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안녕하세요, 잇이즈 구독자 여러분! 지난 편에서는 테슬라의 22조8천억원 규모 AI 칩 수주 소식과 함께 글로벌 로보택시 대전의 치열한 경쟁 현장을 살펴봤는데요.
그렇다면 한국은 이 거대한 변화의 물결에 어떻게 대응하고 있을까요? 오늘은 현대차의 자율주행 전략들에 대해 살펴보고자 합니다. 현대차는 애초 글로벌 파트너십으로 시작했던 자율주행 사업이 예상과 다른 방향으로 흘러가자, 과감히 독자 기술 개발로 방향을 틀었어요. 그 결과 1조원 규모의 투자와 함께 완전히 새로운 접근법을 선보이고 있죠.
오늘은 한국 자율주행 업계의 최근 변화와 함께, 자율주행 기술들이 어떻게 활용되고 있는지 주목할 만한 시도들을 살펴볼게요! 🛞
🔄 현대차의 자율주행 전략 전환: '협력'에서 '독자개발'로
현대차의 자율주행 여정은 순탄하지 않았습니다. 2020년 큰 기대를 모으며 출발한 글로벌 협력 프로젝트들이 하나둘 예상과 다른 결과를 보이면서, 현대차는 근본적인 전략 전환을 단행했어요. 그 과정에서 드러난 것은 기술 자립에 대한 강한 의지였습니다.
현대자동차그룹과 미국 자율주행 업체 앱티브가 2020년 설립한 모셔널(Motional)은 한때 현대차 자율주행 전략의 핵심이었습니다. 현대차그룹은 모셔널 설립을 위해 총 20억달러(약 2조3798억 원)를 투자했죠.
모셔널은 2023년부터 아이오닉 5를 기반으로 개발한 로보택시 서비스를 선보일 계획이었습니다. 라스베이거스에서 시범 서비스를 진행하며 10만 회 이상의 탑승 서비스를 제공했고, 승객 98%가 서비스 만족도로 5점 만점을 부여했을 정도로 기술 완성도가 높다는 평가를 받았어요.
하지만 모셔널은 2024년 로보택시 상용화 계획을 2026년으로 연기했습니다. 글로벌 전기차 시장 침체와 경기 불안으로 자율주행 사업의 수익화가 어려워지면서, 현대차그룹도 상용화 시점을 미루고 모셔널 인력을 감축했죠.
👨🏻💻 수조 원의 투자를 통한 기술 자립의 꿈
모셔널의 부진을 경험한 현대차그룹은 독자 기술 개발에 집중하기로 했습니다. 2022년 포티투닷을 4200억원에 인수해 자회사로 편입하고, SDV(소프트웨어 중심 차량) 개발에 역량을 집중하고 있죠.
현대차·기아가 포티투닷에 투자한 자금은 현재까지 총 1조1000억 원에 달합니다. 2023년부터 3년간 현대차가 6586억원, 기아가 4392억원을 조달했죠. 이는 자율주행 기술의 완전한 내재화를 위한 전략적 투자인데요.
포티투닷은 현대자동차그룹의 글로벌 소프트웨어 센터로서, 차량 운영체제 'Pleos Vehicle OS', 자율주행 AI 'Atria AI', 인포테인먼트 시스템 'Pleos Connect', 에이전틱 AI 'Gleo AI' 등 핵심 플랫폼 기술을 개발하고 있습니다.
이처럼 현대차그룹은 차량의 핵심 기능과 성능을 소프트웨어로 구현하고 관리하는 ‘소프트웨어 중심 차(SDV)’ 분야에 사활을 걸고 있어요.
🤖 아트리아 AI: 카메라 중심의 한국 자율주행
현대차는 2024년 말부터 자율주행 사업부 내 라이다(LiDAR) 기반 프로젝트를 중단하고, 카메라 기반 자율주행 개발에 집중하고 있는데요. 이런 전략 전환을 통해 탄생한 것이 아트리아 AI(ATRIA AI)예요.
아트리아 AI는 카메라와 레이더만으로 고정밀지도 없이도 작동하는 자율주행 시스템으로, 8개의 8메가픽셀 카메라와 1개의 레이더로 구성되어 있어요. 각 나라의 교통 법규를 준수할 수 있도록 안전장치를 갖추고 있고, 하드웨어와 소프트웨어가 수직 계열화로 최적화되어 있죠.
