테슬라 로봇택시, 오스틴서 첫 운행 시작

- 테슬라(Tesla), 비전 온리(Vision Only) 방식의 자율주행 시험 운영 - 카메라와 AI 중심 기술의 한계와 규제 문제 제기돼 22일(현지시각) 테슬라(Tesla)가 텍사스주 오스틴(Austin)에서 로봇택시 서비스를 시작했다고 밝혔다. 22일(현지시각) 일론 머스크(Elon Musk) CEO는 자신의 소셜미디어 엑스(X)를 통해 이를 "10년간 노력의 결실"이라고 발표했다. 이번 시험 운영은 라이다(LIDAR) 없이 오로지 카메라와 인공지능(AI)만으로 완전 자율주행을 구현하려는 테슬라의 '비전 온리(Vision Only)' 방식의 첫 번째 현실 테스트다. 테슬라가 카메라 중심의 자율주행 방식을 선택한 이유는 비용 절감과 인간의 시각 정보 처리 방식을 모방하는 철학에 근거한다. 테슬라 시스템은 차량에 탑재된 여러 대의 카메라로 시각 데이터를 수집한다. 그리고 AI 심층 신경망을 통해 이 데이터를 분석해 주변 환경을 3D로 인지하고 주행 결정을 내린다. 카메라는 라이다에 비해 저렴해 차량 생산 단가를 낮추고 로봇택시 서비스의 가격 경쟁력을 확보할 수 있도록 돕는다. 한 분석에 따르면, 테슬라의 비전 온리 시스템은 하드웨어 비용을 약 40% 절감할 수 있으며, 차량당 약 1500달러의 비용으로 구현 가능하다. 테슬라 차량에는 카메라가 이미 탑재되어 있다. 그래서 소프트웨어 업데이트만으로 로봇택시 기능을 추가하거나 성능을 개선할 수 있는 잠재력이 크다. 이는 경쟁사인 웨이모(Waymo)와 같은 회사들이 전용 차량을 새로 제작해야 하는 것에 비해 빠른 확장이 가능하다는 장점이 있다. 또한 테슬라는 전 세계 운행 중인 자사 차량으로부터 매일 방대한 양의 실제 주행 데이터를 수집해 AI 모델 학습에 활용하고 있다. 이는 다양한 주행 환경과 돌발 상황에 대한 AI의 대처 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 하지만 테슬라의 카메라와 AI 기반 자율주행 방식에는 몇 가지 기술적 한계도 존재한다. 카메라는 비, 눈, 안개 또는 야간과 같이 빛이 적은 환경에서 물체 감지 정확도가 떨어질 수 있다. 실제로 오스틴 서비스 운영 지침에도 악천후 시 운행이 중단될 수 있다고 명시돼 있다. 또한 라이다가 레이저를 사용해 거리를 정밀하게 측정하는 것과 달리, 카메라는 이미지 분석으로 거리를 추정하기 때문에 정확도가 낮을 수 있다. 안전성과 신뢰성을 확보하는 것도 큰 도전 과제다. 테슬라는 여전히 시범 운행 차량의 조수석에 '안전 모니터'라고 불리는 테슬라 직원을 동승시키고 있다. 이는 기술이 아직 완전한 자율성을 담보할 수 없다는 점을 시사한다. 테슬라가 텍사스 교통부와 오스틴 시 정부에 데이터 공개를 '영업 비밀'을 이유로 거부해 투명성 문제가 제기되었다. 또한, 원격 모니터링 시스템인 텔레오퍼레이션(Teleoperation)의 신뢰성에도 한계가 있었다. 또한 규제 및 사회적 수용성 문제도 중요하다. 텍사스주에서는 2025년 9월1일에 새로운 자율주행 안전법이 시행될 예정이다. 이에 따라, 일부 주의원은 테슬라에게 로보택시 운영을 해당 법 시행 이후로 연기할 것을 요청하기도 했다. 뿐만 아니라, 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 테슬라의 자율주행 기술 및 로보택시 서비스의 안전성에 대해 추가 자료를 요구하며 심사를 진행 중이다. 테슬라는 현재 약 10~20대의 모델 와이(Model Y) 차량으로 사우스 오스틴(South Austin)의 제한된 구역에서 로봇택시 서비스를 운영한다. 요금은 4.20달러의 고정 요금으로 책정되었다. 일론 머스크는 향후 몇 달 안에 미국 내 다른 도시로 서비스를 확대하고 차량 수도 늘릴 계획이다. 그리고 2026년 말까지 미국에서 100만 대의 로봇택시를 운영하겠다는 목표를 제시했다. 또한, 차량 소유주가 자신의 차량을 로보택시 네트워크에 공유하여 수익을 얻는 '에어비앤비(Airbnb)형 공유경제' 모델도 구상하고 있다. 테슬라의 카메라와 AI 기반 로봇택시는 자율주행 기술의 혁신적인 접근 방식이다. 하지만 악천후 대응, 정확한 거리 측정, 그리고 무엇보다 안전성과 신뢰성 확보라는 중요한 기술적 과제를 안고 있다. 오스틴에서의 제한적인 첫 서비스 시작은 이러한 과제들을 해결하고 기술의 완성도를 높이기 위한 중요한 단계다.