웨이모는 도시에서 혼자 다니는데 테슬라는 왜 아직도 운전자가 필요할까?

Waymo는 극히 일부 지역에서만 무인 주행을 하고, Tesla는 모든 곳에서 감독 하에 운영됩니다. 이 차이는 우연이 아니라 두 회사 비즈니스 모델의 본질 그 자체입니다.
Waymo는 극히 일부 지역에서만 무인 주행을 하고, Tesla는 모든 곳에서 감독 하에 운영됩니다. 이 차이는 우연이 아니라 두 회사 비즈니스 모델의 본질 그 자체입니다.

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Waymo와 Tesla는 자율주행에 완전히 상반된 두 가지 길로 진입하고 있습니다: Waymo는 라이다로 매핑된 지리적으로 제한된 지역에서 무인 로보택시 서비스를 운영하는 레벨 4 시스템이고, Tesla는 카메라만으로 작동하며 운전자가 언제든 개입할 준비가 되어 있어야 하는 레벨 2 Full Self-Driving (Supervised) 시스템을 수백만 대의 차량에 배포하는 소프트웨어 전략입니다. 한쪽은 좁은 지역에서 매우 안전하고, 다른 쪽은 어디서든 하지만 감독이 필요합니다 - 그리고 이 차이는 우연이 아니라 두 회사의 비즈니스 모델 그 자체입니다.

핵심 요약

  • Waymo는 주간 250,000회 운행 및 200만 마일 의 무감독 자율주행을 수행하고 있습니다.
  • Tesla FSD 주행의 24%에서 운전자 개입(인수)이 기록됩니다.
  • Waymo의 6세대 시스템은 차량당 카메라 13개, 라이다 4개, 레이더 6개 를 탑재하고, Tesla는 카메라 8개 만을 사용합니다.
  • Tesla 시스템은 법적으로 레벨 2: 책임은 운전자에게 있고, Waymo의 경우 회사에 있습니다.
  • Mercedes는 Drive Pilot의 레벨 3 프로그램을 중단했고, BMW도 같은 길에서 물러났습니다.

먼저 누구의 차인지 정해보자: SAE 레벨은 무엇을 말해주는가?

자율주행이라고 할 때 하나의 의미만을 가리키는 것이 아닙니다. SAE J3016 표준은 차량을 0단계(완전 수동)부터 5단계(완전 자율)까지 여섯 단계로 구분합니다. 그리고 핵심은 다음과 같습니다: 어떤 단계에 속하는지에 따라 사고 시 누가 책임지는지가 직접 결정됩니다.

Tesla FSD는 공식적으로 레벨 2, 즉 고급 운전자 보조 시스템입니다. 운전석에 앉은 사람은 언제나 주의를 기울이고 언제든 좌석에서 인수할 준비가 되어 있어야 하며 - 법적 책임도 그에게 있습니다. 반면 Waymo는 레벨 4: 특정 조건 하에서 특정 지역 내 완전 자율주행입니다. 샌프란시스코에서는 운전석에 아무도 없고, 문제가 생기면 책임지는 것은 회사입니다. Mercedes의 Drive Pilot은 두 세계 사이에 있는 레벨 3: 조건부 자동주행으로, 시스템이 일부 상황에서 운전자를 자유롭게 해주지만 경고가 오면 조향을 다시 가져와야 합니다.

이러한 단계는 때때로 비판받습니다: FSD는 레벨 2임에도 실제로 일부 레벨 3 및 4 시스템보다 더 잘 주행할 수 있으며, 단계 라벨만으로는 주행 능력에 대한 전체 그림을 알 수 없습니다. 그러나 법적 측면에서는 여전히 결정적입니다 - 한 단계 위로 올라가는 것, 즉 책임을 운전자에서 회사로 옮기는 유일한 것이 바로 이 분류입니다.