이는 테슬라의 비전 온리(Vision Only) 접근법과 유사하면서도, 한국 도로 환경에 특화된 독특한 기술적 특징을 가지고 있죠. 특히 복잡한 교차로, 좁은 이면도로, 불법주차 차량이 많은 한국의 도로 환경을 학습해 국내 자율주행에 최적화된 솔루션을 구축하고 있습니다.
현대차는 구체적인 상용화 로드맵을 제시했습니다. 2026년 3분기에 아트리아 AI를 SDV 콘셉트카에 시범 적용하고, 2027년 신차부터 SDV 기술을 점차 적용하고자 하는 방침을 발표했어요. 2028년에는 차세대 통합 소프트웨어 플랫폼 '플레오스'와 자율주행 기술을 총 집약한 차량을 선보일 예정이라고 밝혔죠.
현대차는 2025년까지 모든 차종에 OTA(Over-The-Air) 소프트웨어 업데이트 기능을 기본 적용한다고 발표하기도 했는데요. 이처럼 자동차는 한 번 판매되면 끝이 아니라, 지속적으로 기능이 업그레이드되는 '살아있는 제품'으로 진화하고 있습니다.
🚖 웨이모와의 새로운 관계: 로보택시 위탁 생산
한편 현대차는 새로운 형태의 파트너십도 모색하고 있습니다. 지난 1편(링크)에서 아마존 죽스의 로보택시는 현대차 ‘아이오닉5’와 중국차 지커 ‘RT’를 개조한 형태로 운영하고 있다고 말씀드렸는데요. 이렇듯 현대차는 구글의 자율주행 자회사인 웨이모와의 협력을 통해, 로보택시 위탁 생산을 진행하고 있습니다.
현대차의 E-GMP 플랫폼이 가진 800V 고속충전 기술과 넓은 실내공간이 로보택시 운영에 이상적인 조건을 제공하는데요. 이에 웨이모가 직접 서비스를 운영하고, 현대차는 최적화된 차량 플랫폼을 제공하는 구조로 위탁 생산을 진행하고 있죠.
이처럼 현대차는 제조 역량을 제공하는 파트너십을 통해 자율주행차 생산 역량을 강화하고 있습니다.
🎯 사용자 경험을 수집하는 곳: 강남에 세워진 575평의 UX 스튜디오
자율주행 기술이 고도화될수록 더욱 중요해지는 것은 바로 사용자 경험입니다. 운전에서 해방된 탑승자들이 차 안에서 무엇을 하고, 어떤 경험을 원하는지 파악하는 것이 미래 모빌리티의 핵심이 되고 있는데요. 현대차는 이런 변화에 대응하기 위해 완성차 업계에서는 보기 드문 실험을 시작했습니다.
2025년 7월 3일, 현대차 강남대로 사옥에 특별한 공간이 문을 열었습니다. 바로 'UX 스튜디오 서울'인데요. 총면적 575평, 2개 층으로 구성된 이 시설은 단순한 전시장이 아니라 살아있는 데이터를 수집하는 연구 플랫폼이에요.
현대차가 개발 중인 다양한 신기술을 현장에 전시한 후, 일반 시민들이 이를 이용해보며 느끼는 점을 현장에 상주하는 연구원이 듣고 이후 반영하겠다는 것이 핵심 컨셉입니다. 글로벌 자동차 기업 가운데 이런 시설을 마련해 개방한 것은 현대차가 처음이에요.
1층 '오픈랩'에서는 현대차그룹이 개발 중인 차세대 인포테인먼트 시스템(플레오스 커넥트)이 장착된 실험용 차량 등이 전시되어 있습니다. 방문객들은 개발 중인 차량 실내, 인포테인먼트 등을 경험하고 각 코너에 마련된 QR 코드를 통해 회사에 의견을 전달할 수 있죠.
2층 '어드밴스드 리서치 랩'의 '시뮬레이션 룸'에서는 대형 디스플레이를 통해 구현된 실제 도로 환경을 본 상태에서 움직이는 모형에 올라탄 고객들의 주행 경험을 수집합니다. 이 외에도 다양한 존을 통해 차량에 적용된 UX를 직접 체험할 수 있죠.
