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2025년 한국 자율주행 시장의 현주소와 향후 과제

일반 리포트 2025년 12월 12일
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목차

  1. 자율주행 기술 혁신과 시연
  2. 국내 모빌리티 규제·데이터 공유 정책
  3. 시장 경쟁 구도와 기업 전략
  4. 결론

1. 요약

  • 2025년 말 현재 한국 자율주행 산업은 레벨4 자율주행 로보택시 상용화를 겨냥한 글로벌 및 국내 기업 간의 기술 경쟁이 치열하게 전개되고 있습니다. 주요 기업으로 현대차와 테슬라가 있으며, 현대차는 북미 모셔널을 중심으로 2026년 로보택시 상용화를 추진하는 한편, 테슬라는 완전자율주행(FSD) 기능을 국내 도심과 일반도로로 확대하려는 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 기술적 혁신은 자율주행 시장에서의 입지를 더욱 강화하는 데 중요한 요소로 작용하고 있습니다.

  • 또한, 한국 정부는 자율주행차 산업의 활성화를 위해 2027년 완전자율차 상용화를 목표로 차량 데이터 공유 및 실증도시 지정 정책을 발표했습니다. 이와 함께 규제 유연화 및 표준화 작업이 활발히 진행되고 있는 가운데, 데이터 수집 및 분석을 통해 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 노력이 필요합니다. 자율주행 기술의 상용화를 위한 이와 같은 다양한 요소들이 현재 진행형으로 복합적으로 작용하고 있으며, 이는 시장의 경쟁력을 높이는 방향으로 이어질 것입니다.

  • 한국 자율주행 산업에서 데이터 공유 방안의 도입은 기업 간 협력의 기틀을 마련해줄 것으로 기대되며, 특히 제조사의 차량 데이터 실증을 통해 고품질 데이터가 확보될 경우 자율주행 시스템의 성능이 향상될 것입니다. 이러한 배경 속에서 자율주행 기술에 대한 글로벌 기업 간의 경쟁은 국내 기업들에게도 중요한 기회를 제공할 것으로 보입니다.

2. 자율주행 기술 혁신과 시연

  • 2-1. 모셔널 중심 레벨4 로보택시 상용화 로드맵

  • 현대차는 북미의 자율주행 자회사인 모셔널을 통해 2026년까지 레벨4 자율주행 로보택시 상용화를 목표로 하고 있습니다. 모셔널은 현대차와 앱티브의 합작 투자로 설립되었으며, 레벨4 기술을 활용하여 운전자의 개입 없이 완전 자율주행 차량 서비스를 제공할 계획입니다. 이들은 과거 5년간의 연구 개발과 데이터 축적을 바탕으로 자율주행 시스템을 발전시켜 왔으며, 기술 검증 과정에서 얻은 노하우를 통해 투자를 지속적으로 확대하고 있습니다. 모셔널은 현재 주행 데이터와 도로 정보 수집을 통해 상용화 준비를 강화하고 있으며, 이는 글로벌 자율주행 시장에서 현대차의 경쟁력을 확보하는 데 중요한 기반이 될 것입니다.

  • 2-2. 테슬라 FSD 일반도로 및 도심 주행 시연

  • 테슬라는 최근 국내에서의 감독형 완전자율주행(FSD) 기능을 홍보하며 일반 도로에서의 자율주행 시연 영상을 공개하였습니다. 이 기능은 차량이 갑작스러운 상황에서도 스스로 판단하고 반응할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 도심에서의 복잡한 주행 환경에서도 높은 안정성을 보이고 있습니다. 테슬라의 FSD 시스템은 기존 차량 시스템과 비교하여 훨씬 많은 데이터 처리 능력을 요구하며, 이를 통해 더 빠르고 정확한 주행 결정을 내릴 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 기술 진전을 통해 테슬라는 자율주행 시장에서의 입지를 더욱 강화하고 있습니다.

  • 2-3. 포티투닷 E2E 자율주행 영상 공개

  • 현대차의 소프트웨어 개발 자회사인 포티투닷은 최근 일반 도로에서 자율주행 시험 영상을 공개했습니다. 이 시스템은 카메라 기반의 엔드 투 엔드(E2E) 방식으로 설계되어 있으며, 기존 GPS나 고정밀 맵에 의존하지 않고 차량의 주변 환경을 인식하고 판단하여 스스로 주행할 수 있는 능력을 보유하고 있습니다. 포티투닷의 자율주행 AI 플랫폼 '아트리아(Atria) AI'는 차량의 인지, 판단 및 제어를 하나의 신경망으로 통합하여 운영됩니다. 이러한 기술은 자율주행의 복잡한 주행 환경에서 높은 성능을 발휘할 수 있도록 하고 있으며, 포티투닷은 이 기술을 토대로 더 나아간 차량 솔루션을 개발할 계획입니다.

