최근 자율주행 기술은 기존의 규칙 기반(Rule-based) 방식에서 인지·판단·제어 모두 인공지능(AI) 모델로 구성하는 ‘E2E(End-to-End)’ 방식으로 변화하며 업계의 새로운 표준으로 자리잡고 있다. 테슬라를 필두로 현대자동차까지 주요 기업들이 E2E 방식을 채택하고 있고 이는 자율주행 분야의 필수 요소가 됐다.
그러나 글로벌 기업들이 추진 중인 E2E 방식으로 국내 기업이 접근한다고 자율주행 분야의 선두 그룹으로 치고 나갈 수 있을지는 미지수다. E2E 방식은 엄청난 컴퓨팅 파워와 방대한 데이터 학습을 필요로 한다. 우리와 글로벌 기업들의 투자 규모와 데이터 수집 능력은 큰 차이가 있다. 이 때문에 많은 업체들이 레벨3 이상보다는 레벨2 수준(운전자의 전방 주시 필요)에서 손을 떼는 것이 가능한 운전 보조 기능에 집중하며 시장을 관망하는 전략을 취하고 있다.
그렇다면 이러한 환경 속에서 한국이 성공할 수 있는 방향은 무엇일까. 우리는 E2E 방식을 준비하는 동시에 강점을 가질 수 있는 자율주행 서비스 모델 개발을 고민할 필요가 있다. 각 지역의 교통 환경과 서비스 수요에 특화된 자율주행 서비스를 제공하는 전략도 유효할 수 있기 때문이다. 실제로 웨이모와 바이두, 포니.AI와 같은 자율주행 기업들이 특정 지역의 환경과 수요에 맞는 로보택시 서비스를 선보이고 있다. 이를 기반으로 서비스 가능 지역을 점차 확대해 나가고 있는 것이 좋은 사례이다. 이미 국내 기업 중 한 곳은 이 같은 접근 방식을 바탕으로 글로벌 평가에서 유의미한 순위를 기록하며 인정받고 있다.
하지만 업계의 노력에도 불구하고 아직 우리나라에 특화된 운전자 없는 무인 자율주행 기반 서비스의 활성화는 더딘 것처럼 보인다. 그 이유 중 하나로 업계에서는 무인 자율주행에 대한 명확한 안전 가이드라인의 부재를 꼽는다. 우리나라는 현재 무인 자율주행의 허가 여부를 검토하는 단계에 머물러 있다.
상용화 관점에서 보자면 자율주행 기업 지원을 위해 20일부터 시행되는 자율주행 성능인증제도 등에서 보듯 정부 역시 많은 노력을 경주하고 있다. 그러나 그 외 부분에 있어 현실적 제약이 있을 수 있다. 자율주행차에도 사이버 보안 등 준수하기 부담스러운 규정이 적용되며 연비 인증과 같은 자동차에 따라붙는 요구 사항을 충족해야 한다. 이는 우선 소량의 자율주행차를 바탕으로 특정 지역 서비스를 상용화하고자 하는 업체에 비용 측면의 장벽이 될 수 있다. 게다가 무인 자율주행차가 사고를 일으켰을 경우 책임 소재를 명확히 하는 규정과 이를 대비하는 보험, 도로 교통 규정도 아직은 미비해 불확실성이 존재한다. 아울러 기존 운수 업계 등 이해관계자와의 갈등도 여전하다.
국내에서 자율주행이 발전해 나가려면 각 부처가 시작부터 완벽한 제도를 고민하기보다는 자율주행에 대한 별도 보조금을 편성하거나 기존 규제의 신속한 면제에 집중하는 등 범부처 관점에서 자율주행 서비스의 안정적 도입에 관심을 갖고 지원에 나서야 한다. 기존 운수 업계 등 이해관계자와의 상생 모델을 국회·정부에서 제시하는 방안도 필요해 보인다.
자율주행은 기술 개발뿐 아니라 실제 서비스로 구현될 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요하다. 한국에서 자율주행 서비스가 성공적으로 자리 잡을 경우 이를 기반으로 글로벌 시장에 진출할 수 있는 가능성이 열릴 것이다. 정부와 기업이 협력해 자율주행 제도와 지원책을 조화롭게 마련하는 것이 시급한 과제다.
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