자율주행 캐삭빵, 승자는 누가 될 것인가?
자존심 강한 두 천재, 테슬라 vs 웨이모의 대결
꼴찌가 내놓은 1등 공약
2020년 9월, 배터리 이야기만 할 줄 알았던 배터리 데이 행사에서 일론 머스크는 뜻밖의 발표를 내놓습니다. 한 달 안에 획기적으로 개선된 완전자율주행 기술을 새로이 출시하겠다는 말이었는데요. 그리고 1개월 뒤인 10월 21일, 약속대로 일부 운전자를 대상으로 완전자율주행 베타 버전이 공개됩니다.
업데이트된 자율주행 소프트웨어 공개를 예고한 일론 머스크 (사진 출처: 트위터)물론 이 베타 버전이 어느 정도의 완성도를 자랑할 지는 시간을 두고봐야 알겠지만, 그 명성과 달리 의외로 테슬라의 자율주행 기술에 대한 의구심을 품는 이들이 많습니다. 실제로 2020년 Navigant Research가 실시한 자율주행 기술 업체 평가에서 테슬라는 최하위권을 차지했습니다. 웨이모, 포드, 크루즈 등이 상위권을 달리며 업계의 Leader로 평가받았으나, 테슬라는 볼보, BMW보다도 낮은 순위에 랭크되면서 Challenger로 분류되었습니다. (물론 이 평가는 온전히 기술력 자체에 대한 평가가 아닌 자율주행 기술의 실행과 전략에 대한 평가라는 논란이 있기는 합니다)
뿐만 아니라, 테슬라의 '오토파일럿' 기능은 그 이름에서 비롯된 오해와 달리 아직 현대기아차와 유사한 급의 주행보조장치 수준에 머무르고 있습니다. 사람들이 기대하는 자율주행과는 동떨어진, 단순한 차선 유지 정도의 기능을 수행하는 데 그치고 있습니다. 그리고 운전자들이 이를 과신해 사고가 벌어질 때마다 세계 각지의 언론들이 대서특필하며 연일 논란이 끊이지 않고 있죠.
이런 상황에서, 갑자기 완전자율주행을 내놓겠다는 말을 하니 얼토당토 않게 들리는 것은 당연합니다. 테슬라의 자율주행 기술 수준이 과연 실제로 어디쯤 와있길래 일론 머스크는 이런 발표를 내놓은 것일까요?
2020년 자율주행 기술 회사 평가 (사진 출처: Navigant Research)자율주행 기술은 지금 어디쯤 와있을까?
현대 자율주행 연구에 본격적으로 불을 붙인 건, 다름 아닌 9.11 테러였습니다. 테러로 촉발된 이라크전에서 미군 측 사상자가 연이어 발생하자, 미국 정부는 무인 자동차 연구에 박차를 가하기 시작합니다. 그 일환으로, 2004년 국방부 연구기관 주최 하에 DARPA Grand Challenge라는 이름의 무인 자동차 경주대회를 개최합니다. 이 대회에서 활약했던 스탠포드, 카네기멜론 대학 출신의 학생들이 계속 연구를 이어갔고, 현재 웨이모, 오로라와 같은 자율주행 기술 기업들의 리더로 활동하고 있는데요.
이렇게 연구가 본격화된지 어언 20여 년이 흐른 지금, 자율주행 기술은 어디쯤 와있을까요?
실제 DARPA 대회에 참가한 차량들의 모습 (사진 출처: DARPA Grand Challenge 공식 홈페이지)먼저 자율주행 레벨에 대한 이야기를 하지 않을 수 없습니다. 미국 자동차공학회(SAE)에서는 자율주행의 발전 정도를 레벨 0부터 5까지 구분했는데, 한국 언론과 학계에서도 이를 종종 보편적인 기준으로 빌려와 논의하고 있습니다. 하지만 ‘고등 자율주행’이라느니, ‘조건부 자율주행’이라느니 하는 학술적이고 비직관적인 용어는 일반 대중들에겐 명확한 이해가 어려울 수밖에 없습니다. 그래서 조금 더 쉽게 의미를 구분해보면, 대략 아래와 같습니다.