  • 2-4. 기술 데모의 글로벌 경쟁력 함의

  • 현대차와 테슬라 등 글로벌 기업들 간의 자율주행 기술 시연은 단순한 기술력을 넘어 새로운 비즈니스 모델로의 발전 가능성을 보여주고 있습니다. 각각의 기술 시연은 시장에서의 차별화 요소가 될 뿐만 아니라, 자율주행 기술의 상용화를 위한 신뢰성 확보에도 기여할 것입니다. 일례로, 현대차의 모셔널과 포티투닷은 서로 다른 전략을 통해 자율주행 시장에서의 경쟁력을 높이고 있으며, 테슬라 역시 FSD를 통한 실시간 데이터 수집과 처리 능력을 통해 시장에서의 위치를 강화하고 있습니다. 이러한 경쟁은 자율주행 기술뿐만 아니라 관련 산업인 반도체, 데이터 처리 시스템 등에서도 혁신을 촉진할 것으로 기대됩니다.

3. 국내 모빌리티 규제·데이터 공유 정책

  • 3-1. 제조사 차량 데이터 공유 방안

  • 2025년 11월 26일, 정부는 자율주행차 산업의 경쟁력을 제고하기 위해 제조사 차량 데이터의 공유 방안을 발표했습니다. 이 방안은 개인 차량에서 발생하는 데이터를 차주 동의를 통해 안전하게 수집하고 활용하겠다는 내용입니다. 이러한 조치는 미국의 테슬라와 같은 방대한 데이터 수집 모델을 참조하여, 한국의 자율주행 기술 개발을 한 단계 끌어올리기 위한 전략으로 여겨집니다. 현재 한국에서는 실증·연구개발용 자율주행차 132대에서 수집되는 데이터량이 제한적이나, 이러한 공유 방안이 활성화된다면 앞으로 더 방대한 양의 고품질 데이터를 확보할 수 있을 것으로 기대됩니다.

  • 자율주행차에 대한 운영이 확대됨에 따라, 생산자나 운송업체들이 관련 데이터에 대한 책임을 명확히 해야 하며, 이는 사고 발생 시 책임 분담을 위한 법적 논의와도 연결됩니다. 이러한 차량 데이터는 자율주행 시스템의 성능 향상을 위해 매우 중요한 요소이며, AI 기반 모빌리티 서비스의 발전에도 기여할 것입니다.

  • 3-2. 자율주행 실증도시 지정 계획

  • 정부는 2025년부터 한 도시 전체를 자율주행 실증도시로 지정할 계획을 밝혔습니다. 이 실증도시는 시험용 자율주행차가 운행될 수 있는 공간을 대폭 확장하고, 이를 통해 자율주행차의 안전성과 신뢰성을 검증하려는 의도를 가지고 있습니다. 특히, 서울의 면적보다 넓은 지역에서 자율주행차를 시험 운행할 수 있도록 하며, 개인정보보호법의 개정을 통해 원본 영상 데이터 활용을 원활하게 할 예정입니다.

  • 이러한 실증도시는 농촌이나 대중교통이 취약한 지역에서도 자율주행 버스의 운행을 증대시키는 이중적 목적을 가지고 있습니다. 데이터 축적과 교통취약지역 서비스의 개선을 위해, 자율주행 버스 운전자는 관련 교육을 받고 직접 운행할 수 있게 됩니다. 이처럼 자율주행 실증도시는 다양한 분야에서의 자율주행 기술 적용 가능성을 높이는 중요한 계기가 될 것입니다.

  • 3-3. AI 기반 모빌리티 규제 유연화 논의

  • 2025년 12월 11일, 한국모빌리티학회에서 열린 '자율주행과 모빌리티 2025' 콘퍼런스에서는 AI 기반 모빌리티 산업의 경쟁력 강화를 위한 유연한 규제 필요성이 강조되었습니다. 전문가들은 AI와 자율주행 기술이 함께 발전하기 위해서는 탄력적인 규제 대응이 필수적이라는 점을 지적하며, 특히 스타트업의 성장을 저해하지 않는 범위에서 AI 기술이 활용될 수 있도록 해야 한다고 주장했습니다.

  • 과도한 규제는 기업의 기술 개발과 시장 진입을 지연시킬 우려가 있으며, 이는 궁극적으로 국내 기업이 글로벌 경쟁에서 불리한 위치에 놓이게 만들 수 있습니다. 이러한 배경에서 기업 스스로 위험 요인을 관리하고 기술적 문제 발생 시 이를 개선하는 자율 구조가 필요합니다. 따라서 정부와 기업 간의 긴밀한 협력과 소통이 요구되고 있습니다.

