자율주행기술의 단계별 Level(Level 0~5)은 이미 많이 알려져 있으므로 이것에 대한 언급은 피하고 현재로 Level 4 또는 Level 5(완전자율주행)의 자율주행차에 대한 안전성은 유일하게 미국 캘리포니아의 교통국을 통해서 2016년부터 4년째 공개되었다.캘리포니아주에서 자율주행 도로시험 허가를 받은 60여개사가 연간 도로시험을 하면서 자율주행 해제(Disengagement) 건수 및 사고상황을 의무적으로 주정부에 보고하였다. 자율주행을 하는 도로상황의 다양성 및 해제의 정의 기준에 논란이 있기는 하지만 대부분의 회사가 시험운전자가 개입하거나 시스템이 정지하지 않았다면 사고가 일어났을 상황을 ‘해제’로 보고 있으므로 해제는 사고상황으로 간주해도 될 것이다. 

회사별로 보면 Waymo가 2016년부터 2018년까지 선두를 지켜왔고 2019년에는 145만마일의 시험주행을 했으며 1,000마일당 0.076건의 해제로 약 13,000마일당 한 건이 된다. 주목할 만한 것은 2019년에 중국의 Baidu가 11만마일의 시험주행을 했으며 Waymo를 앞질러 1000마일당 0.055건의 해제 즉, 18,000마일당 1건의 해제가 일어났다고 보고하였다. 보고하는 회사들의 정직성을 떠나서 이 정도면 안전한 것인지 인간 운전자가 내는 사고와 비교해보자. 미국 캘리포니아주의 경우 약 50만마일당 1건의 교통사고가 일어난다고 하니 2019년 보고된 최고 안전한 자율주행차는 인간이 운전하는 것보다 평균적으로 약 30배 사고를 많이 낸다고 보면 될 것이다. 사실 자율주행의 선두주자인 Waymo가 미국의 25개 도시에서 2,000만마일이 넘게 시험주행을 하면서도 아직 상용화를 못하고 있는 이유도 여기에 있는 것이다.

여기서 꼭 지적하고 싶은 것은 자율주행의 안전성을 언급할 때 해제건수가 아니라 자율주행차가 실제 사고가 난 횟수만으로 비교하는 사례가 있는데 이것은 잘못된 것으로 생각된다.

Level 4~5에 해당하는 자율주행의 상용화는 요소기술들의 완성도와 신뢰도 수준에 달려있다. <그림 2>에 보면 알 수 있듯이 Level 2의 자율주행에서 Level 4로 넘어가려면 추가적인 핵심기술(V2X통신, 주변환경 인식센서, 디지털맵, 측위, 스마트인프라, HMI, Fail-safe, Fall-back, AI, DCU, 자율주행 시험평가, 인증 등) 들이 필요하며 이 모든 기술들이 제대로 작동한다면 상용화가 가능하다고 볼 수 있다. 기술 각각의 신뢰도가 99%라 할지라도 모든 기술이 제대로 동작할 신뢰도는 90% 이하로 떨어질 수 있으므로 인간의 생명이 달려있는 자동차의 상용화에 적용하는 것이 얼마나 어려운지 알 수 있다.

현 시점에서 자율주행의 핵심기술들에 많은 연구개발이 이루어지고 있는 상태이지만 어느 하나도 완성도가 높다고 평가되는 것이 없다. 외국의 경우, 특히 미국 실리콘밸리와 보스턴지역, 중국, 유럽에 이 기술들과 관련된 많은 스타트업들이 출범되었다. 한 예로 환경인식센서의 한 종류인 라이더(Lidar) 스타트업만 글로벌로 수백개, 인공지능기반 자율주행 스타트업만 글로벌로 수백개가 된다고 하니 그 관심도와 어려움을 알 수 있다. 이런 이유로 사실 아무리 큰 Tech회사, 자동차회사라고 할지라도 이 모든 기술을 다 확보하는 것은 불가능하므로 최근 5년간 이 기술과 관련된 회사간 합병과 투자, 협력이 많이 이루어졌다. 

미국 GM이 인공지능기반 자율주행 스타트업인 Cruise Automation를 10억달러에 인수하면서 이 스타트업에 일본의 Honda와 Softbank가 같이 50억달러를 투자하게 된다. 미국 Ford가 역시 인공지능기반 자율주행 스타트업인 Argo AI를 10억달러에 인수하였고 이 스타트업에 독일의 Volkswagen이 26억달러, Ford가 추가적인 40억달러를 투자하였다. 

