Your browser does not support JavaScript!

2025년 자율주행 기술 현황과 Tesla FSD·중국·현대차 비교 분석

일반 리포트 2025년 07월 21일
goover

목차

  1. 글로벌 자율주행 기술 현황
  2. Tesla FSD 기술 발전 경로
  3. 중국 자율주행 기술 동향과 비교
  4. 국내 및 기타 선도 기업 동향
  5. 기술적 도전 과제와 향후 전망
  6. 결론

1. 요약

  • 자율주행 기술은 현재 2025년 7월 21일 기준으로 글로벌 시장에서 빠르게 진화하고 있으며, 이 보고서는 Tesla의 Full Self-Driving(FSD) 시스템, 중국 BYD와 Huawei의 자율주행 기술 등을 전반적으로 분석합니다. 특히, 글로벌 자율주행 시장은 중국과 미국의 정책적 지원과 기술적 발전에 의해 급속히 성장하고 있습니다. 2030년까지 자율주행 택시 시장의 규모가 약 300억 달러에 이를 것으로 예상되는 가운데, 자율주행 기술은 전기차의 보급 확대와 AI 기술의 진보, 5G 통신망 구축 등 여러 요인에 힘입어 가속화되고 있습니다.

  • 중국은 2025년까지 자율주행 상업용 자동차의 L3+ 상용화 목표를 세우고 있으며, 정부의 육성 정책과 민간 투자를 통해 이와 같은 목표를 달성하기 위해 박차를 가하고 있습니다. Tesla는 L2 단계에서 시작하여 L4 단계에 이르는 기술적 진화를 이루어, 자율주행의 실질적인 모습을 갖추고 있는 상태입니다. Baidu의 Apollo와 Waymo는 이러한 인프라를 활용하여 글로벌 시장에서의 자율주행 서비스 공급자로서의 입지를 강화하고 있습니다.

  • 현대자동차는 SDV(Software-Defined Vehicle) 플랫폼을 기반으로 2028년까지 완전 자율주행차를 출시할 계획을 세우고 있으며, 카카오T는 지난 10년간의 혁신을 통해 택시 서비스의 효율성을 극대화했습니다. 기술적 발전 이외에도 OpenLoRA와 V2X 통신과 같은 혁신적인 기술들은 자율주행의 보안과 비용 절감을 가능하게 하여, 자율주행 기술 상용화의 새 지평을 열고 있습니다. 이 모든 상황을 살펴보면, 자율주행 기술은 향후 교통의 패러다임을 바꾸는 중요한 요소로 자리매김할 것입니다.

2. 글로벌 자율주행 기술 현황

  • 2-1. 세계 시장 성장 추세

  • 2025년 현재, 자율주행 시장은 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있으며, 여러 국가들의 정책과 기술적 발전이 이를 뒷받침하고 있습니다. 특히, 중국과 미국을 중심으로 한 자율주행 혁신은 업계를 선도하고 있으며, 글로벌 자율주행 택시 시장은 2030년까지 약 300억 달러로 성장할 것으로 예측되고 있습니다. 이 같은 성장은 전기차 보급 확대, AI 기술 발전, 5G 통신망 구축 등 여러 요인으로 인해 더욱 가속화되고 있습니다.

  • 중국은 자율주행 기술 상용화에 속도를 내고 있으며, 2025년까지 자율주행 상업용 자동차의 L3+ 상용화를 목표로 하고 있습니다. 여기에는 정부의 적극적인 산업 육성 정책과 자율주행 산업에 대한 민간 및 공공 투자가 강하게 작용하고 있습니다. 중국의 자율주행 차량 서비스는 이미 수익 창출이 가능한 단계에 이르렀으며, 베이징과 상하이를 포함한 주요 도시는 무인 로보택시의 시험 운영을 진행하고 있습니다.