Waymo의 방식: 먼저 도시를 암기하고, 그다음 주행하라

Waymo의 철학은 시험을 준비하는 학생과 같습니다: 먼저 과목을 처음부터 끝까지 암기한 후, 그 범위를 벗어나지 않는 문제를 풉니다. 차량은 라이다로 3차원 매핑된 지리적으로 제한된 지역, 업계 용어로 Operational Design Domain (ODD) 내에서만 작동합니다. 모든 교통 표지판, 교차로, 차선 및 속도 제한이 지속적으로 매핑되고 업데이트됩니다.

센서 측면은 완전한 무장 세력입니다. 6세대 시스템은 2026년 초에 완전 자율 운영을 시작했으며 차량당 카메라 13개, 라이다 4개, 레이더 6개 포함하고 있으며, 차량 플랫폼에 따라 이 수치는 달라질 수 있습니다. 라이다는 수백만 번의 레이저 발사와 그 왕복 시간을 측정하여 포인트 클라우드를 생성합니다. 이는 야간이나 시야가 나쁜 조건에서 카메라에 물리적인 이중화 계층을 제공합니다. Waymo의 공동 CEO 역시 바로 이 지점을 강조하며, 먼지와 눈부심 같은 조건에서 안전한 완전 자율주행을 위해서는 다중 센서가 필수라고 주장합니다.

알고리즘 쪽에서도 일이 진지합니다. 라이다 포인트 클라우드에서 3차원 객체를 감지하는 SW-Former, 교통 행위자들의 움직임을 예측하는 추적 모델, 그리고 점점 엔드투엔드 아키텍처로 진화하는 EMMA 같은 구조들이 시스템의 두뇌를 이룹니다.

그렇다면 비용은? 예전에는 차량당 약 250,000달러 였던 플릿 비용은 오늘날 150,000달러 수준으로 내려왔고, 라이다 단가도 500-1,000달러로 떨어졌습니다. 플릿은 2,000대 이상의 차량으로 성장했습니다. 즉, 시간은 Waymo에게 유리하게 흘러가고 있습니다. 비싸게 시작했지만 점점 저렴해지고 있습니다.

테슬라의 길: 먼저 수백만 명의 교사, 그다음 자율성

테슬라의 접근 방식은 정반대의 학습 전략입니다. 문제집을 외우는 대신 수천 번의 모의고사에서 배우는 것입니다. 차량에는 레이더도 라이다도 없이 오직 8개의 카메라 와 12개의 초음파 센서만 있습니다. 이를 "vision-only", 즉 시각 전용 철학이라고 부릅니다. 테슬라 진영의 주장은 간단합니다. 사람도 두 눈으로 운전하며, 충분한 처리 능력이 있다면 카메라로 충분하다는 것입니다.

소프트웨어 쪽에서 테슬라는 매우 앞서 나가 있는 상태입니다. 다중 작업 Lane & Object HydraNet, 3차원 복셀을 추출하는 Occupancy Network, 그리고 2024년에 도입된 딥러닝 기반 신경망 플래너 - 오늘날 시스템은 완전히 엔드투엔드 아키텍처로 작동합니다. 진정한 강점은 데이터입니다. 도로 위의 수백만 대의 차량이 끊임없이 데이터를 수집하고, Trigger Classifiers가 흥미로운 순간들을 포착하며, Dojo라는 훈련 인프라가 이 데이터의 산 위에서 학습합니다. 테슬라의 로보택시 목표는 야심차습니다. 단기적으로 1,000대 이상의 차량, 2026년 말까지 100만 대를 넘는 플릿입니다. 다만 현장의 일부 관찰에 따르면 플릿은 성장하기는커녕 한동안 축소되기도 했으며, 목표와 현실 사이에는 여전히 거리가 있습니다.

