테슬라 vs. 구글 웨이모: 자율주행 기술 비교

1. 자율주행 기술의 근본적 차이: 카메라 기반 vs. 라이다 기반

테슬라(Tesla)와 구글 웨이모(Waymo)는 자율주행 기술을 개발하는 대표적인 기업이지만, 그들이 채택한 기술적 접근 방식에는 본질적인 차이가 있다. 테슬라는 비전(카메라) 기반의 인공지능(AI) 시스템을 중심으로 한 자율주행을 지향하는 반면, 웨이모는 라이다(LiDAR) 및 고정밀 지도(HD Map) 기반의 주행 방식을 고수한다.

테슬라의 접근 방식은 신경망 기반의 머신러닝 시스템을 통해 차량 주변 환경을 해석하는 것이 핵심이다. 이 회사의 자율주행 시스템인 'Full Self-Driving(FSD)'는 도로의 차선, 신호등, 보행자 등을 차량의 카메라와 레이더, 초음파 센서를 이용해 실시간으로 분석하고 주행 결정을 내린다. 이 방식의 가장 큰 장점은 일반적인 도로 환경에서도 유연하게 대응할 수 있으며, 추가적인 인프라가 필요하지 않다는 점이다.

테슬라는 자율주행 시스템이 사람처럼 도로를 '이해'하도록 만들고자 하며, 따라서 센서보다는 AI의 학습 데이터가 중요하게 작용한다.

최근에는 레이더와 초음파 센서등 카메라를 제외한 물리적인 센서를 모두 사용하지 않고 있다.

반면, 웨이모는 라이다(LiDAR) 센서를 활용하여 3D 환경을 정밀하게 스캔하고, 이를 기반으로 자율주행을 수행한다. 웨이모의 차량은 GPS, 라이다, 고해상도 지도, 레이더 등 여러 센서를 결합하여 차량 주변의 물체를 높은 정확도로 감지하고 분석한다. 웨이모의 강점은

정확한 거리 측정과 주변 환경 인식 능력이 뛰어나다는 점이며, 이는 복잡한 도시 환경에서도 정밀한 주행을 가능하게 한다. 그러나 웨이모의 방식은 고정밀 지도와 인프라 의존도가 높아 새로운 지역에서는 즉각적인 대응이 어렵다는 단점이 있다.

2. 상용화 전략과 주행 데이터의 활용 차이

테슬라와 웨이모의 차이점은 단순히 기술적인 요소에 국한되지 않으며, 상용화 전략과 데이터 활용 방식에서도 큰 차이를 보인다. 테슬라는 소비자 시장을 중심으로 점진적인 자율주행 기능 개선 및 소프트웨어 업데이트를 제공하는 전략을 취하며, 그 기술의 완성도를 높여가고 있다. 반면 웨이모는 완전 자율주행 차량을 기반으로 한 로보택시(Robotaxi) 서비스에 집중하고 있으나, 완성도는 조금더 발전이 필요하다는 평이 많다.

테슬라는 전 세계적으로 판매된 수백만 대의 차량에서 데이터를 수집하여 AI를 훈련하고, 이를 통해 FSD 시스템의 성능을 지속적으로 개선하고 있다. 특히 테슬라의 차량은 운전자가 직접 운행하는 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하여, 다양한 도로 환경에서 자율주행 AI를 학습시키는 데 활용한다. 이를 통해 테슬라는 광범위한 실제 도로 주행 데이터를 활용하는 강력한 딥러닝 기반 모델을 구축할 수 있으며, 매년 소프트웨어 업데이트를 통해 자율주행 기능을 개선하고 있다.

반면, 웨이모는 자율주행 전용 차량을 특정 지역(예: 미국 애리조나주 피닉스)에서 집중적으로 테스트하고, 완전한 무인 주행을 목표로 한

서비스를 운영한다. 웨이모의 자율주행차는 고정밀 지도를 기반으로 움직이며, 특정 지역에서 매우 높은 신뢰도의 자율주행을 제공할 수 있다. 그러나 이 방식은 새로운 지역에 적용하려면 추가적인 지도 제작 및 환경 학습이 필요하다는 단점이 있다. 웨이모는 일반 소비자를 위한 개별 차량 판매보다는 자율주행 택시 서비스를 확장하는 데 집중하고 있으며, 이는 테슬라와의 큰 차이점 중 하나다.