  • 2-2. 주요 기업별 기술 수준 비교(Tesla·Baidu·Waymo 등)

  • 글로벌 자율주행 시장에서 Tesla, Baidu 및 Waymo는 각각 독특한 기술적 접근 방식을 가지고 있으며, 이들은 자율주행 기술 발전에 크게 기여하고 있습니다. Tesla는 Full Self-Driving(FSD) 기술을 통해 L2에서 L4로의 기술적 진화를 이루며, 자체적인 자율주행 플랫폼과 로보택시 네트워크 구축을 목표로 하고 있습니다. 이와 더불어, Tesla의 FSD는 유저 피드백을 통해 지속적으로 개선되고 있으며, 여러 해양 및 도시 시험을 통해 실제 주행 데이터를 축적하고 있습니다.

  • 반면 Baidu는 Apollo Go라는 로보택시 서비스를 제공하고 있으며, 이 서비스는 이미 11 million rides를 기록했습니다. Baidu는 Uber와의 파트너십을 통해 아시아 및 중동 시장에서 로봇 택시를 비즈니스 모델로 구현할 계획입니다. 또한, Waymo는 미국에서의 상용화를 통해 무인 자율주행 서비스의 선두주자로 자리해 있으며, 안전 기준과 기술 표준을 강화하는 데 집중하고 있습니다.

  • 2-3. 규제·정책 동향(영국·중국)

  • 영국 정부는 자율주행차의 도입을 위한 법적 프레임워크를 수립하고 있으며, 2025년에는 '자동화된 승객 서비스(APS)' 허가 제도를 추진하고 있습니다. 이는 자율주행 차량의 안전성과 접근성을 확보하는 데 초점을 두고 있으며, 2026년부터는 자율주행 승객 서비스의 파일럿이 시작될 예정입니다. 해당 정책은 자율주행차의 보급과 함께 38,000개의 새로운 일자리를 창출할 것으로 기대되고 있습니다.

  • 중국은 자율주행 산업에 대한 민간 투자와 정부의 정책적 지원을 통해, 자율주행 차량의 상용화가 더욱 빠르게 진행되고 있습니다. 중국의 주요 도시에서 자율주행 청소차와 순찰차 등의 도입이 활발하게 진행되며, 자율주행 차의 상업화를 위한 준비가 가속화되고 있습니다. 이와 같은 규제와 정책들은 자율주행 시장의 성장을 더욱 가속화할 것입니다.

3. Tesla FSD 기술 발전 경로

  • 3-1. FSD 단계별 진화(L2→L4)

  • Tesla의 FSD(Full Self-Driving) 기술은 2025년까지 L2에서 L4로 진화하였습니다. L2 단계에서는 기본적인 운전 보조 시스템(예: 차선 유지 보조, 적응형 크루즈 컨트롤)을 제공하였고, 이를 통해 사용자는 차량 주행에 대한 일부 책임을 유지해야 했습니다. 이어서 L3 단계에서는 차량이 특정 조건 하에서 자율적으로 주행할 수 있는 기능이 추가되었습니다. 이 단계에서 차량은 주행 중 인간 운전자의 개입 없이도 주어진 구간에서 기계적으로 주행이 가능해졌습니다. 하지만 여전히 비상시에 운전자가 개입해야 하는 제한이 있어 상용화에 어려움이 있었습니다. 현재 2025년 기준 L4 단계에서는 특정 정해진 구역 내에서 완전 자율주행이 가능해지며, 차량 자체가 주행의 모든 결정을 내릴 수 있는 가능성을 제공하고 있습니다. 이에 따라 테슬라는 전국적으로 다양한 시나리오에서 자율주행을 시험 중이며, L4에서의 상용화가 임박해 있는 것으로 보입니다.