레벨2: 대부분의 운전을 직접 해야 함 (= 현재 대부분의 신차에 적용되는 주행보조장치 수준)
레벨3: 운전 중에 앞을 안 보고 딴 짓 해도 됨
레벨4: 운전자는 있어야 하지만, 운전 안 해도 됨 (= 자율주행차라고 말할 수 있는 수준)
레벨5: 운전자가 없어도 됨
*중요도가 떨어지는 레벨 0, 1은 제외했음
요약하면, 레벨 4-5 수준은 되어야 우리가 흔히 상상하는 ‘완전 자율주행차’라 할 수 있지만, 아직까지 기초적인 수준의 레벨 2를 넘어선 자율주행 기술은 상용화되지 못하고 있습니다. 테슬라의 모든 차량에 적용돼 있는 오토파일럿(Autopilot) 기능 역시 레벨 2 수준에 해당합니다. 오토파일럿 기능을 사용해도 운전은 사람이 직접 수행해야 하며, 주행 중 보조 장치로 차간 간격 조정, 차선 유지 등의 기능을 사용할 수 있을 뿐입니다. 사실 ‘오토파일럿'이란 이름과 달리, 사실 ‘오토’로 할 수 있는 건 별로 없는 셈이죠. 이로 인해 독일에선, 법원이 오토파일럿이란 명칭 사용에 대해 ‘완전 자율주행이 가능하다’고 오인할 소지가 있는 허위 광고라는 판결을 내리기까지 했습니다.
이런 기본 옵션 수준의 오토파일럿보다 수준 높은 자율주행 기능을 제공하는 것은, 약 900만원을 추가 지불하면 구매할 수 있는 FSD(Full Self-Driving) 옵션입니다. FSD는 자동 차선 변경과 신호 인식, 주차와 차량 호출 등, 보다 더 ‘자율주행스러운’ 기능들을 제공합니다. 그러나 이 또한 자율주행 레벨 2의 수준을 벗어나지 못합니다. 사실 2020년 말 현재 기준, 테슬라 뿐 아니라 어떤 자동차 회사도 레벨 3 이상의 수준을 갖춘 자율주행차를 일반 소비자에 제공하지 못하고 있는데요, 그 이유는 크게 2가지라고 봅니다.
1. 법적 책임 문제
자율주행차의 운행 중 사고가 났을 때 누가 책임질까요? 운전자? 소프트웨어 개발자? 자동차회사? 보험사? 여기에 대한 사회적 합의가 모든 국가에서 완벽하게 이뤄지지 못했습니다. 뿐만 아니라 아직까지 대부분의 국가가 자율주행차의 일반 도로 운행 자체를 금지하고 있죠. 그나마 미국의 캘리포니아를 포함한 십여 개 주에서 운전자 탑승을 전제로 시험주행을 허용하고 있을 뿐입니다. 이런 상황에서 선뜻 레벨 3 이상의 자율주행 기능을 배포하겠다고, 사고가 발생하면 우리가 다 책임지겠다고 나설 자동차 제조사가 있을까요?
2. 기술 완성도 문제
아직 자율주행 기술 자체가 완벽하지 못합니다. 혹자는 의문을 제기할 수도 있습니다. 웨이모는 자율주행 택시 서비스를 시작했고, 이미 일부 주에서는 자율주행차가 수 천만km 이상을 운행했는데 뭐가 문제냐? 라고 반문할 수도 있을 겁니다. 이 말처럼, 99%의 제한된 변수 안에서 운전하는 자율주행 기술 자체는 이미 연구가 상당 부분 진전됐다고 보는 사람들도 있습니다.
하지만 문제는 남은 1%의 돌발상황입니다. 많은 교통사고는 예기치 못한 돌발 상황에서 발생합니다. 예를 들면 2020년 대만에서 모델 3가 도로에 전복된 흰색 트럭을 인식하지 못하고 그대로 충돌한 사고가 발생한 적이 있는데요. 이런 특수한 예외 상황에서 제조사는 사고에 대한 책임을 100% 면할 수 있을까요? 발생가능성은 낮지만 상상하기 힘들만큼 다양한 예외상황들에 모두 대비해야 한다는 긴 꼬리의 문제(Long Tail Problem)으로 인해 자율주행 기술은 아직 완성되지 못하고 있습니다.