방문객의 행동 데이터는 실시간으로 서버로 전달되어 차량 개발에 활용되는데요. 자율주행 중 운전자가 전방을 주시하지 않을 때 차량이 보내는 알람에 대한 민감도, 음성 명령의 인식률과 사용 패턴, 각종 UI/UX 요소에 대한 직관적 반응 등이 실시간으로 수집되어 실제 차량 설계에 반영되는 거죠.
현대차 관계자는 "안전 때문에 도로에서 평가하기 어려운 초기 기술을 실제 환경과 비슷한 상황에서 평가하는 것"이라며 "고객의 의견을 더 적극적으로 반영해 전기차·자율 주행 등 기술 경쟁에 대응할 것"이라고 설명했습니다.
🗣️ 글레오 AI: 공간을 인식하는 차세대 음성 비서
UX 스튜디오에 방문해 해당 체험에 참여하면 내년 공개될 차세대 음성 인식 서비스 '글레오 AI(Gleo AI)'도 미리 체험해볼 수 있습니다. 현대차가 개발 중인 생성형 인공지능의 이름인 글레오를 부른 후 여러 가지 명령을 하면 실제 자동차의 기능을 작동시킬 수 있어요.
글레오는 "글레오, 트렁크 열어줘"와 같은 명령으로 창문과 트렁크 등을 여닫을 수 있는 것은 물론, 발화자의 위치를 파악해 해당 창문만 여는 공간 인식 기능까지 갖춘 AI 어시스턴트입니다. 방문객들의 글레오 AI 사용 패턴 역시 모두 데이터로 수집되어 서비스 개선에 활용되죠.
🚙 운전에서 활동으로: 자동차의 정체성 변화
현대차의 UX 스튜디오를 통해 우리는 자동차의 정체성 변화에 주목할 필요가 있습니다. 자율주행 시대에는 운전하는 시간은 줄고 차 안에서의 다양한 활동 시간이 늘어나기에, 이때 차량 공간 안에서 사용자가 무엇을 원하는지 미리 파악하는 것을 업계에서 중점으로 두고 있어요.
이처럼 자동차가 점점 단순한 '탈 것'에서 움직이는 집이자 사무실로 변화하는 시기에, 소프트웨어와 사용자 경험은 핵심 경쟁력이 되고 있는데요. 현대차 역시 UX 스튜디오를 통해 이런 변화에 선제적으로 대응하려는 전략을 취하고 있죠.
현대차 관계자는 UX 스튜디오에 대해 "운전자뿐 아니라 차를 타는 모두의 엉뚱한 상상력을 듣고자 한다"며 "그간 일반인이 연구에 참여할 수 있는 공간이 도심에 없었던 만큼 다양한 VoC(고객 목소리)를 확보할 수 있을 것으로 기대한다"고 전했습니다.
🏁 극한에서 검증받는 기술: AI가 레이싱을 정복하다
최근 영화 ‘F1 더 무비’의 흥행으로 F1에 대한 대중의 관심이 더욱 높아지고 있는데요. 자율주행 기술의 진화를 가장 극적으로 보여주는 또다른 무대가 바로 레이싱 트랙입니다. AI가 이런 레이싱 스포츠를 해낸다는 것이 믿기시나요? 시속 300km가 넘는 고속에서 순간적인 판단을 요구하는 레이싱은 자율주행 AI에게 가장 까다로운 시험대입니다.
2025년 1월 9일 라스베이거스 스피드웨이에서 열린 '인디 자율주행 챌린지(Indy Autonomous Challenge)'는 자율주행 기술의 새로운 이정표가 되었습니다. 2022년 CES부터 매년 열린 대회지만, 올해 대회에서는 여러 대 차량이 동시에 경주하는 방식을 처음으로 적용했기에 더욱 주목받았어요. 이전까지는 한 개의 차만 달린 뒤 기록을 비교하거나, 일대일 대결만 가능했죠.
AI 기술이 발전하면서 충돌을 피할 수 있게 되어 여러 대의 차량이 동시에 경주할 수 있게 된 것인데요. 이는 자율주행 기술이 단순한 직진 주행을 넘어 복잡한 상황 판단과 실시간 대응이 가능한 수준에 도달했다는 것을 의미합니다.
