황룽 黃榮 <차이신주간> 기자   

▲ 2018년 4월 중국 시노트럭 등이 개발한 자율주행 전기화물차가 톈진항 부두에서 컨테이너를 싣고 시험주행을 하고 있다. REUTERS

미국 자동차공학회(SAE)가 구분한 등급에 따르면 자율주행은 L0에서 L5까지 6단계로 나뉜다. L3부터 자율주행 단계에 해당한다. 자동시스템으로 주행 임무를 완수하고 일정한 상황에서 주행 환경을 제어할 수 있다. 하지만 L3단계에선 운전자가 반드시 제어권을 다시 확보할 수 있도록 준비해야 한다. L4단계는 주로 기계에 의존해 자율주행을 실현한다. L5단계는 완전한 자율주행이다. 핸들과 브레이크 페달 등이 사라진다.
플러스AI와 투심플은 L4단계 자율주행을 목표로 한다. 플러스AI는 L4단계 자율주행 기술을 갖춘 제팡(解放)J7 중형 화물차가 중국 상하이 펑셴구에서 쑤닝(蘇寧)물류와 함께 ‘창고에서 창고까지’ 자율주행 시험에 성공했다고 밝혔다. 자동 화물 적재와 주행, 방향 전환, 주차, 하역 등 일련의 항만 표준 작업도 진행했다. 또 투심플은 L4단계의 자율주행 화물차가 미국 애리조나주 10번 고속도로에서 소규모로 상업적 운행을 시작했다고 밝혔다.
자율주행 화물차 분야에서 후발 주자인 인셉티오는 아직까지 자율주행차를 개발하지 못했다. 마저런 G7 사장 겸 인셉티오 최고경영자는 우선 L3단계에 집중한 뒤 L4단계 계획을 세울 것이라고 밝혔다. 2019년 상반기에 L3단계 기능을 갖춘 시험차량을 출시한 뒤 2021년을 전후해 대규모 양산에 돌입할 계획이다. 그는 L4단계 이상의 무인화를 기대하는 대신 L3단계 이하 ‘운전자가 지키는’ 자율주행 기술에 집중하고 있다. 운전자 두 명이 교대로 화물차를 운전하는 현행 방식을 대체해 인건비를 줄일 수 있기 때문이다. 그는 “기술 신뢰성에서 보면 L3단계도 매우 큰 도전이라 생각한다”고 말했다.

▲ 중국 사물인터넷 기업 G7 등이 공동 출자해 설립한 자율주행 화물차 기술개발사 인셉티오의 시험주행 모습. 이 회사는 자율주행과 신에너지 기술, 물류 빅데이터를 기반으로 차세대 스마트 중형 화물차를 개발할 계획이다. G7 홈페이지

핵심은 센서
두 진영에서 설정한 목표는 어떤 자율주행시스템을 채택하느냐에 따라 달라졌다. 자율주행시스템은 감지, 판단, 제어 단계로 나뉜다. 각각 인간의 눈, 뇌, 손과 발에 해당한다. 자율주행에 쓰이는 센서와 고정밀 지도, 전기신호 제어장치(X-by-Wire)가 그 기능을 한다. 
센서가 핵심이다. 인셉티오는 라이다(Lidar)를 중심으로 카메라, 밀리미터파 센서 등 여러 센서를 융합하는 방법을 선택했다. 웨이모 등 주류 기업이 채택한 방식이기도 하다. 정밀도가 높고 정보량이 많으며 가시광선 간섭을 받지 않는 라이다의 강점에 치중한 선택이다. 하지만 라이다는 아직 양산 단계가 아니다. 비용이 많이 들어 자율주행의 규모화를 저해하는 요인으로 꼽힌다.
천모 투심플 공동창업자는 “라이다가 화물차에 적합하지 않다”고 말했다. 승용차는 제동 거리가 40m면 충분하지만 화물차는 250m가 필요한데, 현재 라이다의 인지 거리는 150m 정도에 그치기 때문에 자율주행 화물차의 기술 수요에 맞지 않는다는 것이다. 그는 “카메라를 중심으로 다른 센서 기기를 조합한 시각적 인지 솔루션에 인공지능의 데이터 훈련을 추가하면 적은 비용으로 화물차 자율주행을 실현할 수 있다”고 설명했다. 
플러스AI도 시각적 인지 솔루션을 선택했다. 류완첸 플러스AI 창업자는 “자율주행시스템을 화물차에 적용한다면 차량 한 대를 개조하는 데 수천달러가 필요하다”며 “그런데 지금 라이다 한 대 가격이 수만달러에 이른다”고 말했다. 라이다 제조원가는 얼마 되지 않지만 개발비가 너무 많이 들어 양산하기 전까지는 비현실적으로 높은 가격을 유지할 것으로 그는 내다봤다.
현재 라이다의 주요 공급업체는 벨로다인이다. 이 기업이 제공한 정보에 따르면, 1차 부품협력사와 함께 차량용 제품을 양산할 계획이다. 시기는 2020년이고, 32채널 라이다를 생산할 것이다. 양산에 들어가면 원가를 500달러까지 낮출 예정이다. 더 높은 사양은 구체적 양산 시기가 결정되지 않았다. 
이에 비해 시각적 인지 솔루션에는 신뢰성 논란이 가시지 않는다. 한 자율주행 스타트업 엔지니어는 자율주행 인지시스템에선 물체 검측 능력은 물론 그 정확성이 중요하다고 했다. 라이다는 카메라보다 정확도가 높다. 카메라는 빛과 날씨 등의 영향도 받는다. 업계에서는 시각적 인지 솔루션이 L3단계 자율주행을 실현할 수 있지만, L4단계의 복잡한 상황에서 생기는 막대한 데이터는 처리하기 어려운 것으로 본다. 이 엔지니어는 “물론 절대적인 것은 아니다. 주로 고속도로를 다니는 화물차는 도로 상황이 비교적 단순하고 발생하는 데이터도 적은 편”이라고 말했다.