테슬라 vs 웨이모 캐삭빵의 승자는 누가 될 것인가?
“라이다는 뻘짓이며, 라이다에 의존하는 사람은 다 실패할 것이다
- 일론 머스크 -
테슬라와 웨이모라는 두 거인은 상이한 방식으로 자율주행차를 구현하려 하고 있습니다. 하지만, 어느 한 쪽이 먼저 완전 자율주행 기술을 상용화하는 데 성공한다면, 지금과 같은 경쟁 구도가 성립할 수 있을까요? 필자의 개인적인 견해로는, 자율주행 기술의 상용화는 ‘캐삭빵’의 방식으로 진행될 가능성이 높다고 생각합니다.
두 진영이 서로 다른 방식으로 경쟁하는 상황에서 한 쪽이 먼저 상용화에 성공한다면, 시장 자본과 소비자 수요가 승자 쪽으로 급속도로 몰리면서 고속 성장할 모멘텀을 얻게 될 겁니다. 이렇게 승자는 시장에서 독과점 기업이 되고, 패자가 시도한 방식은 '잘못된 방식'으로 대중에 기억되면서 이제껏 쏟아부은 자원은 매몰비용으로 묻혀버릴 수도 있지 않을까요. 흡사 게임에서 패자의 캐릭터 삭제를 벌칙으로 걸고 1대1 대전을 벌이듯이, 테슬라와 웨이모가 목숨을 건 대결을 벌이고 있는 겁니다.
그렇다면 이 자존심 강한 두 천재는 어떠한 방식으로 자율주행이란 문제에 접근하고 있는걸까요?
(1) 테슬라 방식:
“부족해도 고쳐가면 되지” – 점진적 접근
테슬라의 자율주행(FSD) 시스템은 불완전합니다. 레벨 4, 5단계는 커녕, 3단계에도 다다르지 못한 2.99단계 수준이라 할 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 현재 테슬라 고객은 추가 금액만 내면 이 불완전한 자율주행 기능을 이용할 수 있습니다. 완벽하지 못한 시스템이라도 쓰면서 완벽하게 고쳐 나가자는 식의 ‘점진적 접근’을 테슬라가 취하고 있기 때문입니다.
테슬라의 방식은 마치 어린 아이를 길에 던져 놓고 훈련시키는 부모와 같다고도 볼 수 있는데요. 사물을 구별할 줄 모르는 인공신경망(뉴럴 네트워크)에게 실제 주행 데이터를 끊임없이 학습시켜 나갑니다. 데이터 수집 방법도 인간과 유사합니다. 인간의 눈처럼 자동차의 사방에 장착된 카메라 8대를 통해 실시간으로 시각 데이터를 입수하고, 두뇌 역할을 하는 FSD 칩이 이를 분석합니다. 그렇다면 이 인공신경망은 사람과 사물을 어떻게 구별하는 것일까요? 아이에게 아빠가 ‘이게 자전거야’하고 알려주는 것처럼, 인공지능에게도 ‘정답지'가 필요합니다.
테슬라 자동차에선, 운전자들이 직접 과외선생이 되어 정답지를 실시간으로 만들어냅니다. 보행자가 도로에 뛰어드는 것 같은 돌발상황이 벌어졌을 때 인공지능이 운전자의 대처 방식을 분석하고, 이를 학습을 위한 정답지로 사용합니다.
예를 들면 운전자가 적절한 타이밍에 브레이크를 밟아 충돌을 모면하면 정답 꼬리표를 붙이고, 충돌해버리면 오답 꼬리표를 붙이는 식입니다. 이렇게 급작스런 충돌을 피하기 위해 급정거하는 사례는 테슬라 유저들에게만 하루에 수백 번씩 일어난다고 하는데요. 운전자들이 브레이크를 밟을 때마다 학습을 위한 수백 개의 정답지가 자동으로 만들어지는 겁니다.