🏎️ 시속 300km에서의 AI 판단력: 일상으로의 적용 가능성
레이싱에서 자율주행 AI가 보여주는 능력은 정말 놀라운데요. 주최측에서 요구하는 최저 속도는 약 시속 192km인데, 실제 경기에서는 시속 200km를 훌쩍 넘나드는 속도를 보여줘요. 숙련된 레이서가 탑승해 시속 평균 250km로 경주하는 포뮬러원(F1)과 견줄 만한 수준입니다.
특히 주목할 점은 이런 고속 레이싱 환경에서도 AI가 안전하게 추월하고, 다른 차량과의 간격을 조절하며, 코너링 타이밍을 계산해낸다는 것입니다. 앞 차량을 피하기 위해 코너 외각을 크게 도는 등 자율주행차는 물론 경주차로서도 부족하지 않은 모습을 보여줬어요. 가속과 감속은 물론 노련한 레이서의 판단 영역으로 여겨졌던 추월 시점까지 AI가 판단하는 것은 모두에게 놀라움을 안겼습니다.
한국의 연구진들 역시 꾸준히 실력을 입증해왔는데요. KAIST 심현철 교수팀이 지속적으로 인디 자율주행 챌린지에 도전했습니다. 2022년 1월 라스베이거스에서 열린 대회에서는 4위에 입상하며 한국 자율주행 기술의 가능성을 보여줬죠.
심현철 교수는 "고속 자율주행 기술이 구현된다면 고속철도 등의 교통수단을 대체할 수 있을 것으로 보인다"며 "아무리 빠른 대중교통도 역과 생활공간까지 이르는 라스트마일을 대체하지 못하지만, 고속 자율주행 기술은 속도는 물론 라스트마일까지 책임질 수 있는 수단이 될 것"이라고 전망했어요.
레이싱에서 검증된 자율주행 기술은 결국 일반 자율주행차의 안전성과 성능 향상으로 이어집니다. 극한 상황에서 검증된 AI 기술이 일상의 자율주행에 적용되면서 더욱 신뢰할 수 있는 시스템을 구축할 수 있게 되는 거죠.
일반 도로 자율주행보다 훨씬 높은 수준의 실시간 판단력과 정밀 제어 기술이 필요한 레이싱 환경에서의 성과는, 복잡한 도심 환경에서도 안전하게 주행할 수 있는 기술적 기반을 제공합니다. 모터스포츠가 항상 그랬듯이, 경주장에서 검증된 기술이 우리의 일상차를 더 똑똑하고 안전하게 만드는 원동력이 되고 있어요.
특히 여러 대의 차량이 동시에 경주하면서도 충돌 없이 안전하게 주행할 수 있다는 것이 입증된 만큼, 복잡한 교통 상황에서의 자율주행 상용화 가능성도 한층 높아졌다고 볼 수 있습니다.
🚁하늘을 나는 생명줄: 자율 의료 드론이 바꾸는 응급의료 패러다임
자율주행 기술의 발전은 단순히 승용차의 변화에 그치지 않습니다. 공장 자동화부터 도심 배송, 그리고 완전히 새로운 형태의 모빌리티 서비스까지, 우리 주변 곳곳에서 무인 기술이 확산되고 있죠. 심지어 하늘에서도 자율주행이 사용되고 있어요.
"Every minute counts." 응급의료의 황금률입니다. 하지만 현실은 도심 교통체증에 갇힌 구급차부터, 산간 지역의 험난한 도로, 그리고 전 세계적인 의료진 부족 문제까지 존재하는데요. 자율주행 기술은 이런 한계를 뛰어넘기 위해 이용되고 있어요.
미국 샌프란시스코에 본사를 둔 Zipline은 자율주행의 개념을 완전히 새로운 차원으로 끌어올렸습니다. 이들의 Platform 2 드론 시스템은 911 신고가 들어오는 순간부터 약품이 환자에게 도착하는 순간까지 인간의 개입이 전혀 없는 완전 자율 시스템인데요.
응급 신고가 접수되면 AI가 즉시 환자의 위치, 필요한 의료기기, 기상 조건, 공역 상황을 모두 종합 분석해 최적의 드론 기지를 선택합니다. 선택된 드론은 자동으로 필요한 의료용품을 탑재하고, 스스로 비행 경로를 계획해 이륙하죠. 비행 중에도 실시간으로 기상 변화와 장애물을 감지해 경로를 수정하고, 정확한 위치에 의료용품을 투하한 후 자동으로 기지로 복귀합니다.