Toyota는 초기 10억달러의 펀드로 Toyota AI Ventures를 설립하여 자율주행관련 스타트업에 투자하였고 추가적인 펀드를 조성하였다. 현대기아차도 자율주행업체인 Aptiv에 25억 달러를 투자 Joint venture를 설립하였고 스타트업인 Aurora에 2,200만달러 등 국내외 20여개 자율주행 관련 업체에 투자 및 전략적 협업을 하고 있다. 라이더 스타트업에 대한 투자도 매우 활발하였으며 Ford가 Velodyne에 7,500만달러, Toyota가 Luminar에 3,600만달러 등 많은 투자와 협업이 이루어지고 있다. 혹시 모를 라이더기술의 혁신 가능성을 염두에 두고 글로벌 OEM이나 자동차부품사, Tech회사들은 2~3개의 라이더 스타트업에 많은 투자를 하고 있는 상황이다. 다만 현시점까지 GM Super Cruise의 맵매칭을 위한 라이더를 제외하고 자율주행에서 주변상황판단을 위해 라이더가 상용화된 것은 거의 없으므로 향후 상용화 기술 개발과 스타트업들의 생존 경쟁이 매우 치열할 것으로 예상된다.

일반인을 대상으로 하는 Level 4~5 자율주행의 상용화는 상당 기간 걸릴 것으로 예상되고 있으며 그 주된 원인은 다음과 같이 정리할 수 있다.

1. 센서를 통해 주변 상황을 정확히 인식하는 기술은 이제 시작에 불과, 특히 눈, 비, 안개, 밤에 인식하는 기술은 매우 제한적

2. 도로에서 충돌없이 안전하게 그리고 편안하게 운전하는 주행경로 생성 및 제어는 아직 최적의 해답을 찾지 못한 상태

3. 도로 위에 현재 차량의 정확한 위치를 알아내는 것도 현재의 기술로는 매우 비싸고 불확실성이 존재

4. 통제된 상황에서 자율주행 시연은 완전자율주행의 성공과 매우 큰 차이

5. 현재 자율주행에 필요한 부품(센서, GPS, GPU, 통신모듈 등)은 일반인에게 보급하기에는 너무 비싸고 차량내 장착성도 적절치 못함

이상과 같이 상용화의 한계점이 있어도 자율주행 관련 핵심기술의 개발과 투자가 글로벌하게 지속적으로 이루어지고 있는 이유를 이해할 필요가 있다. 우선 <그림 2>에 나열된 각각의 핵심기술들은 Level 4 자율주행 상용화의 시점과 상관없이 Level 2 자율주행 기술의 고도화에 적용이 가능하다. 

이는 곧 글로벌 OEM들이 현재 판매중인 Level 2 자율주행 기술의 완성도를 높이기위해 엄청난 노력을 하고 있음을 의미한다. 다음으로 자율주행 기술을 개발하는 목적은 공용이나 상용의 목적으로 우선적인 상용화를 실현하는 것이다. 예를 들면 로보택시, 자율셔틀, 자율버스, 자율트럭, 배송로봇 등이 해당된다. 주어진 영역 내에서만 운행하거나 주어진 경로만을 왕복하면 주행 시나리오가 단순하고 시험평가를 빠르게 할 수 있다. 또한 정부나 지자체 지원금으로 고비용부분도 어느정도 해결이 되기 때문이다. 특히 배송로봇은 저속 무인 이동체이므로 사고에 대한 책임이 훨씬 작아서 상용화의 부담이 적다.

로보택시는 미국에서 먼저 시범운행되었으며 Waymo가 Arizona주의 Phoenix시에서 Waymo One<그림 3>이라는 이름으로 2018년 출범하였고 현재 월 1,500건 정도의 택시서비스를 시 전체가 아닌 약 256㎡의 영역내에서만 시험 운영되고 있다. 이후에 후발 주자인 GM Cruise는 San Francisco에서, Ford는 Miami 등에서, Aptiv는 Lyft와 함께 Las Vegas에서, Mercedes는 Bosch와 함께 Silicon Valley에서 시험 운행중이거나 운행계획을 하고 있다. 다음으로 로보택시 시범이 가장 많이 이루어지는 나라는 중국이며 Baidu는 베이징에서, 스타트업인 AutoX는 Shenzhen과 Shanghi에서 시험 운행중이거나 계획을 가지고 있다.