이러한 정답지는 자동차가 와이파이에 연결됐을 때 테슬라 본사로 전송되어, 뉴럴 네트워크(인간의 두뇌를 모방한 인공신경망)의 훈련에 활용됩니다. 훈련을 통해 강화된 데이터는 다시 운전자들의 FSD 칩으로 보내져 개별 연산 능력이 고도화됩니다. 모델3는 2017년 7월부터 최근까지 100차례 이상 업데이트되었으니, 거의 매주 1번씩 끊임없이 발전해온 꼴입니다.
이렇게 확보된 막대한 실제 주행 데이터를 통한 끊임없는 학습이 테슬라 자율주행 기술의 강점입니다. 20년 5월 기준 테슬라 자동차는 이미 100만 대가 넘게 보급되었습니다. 이를 통해 같은 해 4월 기준 이미 약 30억 마일(=48억 km)의 주행 데이터를 확보했습니다. 이에 비하면, 약 600대의 시험차량으로 2,000만 마일(=3,200만 km)의 주행 데이터 밖에 확보하지 못한 웨이모의 기록은 초라한 수준입니다. 테슬라가 하루에만 약 300만 마일의 주행 데이터를 수집하고 있으니, 일주일이면 웨이모의 누적 데이터를 초과하는 셈이죠.
(2) 웨이모 방식:
완벽하지 않으면 공개하지 않는다 – “빅뱅식 접근”
상단에 라이다가 설치된 웨이모 시범 주행 차량의 실제 모습 (사진 출처: Wired.com)테슬라와 반대로, 웨이모는 성인이 될 때까지 아이를 밖에 내보내지 않는 부모와 같습니다. 아직까지 제한된 지역에서 제한된 인원을 대상으로만 시험 운행을 하고 있으며, 일반 대중은 웨이모 자율주행 서비스에 쉽게 접근할 수 없습니다. 레벨 4, 5 수준의 안전성을 확보했을 때 대중에 '짜잔'하고 전격 공개하는 ‘빅뱅식 접근’이 웨이모의 방식이라 할 수 있을 겁니다.
테슬라와의 또 다른 차이점은, 웨이모가 카메라 대신 라이다(Lidar)와 HD Map에 의지한다는 겁니다. 라이다는, 쉽게 말하면 '전파 대신 빛을 쏘는 레이더’라고 할 수 있습니다. 자율주행 자동차의 라이다는 360도로 초당 수십 번을 돌면서 빛을 쏘아 주변 정보를 탐색하고 이를 토대로 운행에 사용할 가상 지도를 그려냅니다. HD Map이란, 말 그대로 정밀도가 높은 3D 지도입니다. 하지만 우리가 일반적으로 사용하는 스마트폰의 GPS 지도와 달리, 실제 오차가 센티미터 수준에 불과할 정도로 정확도가 높습니다.
라이다와 HD Map의 조합은, 테슬라의 카메라 방식보다도 정확도와 안전성이 높은 것으로 평가받고 있습니다. 여기에 구글의 뛰어난 AI 기술까지 합쳐져, 웨이모는 오랫동안 자율주행 기술의 선두주자로 인정받아 왔는데요.
라이다로 그려낸 주변 환경의 모습 (사진 출처: Velodyne Lidar)그런데 한 때 1,750억 달러를 기록했던 웨이모의 주가는 최근인 ‘20년에 들어서는 300억 달러로 폭락해버렸습니다. 여기에 최근에는 CEO 존 크라프칙을 포함한 임원진이 줄줄이 퇴사하고 교체되며, 적신호를 보였는데요. 한껏 높아진 업계의 기대치와는 달리, 자율주행 상용화에 진척을 보이지 못했기 때문으로 사람들은 추측하고 있습니다. 업계 1위의 선두주자로 평가받아온 웨이모가 가시적인 성과를 내지 못하고 있는 이유는 무엇일까요? 쉽게 상상할 수 있는 2가지를 짚어보려 합니다.