Mayo Clinic과의 파트너십에서 보여준 성과가 특히 인상적인데요. 2024년 5월 발표된 Advanced Care at Home 프로그램에서 환자가 응급상황에 처했을 때, Zipline의 Platform 2 드론이 필요한 약품을 신속하게 배송할 수 있게 되었어요. 이는 구급차가 도착하는 평균 시간인 8-12분보다 훨씬 빠른 속도를 목표로 하고 있습니다.
Zipline의 드론들이 도심 상공에서 다른 항공기들과 공존하는 방식도 주목할 만합니다. FAA와 협력해 개발한 자율비행 시스템을 통해 실시간으로 항공교통을 모니터링하고, 유인 항공기가 접근하면 자동으로 회피 기동을 수행해요.
🚁 중국 EHang의 자율 비행: 세계 최초 상업용 무인 항공 시스템
세계 최초로 완전 자율 eVTOL(수직이착륙형 항공기)의 형식 증명을 받은 중국 EHang은 2025년 3월, 마침내 상업 운항 허가까지 받았습니다. EH216-S는 조종사 없이 승객 2명을 태우고 완전 자율 비행을 수행하는 세계 유일의 상업 인증 eVTOL이죠.
EHang의 자율 비행 시스템은 16개의 프로펠러가 각각 독립적으로 제어되며, 실시간으로 바람의 세기와 방향을 감지해 자동으로 출력을 조절합니다. 5G 네트워크를 통해 지상 관제시스템과 연결되어 실시간으로 비행 경로를 최적화하고, 다른 항공기나 장애물을 회피하죠.
2025년 3월 중국민용항공국(CAAC)이 EH216-S 운영사들에게 상업 운항 허가를 발급하면서, 광저우와 허페이에서 실제 승객을 유료로 태우는 서비스가 시작되었습니다. 현재는 관광 목적의 단거리 비행부터 시작해 점진적으로 도심 교통으로 확대할 예정입니다.
특히 EHang은 완전 자동화된 버티포트 인프라를 구축하고 있는데요. 2025년 1월 선전에 문을 연 루오후 UAM 센터는 세계 최초의 완전 자동화 수직 리프트 버티포트로, 모든 이착륙과 충전, 유지보수가 무인으로 진행됩니다.
🏙️ 하늘에서 이루어지는 자율주행의 진화
자율 항공 시스템의 발전은 자동차 자율주행과 놀라울 정도로 유사한 경로를 따르고 있어요. 레벨 1(운전자 보조)에서 시작해 레벨 5(완전 자율)까지 발전하는 것처럼, 항공 자율주행도 단계적으로 진화하고 있죠.
현재 Zipline의 자율 배송 드론은 이미 레벨 4 수준의 자율 비행을 구현했습니다. 정해진 공역에서는 완전히 무인으로 작동하지만, 예외 상황에서는 지상 관제소의 개입이 필요한 수준이에요. EHang의 승객용 드론은 어떤 상황에서도 인간의 개입 없이 안전하게 비행할 수 있는 완전 자율 시스템, 레벨 5를 목표로 하고 있죠.
흥미로운 점은 항공 자율주행이 자동차보다 일부 영역에서 더 빠르게 발전하고 있다는 것입니다. 이는 하늘에는 보행자나 신호등, 불법 주정차 차량 같은 예측 불가능한 변수가 적기 때문인데요. 대신 기상 조건과 3차원 경로 계획, 그리고 다른 항공기와의 충돌 회피가 핵심 과제가 되고 있어요.
WHO에 따르면 2030년까지 전 세계적으로 1,000만 명의 의료진이 부족할 것으로 예상됩니다. 이런 상황에서 자율 항공 시스템은 단순한 편의 기술이 아니라 생명을 구하는 필수 인프라가 될 가능성이 보이는데요. 자율주행 기술이 도로에서 하늘로 확장되면서, 인류의 이동과 생존 방식 자체를 근본적으로 바꿔놓고 있는 셈입니다.