카메라의 물리적 한계

시각 전용 접근 방식에는 소프트웨어로 극복할 수 없는 약점이 있습니다. 안개, 비, 눈, 폭풍우에는 카메라 성능이 저하됩니다. FSD 13판은 야간 주행을 뚜렷하게 개선했지만, 인식 센서가 없는 시스템의 물리적 한계는 그대로입니다. 이를 보여주는 충격적인 테스트도 있습니다. FSD 차량은 벽에 투사된 가짜 "도로" 이미지에 속아 그대로 진행하는 동안, 라이다를 장착한 차량은 멈춰 섰습니다. 카메라는 이미지를 보고, 라이다는 그곳에 벽이 있다는 것을 측정합니다. 테슬라가 지도 없는 지역에서도 주행을 목표로 하는 것(일반 지도 서비스에만 의존)은 자유를 제공하지만, 사실상 익숙하지 않은 지역에서는 성능이 뚜렷하게 약해집니다.

안전 기록: 수치는 정말 비교 가능한가?

두 접근 방식의 최근 성능을 살펴보면 상황이 흥미로워집니다:

측정 기준WaymoTesla
수준SAE 4SAE 2
센서 세트카메라 13, 라이다 4, 레이더 6 (6세대)카메라 8, 초음파 센서 12
무감독 자율 주행주당 200만 마일0
주행 빈도약 9,793마일당 1회 (캘리포니아 2024)고속도로에서 평균 213마일당 1회
누적 총 주행 거리약 1억 마일 (대부분 자율 주행)약 50억 마일 (대부분 운전자 주행)

하지만 한 가지 주의할 점이 있다: 이 주행 횟수는 직접 비교할 수 없다. "주행"의 정의, 조건, 지역, 측정 방식이 두 회사에서 완전히 다르다. 절대적인 수치보다는 동일한 조건에서 보여주는 상대적인 발전이 의미가 있다. 또한 Waymo의 수치는 복잡한 도시 거리에서, Tesla의 수치는 대부분 고속도로에서 나온 것이므로 사과를 배와 비교하는 격이 되어서는 안 된다.

안전 프로필을 보면 Waymo는 강력한 성적표를 내고 있다: 백만 마일당 1.28건의 심각한 사고 비율은 인간 운전자의 비율보다 낮다; 보고된 사건 중 12~15%에서만 과실로 판정되었다 - 로보택시가 자주 정지해 있다가 추돌당하기 때문이다. 그러나 흠잡을 데 없는 그림은 아니다: 2025년 캘리포니아에서 590건 이상의 Waymo 로보택시 사고가 기록되었고, 수요는 차량 대수가 늘어날수록 증가하고 있다. 대부분 부상 없는 사소한 사건이지만, 차량 대수의 성장과 함께 사고 증가도 불가피해 보인다. 존스홉킨스 대학의 공중보건 관점 평가도 같은 위치에 있다: 초기 데이터는 심각한 사고를 줄일 수 있음을 보여주지만 더 많은 데이터가 필요하다.

Tesla 쪽에서는 텍사스의 로보택시 차량대가 약 328,621마일 을 무사고 주행했지만, 커뮤니티 분석들은 마일당 사고 비율을 Waymo의 2025년 수치인 134,410마일에 가깝게 추정하고 있다 - 즉 격차는 좁혀지지 않았다. 오스틴에서 진행된 나란히 비교한 승차 테스트도 차이를 잘 요약해 준다: Waymo 앱은 센서 시각화를 제공하는 반면 Tesla Robotaxi는 더 조용했고, 때로는 인간 운전자보다 더 신중했으며, 비슷한 Uber 승차 요금보다 약 25% 저렴했다. 가격은 Tesla의 조용하지만 실질적인 강점이다.

Mercedes Drive Pilot: 제3의 길은 왜 후퇴했나?