  • 3-2. 주요 소프트웨어 아키텍처와 특징

  • Tesla의 FSD 시스템은 고도화된 소프트웨어 아키텍처로 구성되어 있습니다. 이 시스템의 핵심은 딥러닝 및 강화학습 기술입니다. AI 소프트웨어는 자동차의 센서로부터 수집된 데이터(카메라, 레이더, LiDAR 등)를 실시간으로 처리하여 주변 환경을 인식하고, 이를 통해 주행 의사 결정 과정에 활용됩니다. 또한, 테슬라는 'Dojo'라는 자체 개발한 AI 슈퍼컴퓨터를 기반으로 하여 모델을 훈련시키고, 오버 더 에어(OTA) 소프트웨어 업데이트를 통해 차량의 기능을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이 외에도 Tesla의 FSD는 User Experience(UX)를 고려한 인터페이스를 제공하여 운전자가 차량의 상태를 쉽게 파악할 수 있도록 설계되었습니다.

  • 3-3. 성능 검증과 한계

  • 현재 Tesla FSD는 많은 검증 절차를 거치고 있으며, 몇몇 주행 시나리오에서는 이미 상용 서비스를 시작한 상태입니다. 그러나 L4 수준의 자율주행 기술은 다양한 환경(예: 기상 조건, 복잡한 도시 환경)에서의 안정성을 확보해야 합니다. 또한 Tesla FSD의 한계 중 하나는 고속도로에서는 높은 성능을 보이는 반면, 도시 지역에서의 상황 인식이 더 높은 도전이 될 수 있다는 점입니다. 특히, 예기치 못한 도로 조건에서의 반응 시간이 기술적 한계로 작용할 수 있는 부분입니다. 따라서, FSD의 완전한 상용화는 지속적인 소프트웨어 개선과 더불어 법적·사회적 수용성 확보가 함께 요구됩니다.

4. 중국 자율주행 기술 동향과 비교

  • 4-1. BYD Apollo·Huawei 기술 수준

  • 중국의 자율주행 기술은 최근 몇 년 동안 눈에 띄는 성장을 보였습니다. 특히 BYD와 Huawei는 이 분야에서 중요한 선두주자로 자리잡고 있습니다. BYD의 Apollo 플랫폼은 L3 이상의 자율주행 기술을 실현하고 있으며, 이는 차량이 스스로 경로를 선택하고 운전할 수 있는 능력을 포함합니다. 또, BYD는 차량 안전성을 높이기 위해 다양한 센서와 알고리즘을 통합하여 강력한 자율주행 시스템을 구축하였습니다. 반면, Huawei는 통신 기술과 AI 기반의 자율주행 솔루션을 통해 차별화된 접근 방식을 선보이며, 자율주행차량의 네트워크 통신과 데이터 처리에 강점을 가지고 있습니다. 이들의 기술적 진보는 중국 정부의 자율주행차 산업 육성 정책과 함께 더욱 가속화되고 있는 추세입니다.

  • 4-2. 상용화 진입 단계(L3+ 이상)

  • 중국의 자율주행 산업은 현재 L3+ 이상 단계로 상용화를 가속화하고 있습니다. 자율주행 차의 상용화를 목표로 한 여러 기업들은 이미 서울과 상하이같은 주요 도시에서 로보택시 서비스를 시범 운영하고 있으며, 이러한 서비스는 정부의 정책 지원과 더불어 빠르게 확산되고 있습니다. 예를 들어, Baidu의 Apollo Go는 11개 도시에서 1,100만 건 이상의 실제 조사를 수행하며, 고객들의 신뢰를 얻고 있습니다. 이와 함께, BAIC BluePark New Energy가 Arcfox Alpha T5 로보택시의 대량 생산 및 도로 테스트를 시작하여 L4 자율주행 능력을 실현한 점은 자율주행차 상용화에 중요한 발걸음을 내딛었다는 점에서 주목할 만합니다.