🌊 심해에서 외계까지: 자율 수중로봇이 열어가는 무한한 탐사 영역
바다는 지구 표면의 71%를 차지하지만, 인류가 탐사한 바다는 전체의 5%에 불과하다는 사실 알고 계셨나요? 달 표면보다도 덜 알려진 곳이 바로 우리 발 밑의 심해인 셈이죠. 자율주행 기술은 나아가 이런 미지의 영역까지 개척하고 있는데요. 이는 바로 자율 수중로봇(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)입니다. 이들은 인간의 조종 없이 스스로 판단하고 탐사하는 진정한 의미의 '바다 속 자율주행'을 구현하고 있죠.
2021년 마리아나 해구에서 중국의 Haidou-1 AUV가 10,908m라는 세계 최심도 기록을 세웠습니다. 이는 에베레스트 산(8,848m)을 바다에 거꾸로 세운 것보다도 더 깊은 깊이인데요. 하지만 이 기록이 정말 혁신적인 이유는 단순한 깊이가 아니라 '완전 자율'이라는 점에 있습니다.
기존의 심해 탐사는 주로 케이블로 연결된 ROV(원격조작 수중로봇)에 의존했는데요. 극심해에서는 엄청난 수압(1,100기압 이상)과 케이블의 물리적 한계 때문에 탐사 범위와 시간이 제한적이었죠. 하지만 Haidou-1가 이런 한계를 뛰어넘은 것입니다.
AUV는 11시간 동안 인간의 개입 없이 스스로 탐사 경로를 계획하고, 장애물을 회피하며, 고해상도 영상과 지질 샘플을 수집했어요. 마치 테슬라가 도로에서 자율주행을 하듯이, Haidou-1은 심해저에서 자율주행을 한 셈입니다. 실시간으로 해저 지형을 분석해 최적의 탐사 경로를 선택하고, 흥미로운 지질 구조를 발견하면 자동으로 더 상세한 조사를 수행하는 능력까지 갖추고 있어요.
이 성공은 중국이 심해 탐사에서 미국과 어깨를 나란히 하게 된 상징적 사건인데요. 미국 국방부가 최근 발표한 '리플리케이터 2 이니셔티브'도 수천 대의 자율 해양 시스템 배치를 목표로 하고 있어, 심해 자율주행 경쟁이 본격화되고 있는 상황입니다.
심해 탐사에서 검증된 자율주행 기술은 이제 지구 곳곳의 바다에서 다양하게 활용되고 있습니다. 캘리포니아 몬터레이만 수족관연구소(MBARI)의 MOLA AUV처럼 소형화된 자율 로봇들이 산호초 탐사와 해양 생태계 모니터링에 투입되고 있고, 코마츠의 전기 수중 불도저는 160피트 깊이에서 자율적으로 재해 복구 작업을 수행하고 있어요. 해저 케이블 점검부터 해상풍력 발전소 유지보수까지, 바다 속 자율주행이 인간이 접근하기 어려운 영역의 필수 인프라가 되어가고 있죠.
하지만 자율주행 기술의 진정한 도전은 이제 막 시작되었습니다. 지구에서 수백만 킬로미터 떨어진 곳, 그곳에서는 실시간 조종이 불가능하고 완전한 자율성만이 유일한 해답인 환경이 기다리고 있거든요.
🌌 외계 바다까지 탐사하는 자율주행 로봇: NASA의 우주 탐사
목성의 유로파, 토성의 엔셀라두스. 이 얼음 달들의 표면 아래에는 지구보다 더 많은 물이 존재할 것으로 추정됩니다. 문제는 이런 외계 바다에 어떻게 접근하느냐는 것이었죠. NASA가 개발 중인 SWIM(Sensing With Independent Micro-swimmers) 프로젝트는 이 문제에 대한 혁신적 해답을 제시하고 있습니다.
2024년 9월 칼텍 수영장에서 진행된 테스트에서 16.5인치(42cm) 길이, 5파운드(2.3kg) 무게의 프로토타입 로봇이 놀라운 능력을 선보였어요. 자율적으로 경로를 따라 이동하고, 잔디깎이 패턴으로 체계적인 탐사를 수행하며, 심지어 복잡한 임무의 예시로 'J-P-L'을 스펠링하는 데까지 성공했습니다.
