는 대표적인 기업으로는 **테슬라(Tesla)의 FSD(Full Self-Driving), 웨이모(Waymo), 현대자동차(HD Hyundai)**가 있다. 각 기업은 자율주행 기술을 개발하는 방식과 접근법에서 큰 차이를 보이며, 하드웨어와 소프트웨어의 통합 방식, 데이터 처리 방식, 실제 도로에서의 적용 수준 등에서도 차별점을 가지고 있다. 테슬라는 카메라 기반의 AI 학습 방식을 중심으로 자율주행을 발전시키고 있으며, 웨이모는 라이다(LiDAR)와 정밀 지도(HD Map)를 활용한 고정밀 주행 기술을 개발 중이다. 반면, 현대자동차는 다각적인 센서 조합을 활용하며 글로벌 자동차 제조사의 강점을 살린 자율주행 기술을 선보이고 있다. 본 글에서는 테슬라 FSD, 웨이모, 현대자동차의 자율주행 기술을 비교하고, 각 기술의 강점과 한계를 분석하며, 미래 전망까지 살펴본다.
1. 테슬라 FSD: 카메라 기반의 인공지능 학습과 실시간 데이터 처리
테슬라의 Full Self-Driving(FSD) 기술은 카메라 기반의 인공지능 학습을 중심으로 발전하고 있다. 테슬라는 전통적인 자율주행 기술이 사용해온 라이다(LiDAR) 센서를 배제하고, 카메라와 뉴럴 네트워크(Neural Network) 기반의 딥러닝 AI를 활용하는 독창적인 접근 방식을 채택했다. 일론 머스크(Elon Musk)는 라이다가 비용이 높고, 실시간 변화하는 환경을 반영하는 데 한계가 있다고 주장하며, 대신 사람의 시각과 유사한 방식으로 AI가 학습하도록 카메라 데이터를 활용하고 있다.
FSD는 차량에 장착된 8개의 카메라, 12개의 초음파 센서, 레이더 없이 소프트웨어를 통해 환경을 인식한다. 이러한 방식은 비용 절감과 확장성 측면에서 유리하지만, 악천후나 어두운 환경에서는 인식 정확도가 떨어질 가능성이 있다. 테슬라는 이러한 문제를 해결하기 위해 "비전 온리(Vision Only)" 방식의 신경망을 지속적으로 업그레이드하고 있다. 특히, 실제 도로에서 수집한 데이터를 활용한 머신러닝 강화 학습을 통해 차량이 주행 경험을 쌓고, 지속적으로 성능이 향상되는 방식이다.
테슬라 FSD는 OTA(Over-the-Air) 업데이트를 통해 지속적인 소프트웨어 개선이 가능하며, 현재 북미 지역에서 FSD 베타 프로그램이 운영 중이다. 하지만 완전한 자율주행을 의미하는 레벨 4 또는 5 수준의 기술이 아니라, 레벨 2+ 또는 3 수준으로 평가받는다. 즉, 운전자의 개입이 여전히 필요하며, 완전한 무인 자율주행이 가능한 상태는 아니다. 테슬라의 강점은 전 세계에서 수백만 대의 차량이 데이터를 실시간으로 공유하면서, 지속적으로 AI를 학습할 수 있는 점이지만, 기존의 정밀 지도 없이 운행하는 방식이 안전성 면에서 논란이 될 수도 있다.
2. 웨이모: 라이다와 정밀 지도를 활용한 완전 자율주행
웨이모(Waymo)는 구글의 모회사인 알파벳(Alphabet) 산하의 자율주행 전문 기업으로, 업계에서 가장 완전한 자율주행(Full Autonomy) 기술을 갖춘 기업으로 평가받고 있다. 웨이모의 기술은 라이다(LiDAR), 고정밀 지도(HD Map), 레이더, 카메라 등의 센서를 조합하여 안전성을 극대화하는 방식이다. 이러한 기술 조합은 매우 정밀한 환경 인식을 가능하게 하지만, 비용이 높고 확장성이 제한적이라는 단점도 존재한다.