  • 3-4. 표준화와 제도적 과제

  • 자율주행 기술이 발전하면서 표준화 작업 또한 중요한 과제로 부각되고 있습니다. AI 기반 자율주행 시스템이 안전하게 운영되기 위해서는 관련 표준이 마련되어야 하며, 이는 규제와 함께 기술 개발 및 시장 진입을 원활하게 합니다. 그러나 현재는 표준화 과정에서 다양한 이해관계자 간의 협의와 조정이 필요하여, 각종 장애물에 직면하고 있습니다.

  • 기업들이 자율주행 시스템 및 AI 기술을 개발할 때, 서로의 기술적 요구사항과 비즈니스 모델을 이해하고 협력하는 것이 필수적입니다. 국내 모빌리티 생태계의 경쟁력을 높이기 위해서는 업계와 정부가 함께 표준화를 위한 프레임워크를 구축하고, 현재 진행 중인 논의들을 체계적으로 정리하여 빠른 시일 내에 실현할 필요가 있습니다.

4. 시장 경쟁 구도와 기업 전략

  • 4-1. 현대차 R&D 조직 개편의 배경

  • 현대자동차그룹은 최근 R&D 조직의 대규모 개편을 단행했습니다. 이는 글로벌 자동차 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위해 필수적인 조치로 해석됩니다. 특히, 전기차 및 자율주행 기술과 같은 급격한 기술 변화에 대응하기 위한 전략으로 보입니다. 현대차는 도요타와 테슬라를 포함한 글로벌 완성차 강자와의 경쟁에서 '가성비'와 '첨단 기술'로 단기 승부를 이끌어내고자 합니다. 이를 위해 단순한 하드웨어 중심의 접근에서 벗어나 소프트웨어 중심 차량(SDV) 으로의 전환을 가속화하고 있으며, 이 과정에서 하드웨어와 소프트웨어 간의 충돌 문제도 발생하고 있습니다. 이러한 조직 개편은 단순히 인적 자원의 변화가 아닌, 자율주행 및 배터리 기술 혁신을 위한 근본적인 기반을 다지기 위한 전환점으로 해석될 수 있습니다.

  • 4-2. 자율주행 특허 포트폴리오 전략

  • 자율주행 기술의 발전은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 오늘날 자율주행 특허는 기술 패권을 차지하기 위한 핵심 무기로 자리잡고 있습니다. 자율주행 기업들은 AI, 센서 기술, 제어 알고리즘은 물론, 안전성 및 신뢰성을 강화하기 위한 정밀 맵핑 기술을 포함한 다양한 영역에서 특허를 확보하고 있습니다. 현대차는 이러한 특허 포트폴리오를 전략적으로 강화하기 위해 다양한 기술 흐름 분석을 통해 인식 기술, 주행 판단, 차량 제어, 정밀 지도 등 4대 분야에 집중하고 있습니다. 이를 통해 경쟁 우위를 확보하고, 공급망 및 파트너사와의 협업을 확대하는 방향으로 나아가고 있습니다.

  • 4-3. 국내 플랫폼 기업의 차별화 요소

  • 국내 플랫폼 기업들, 특히 카카오모빌리티와 티맵모빌리티는 자율주행 기술의 경쟁력이 점점 강조되고 있습니다. 해외 기업들이 자율주행 기술을 공도에서 주로 발전시킨 반면, 한국의 경우 복잡한 도심 및 지하 환경에서의 내비게이션 정확성이 큰 과제로 남아있습니다. 카카오모빌리티는 '융합 실내 측위(FIN)' 기술을 세계 최초로 상용화하여, GPS 신호가 끊기기 쉬운 지하에서도 차량 위치를 정확하게 파악하는 기술을 확보했습니다. 이는 자율주행 차량이 자동으로 주차 공간을 찾아 이동하거나 충전 구역에 진입하는 등 '미세 자율주행'을 가능하게 합니다.

  • 4-4. 글로벌 기업의 교통규칙 위반 이슈

  • 최근 웨이모와 테슬라의 로보택시가 교통규칙을 위반하는 사례가 잇따라 발생하고 있습니다. 실제로 웨이모는 자율주행 차량이 정차한 스쿨버스를 인지하지 못하고 불법적으로 추월한 사례가 보고되었습니다. 이러한 이슈는 자율주행 기술의 상용화에 있어 아직도 개선해야 할 부분이 많음을 시사합니다. 한국에서도 이러한 문제는 발생할 수 있으며, 따라서 외국 기업의 자율주행 기술이 한국 도로에서 안전하게 작동할 수 있도록 하기 위해서는 보다 엄격한 규제와 검증 프로세스가 필요합니다. 자율주행 차량의 안전성 확보는 기술적 문제가 아닌 법적 및 정책적 과제로 간주되어야 하며, 각국의 규제와 법률을 준수하도록 지속적인 학습 데이터 축적이 절실합니다.