이 로봇들의 진정한 혁신은 완전한 자율성에 있습니다. 지구에서 유로파까지는 전파가 도달하는 데만 33분에서 1시간이 걸리기 때문에, 실시간 원격 조작은 불가능해요. 따라서 이 로봇들은 예상치 못한 상황에 스스로 대응하고, 흥미로운 발견이 있으면 독립적으로 조사를 확장할 수 있어야 합니다.
흥미로운 점은 외계 탐사를 위한 자율주행 기술이 결국 지구의 해양 탐사에도 역으로 적용되고 있다는 것인데요. 수중 화산 폭발이나 해양 생물의 이주 같은 예측 불가능한 현상들을 실시간으로 포착하고 연구할 수 있게 되었거든요. 외계 탐사 자율주행 기술이 지구 과학의 발전을 이끌고 있는 셈이죠.
수중 자율주행 기술의 발전의 응용 범위는 계속 확장되고 있습니다. 심해 탐사에서 검증된 자율 항법 기술이 우주 탐사에 적용되고, 외계 바다 탐사를 위해 개발된 AI 자율주행 기술이 다시 지구의 해양 연구에 도움을 주는 선순환 구조가 만들어지고 있죠.
앞으로 이런 자율주행 기술들이 더욱 발전하면, 인류의 탐사 영역은 지구 해저에서 시작해서 외계 행성의 바다까지 무한히 확장될 것입니다. 자율주행 기술은 단순히 도로 위의 편의성을 높이는 것을 넘어, 인류의 지식 지평선 자체를 넓혀가고 있다는 점에서 그 의미가 더욱 깊죠.
⭐️ Editor’s Point
자율주행 차량 기술은 이제 ‘기술의 완성’보다 ‘기술의 경험’에 초점을 두고 있습니다. 과거에는 "자율주행이 구현 가능한가"가 중요했다면, 이제는 "차 안에서 무엇을 할 것인가", "어떤 느낌을 받을 것인가"가 핵심이 되고 있죠. 현대차가 일반 시민들을 UX 스튜디오로 불러서 실시간으로 반응을 수집하는 것도, 글레오 AI가 발화자의 위치까지 파악해서 정확한 창문만 여는 것도 모두 같은 맥락입니다.
또, 자동차에서 시작된 자율주행 기술을 추적해보면 하나의 흥미로운 패턴이 보입니다. 바로 예상치 못한 곳에서 먼저 '완전 자율'이 실현되고 있다는 점인데요. 도로에서는 아직 안전요원이 필요한 상황인데, 공장에서는 24시간 무인으로 부품을 운반하고, 바다에서는 사람 없이 300미터 컨테이너선이 접안하고, 하늘에서는 의료진 없이 환자에게 약을 배송하고 있거든요.
이는 단순한 기술 발전 속도 차이가 아닙니다. 인간이 만든 복잡한 사회적 환경 vs 상대적으로 규칙이 명확한 환경의 차이인 거죠. 도로에는 예측할 수 없는 인간의 행동이 너무 많지만, 공장이나 항만, 하늘, 심해는 상대적으로 물리법칙이 명확한 공간이니까요.
그리고 각 영역에서 검증된 기술은 서로 순환하며 발전하고 있습니다. 공장 자동화 기술이 물류센터로, 무인선박 기술이 항만 자동화로, 심해 탐사 기술이 외계 탐사로, 그리고 다시 지구 해양 연구로 돌아오면서 기술의 경계가 사라지고 있죠.
자율주행은 더 이상 '운전을 대신해주는 기술'을 넘어, 인간에게 새로운 경험을 주는 기술, 또는 '인간이 갈 수 없는 곳을 탐사하고, 할 수 없는 일을 가능하게 하는 기술'로 진화하고 있습니다. 로보택시부터 외계 바다를 탐사하는 로봇까지, 이 모든 기술들은 결국 우리 일상으로 돌아와 조용하지만 혁신적인 변화를 만들어낼 거예요. 🚀
![[08월 13일] IT is 뉴스클리핑의 썸네일 이미지](https://cdn.maily.so/ns43lokwjhml52fmb8tu6ntu7hor)
![[08월 14일] IT is 뉴스클리핑의 썸네일 이미지](https://cdn.maily.so/j6hnus298hb456b45uszu4ioxmri)
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