웨이모의 자율주행 차량은 **"웨이모 드라이버(Waymo Driver)"**라는 AI 시스템을 활용하며, 현재 미국 애리조나주 피닉스(Phoenix)와 샌프란시스코(San Francisco) 등 일부 지역에서 완전 무인 자율주행 택시(로보택시) 서비스를 운영 중이다. 웨이모의 가장 큰 장점은 레벨 4 이상의 완전 자율주행이 가능한 기술력을 갖추고 있으며, 운전자가 필요 없는 서비스를 실제로 제공하고 있다는 점이다. 하지만 웨이모의 방식은 정밀 지도가 필요한 특정 지역에서만 운행이 가능하며, 새로운 지역에서 운영을 시작하려면 많은 데이터 구축 작업이 필요하다.
웨이모는 테슬라와 달리, 차량이 운전하면서 실시간으로 환경을 학습하는 것이 아니라, 미리 구축된 정밀 지도를 기반으로 AI가 차량을 운행하는 방식이다. 따라서 예측 가능한 환경에서는 매우 높은 안전성을 보이지만, 예상치 못한 도로 환경 변화(공사 구간, 돌발 상황 등)에서는 한계가 있을 수 있다. 또한, 라이다 기반 기술은 차량 원가 상승의 원인이 되며, 일반 소비자용 차량에는 적용하기 어렵다는 단점이 있다.
3. 현대자동차: 글로벌 자동차 제조사의 강점을 살린 균형 잡힌 접근법
현대자동차는 테슬라와 웨이모의 장점을 절충한 방식으로 자율주행 기술을 개발하고 있다. 현대는 2020년 미국의 자율주행 기술 스타트업 앱티브(Aptiv)와 합작하여 "모셔널(Motional)"을 설립하고, 아이오닉 5 기반의 로보택시 서비스를 개발하고 있다. 현대차의 자율주행 기술은 카메라, 라이다, 레이더 등의 센서를 조합하여 환경을 인식하며, 정밀 지도와 실시간 AI 학습을 함께 활용하는 방식이다.
현대차의 강점은 완전한 자율주행뿐만 아니라, 기존 차량에도 부분 자율주행 기술을 적용하는 데 집중하고 있다는 점이다. 현대차는 고급 모델을 중심으로 레벨 2+ 또는 레벨 3 수준의 고도화된 자율주행 기능을 적용하고 있으며, 향후 2030년까지 완전한 레벨 4~5 수준의 자율주행을 목표로 하고 있다. 또한, 현대는 로보택시뿐만 아니라, 물류·배송·로봇 모빌리티 등의 다양한 분야에 자율주행 기술을 적용하는 것을 계획 중이다.
다만, 현대차는 테슬라처럼 실시간으로 학습하는 AI 기반 시스템을 완전히 도입하지 않았으며, 웨이모처럼 완전한 무인 자율주행을 상용화하지는 않았다. 대신, 점진적인 기술 발전과 글로벌 시장에서의 적용 가능성을 고려한 전략을 채택하고 있다.
4. 결론: 각 기업의 강점과 한계, 그리고 미래 전망
테슬라, 웨이모, 현대자동차는 각기 다른 방식으로 자율주행 기술을 발전시키고 있으며, 각 기술의 강점과 한계가 뚜렷하게 존재한다. 테슬라는 카메라 기반의 AI 학습을 활용하여 지속적으로 발전하는 기술을 보유하고 있지만, 현재는 완전한 자율주행이 아닌 보조 시스템에 가깝다. 웨이모는 가장 높은 수준의 완전 자율주행 기술을 보유하고 있지만, 정밀 지도 기반의 한계가 있다. 현대자동차는 균형 잡힌 접근법으로 다양한 모빌리티 분야에 자율주행을 적용하려 하고 있다.
미래 자율주행 시장에서는 테슬라의 데이터 학습 방식과 웨이모의 안전성이 결합된 새로운 기술이 등장할 가능성이 높다. 또한, 현대차와 같은 글로벌 자동차 제조사가 점진적으로 기술을 발전시키면서 대중화할 가능성도 있다.