"테슬라 등 앞서 있는 건 사실"
"데이터 학습·안전성 구현 더 중요"
"데이터 학습·안전성 구현 더 중요"
테슬라를 비롯한 미국·중국 기업들이 현대차그룹보다 자율주행 기술 개발에서 앞서고 있다. 다만 단순한 기술 선도 여부보다 더 중요한 경쟁의 본질은 얼마나 많은 데이터를 안정적으로 학습하고, 실제 도로 환경에서 안전하게 구현할 수 있느냐가 관건이다.
엔비디아에서 자율주행 연구본부장을 지낸 박민우 박사가 현대차그룹 AVP본부장 및 포티투닷 사장으로 합류하면서, 현대차의 자율주행 전략을 엔비디아 중심 플랫폼에 어떻게 정교하게 접목할 수 있을지도 업계의 관심사로 떠오르고 있다. 단순한 인재 영입을 넘어 글로벌 자율주행 생태계에서 현대차그룹의 기술 노선이 어떻게 진화할지를 가늠하는 신호로도 해석된다.
손일선 오산대 미래자동차학부 교수는 14일 본보와 통화에서 "현재 시점에서는 테슬라가 가장 앞서 있는 상황인 것은 맞다"고 평가했다. 다만 그는 자율주행 기술의 접근 방식에 따라 장단점이 뚜렷하다고 짚었다.
손 교수는 "테슬라처럼 카메라 기반으로 자율주행 시스템을 구축하면 비용 측면에서는 효율적인 구조를 만들 수 있다"면서도 "안전성 측면에서는 아직 보완해야 할 요소가 적지 않다고 보고 있다"고 말했다.
업계에선 자율주행 알고리즘과 소프트웨어를 자체 개발해 내재화해온 현대차그룹의 방향성을 주시하고 있다. 기존의 독자 개발 기조를 유지할지 아니면 글로벌 빅테크 플랫폼과의 협업 비중을 확대할지가 향후 경쟁력의 분수령이 될 수 있다는 분석이다.
특히 최근 엔비디아가 공개한 자율주행 AI 모델 '알파마요'는 완성차 업계가 처음부터 자율주행 AI를 설계하지 않아도 기본 모델과 시뮬레이션 환경, 데이터 세트를 패키지로 제공하는 방식이다. 이를 활용하면 제조사는 대규모 개발 인프라를 자체 구축하지 않고도 양산차 적용을 전제로 한 실증과 고도화 단계에 빠르게 진입할 수 있다.
손 교수는 "각 기업마다 센서 구성과 데이터 활용 방식 등 기술 개발의 접근법이 다른 만큼, 결국 이 경쟁의 승자는 기술 자체보다 소비자가 얼마나 편안하고 신뢰할 수 있는 경험을 제공하느냐에 달려 있다"고 말했다.
기술 속도만큼이나 중요한 요소인 안전성에 대한 철학 자체가 다르기 때문이라는 평가도 있다. 테슬라가 비교적 급진적 방식으로 자율주행 고도화를 추진해온 반면 현대차그룹을 비롯한 전통 완성차 업체들은 리스크 관리와 안정성을 우선하는 전략을 택해왔다는 것이다.
곽수진 한국자동차연구원 빅데이터·SDV연구본부장은 "현상적으로 테슬라가 차량 보급 규모나 데이터 축적에서 앞선 것은 맞지만, 이 격차가 영원히 좁혀지지 않는 구조는 아니다"라고 평가했다.
곽 본부장은 "테슬라는 전기차 기반에서 출발해 10년 넘게 자율주행이라는 하나의 목표를 향해 일관되게 투자하며 방향성을 유지해왔다"며 "반면 현대차는 내연기관차, 전기차, 하이브리드 등 다양한 포트폴리오를 동시에 운영하면서 이를 통합하는 구조를 만들어가는 과정에 있다"고 설명했다.