  • 4-3. 정부 육성 정책과 투자 현황

  • 중국 정부는 자율주행 산업의 발전을 위해 종합적인 육성 정책을 펼치고 있습니다. 자율주행 기술이 산업 혁신의 핵심으로 자리잡으면서, 전기차와 AI의 융합을 통해 물류 비용 절감과 효율성을 도모하고 있습니다. 또한, 업계에서의 민간 및 공공 투자가 활발히 이뤄져 시장 규모가 급속히 커지고 있으며, 다양한 회사들이 정부의 전문 연구개발 기금을 통해 지원을 받고 있습니다. 이러한 자본 투자와 지원 정책은 기술 혁신과 상용화를 강화하는 데 기여하고 있으며, 중국의 자율주행 산업은 글로벌 시장으로의 확장 가능성을 내포하고 있습니다.

5. 국내 및 기타 선도 기업 동향

  • 5-1. 현대자동차 SDV 기반 자율주행 로드맵

  • 현대자동차는 2025년 현재 기준으로 소프트웨어 중심 차량(SDV) 개발과 관련된 로드맵을 체계적으로 마련하고 있습니다. 2026년경에는 소프트웨어 중심의 차량인 페이스카를 출시할 계획이며, 2027년에는 자율주행 AI인 '아트리아 AI'가 탑재된 모델을 고객에게 선보일 예정입니다. 궁극적으로 현대차는 2028년까지 완전한 자율주행차를 시장에 출시할 계획입니다.

  • 이경민 현대차 자율주행SW 개발실장 상무는 이로 인해 자율주행차가 스마트폰과 유사한 방식으로 지속적으로 소프트웨어 업데이트가 가능하며, 사용자 경험을 극대화할 것이라는 점을 강조하였습니다. SDV 아키텍처는 소프트웨어와 하드웨어의 분리를 통해 초고속 차량 컴퓨터를 중심으로 설계되고, 이를 통해 차량의 기능을 효율적으로 관리할 수 있을 것으로 기대됩니다.

  • 5-2. ‘로보라이드’·음성 AI 통합 계획

  • 현대자동차는 자율주행 차량 개발에 있어 '로보라이드'라는 새로운 개념을 도입하고, 음성 인식 AI 기술을 차량에 통합하는 방향으로 나아가고 있습니다. '로보라이드'는 음성 인공지능 기술과 결합하여 운전자가 음성으로 차량을 조작하고, 목적지를 설정할 수 있는 기능을 제공합니다.

  • 예를 들어, 운전자가 차량 내에서 음성으로 메시지를 읽고, 해당 내용을 자동으로 유추하여 목적지를 설정하는 기술이 개발되고 있습니다. 이러한 통합은 사용자에게 더욱 직관적이고 편리한 자동차 사용 경험을 제공할 것으로 기대되며, 자율주행의 실용성을 높이는 데 기여할 것입니다.

  • 5-3. 카카오T 택시 10년 혁신 성과

  • 카카오모빌리티의 '카카오T 택시'는 지난 10년간 지속적인 혁신을 통해 택시 호출 서비스의 효율성을 크게 향상시켰습니다. 배차 소요 시간은 지난 10년간 평균 19.87초에서 현재 6.6초로 단축되었으며, 탑승 성공률 또한 올해 5월 기준으로 94%에 달합니다. 이는 사용자의 택시 이용 경험을 크게 개선한 성과로 볼 수 있습니다.

  • 더불어 카카오모빌리티는 AI 기술을 활용하여 택시 호출 및 배차 시스템을 고도화하고 있으며, 구글의 '제미나이 나노' 기반 하이브리드 AI 기술을 도입하여 사용자 편의 기능을 지속적으로 개선하고 있습니다. 이러한 혁신은 카카오T 서비스의 전반적인 품질을 높이고, 사용자 맞춤형 이동 수단 제공에 기여하고 있습니다.

