손에 잡히는 경제 - 자율주행 자동차의 미래

슬커생로스터 ♥ 입니다.

한동안 뜸했던 티스토리, 경제공부에 힘을 실어서 포스팅을 이어가 보려 해요. 다행히 GPT의 도움을 받아서 정리의 시간을 조금 줄일 수 있어서 1일 1포스팅을 이어갈 수 있겠어요. 

 자율주행 시대의 변화

• 과거 100여 년간 자동차는 엔진 성능과 디자인만 점진적으로 발전
• 전동화(전기차)와 자율주행 기술이 동시에 부상하며 완전히 새로운 자동차 시대 도래
• 자율주행 기술 선두는 미국·중국 등 빅테크 기업이 이끌고 있음

 

 

 자율주행 기술 접근 방식

웨이모(구글) 방식	테슬라 방식
라이다 등 고가 센서 활용 → 주변 환경을 3D로 정밀 파악 모듈별·핸드 코딩 접근(정해진 시나리오별로 대응) 현재 미국 일부 도시에서 무인택시 시범 운영, 하지만 원격 관제 등 제한적 개입 필요	카메라 중심(라이다 없음) → 엔드 투 엔드 AI 학습으로 ‘사람처럼’ 판단 완전 무인 수준까지 가는 데 막대한 데이터와 시간 필요 차량에 달린 카메라로 운행 데이터를 지속 수집해 AI 학습 중

 

 

자율주행으로 인한 자동차 산업 재편

• 자율주행 소프트웨어는 무한 복제가 가능하지만, 하드웨어(차량 생산)에는 한계 존재
• 빅테크 기업이 소프트웨어를 독점할 경우, 자동차 제조사는 하드웨어만 담당하게 될 가능성
• 전통 완성차 업체는 전동화(배터리·모터)로 인해 진입장벽이 낮아져 경쟁 심화
• 제조사 간 차량 성능이 유사해지면, 자율주행 기능이 핵심 부가 가치로 부상

 

 

 자율주행 대중화 시점

• 당장은 택시·물류 등 법인 위주의 시범 서비스가 먼저 활성화될 전망
• 일반 소비자가 ‘무인 자율주행차’를 구매하는 시점은 약 7~8년 후로 예측
• 기술 완성도와 동시에 사회적 합의(사고 시 책임 문제, 안전 기준 등)도 중요

 

 

 남은 과제와 기대 요인

• 안전: 사람의 생명과 직결되기에 오작동 가능성을 최대한 줄여야 함
• 비용: 고가 센서(라이다)와 고성능 컴퓨팅 필요 → 상용화하려면 단가 낮추는 기술 혁신 필수
• 인공지능 성능: 대규모 학습으로 성능이 ‘점진적’이 아닌 ‘급격히’ 향상될 시점이 관건
• 인재·조직 문화: 자율주행 소프트웨어는 탁월한 개발 인력이 핵심 → 혁신적 R&D 환경 필요

 

 

https://youtu.be/f7HOkzrOFbs?si=QIl2kwrS04tY6AzU

 

 

• 자율주행은 “빅테크 기업의 AI 역량”과 “전통 제조사의 하드웨어 기술”이 결합되어야 함.
• 완전 무인 자율주행이 실현되면, 자동차 산업은 ‘소프트웨어-서비스 중심’으로 대전환 예상.
• 지금은 “기술·비용·사회적 합의” 모두 발전·조율 중인 과도기 → 향후 7~10년이 분수령이 될 전망.
• 엔지니어·연구자에게는 데이터 수집·AI 알고리즘 최적화가 핵심 역량.
• 소비자에는 “언제, 어디서, 얼마나 편리하고 안전하게 이용할 수 있는가?”가 구매 포인트로 작용할 것.

 

앞으로 다가올 자율주행 자동차 아직인 불안하지만 어떻게 될 지 궁금해지기도 해요. 

 

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