결론

  • 현재 한국 자율주행 산업은 글로벌 테크 기업과의 치열한 기술 경쟁 속에서 정부 주도의 데이터 정책 및 규제 체계 정비와 함께 특허 및 표준화 전략의 결합이 필수적입니다. 2026년과 2027년으로 예정된 레벨4 로보택시의 상용화에 맞춰, 서비스 신뢰성을 확보하기 위해서는 도로에서의 데이터 수집 및 분석의 강화를 통해 실제 도로 환경에 대한 이해도를 높여야 할 필요가 있습니다.

  • 또한, 차량 데이터 공유 정책과 모빌리티 규제의 유연화는 자율주행 산업 생태계를 활성화하는 핵심 요소로 작용할 것이며, 이를 통해 표준화된 거버넌스 체계의 구축이 시급하게 요청됩니다. 국내 기업들은 이러한 환경 속에서 특허 포트폴리오의 강화를 통해 글로벌 기술 리더십을 확립해야 하며, 동시에 플랫폼 서비스의 차별화를 꾀하는 것이 중요합니다.

  • 미래 지향적으로는 자율주행 산업이 안전성 검증, 규제 준수 및 서비스 혁신의 조화를 이루는 방향으로 나아가야 하며, 민관 협력을 통해 실증 인프라를 확충하고 국제 표준화에 참여하는 것이 경쟁력의 중요한 요소가 될 것입니다. 이러한 혁신적인 접근은 한국이 자율주행 기술의 글로벌 선도국으로 발돋움하는 데 기여할 것으로 예상됩니다.

용어집

  • 자율주행: 자동차가 사람의 개입 없이 주행할 수 있도록 하는 기술로, 인공지능(AI), 센서, 카메라 등을 활용하여 주변 환경을 인식하고 실시간으로 판단하여 주행합니다.
  • 레벨4: 자율주행 기술의 안전성 및 자동화 수준을 나타내는 분류로, 레벨4는 특정 지역 내에서 운전자의 개입 없이 차량이 스스로 주행할 수 있는 상태를 의미합니다.
  • 로보택시: 완전 자율주행 기능을 갖춘 택시 서비스로, 사용자가 호출하면 자동차가 스스로 목적지까지 이동하는 형태입니다. 현재 현대차와 테슬라 같은 기업들이 상용화를 추진 중입니다.
  • 모셔널: 현대차의 자율주행 자회사로, 2026년까지 레벨4 자율주행 로보택시 상용화를 목표로 하고 있는 기업입니다.
  • FSD (Full Self-Driving): 테슬라의 완전 자율주행 기능으로, 차량이 복잡한 주행 환경에서도 자율적으로 주행할 수 있도록 돕는 시스템입니다. 현재 한국에서 시연되고 있습니다.
  • 데이터 공유: 자율주행차에서 수집된 데이터를 제조사 간에 공유하는 방식으로, 안전성 및 기술 발전을 위한 핵심 전략으로 활용되고 있습니다.
  • 규제: 자율주행 기술의 개발 및 상용화와 관련된 법적 요구사항으로, 기술의 안전성과 신뢰성을 확보하기 위해 정부가 제정하는 정책 및 규범을 포함합니다.
  • 특허: 자율주행 기술의 권리를 보호하기 위한 법적 수단으로, 기업들은 자신의 기술 개발을 보호하기 위해 다양한 분야에서 특허를 확보하는 전략을 구현하고 있습니다.
  • R&D (Research and Development): 연구 및 개발을 의미하며, 자율주행 기술의 혁신을 위해 수행되는 과학적 및 기술적 연구 활동을 포함합니다.
  • 모빌리티 플랫폼: 자율주행 차량, 공유 서비스 및 기타 이동 수단을 통합하여 사용자가 보다 편리하게 이동할 수 있도록 하는 서비스 플랫폼을 의미합니다.
  • 안전성: 자율주행 차량의 주요 지표로, 차량이 예상치 못한 상황에서도 사고 없이 안정적으로 작동할 수 있는 능력을 말합니다.
  • AI (인공지능): 기계가 인간의 사고, 학습 및 문제 해결 방식을 모방하도록 설계된 기술로, 자율주행 시스템에서 중요한 역할을 수행합니다.

출처 문서