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[한국 자율주행의 길①] 현대·기아 등 완성차 기업 기술 격차 커져…‘제2의 노키아’ 우려
김대은 기자|kde125@kidd.co.kr
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[한국 자율주행의 길①] 현대·기아 등 완성차 기업 기술 격차 커져…‘제2의 노키아’ 우려

CES 2026, 자율주행 ‘각축장’…엔비디아 알파마요가 기술격차 돌파구 될까

기사입력 2026-01-14 18:25:09
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[한국 자율주행의 길①] 현대·기아 등 완성차 기업 기술 격차 커져…‘제2의 노키아’ 우려
‘테슬라 FSD 국내 상륙과 우리나라 모빌리티 산업의 미래 토론회’ 전경
[산업일보]
자율주행은 최근 한국 사회의 뜨거운 화두로 주목받고 있다. 지난해부터 국내 미국산 테슬라 차량 일부에 적용된 FSD(Full Self Driving Capability)의 소비자 호응이 좋고,‘CES 2026’에서 엔비디아(NVIDIA)의 알파마요를 비롯해 글로벌 기업들의 최신 자율주행 기술·차량이 소개됐기 때문이다.

이러한 흐름에 맞춰, 국회에서도 자율주행을 주제로 하는 두 개의 행사가 개최됐다. 13일 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF)과 민형배 의원이 ‘자율주행 기술 관련 산·학·연 간담회(이하 간담회)’를 진행했고, 14일에는 박상혁·김한규·김우영 의원이 함께 ‘테슬라 FSD 국내 상륙과 우리나라 모빌리티 산업의 미래 토론회(이하 토론회)’를 열었다.

행사에 참석한 전문가들은 한국 자율주행 산업의 한계점으로 ‘규모의 경제’를 짚었다. AI(인공지능) 산업과 같이 빅테크가 선도하는 미국과 국가에서 주도하는 중국에 비해 투자·GPU·인력 등 대부분의 분야에서 규모적으로 한참 열세라고 입을 모았다. 본보에서는 두 행사에서 전문가들의 발제 및 토론을 통해 한국 자율주행 산업의 현황과 나아갈 길을 살펴봤다.

[한국 자율주행의 길①] 현대·기아 등 완성차 기업 기술 격차 커져…‘제2의 노키아’ 우려
한국모빌리티학회 정구민 회장

13일 간담회에서 한국모빌리티학회 정구민 회장이 소개한 CES 2026 자율주행 주요 동향에 따르면, 미국 라스베이거스에서 6일부터 9일(현지시간) 개최한 세계 최대 IT 전시회 CES 2026에서는 엔비디아(NVIDIA)의 추론형 자율주행 AI 알파마요(Alpamayo)를 필두로 자율주행 기술과 솔루션이 대거 등장했다.

웨이모(Waymo)는 재규어 차량 기반의 5세대 로보택시와, 6세대 기술을 적용한 현대자동차 아이오닉 5와 중국 지커의 RT를 전시했다. 정 회장은 “미·중 무역 분쟁 상황에서 웨이모가 6세대로 중국 차량을 공개하자 미국 언론의 지적이 제기됐고, 이에 아이오닉 5가 투입됐다”라고 해설했다.

텐서(Tensor Technology)는 엔비디아의 자율주행·로보틱스 플랫폼인 ‘토르(Thor)’를 8개 적용한 차량을 내놨다. 다른 자율주행 차량이 토르 2~3개를 사용하는 것에 비해 ‘초호화’로, 프리미엄 시장을 타깃으로 삼고 있다는 것이다.

보쉬(Bosch)는 자율주행 트럭 업체 코디악(Kodiak)에 솔루션을 공급했다고 발표했으며, 아마존(Amazon)도 자율주행 트럭 업체 오로라와의 협력을 공개했다.

이밖에도 라이다 센서 기술과 자율주행 실내 공간 조성 및 콘텐츠 솔루션(LG전자), 시뮬레이션 데모·모델 등이 출품됐다.

더불어, 현대자동차는 자율주행 로봇 플램폼 모베드(MobED)로 최고혁신상을 받았고, 뷰런테크놀로지의 인지 AI 플랫폼 ‘VueX’와 HL만도의 고중량 물류 로봇 ‘캐리(CARRIE)’는 혁신상을 수상했다.

한편 벤츠, 루시드(Lucid), 텐서, 코디악은 엔비디아의 알파마요가 적용된 차량을 전시했다. 정구민 회장은 “알파마요는 종단간(E2E·End-to-End) 학습 기반 VLA(Vision-Language Action) AI 모델”이라며 “영상을 분석해 자연어로 정리하는 것(VL)과 차량의 적합한 대응 행동을 생성(LA)하는 것으로 이뤄졌다”라고 언급했다.

그는 “RTX 5090 환경에서 알파마요 R1 오픈소스를 구동해 본 결과, 공사현장을 인식한 뒤 피해야겠다고 추론한 뒤 경로를 생성하는 데 1.55초가 소요됐다”라며 “실제 상용화를 위해 속도를 향상하고 실제 차량에 적용하는 것은 제조사의 몫”이라고 말했다.
[한국 자율주행의 길①] 현대·기아 등 완성차 기업 기술 격차 커져…‘제2의 노키아’ 우려
한국산업은행 산업기술리서치센터 최진욱 팀장

로보택시 도입, 주기 단축되고 지역 확대 중
한국산업은행 산업기술리서치센터 최진욱 팀장은 14일 토론회에서 “테슬라 및 중국 자율주행 업체와 기존 완성차 기업 간 자율주행 기술격차가 큰 상황”이라며 과거 스마트폰 시대에 뒤쳐진 노키아를 사례로 들었다.

