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레거시 완성차 업체들은 자율주행 솔루션 개발에 집중하며 테슬라와 중국(바이두·BYD 등) 업체들과의 기술 격차를 해소해야 한다.
최진욱 한국산업은행 융합모빌리티 팀장은 14일 테슬라 FSD 국내 상륙과 우리나라 모빌리티 산업의 미래 토론회에서 스마트폰 시대에 뒤쳐졌던 노키아를 반면교사 삼아 자율주행 솔루션 기술 개발에 총력을 다 해야 한다고 말했다.
자율주행 솔루션은 인지, 판단, 제어 3단계를 통해 구현된다. 최 팀장은 “센싱 쪽이 기술 차별화가 심한 분야”라고 말했다. 센싱이란 카메라, 레이더, 라이더, 초음파 등 센서로 주변 상황을 인공지능(AI)이 판단할 수 있게 하는 것으로 인지 기술에서 가장 중요하다. 테슬라는 카메라 온리 방식을 사용하고 있고 다른 업체들은 여러가지 센서를 사용하는 멀티 센서 방식을 활용하고 있다.
특히 중국 업체들은 3D 등 우수한 성능을 보유한 라이더의 단가를 낮추면서 가격경쟁력을 확보하고 있다. 라이더는 빛(레이저)를 이용해 주변을 실시간으로 스캔하는 장치로 어둠 속에서도 사물의 형태와 거리를 완벽하게 파악하는 자율주행차의 핵심 감각 기관이다. 최 팀장은 “2017년 바이두 3세대 차량 가격이 25만 달러였는데 라이더 단가가 16만 달러였다”며 “최근(2025년)에는 200달러대로 떨어지면서 가격 경쟁력을 확보했다”고 강조했다.
자율주행 AI 시스템은 2가지로 나뉜다. 인지 판단 제어를 독립적으로 연산 처리 후 통합하는 모듈러 방식과 인지 판단 제어를 한번에 처리하는 E2E(End to End)방식이 있다. 테슬라는 2024년 FSD(Full Self Driving) 버전 12부터 E2E 방식을 도입했다.
E2E 방식에서 중요한 것은 스케일의 법칙이다. 최준원 서울대학교 전기·전자공학부 교수는 “E2E 방식은 휴먼 주행 데이터를 통해 모방 학습한다”며 “데이터 규모가 증가할수록 성능이 지속적으로 향상되는 스케일의 법칙이 적용되되면 엣지 케이스(위험 상황) 대처가 높은 수준으로 발전할 수 있다”고 밝혔다.
그러나 최 교수는 스케일의 법칙을 실현시키는 것이 가격 경쟁력을 확보하기 어렵고 안정적이지 않다며 Vision-Language Action(VLA) 모델을 제시했다. 그는“운전만 할 수 있게 학습시킨 게 E2E 모델이다”라며 “E2E 자율주행에다 언어라고 하는 모델리티를 얹고 추론 능력을 할 수 있게 해서 엣지 상황을 효율적으로 해결을 하자는 것이 VLA다”고 말했다.
2026년 CES에서 젠슨 황 엔비디아 CEO는 차세대 자율주행 AI 플랫폼 알파마요를 발표했다. 알파마요는 VLA 모델로 사람처럼 상황을 논리적으로 추론한다. 최진욱 팀장은 엔비디아가 알파마요가 테슬라 등 자율주행 선도업체와 레거시 완성차 업체의 기술격차를 해소할 수 있는 방안이라고 강조했다.
최 팀장은 “선도업체 들은 자율주행 반도체 기반하에 각 회사별 자체 자율주행 솔루션을 고도화하고 있다”고 말했다. 테슬라, 화웨이 등은 고비용에도 성능 전력 최적화를 위해 반도체를 자체 설계하는 등 전 과정을 외부 업체에 의존하지 않고 하나의 통합된 시스템 안에서 완성하고 있다.
엔비디아는 Open 방식의 알파마요를 활용해 완성차 업체들과의 협업확대를 공표했다. 정의선 회장은 CES에서 젠슨 황과 다시 한번 만나며 자율주행에 뒤쳐지지 않겠다는 의지를 보였다. 최 팀장은 “자율주행 반도체로 엔비디아 칩을 쓰고 솔루션으로 알파마요와 자체 기술로 만든 AI 둘 다 활용하면서 데이터를 얻어 결국 자체 기술로 만들어진 자율주행차를 개발해야 한다”고 강조했다.
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