6. 기술적 도전 과제와 향후 전망

  • 6-1. AI 모델 최적화(OpenLoRA)와 비용 절감

  • 2025년 7월 21일 현재, AI 기술의 발전은 자율주행 차량의 효율성을 극대화하는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다. 특히, OpenLoRA(Open Low-Rank Adaptation)로 알려진 혁신적인 프로토콜이 도입됨에 따라 AI 모델의 배포 비용이 최대 90%까지 절감될 수 있는 가능성이 열렸습니다. 이 기술은 단일 GPU를 사용하여 수천 개의 로라 모델을 동시에 배포할 수 있도록 설계되어, 예전보다 훨씬 경제적인 구조를 제공합니다. 이는 스타트업 및 대기업이 각자의 요구에 맞는 AI 모델을 대규모로 운영할 수 있게 해주는 새로운 패러다임으로 평가받고 있습니다.

  • AI 모델의 비용 절감은 자율주행 기술의 상용화에 필요한 중요한 요소 중 하나입니다. 기존에는 특정 업무를 위한 AI 모델을 운영하기 위해 상당한 인프라 비용이 발생했지만, OpenLoRA는 이러한 비용 부담을 크게 경감시켜 줄 것입니다. 이 기술은 효율성을 높이고, 자율주행 차량의 대량 생산 및 배포를 가능하게 함으로써 차량 생태계의 변화에 기여할 것입니다.

  • 6-2. V2X 통신의 역할과 보안 이슈

  • V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술은 자율주행 차량의 안전하고 효율적인 운영을 위한 핵심 요소로 자리매김하고 있습니다. 이 기술은 차량 간, 차량과 인프라 간, 그리고 차량과 보행자 간의 실시간 소통을 가능하게 하여 교통 흐름을 최적화하고 사고를 예방하는 데 중요한 역할을 합니다. 2022년에는 V2X 시장 규모가 23억 3,400만 달러로 평가되었으며, 2028년까지 연평균 성장률(CAGR)이 34.17%에 달할 것으로 예측되고 있습니다.

  • 하지만 V2X 기술은 보안과 개인 정보 보호 문제로 인해 도전에 직면해 있습니다. 차량 간 민감한 데이터를 실시간으로 전송하는 과정에서 해킹 등의 사이버 공격에 노출될 위험이 존재합니다. 이러한 안전 문제를 해결하기 위한 기술적 조치가 반드시 필요합니다. 자동차 제조업체와 기술 기업들은 이러한 보안 문제를 해결하기 위해 지속적인 연구와 개발을 진행하고 있으며, 정부의 정책적 지원 또한 이러한 노력을 뒷받침할 것으로 예상됩니다.

  • 6-3. 향후 규제 변화 및 상용화 가속화

  • 자율주행 기술의 발전과 함께 규제 환경도 변화하고 있습니다. 2025년 7월 21일 기준으로, 영국 정부는 자율주행 차량의 상업적 사용을 위한 법적 기반을 마련하기 위한 공청회를 실시하고 있으며, 2026년 봄에는 다양한 자율주행 차량 서비스를 시범 운영할 예정입니다. 이러한 규제 변화는 자율주행 차량의 상용화 속도를 높이는 결정적 요인으로 작용할 것입니다.

  • 정부의 정책이 자율주행 차량과 관련된 여러 서비스의 안전성을 보장하고, 다양한 이해관계자의 의견을 반영함으로써 더욱 포괄적인 법체계가 수립될 전망입니다. 이러한 법적, 제도적 변화와 함께 자율주행 차량 운영의 안전성, 접근성, 혁신성이 한층 강화될 것입니다. 이러한 요소들이 결합하여 자율주행 기술의 상용화가 가속화되고, 이는 교통 인프라와 사용자 모두에게 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

결론

  • 2025년 현재, Tesla의 FSD는 L2에서 L4 단계로 진화하며 글로벌 자율주행 시장에서 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 그러나, 여전히 안전성 검증과 소프트웨어 신뢰성 개선이 중요한 과제로 남아 있으며, 이 해결이 이루어질 때 실질적인 상용화가 가까워질 것입니다. 중국 기업들은 L3+ 상용화를 앞두고 대규모 투자와 정부의 정책적 지원을 통해 빠른 성장세를 이끌고 있으며, 현대자동차는 SDV 플랫폼을 통해 2028년 완전 자율주행차 출시를 목표로 한 계획을 가지고 있습니다.