▲ 승차 공유 플랫폼인 우버의 부분 자율주행 트럭이 미국 미시간주 앤아버의 주행시험장에 세워져 있다. REUTERS

정식 운행 기준 불분명
L3단계와 L4단계를 가르는 명확한 기준은 없다. 미국 자동차공학회가 자율주행 단계를 구분했지만 설명이 추상적이다. 업계에서는 ‘운전자 개입 빈도’를 자율주행 기술 성숙도를 평가하는 기준으로 삼는다. 자율주행시스템이 대응할 수 없는 상황이 생겨 운전자가 개입하는 횟수가 그것이다. 운전자가 개입하지 않고 주행한 거리가 길수록 자율주행시스템이 성숙하고 안정적이라는 의미다.  
미국 캘리포니아주 교통관리국(DMV)이 공개한 각 기업의 2018년 시험보고서를 보면, 플러스AI는 보고 기간 동안 캘리포니아주에서 1만800마일을 주행했다. 운전자가 199차례 개입했고, ‘운전자 개입 전까지 자율주행한 평균거리’(MPI)가 54.4마일을 기록했다. 같은 해 시험보고서를 제출한 28개 기업 가운데 14위였다. 투심플은 2018년에는 캘리포니아주에서 주행시험을 진행하지 않았다. 2017년 이 회사의 시험거리는 662마일이었고 운전자가 57회 개입했다. MPI는 11.6마일이었다. 캘리포니아주에 시험보고서를 제출한 전세계 28개 기업 가운데 가장 좋은 성과를 낸 기업은 웨이모다. 보고 기간에 MPI가 1만1천 마일을 기록했다. 5위인 포니AI은 MPI가 1022.3마일로, 중국 기업 가운데 가장 좋은 성적을 거뒀다.
이에 대해 플러스AI 쪽은 자율주행시험을 승용차와 화물차로 나눠 진행했다며, 캘리포니아주 DMV에는 승용차 시험 성적만 보고하고 화물차 기록은 배제해 보고서에 담긴 기록에 큰 의미가 없다고 했다. 이 회사는 화물차 주행시험이 실제 운영 환경에서 시스템 안정성을 더욱 잘 반영한다고 주장했다. 2018년 플러스AI 화물차는 15만마일을 주행했고, 평균 MPI가 1500마일이었다.
투심플은 2017년 캘리포니아에서 승용차인 링컨MKZ로 주행시험을 했고 기간은 2주였다고 밝혔다. 투심플이 제공한 자료에 따르면, 최근 자율주행 화물차 주행시험에서 1천 마일당 0.62번 운전자가 개입했다. 이를 근거로 계산하면 MPI가 1612.9마일에 해당한다.
자율주행차가 얼마나 많은 주행시험을 하고 MPI가 어느 수준이어야 정식으로 도로에서 다닐 수 있을까? 아직까지 명확한 기준은 없다. 앞에서 소개한 자율주행 스타트업 엔지니어는 “주행 환경과 알고리즘이 변하지 않는 상황에서는 노선마다 적어도 100만 마일 이상 주행시험 데이터가 필요하다”고 말했다.
승용차가 주행하는 도시는 도로 환경이 복잡해 얼마나 많은 데이터를 축적해야 하는지 계산하기 어렵다. 1천만 마일이 넘는 주행시험을 마쳤다고 발표한 웨이모는 작은 규모로 상업적인 시험운행을 시작했다. 하지만 존 크라프칙 웨이모 최고경영자는 얼마 전 공개 석상에서 “앞으로 오랜 기간 자율주행은 운전자의 협조가 필요할 것이다. 어떤 환경이든 구애받지 않고 운행하는 것은 불가능하다. 자율주행은 영원히 제약받을 것이다. 이 기술은 정말, 정말 어렵다”고 말했다.  
화물차는 자율주행 환경이 단순하지만, 고속도로에서 물류단지까지 이르는 복잡한 도시 구간 때문에 어느 정도에 도달해야 하는지 판단하기 어렵다. 투심플 천모는 “‘창고에서 창고까지’ 운송하는 단일 노선의 데이터가 1천만 마일에 이르면 자율주행 화물차의 안정성이 검증된 것”이라고 주장했다. 투심플은 제공한 자료에서 2018년 상반기까지 완료한 시험주행 거리가 약 32만 마일이라고 밝혔다. 플러스AI는 전체 주행거리를 공개하지 않았다.
천모는 주로 미국 애리조나주에서 주행시험을 했고 이 지역에서 상업적 시험운행을 시작했다고 밝혔다. 주행시험을 하는 동시에 화물을 운송해 수익을 얻고 있다는 뜻이다. 애리조나주와 캘리포니아주는 미국에서 자율주행을 적극적으로 지원하는 지역이다. 그는 빈 차량으로 시험하는 것보다 화물을 운송해 수익을 얻으면 일부 시험비를 충당할 수 있다고 했다. 스타트업으로선 차량 규모를 늘려 시험 데이터를 축적하고 경쟁사와 격차를 벌려 최종 목표인 대규모 상용화를 실현하는 데 도움이 된다. 2018년 하반기부터 투심플은 13개 화물업체에 서비스를 제공해 하루 평균 3~5차례 화물을 운송했다. 2019년 하반기에는 매월 100만달러 매출을 달성할 계획이다.

