포스코퓨처엠

AI는 단순히 새로운 기술을 넘어, 산업의 지형을 바꾸고

우리의 일하는 방식과 소통하는 방법도 재정의하고 있습니다.

이러한 변화의 물결 속에서, ‘정확하고 핵심적인 정보’를 얻는 능력은

그 어느 때보다 중요해졌는데요.

‘Q&AI’에서는 복잡하고 어려운 배터리, 전기차 관련 기술이나 트렌드에 대해

강력한 정보 분석과 정리 능력을 가진 AI에게 질문해

누구나 이해하기 쉽게 핵심만 짚어드리고자 합니다.

🚗 자율주행, 누구냐 넌?

자율주행은 차량이 사람의 직접적인 조작 없이 센서, 카메라, 레이더, 인공지능(AI) 등을 활용해 스스로 주변 환경을 인식하고 주행하는 기술을 말합니다. 즉, 운전자가 핸들, 가속페달, 브레이크를 조작하지 않아도 차량이 목적지까지 안전하게 이동할 수 있도록 하는 기술입니다.

자율주행은 단순히 차가 혼자 가는 것을 넘어, 인공지능이 운전자의 눈과 손을 대신하는 기술의 집합체인데요. 미국 자동차공학회(SAE)는 자율주행을 그 수준에 따라 다음과 같이 6단계로 구분하고 있습니다.

⚡ 자율주행에 '전기차'가 필수적인 이유는?

앞서 살펴 본 다양한 자율주행 기술들은 대부분 전기차에 적용되는 방식으로 개발이 되고 있는데요. 사실, 내연기관차도 자율주행이 불가능한 것은 아니지만, 기술적·구조적 효율성 때문에 자율주행은 전기차를 중심으로 발전과 상용화가 이루어지고 있습니다. 그 핵심 이유는 다음과 같습니다.

1. 전력 소비의 효율성 (에너지원 일치)

자율주행차는 '달리는 슈퍼컴퓨터'라고 부를 만큼 수많은 센서(라이다, 레이더, 카메라)와 고성능 연산 장치가 쉴 새 없이 돌아가며 엄청난 양의 전기를 소모합니다.

전기차의 경우, 이미 거대한 고전압 배터리를 갖추고 있어 자율주행 시스템에 전력을 공급하기에 최적화되어 있습니다. 이에 비해 내연기관차는 엔진에서 전기를 생성해 보조 배터리에 저장하는 방식이라 자율주행 장치를 가동하기에 전력이 부족하거나 연비가 급격히 떨어질 수 있습니다.

2. 정밀하고 빠른 제어 (반응 속도)

자율주행 시스템이 위험을 감지하고 "멈춰!"라는 신호를 보냈을 때의 반응 속도가 다릅니다.

전기차는 전기 신호를 통해 모터를 즉각 제어하므로 반응이 매우 빠르고 정밀합니다. 하지만 내연기관차는 연료를 분사하고, 연소시키고, 기계적인 기어를 변속하는 과정을 거쳐야 하므로 전기차에 비해 미세한 지연이 발생합니다.

3. 단순한 구조와 공간 활용성

전기차는 엔진과 변속기가 없어 내부 구조가 매우 단순합니다. 즉, 복잡한 기계 장치가 적어 각종 센서와 배선을 차체 곳곳에 배치하기 쉽습니다. 또한, 레벨 4 이상의 자율주행으로 가면 운전석의 개념이 사라지는데, 바닥이 평평한 전기차 플랫폼은 차량 내부를 사무실이나 휴식 공간으로 꾸미기에 훨씬 유리합니다.

💡 현재 자율주행은 어디까지 왔을까?

불과 1~2년 전만 해도 "언제쯤 가능할까?" 했던 기술들이 이제는 실제 도로 위에서 실현되고 있는데요. 실제로 현재 상용화 후 도로에서 활발하게 이용되는 자율주행 기술들을 소개해드리겠습니다.

"고속도로에서는 책을 봐도 된다고?"

메르세데스-벤츠와 BMW는 독일과 미국 일부 주에서 레벨 3 기술(드라이브 파일럿 등)이 탑재된 차량을 이미 판매하고 있습니다. 시속 60~95km 구간의 고속도로 정체 시 운전자가 핸들에서 손을 떼고 인포테인먼트를 즐길 수 있는 수준입니다.

현대자동차그룹 역시 기술적 완성도를 극대화한 레벨 3 상용화를 준비 중이며, 안전성을 최우선으로 하여 출시 시점을 조율하고 있습니다.

"운전석이 비어있는 택시, 로보택시의 습격"

미국에서는 구글의 ‘웨이모(Waymo)’가 피닉스, 샌프란시스코, LA를 넘어 마이애미, 애틀랜타 등 10개 도시로 서비스를 확장하며 주당 45만 건 이상의 유료 주행을 기록하고 있습니다.

우리나라 역시 2025년 현재 서울 상암, 강남 등 시범운행지구를 중심으로 자율주행 셔틀과 택시 실증을 넘어, 2027년 레벨 4 전국 상용화를 목표로 정부 차원의 대규모 투자가 이어지고 있습니다.

AI 기술의 진화: "엔드 투 엔드(End-to-End) 방식"

최근 테슬라(FSD v12 이상)를 필두로, 지도 데이터와 수천만 개의 코드로 짜인 규칙 대신 AI가 인간의 주행 영상을 학습해 카메라를 기반으로 스스로 판단하는 방식(end-to-end)이 주류가 되었습니다. 덕분에 더 복잡한 상황에서도 유연하게 대처하는 능력이 비약적으로 상승했습니다.

앞서 살펴본 사례와 같이

자율주행 기술은 이제 '가능성'의 영역을 지나 '상용화'의 문턱을 넘고 있습니다.

특히, 우리나라는 2027년 세계 최초 수준의 레벨 4 상용화를 목표로 법적·제도적 인프라를

구축하고 있어, 조만간 운전대 없는 자동차를 일상에서 더 자주 마주하게 될 것입니다.