이어 "완성차 업계 후발 주자가 선두를 잡기 위해선 급진적인 새로운 방법이 필요할 수 있고 테슬라는 그게 잘 맞아떨어졌지만, 1~2년 뒤에도 그게 정답일지는 알 수 없다"며 "자율주행은 개발이 되고 있는 것이지, 완성된 제품이 아니다"라고 강조했다.
엔비디아에서 자율주행 연구본부장을 지낸 박민우 박사가 현대차그룹 AVP본부장 및 포티투닷 사장으로 합류하면서, 현대차의 자율주행 전략을 엔비디아 중심 플랫폼에 어떻게 정교하게 접목할 수 있을지도 업계의 관심사로 떠오르고 있다. 단순한 인재 영입을 넘어 글로벌 자율주행 생태계에서 현대차그룹의 기술 노선이 어떻게 진화할지를 가늠하는 신호로도 해석된다.
손일선 오산대 미래자동차학부 교수는 14일 본보와 통화에서 "현재 시점에서는 테슬라가 가장 앞서 있는 상황인 것은 맞다"고 평가했다. 다만 그는 자율주행 기술의 접근 방식에 따라 장단점이 뚜렷하다고 짚었다.
손 교수는 "테슬라처럼 카메라 기반으로 자율주행 시스템을 구축하면 비용 측면에서는 효율적인 구조를 만들 수 있다"면서도 "안전성 측면에서는 아직 보완해야 할 요소가 적지 않다고 보고 있다"고 말했다.
업계에선 자율주행 알고리즘과 소프트웨어를 자체 개발해 내재화해온 현대차그룹의 방향성을 주시하고 있다. 기존의 독자 개발 기조를 유지할지 아니면 글로벌 빅테크 플랫폼과의 협업 비중을 확대할지가 향후 경쟁력의 분수령이 될 수 있다는 분석이다.
특히 최근 엔비디아가 공개한 자율주행 AI 모델 '알파마요'는 완성차 업계가 처음부터 자율주행 AI를 설계하지 않아도 기본 모델과 시뮬레이션 환경, 데이터 세트를 패키지로 제공하는 방식이다. 이를 활용하면 제조사는 대규모 개발 인프라를 자체 구축하지 않고도 양산차 적용을 전제로 한 실증과 고도화 단계에 빠르게 진입할 수 있다.
손 교수는 "각 기업마다 센서 구성과 데이터 활용 방식 등 기술 개발의 접근법이 다른 만큼, 결국 이 경쟁의 승자는 기술 자체보다 소비자가 얼마나 편안하고 신뢰할 수 있는 경험을 제공하느냐에 달려 있다"고 말했다.
기술 속도만큼이나 중요한 요소인 안전성에 대한 철학 자체가 다르기 때문이라는 평가도 있다. 테슬라가 비교적 급진적 방식으로 자율주행 고도화를 추진해온 반면 현대차그룹을 비롯한 전통 완성차 업체들은 리스크 관리와 안정성을 우선하는 전략을 택해왔다는 것이다.
곽수진 한국자동차연구원 빅데이터·SDV연구본부장은 "현상적으로 테슬라가 차량 보급 규모나 데이터 축적에서 앞선 것은 맞지만, 이 격차가 영원히 좁혀지지 않는 구조는 아니다"라고 평가했다.
곽 본부장은 "테슬라는 전기차 기반에서 출발해 10년 넘게 자율주행이라는 하나의 목표를 향해 일관되게 투자하며 방향성을 유지해왔다"며 "반면 현대차는 내연기관차, 전기차, 하이브리드 등 다양한 포트폴리오를 동시에 운영하면서 이를 통합하는 구조를 만들어가는 과정에 있다"고 설명했다.
이어 "완성차 업계 후발 주자가 선두를 잡기 위해선 급진적인 새로운 방법이 필요할 수 있고 테슬라는 그게 잘 맞아떨어졌지만, 1~2년 뒤에도 그게 정답일지는 알 수 없다"며 "자율주행은 개발이 되고 있는 것이지, 완성된 제품이 아니다"라고 강조했다.
