[이코노믹데일리] 현대자동차가 웨이모와 로보택시 협력을 확대하며 자율주행 전략의 초점을 실제 운행 데이터 축적으로 옮기고 있다. 미국 도심에서 축적되는 로보택시 운행 경험은 한국 도로에 그대로 적용하기는 어렵지만, 인지·판단·대응 로직을 고도화하는 데 활용할 여지는 크다.
현대차는 이 같은 운영 데이터를 바탕으로 자율주행 기술의 완성도를 높이면서 제도와 환경이 다른 시장에 맞게 단계적으로 적용 범위를 넓힐 것으로 보인다.
23일 업계에 따르면 현대자동차와 웨이모의 협력은 지난 2024년 10월 웨이모가 현대차의 전기차 플랫폼을 자율주행 차량 기반으로 채택하면서 본격화됐다.
웨이모는 당시 자율주행 시스템을 통합할 차체로 아이오닉5를 선정하고 현대차와 다년간 협력에 합의했다. 일각에서는 웨이모가 아이오닉5 기반 로보택시를 중장기적으로 5만대 수준까지 확대하는 방안을 검토하고 있는 것으로 보고 있다.
이는 시험 성격의 소규모 실증이 아닌 로보택시 서비스를 전제로 한 운영 스케일을 염두에 둔 수치로 풀이된다. 차량 대수가 늘어날수록 도심 환경에서 발생하는 예외 상황과 위험 장면이 반복적으로 축적되고, 학습 속도 역시 그에 비례해 빨라지기 때문이다.
로보택시 운영의 가치는 주행거리의 총량보다 주행 조건의 복합성에 있다. 도심 교차로, 혼잡 시간대, 잦은 승하차, 불규칙한 보행자·차량 움직임이 반복되는 환경에서 센서 인식 오류, 판단 지연, 회피 기동 같은 사례가 누적된다.
이러한 데이터는 자율주행 알고리즘이 취약한 구간을 보완하는 데 활용된다. 정상 주행보다 예외 상황 대응이 기술 난도를 좌우하는 만큼, 운영 규모는 학습 구조의 핵심 변수로 작용한다.
아이오닉5가 로보택시 플랫폼으로 활용되는 이유도 이와 맞닿아 있다. 전동화 전용 플랫폼 기반의 차체 구조는 자율주행 센서와 컴퓨팅 장비를 통합·관리하기에 유리하다.
장시간 운행이 전제되는 로보택시 사업에서는 내구성, 충전 효율, 정비 접근성이 비용 구조에 직접 반영된다. 이번 협력은 완전자율주행 기술을 조기에 상용화하기보다 대량 운행 환경에서 차량과 운영 체계를 먼저 검증하는 방향에 가깝다.
다만 미국에서 축적되는 로보택시 데이터가 한국 상용화로 곧바로 이전되기는 어려울 전망이다. 차선 품질, 이면도로 비중, 이륜차와 개인형 이동수단 혼재, 보행자 행동 양상 등 교통 환경 차이가 판단 로직에 영향을 미쳐서다.
자율주행은 교통 규칙 준수 여부보다 주변 주체의 행동을 얼마나 정확히 예측하느냐가 핵심이어서 지역별 데이터 재학습이 필요하다.
업계 관계자는 “현대차 입장에서는 로보택시 운영 데이터를 통해 자율주행 검증 시간을 압축할 수 있는 구조를 확보한 셈”이라며 “규제 조건만 맞는다면 상용화 일정이 계획보다 앞당겨질 가능성도 배제할 수 없다”고 말했다.
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