현대자동차 자율주행 기술 변화와 테슬라 FSD 방식 비교
현대자동차는 최근 자율주행 기술 개발 방식에 있어 큰 전환점을 맞이하고 있습니다. 기존의 라이다, 고정밀 지도 등 고가 센서를 기반으로 한 방식에서 벗어나, 인공지능 중심의 엔드 투 엔드(End-to-End) 자율주행 기술로 방향을 틀었습니다. 이러한 변화는 단순한 기술 전환이 아닌, 소프트웨어 중심 차량(SDV) 전략의 핵심 기반을 다지는 행보로 평가받고 있습니다.
기존 자율주행 방식의 한계
지금까지 현대차를 포함한 많은 자동차 제조사는 라이다(LiDAR), 레이더, 고정밀 지도 등의 센서를 조합해 차량 주변을 인식하고 주행 판단을 내리는 방식을 채택해왔습니다. 이 방식은 정밀하지만, 지도 업데이트의 시차 문제와 센서 비용 상승이라는 단점을 안고 있었습니다. 특히 실시간 대응이 중요한 자율주행에서 지도에 의존하는 구조는 민첩성이 떨어질 수밖에 없습니다.
엔드 투 엔드 방식으로의 전환
현대차는 2026년까지 진행되는 'XP2' 프로젝트를 통해 엔드 투 엔드 자율주행 방식을 도입하고 있습니다. 이 방식은 고정밀 지도 없이도 카메라와 센서의 데이터를 인공지능이 직접 학습하여 주행 판단을 내립니다. 주행 경로, 속도 조절, 차선 변경 등 운전 판단을 종합적으로 처리하는 시스템이며, 테슬라의 FSD(Fully Self-Driving)와 유사한 구조를 지니고 있습니다.
테슬라 FSD 방식과의 비교
테슬라의 FSD는 비슷하게 라이다나 고정밀 지도에 의존하지 않고, 비전(카메라) 중심의 딥러닝 인공지능을 활용해 차량 스스로 판단하는 구조입니다. 테슬라는 수백만 킬로미터에 달하는 실제 주행 데이터를 바탕으로 지속적으로 시스템을 개선하고 있으며, 이는 엔드 투 엔드 기반 자율주행 기술의 핵심 요소입니다.
현대차도 테슬라처럼 대규모 데이터를 활용한 학습 체계를 마련하고 있으며, XP2 테스트 차량을 통해 실제 도로 상황을 반영한 인공지능 주행 학습을 진행하고 있습니다. 다만, 테슬라는 이미 도로 위에서 실사용 중인 반면, 현대차는 본격적인 상용화를 앞두고 있는 단계입니다.
현대차의 자율주행 소프트웨어 선택: 독자 개발 vs. 테슬라/중국 업체 소프트웨어
현대차가 테슬라나 중국 업체의 자율주행 소프트웨어를 사용할지 여부는 전략적 판단에 달려있습니다. 테슬라의 FSD는 데이터 기반 학습에서 앞서지만, 현대차는 독자적인 XP2 프로젝트로 자체 기술 경쟁력을 확보 중입니다. 중국 업체들은 비용 효율적 솔루션을 제공하나, 기술 종속과 데이터 보안 우려가 있습니다. 현대차는 SDV 전략과 글로벌 시장 경쟁을 고려할 때, 독자 개발을 우선하되 협력 가능성을 열어둘 가능성이 높습니다. 이는 기술 자립과 유연한 시장 대응을 모두 추구하는 방향입니다.
소프트웨어 중심 차량(SDV) 전략과 미래
현대차의 이러한 변화는 단순한 기술적 전환이 아니라, 차량을 하나의 '소프트웨어 플랫폼'으로 전환하려는 장기 전략의 일환입니다. SDV는 차량의 기능을 소프트웨어 업데이트를 통해 향상시킬 수 있는 구조로, 하드웨어 중심의 제조방식에서 벗어나 빠른 혁신이 가능해집니다.
향후 현대차는 자율주행, 인포테인먼트, 보안, OTA 업데이트 등 다양한 차량 기능을 클라우드와 연결된 소프트웨어로 제어할 수 있는 구조로 진화할 것으로 예상됩니다.
현대차의 자율주행 두뇌, PLEO 플랫폼
현대차는 자율주행을 포함한 소프트웨어 중심 차량(SDV) 전략의 핵심으로 'PLEO(플레오)'라는 독자 플랫폼을 개발 중입니다. 플레오는 차량 내 모든 제어를 통합하는 차세대 아키텍처로, 인공지능 기반 자율주행, 원격 업데이트(OTA), 차량 보안까지 하나의 시스템에서 운영됩니다. 이는 향후 출시될 현대차 전기차 및 자율주행차의 핵심 기반이 될 것으로 기대됩니다.
마무리
현대자동차의 자율주행 기술 변화는 글로벌 모빌리티 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위한 전략적인 전환입니다. 고가 센서 중심의 방식에서 벗어나 테슬라와 같은 비전 기반 인공지능 자율주행으로 옮겨가는 흐름은, 향후 소프트웨어 중심 자동차의 표준으로 자리잡을 가능성이 큽니다.