운전대와 페달이 없는 5~8인승 자율주행 셔틀서비스는 통제된 상황에서 저속운행(25mph 이하)을 하므로 일찍이 시범주행이 이루어졌으며 영국의 히드로공항에서 사용된 POD<그림 4>는 2011년부터 350만명 이상이 이용하였다. 미국은 20여개 도시에서 스타트업인 May Mobility, Navya, EasyMile 등이 제작한 자율셔틀이 제한된 영역안에서 단순 이동수단으로 많이 활용되고 있다. 이밖의 자율셔틀은 유럽에서 1,400만명 이상을 수송한 네덜란드의 ‘2GetThere’, Local Motors의 ‘Olli’, 일본 Gacha의 ‘Muji’, 미국의 ‘Optimus Ride’와 ‘Canoo’, 그리고 한국의 ‘판교제로셔틀’과 ‘KAMO’ 등을 들 수 있다. 최근에 자동차부품사인 Bosch, Continental, ZF, Aisin 등도 모빌리티 서비스를 위한 자율 셔틀을 발표한 바 있다.

20인승 이상의 자율버스는 주어진 경로만을 왕복운행하는 비교적 단순한 주행시나리오를 수행하므로 유럽을 중심으로 여러 회사에서 시험 주행을 하고 있다. 벤츠가 제작하여 네덜란드에서 시험운행중인 CityPilot<그림 5>, 스코틀랜드의 Stagecoach, 스웨덴의 Scania와 Nobina, Volvo, 중국의 Higer버스들이 있고 일본도 올림픽에 맞추어 자율버스의 시범주행을 활발히 진행하고 있다.

장거리를 운행하는 화물트럭을 자율차로 전환할 경우 50% 이상의 비용절감을 가져올 수 있고 장시간 운전제한이 적용되지 않아서 하루의 이동거리를 배 이상 증가시킬수 있는 기대감이 높다. 영토가 넓은 미국을 중심으로 자율트럭의 시험주행이 이루어지고 있으며, 대표적인 미국 기업으로 Waymo와 Peterbilt trucks, Starsky Robotics, Kodiak Robotics, Ike, Pronto.ai, Aurora, Xos Trucks, Plus.ai, Autobon AI 등이 있다. 그밖에 독일의 Daimler, 캐나다의 Embark, 중국의 TuSimple 등도 미국의 고속도로에서 시범주행을 운행하고 있다. 상대적으로 화물차 운전자의 인건비가 싼 중국에서는 아직 수요가 많지는 않지만 자율트럭과 관련된 스타트업들이 중국에서 많이 탄생하고 있다.

사람이 타지 않는 자율 배송로봇은 인사사고의 걱정없이 운행이 가능하고 대부분 저속이므로 일반 도로 및 통제된 영역안에서 많은 시험주행이 이루어지고 있다. 대표적인 스타트업으로 10억달러 이상의 투자를 받은 미국의 Nuro<그림 6>는 2018년부터 Kroger, Walmart, Domino 등과 함께 자율배송 서비스를 제공하고 있으며 미국 교통국으로부터 2021년까지 5,000대의 운행 승인을 받았다. 이밖에 Amazon의 배송로봇 Scout, Savioke의 Relay Robot, Five Elements Robotics의 Robotic Shopping Car, Piaggio Group의 Gita 등이 시범 운행중이며, Starship Technologies와 Kiwibot 등의 스타트업도 활발히 대학 캠퍼스 내에서 시험중에 있다. 

중국에서는 Idriveplus, JD Logistics, Neolix 등이 청소, 배송서비스 등 시험 운행중이며 특히 흥미있는 것은 이번 코로나바이러스 사태로 병원내 장비나 진단시료 등의 이송에 이런 배송로봇이 활발히 이용되었다고 한다.

모든 주행상황에 안전하게 대처할 수 있는 자율주행차를 만드는 것은 꽤 오랜 기간이 걸릴 것이고 어쩌면 수십년이 지나도 일어나지 않을 수도 있다. 그럼에도 불구하고 자율주행 기술의 개발과 투자가 지속적인 이유는 우선적으로 공공성이나 상용성 자율주행 서비스의 상용화가 기대되기 때문이다. 그리고 <그림 2>와 같은 많은 핵심기술들이 동시에 완성되지 않겠지만 각 기술의 완성도가 높아지고 부분적으로 자동차에 적용되면서 운전자와 승객의 안전 및 편의를 획기적으로 증대시키는 일이 가능하게 된다.