협력과 경쟁
제조업자개발생산(ODM) 업체를 선정하는 문제에서 투심플은 미국 완성차 제조사 2곳, 중국 산시자동차그룹과 협력하고 있다. 산시자동차그룹은 중형 화물차를 자율주행시스템 차로 개조했다. 인셉티오가 간선물류공동혁신센터를 만드는 데는 포톤(福田汽車), 이치제팡(一汽解放), C8C트럭(聯合卡車) 등 3개 완성차 제조사가 참여했다. 플러스AI는 전략적 협력 계약으로 이치제팡 스마트 생태계의 협력사가 됐다.
플러스AI 류완첸이 말했다. “도로 화물수송 업계에선 소수 대기업이 시장을 독점하는 현상이 심각하다. 화주와 화물차를 연계해주는 플랫폼 완방(萬邦) 시장점유율이 70%를 넘는다. 이치제팡은 중형 화물차 시장의 선두 주자다. 두 회사가 자율주행 화물차의 산업 가치사슬에 참여하고 있다. 자율주행 경쟁도 비슷한 결과를 가져올 것이다. 두 대기업과 업무를 결합하면 플러스AI가 시장에서 유리한 고지를 선점하는 데 도움이 될 것이다. 완방은 플러스AI의 주요 주주 가운데 하나다.”
완성차 제조사도 각자 자율주행 추진 계획을 세웠다. 2018년 2월 산시자동차그룹은 자체 개발한 L3단계 견인차를 전시했다. 공식 상용화 계획은 내놓지 않았다. 2019년 1월 이치제팡은 ‘콜롬버스’ 스마트물류개방계획을 발표했다. 독자 개발과 협력사 공동 개발을 동시에 추진한다는 방침이다. 2020년까지 제한된 지역에서 L4단계 자율주행을 실현하고, 2023년 본격 상용화에 들어가겠다고 밝혔다. 
자율주행 화물차에 주목해온 투자자는 스타트업과 완성차 제조사 사이에서 주도권 다툼이 생길 것으로 내다봤다. 그는 경쟁적 관계에서는 기술을 확보한 기업이 더욱 빠르게 성장한다고 말했다. 그러나 마저런 G7 사장은 양쪽의 이해 충돌 가능성이 낮은 것으로 평가했다. “자동차를 만들 계획이 없다. 우리의 자율주행시스템을 성숙한 차량에 적용해 양산한 뒤 운영능력을 통해 완성차 제조사의 판매를 늘려줄 것이다. 미래 자율주행 업계 선두 주자는 기술력과 운영능력을 동시에 갖춘 기업이 될 것이다.”  

* 2019년 5월호 종이잡지 119쪽에 실렸습니다.

ⓒ 財新週刊 2019년 제9호
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번역 유인영 위원