테슬라의 ‘E2E’ vs 구글 웨이모의 ‘모듈’…자율주행 기술 승자는

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한국 자율주행차 어디까지 왔나

라이다 정보를 보여주는 모니터. [중앙포토]

현존하는 자율주행 기술 구현 방식에는 크게 두 가지가 있다. 카메라를 통해 사물을 확인하고, 인공지능(AI)이 판단하는 ‘E2E’(End to End·비전베이스) 방식과 정밀 지도와 라이다(3차원 스캔)·레이더·카메라 등 다양한 인지센서를 활용한 ‘모듈’(룰베이스) 방식이다. E2E의 대표 주자는 테슬라로, 지난해 11월 말 한국에 상륙한 완전자율주행(FSD) 또한 이 방식으로 구현한다.

모듈 방식의 대표 주자는 구글의 자율주행 자회사인 웨이모다. 웨이모는 현대차의 아이오닉5 등 기존 차량에 라이다 기반의 자율주행 시스템을 얹어 미국 샌프란시스코·피닉스·오스틴 등지에서 로보택시(무인 택시)를 운영 중이다. 구글 등에 따르면 웨이모는 일주일에 25만 건 이상 유료 운행을 하고 있다. 일본 도쿄·영국 런던 등지에서도 상업 운행을 준비 중이다.

E2E는 사람의 눈 역할을 하는 카메라만 차량에 탑재하면 되기 때문에 비용이 적게 들고, 전 세계 어디에서든 구현할 수 있다는 게 장점이다. 하지만 많은 양의 운행 데이터를 축적해야 최초 구현이 가능하고, 폭설이나 오염 등으로 자동차에 설치한 카메라 시야가 가려지면 오작동 위험이 있다. 실제 유튜브 등에는 최근 서울에 폭설이 내렸을 때 카메라 시야 문제로 FSD가 제대로 작동하지 않는 영상이 여럿 올라와 있다.

반면 모듈 방식은 정밀 지도를 기반으로 라이다 등이 사물의 크기·거리 등을 정확하게 계산하기 때문에 주행 안정성이 높다는 평가다. 대신 센서 등 고가 장비로 인해 차량 가격이 상승하고, 정밀 지도 없이는 구현이 쉽지 않다는 게 단점이다. 두 방식의 장단점이 뚜렷하다 보니 주요 자율주행 기업은 최근 이점만 가져와 융합하는 방식을 시도하고 있다. 엔비디아가 5일(현지시간) 미국에서 열리고 있는 ‘CES 2026’에서 공개한 AI 자율주행 시스템인 ‘알파마요’가 대표적이다.

알파마요는 E2E 기반이지만, 여기에 라이다 등 각종 센서 데이터를 입력받아 AI가 가속 등 차량 주행을 결정하는 방식이다. 젠슨 황 엔비디아 최고경영자는 “단순히 카메라와 라이다 등 센서로 수집한 주행 데이터만 확인하는 것이 아니라 앞으로의 일을 추론하는 시스템”이라고 설명했다. 자율주행업계의 한 관계자는 “한국은 특히 사계절로 인해 폭설·폭우 등 극한 상황이 잦아 테슬라 방식만으로는 한계가 있을 수 있다”며 “주행 안정성을 높이기 위해서는 인지센서로 보완해야 한다”고 말했다.

황정일 기자