최 팀장은 “자율주행은 5단계로 구분되며 레벨 1~2는 보조기능, 레벨 3부터 자율주행으로 해석돼 왔으나 최근 기술고도화로 핸들에서 손을 놓을 수 있는(Hands-Off) 레벨 2+ 기술이 대두되고 있다”라며 “지난해 11월 한미 FTA의 영향으로 국내에도 테슬라의 감독형 FSD(14버전)가 정식 배포됐다”라고 전했다. 단, 이 때문에 사고 시 운전자에게 책임이 있다.

그는 “자율주행은 ‘소비자용 차량’과 ‘로보택시’로 구분할 수 있다”라며 “미국과 중국이 전 세계 기술개발 및 사업화를 주도하고 있으며, 대부분의 업체는 하나의 방향에 집중해 사업화하고 있으나 테슬라만 유일하게 양쪽 사업 전략을 모두 추진하고 있다”라고 분석했다.

이어진 설명에 따르면 자율주행 주요기술 중 인지를 담당하는 센싱(카메라, 레이더, 라이다, 초음파) 기술은 기술 차별화 경쟁이 치열한 분야다. 테슬라는 카메라만 사용하고 웨이모를 비롯한 업체들은 멀티센서 방식을 채택했는데, 중국 업체들은 라이다의 단가를 2017년 16만 달러에서 지난해에는 200달러까지 낮추면서 적용을 확대하고 있다.

레벨2 및 레벨2+가 적용된 소비자용 차량은 2026년 이후 판매 확대가 본격화될 전망이다. 자율주행시스템인 ADAS(운전자보조시스템)의 구독료가 하락이 주요 요건으로 지목된다.
[한국 자율주행의 길①] 현대·기아 등 완성차 기업 기술 격차 커져…‘제2의 노키아’ 우려

또한 중국 내에서 테슬라 FSD 구독료는 9천143달러인 반면, BYD·샤오펑과 같은 중국업체는 저가 혹은 무료로 제공하면서 테슬라의 중국 판매율은 약 8% 줄었고 중국업체들은 반사이익을 얻었다. (BYD 10.7%, 샤오펑 155.5%, 샤오미 215.7% 증가) 중국은 자율주행 기술 선도 이미지 구축을 위해 최근 레벨3 차량의 도로 주행을 허가하기도 했다.

로보택시는 미국 웨이모와 중국 바이두·위라이드·포니AI 4개 사가 상용화에 성공한 상태다. 아마존의 ‘죽스(ZOOX)’, 테슬라, 현대자동차와 미국 앱티브(Aptiv) 합작 기업인 ‘모셔널(Motional)’ 등 다른 기업들도 상용화에 도전 중이다.

로보택시 상용화는 일반도로 주행·일반승객 대상·요금과금·안전요원 미배치가 필수요건, 날씨무관 24시간 운행이 추가요건으로 꼽히며 현재까지 웨이모가 미국 5개 도시에서 5가지 조건을 충족하고 있다.

웨이모는 도시별 로보택시 테스트 기간을 단축하며 서비스 도입을 확대하고 있다. 2016년 첫 번째 도시인 피닉스에서 테스트부터 상용화까지 3년이 소요됐으나, 최근 애틀란타에서는 1년 만에 상용화가 이뤄졌다. 중국업체들도 가격경쟁력을 바탕으로 중동과 유럽 등 해외사업을 추진하고 있다.

최진욱 팀장은 “로보택시 상용화·안정성 측면에서 웨이모가 테슬라보다 우위에 있다”라며 “테슬라 사고율은 웨이모의 2배 수준으로 파악되나, 현재 테슬라는 안전요원이 배치되고 있는 만큼 미배치시 사고율은 더 벌어질 것”이라고 진단했다.

그러면서 “자율주행 고도화는 전기차 플랫폼을 기반으로 확대될 전망으로, 국내 자율주행 확대를 위해 전기차 기반 확대가 중요해 보인다”라고 덧붙였다.

최 팀장은 “현대·기아차를 비롯해 기존 완성차 제조사에게 자율주행은 피할 수 없으며, 솔루션 개발 집중이 필요한 시점”이라며 “CES 2026에서 엔비디아가 알파마요를 공개하고 완성차 업체들과 협업 확대를 공표한 만큼, 이를 활용한 완성차 제조사의 기술격차 해소가 기대된다”라고 밝혔다.

14일 토론회에 참석한 전문가들은 이 외에도 테슬라가 텍사스에서 국내 도입된 감독형의 다음 단계인 ‘언슈퍼파이즈드(Unsupervised)’를 시험하고 있는 사이, 현대자동차를 중심으로 기술 개발을 서둘러야 한다고 내다봤다.

이를 위해 정부의 AI 지원 정책을 LLM(거대언어모델)에 국한하지 말고 자율주행과 피지컬 AI 분야에도 확대해야 한다고 제언했다.



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