1. 실제 주행 데이터 부족
테슬라와 마찬가지로, 웨이모를 움직이는 것도 인공지능입니다. 그러나 테슬라와 달리 웨이모에겐 학습량이 절대적으로 부족합니다. 웨이모의 AI를 훈련시키는 것은, 대부분 실제가 아닌 가상 환경에서 수집된 데이터입니다. 웨이모 AI는 시뮬레이션 환경에서 약 25,000대의 차량을 주행하며 데이터를 수집해 학습해 나가고 있습니다. 하지만 가상 현실은 어디까지나 인간의 설계로 조성되었기에, 현실에서 발생하는 수많은 돌발 변수를 반영하지 못한다는 치명적인 문제가 있습니다. 때문에 가상 현실의 데이터는 실제에 비해 절대적으로 퀄리티가 부족하지만, 실제 주행 데이터 확보를 위해 도로에서 달리고 있는 웨이모의 시험 차량은 600대에 불과합니다. 100만 대가 도로를 달리고 있는 테슬라와 비교하면 초라한 수준이죠.
2. 전용 하드웨어 부재
완벽한 소프트웨어만 있다고 자율주행이 가능할까요? 소프트웨어가 작동할 하드웨어가 있어야 합니다. 테슬라는 자체 제작한 수 백만 대의 차량이 있다지만, 웨이모가 움직일 자동차는 어디에 있을까요? 운영 초기 웨이모는 직접 재규어 I-Pace 전기차를 구매해 자율주행 장비를 설치해 시험 운행합니다. 그러나 대 당 2억 원 이상 소요되는 천문학적인 비용으로 인해, 앞서 언급한 바와 같이 600대 규모의 소규모 시범 운행 밖에는 불가능했습니다. 그렇다고 그 비용을 낮추기 위해 웨이모가 이제와서 직접 전기차 생산라인을 세울 리도 만무하죠. 상황을 뒤늦게 파악한 웨이모는 하드웨어를 제공할 OEM 파트너 물색에 나섭니다. 구글 안드로이드가 갤럭시 스마트폰과 결합했듯, 자동차계의 삼성전자를 찾는 겁니다.
테슬라의 진정한 가치는 자율주행에 있다
웨이모 대 테슬라. 레벨 4 수준의 완전자율주행을 누가 더 먼저 상용화할 수 있을까요? 전문가들과 달리, 일반 소비자들은 웨이모가 아닌 테슬라의 손을 들어주고 있습니. 일반인들의 눈높이에선 뉴스로만 전해들은 논문 속 이론 같은 웨이모보다는, 지금도 도로를 달리고 있고 일부분이나마 자율주행 기능을 체험할 수 있는 테슬라 차량의 가능성이 더 높아보이는 겁니다.
반의 반토막난 웨이모의 기업가치와는 반대로, 올해 테슬라의 기업가치는 천장을 뚫고 급등했습니다. 2019년 36만 대 밖에 판매하지 못했음에도 테슬라는 도요타를 밀어내고 자동차 업계 시총 1위 자리를 차지했습니다. 단순히 자동차 시장의 한정된 파이뺏기로만 본다면, 300조가 넘는 테슬라의 시총 금액은 거품이라고 밖에는 볼 수 없습니다. 때문에 이 300조란 어마어마한 금액에는 일론 머스크가 그리는 자율주행과 공유경제의 실현 가능성까지 모두 반영되었다고 봐야할 겁니다. 몇 년 전까지만 해도 머스크의 계획에 코웃음쳤던 대중들이, 이제는 자율주행의 현실화에 있어서도 테슬라의 손을 먼저 들어주고 있는 모양새가 아닐까요?
Reference
- Tesla's Elon Musk: Some 'expert, careful' drivers get beta Full Self-Driving next week (ZD Net, 2020)
- Palo Alto, we have a problem: German court says Tesla’s “Autopilot” is false advertising (JD Supra, 2020)
- Tesla Model 3 rams into crashed truck: Raises questions on Autopilot system (Financial express, 2020)
- 라이다는 자율주행차를 위한 필수불가결한 기술인가? (테크월드뉴스, 2018)
- Tesla Sales Surpass 1 Million Electric Cars Globally (Insideevs, 2020)
- Tesla drops a bunch of new Autopilot data, 3 billion miles and more (Electrek, 2020)
- Waymo’s autonomous cars have driven 20 million miles on public roads (Venturebeat, 2020)
- Valued at $30bn, Waymo considers its next move (Financial Times, 2020)
- Alphabet’s Waymo valuation cut 40% by Morgan Stanley to $105 billion amid challenges in self-driving car market (CNBC, 2019)