 

3. 안전성과 신뢰도: 실험실 테스트 vs. 실제 도로 테스트

자율주행 기술이 실질적으로 구현되기 위해서는 안전성과 신뢰성이 무엇보다 중요하다. 웨이모는 보다 엄격한 검증 절차와 높은 안전 기준을 적용하며, 실험실 및 제한된 환경에서 신뢰성을 구축하는 방식을 취하고 있다. 반면, 테슬라는 일반 도로에서 실시간으로 데이터를 수집 하고 AI를 개선하며 점진적으로 자율주행을 완성하는 방식을 선택했다.

웨이모는 2020년부터 완전 무인 로보택시 서비스를 운영하며, 여러 도시에서 사고 없이 운행 기록을 쌓아왔다. 특히, 라이다 기반의 감지 시스템과 정밀 지도 덕분에 장애물 회피 능력이 뛰어나며, 비상 상황에서도 보다 안정적인 주행을 보장할 수 있다. 하지만, 웨이모의 차량은 특정 지역 외에서는 주행 능력이 크게 제한되며, 새로운 환경에서 즉각적인 적응이 어렵다는 점이 한계로 지적된다.

반면, 테슬라는 자율주행 기능을 지속적으로 개선하면서도, 여러 사고 사례로 인해 신뢰성 논란에 직면하고 있다. 예를 들어, 테슬라의 오토파일럿(AutoPilot) 및 FSD 기능을 과신한 운전자들이 주행 중 충돌 사고를 겪는 사례가 보고되었다. 특히, 테슬라의 AI가 예측하지 못한

도로 상황에서 오작동하는 경우가 발생하여, 현재까지도 안전성 논란이 지속되고 있다. 테슬라는 슈퍼컴퓨터 및 AI 기술에 막대한 투자를 하고 있으며, 이를 해결하기 위해 지속적인 소프트웨어 업데이트를 진행하고 있고, AI 시스템을 개선하고 있다.

현재는 FSD V13이후 혁신적인 기술이 완성되어 간다는 평이 많으며, 실제로 자율주행 관련 규제 완화가 된다면 완전한 무인 주행까지는 그리 오랜 시간이 걸리지 않을것으로 기대하고 있다. 실제로 테슬라 자동차를 생산하는 공장에서는 생산후 감독자가 없는 자율수행으로 차량의 이동이 이루어지는 영상을 공개해 큰 화재가 되고 있는 상태이다.

4. 미래 전망과 자율주행 시장에서의 경쟁력

자율주행 기술이 발전함에 따라 테슬라와 웨이모는 각자의 방식으로 시장을 선점하려 하고 있으며, 미래 전망에서도 차이점을 보인다. 테슬라는 비전 기반 AI의 발전과 하드웨어 성능 개선을 통해 FSD 기능을 점진적으로 발전시키며, 대중 소비 시장에서 강력한 입지를 유지하려는 전략을 취하고 있다. 향후 완전한 자율주행을 달성할 경우, 테슬라는 기존 자동차 소유 모델을 유지하면서도 OTA(Over-the-Air) 업데이트를 통해 기능을 업그레이드할 수 있는 강점을 유지할 것으로 보인다.

웨이모는 반면, 완전한 자율주행을 기반으로 한 모빌리티 서비스(MaaS: Mobility as a Service)에 초점을 맞추고 있으며, 특정 지역에서 로보택시를 점진적으로 확장할 계획이다. 웨이모의 기술이 더욱 발전하면, 도심에서 완전 자율주행이 가능한 택시 서비스가 본격적으로 활성화될 가능성이 크다. 하지만, 웨이모는 인프라 구축과 고정밀 지도 업데이트에 많은 비용이 소요되며, 빠른 확장성이 제한될 수 있다는 점이 단점으로 작용할 수 있다.

결국, 테슬라는 '점진적인 자율주행 발전을 통한 소비자 접근'을, 웨이모는 '완전한 자율주행을 기반으로 한 서비스 모델'을 추구하는 차이점을 보인다. 각자의 방식이 장단점을 가지고 있으며, 미래의 자율주행 시장에서 어느 방식이 더 유리할지는 앞으로의 기술 발전과 규제 변화, 시장 환경에 따라 결정될 것이다. 그러나 두 기업 모두 자율주행 기술의 선두 주자로 자리 잡고 있으며, 향후 자동차 산업을 크게 변화시킬

핵심 기업임은 분명하다.