  • AI 모델 최적화 기술인 OpenLoRA와 V2X 통신 기술은 비용 절감 및 교통 효율성 향상에 기여할 것으로 보입니다. 더불어, 규제 환경과 사용자 수용성이 향후 자율주행 기술의 상용화 가속화에 중요한 변수가 될 것입니다. 기업들은 이러한 과제를 해결하기 위해, 안전 기준 강화, 인프라 구축, 그리고 AI 검증 프레임워크 확립을 통해 실질적 도입 시점을 앞당길 수 있는 방법을 모색해야 합니다. 이러한 요소들이 모두 맞물리면, 자율주행의 미래는 더욱 밝아질 것으로 전망됩니다.

용어집

  • 자율주행: 자율주행은 운전자가 개입하지 않고 차량이 스스로 주행할 수 있는 기술을 의미합니다. 이는 센서와 AI 알고리즘을 통해 차량이 주변 환경을 인식하고 판단하여 주행 결정을 내리는 방식으로 운영됩니다. 2025년 현재, 자율주행 기술은 여러 단계로 나뉘며, L2에서 L4로 발전하고 있습니다.
  • Tesla FSD: Tesla의 Full Self-Driving(FSD)은 차량이 독립적으로 주행할 수 있도록 구현된 자율주행 시스템입니다. 2025년까지 L2 단계에서 L4 단계까지의 기술적 발전을 이루어, 특정 구역에서 완전 자율주행이 가능한 상태입니다.
  • BYD Apollo: BYD의 Apollo는 자율주행 플랫폼으로, L3 이상의 자율주행 기술을 구현하고 있습니다. 이 플랫폼은 차량이 스스로 경로를 결정하고 운전할 수 있는 능력을 포함하며, 중국 내 자율주행 관련 중요한 서비스로 자리잡고 있습니다.
  • V2X: V2X(Vehicle-to-Everything) 통신 기술은 자율주행 차량과 주변 요소들 간의 실시간 통신을 가능하게 합니다. 이 기술은 차량 간 소통, 차량과 인프라 간 소통, 차량과 보행자 간 소통을 포함하여 교통 흐름의 최적화와 사고 예방에 기여합니다.
  • SDV: SDV(Software-Defined Vehicle)는 소프트웨어 중심의 차량을 의미합니다. 이 차량은 지속적인 소프트웨어 업데이트를 통해 기능이 확장될 수 있으며, 현대차는 이 플랫폼을 기반으로 한 자율주행차의 개발을 목표로 하고 있습니다.
  • OpenLoRA: OpenLoRA(Open Low-Rank Adaptation)는 AI 모델의 배포 비용을 대폭 절감할 수 있는 혁신적인 프로토콜로, AI 모델을 경제적으로 운영할 수 있게 해줍니다. 2025년 현재, 이 기술은 자율주행 차량의 효율성을 높이는 중요한 요소로 주목받고 있습니다.
  • 로보택시: 로보택시는 무인 자율주행 차량을 활용한 택시 서비스입니다. 베이징과 상하이를 포함한 중국의 여러 도시에서 시험 운영되고 있으며, 자율주행 기술의 상용화에 중요한 역할을 하고 있습니다.
  • 규제·정책 동향: 자율주행 기술의 발전에 따라 영국과 중국 등 여러 나라에서 자율주행차 도입을 위한 법적 프레임워크와 정책들이 수립되고 있습니다. 이러한 규제는 자율주행 기술의 상용화를 가속화하는 데 기여하고 있습니다.

출처 문서