이 그림에서 종종 잊히는 세 번째 플레이어가 Mercedes다. Drive Pilot은 미국에서 승인된 최초의 SAE 레벨 3 시스템이었다: 라이다, 고성능 카메라, GPS 수신기와 방대한 센서 세트를 갖추고 2024년형 EQS 와 S-Class 에 제공되었다. 업데이트를 통해 독일 고속도로에서 시속 95km까지 올라가며 양산형 최고 속도 인증 레벨 3 시스템이 되었다. 승리처럼 들리지 않는가?

그런데 2026년이 오고 상황이 바뀌었다: Mercedes는 2021년부터 제공되어 온 Drive Pilot의 레벨 3 프로그램을 중단하고, 미국 시장의 2026년형 S-Class 에서 자사의 레벨 2++ 시스템으로 교체했다. BMW도 레벨 3를 포기한 업체 대열에 합류했다. 여기서 얻는 교훈은 명확하다: 라이다를 갖추고, 인증이 무겁고 비용이 많이 드는 조건부 자동화 접근 방식은 시장에서 호응을 얻기 어렵다. 중간에 해당하는 해결책 - 운전자가 완전히 자유롭지도 완전히 책임지지도 않는 - 이 고객에게 설명하기 가장 어려운 선택지로 판명되었다.

사고가 나면 누가 책임자? 법적 상황

책임 문제야말로 레벨 전쟁의 진짜 무대입니다. 레벨 2에서는 운전자가, 레벨 4에서는 회사가 책임을 지는데, 이 차이는 법정에서 매우 구체적인 결과를 낳습니다. 마이애미의 배심원단은 테슬라를 부분적으로 책임이 있다고 판단하여 3억 2,900만 달러의 배상 및 징벌적 손해배상을 명령했습니다. 레벨 2 시스템조차 배심원단이 제조사에게 책임을 물은 것은 상황이 얼마나 가변적인지 보여줍니다. "eyes-off" 기술, 즉 시선을 떼는 기술로 나아가고 있는 자동차 업계에서는 사고 발생 시 제조사가 책임을 물을 가능성도 커지고 있습니다.

규제 쪽은 아직 정비가 진행 중입니다. 캘리포니아는 2026년까지도 법집행기관에 자율주행차에 기본 교통 범칙금을 부여할 권한조차 주지 않았지만, 7월 1일부터는 경찰이 교통법 위반 시 제조사를 직접 처벌할 수 있게 됩니다. 유타는 2026년 자율주행차를 위한 별도의 소송 사유와 배상 상한액을 포함한 법적 틀을 승인했습니다. 즉, 법이 기술을 쫓아가고 있지만 아직 따라잡지 못한 것입니다.

시장은 커지지만 아무도 수치를 모른다

로보택시 시장이 얼마나 성장할지에 대한 예측은 서로 크게 엇갈립니다. 한 예측은 2026년 12억 7천만 달러 규모의 시장이 2034년에는 963억 달러로 커진다고 보는 반면, 다른 예측은 2033년 1,470억 달러를 내다보고 있으며, 또 다른 분석은 2035년 약 4,150억 달러 규모의 글로벌 시장과 그 안에서 480억 달러의 미국 점유율을 예상합니다. 이렇게 넓은 범위가 사실 가장 정직한 신호입니다. 이 분야는 아직 초기 단계이며, 미래를 예측하는 일은 당분간 추측과 과학 사이의 영역입니다.

두 전략은 왜 서로의 뒤를 쫓지 않는가?

Sensörlerde Waymo, veri ve algoritmada Tesla önde; Seviye 5'e kim önce varsa bu iki gücü önce birleştiren olacak.

아마 가장 궁금해할 질문은 이것일 것입니다. 테슬라가 웨이모처럼 로보택시 차량을 운영할 것인가, 웨이모가 카메라 방식으로 전환할 것인가? 답은 아니요입니다. 두 회사는 사실상 서로 다른 것을 팔고 있기 때문입니다. 테슬라는 차를 팝니다: 25,000달러짜리 자동차들의 수백만 명의 소유자로부터 데이터를 수집하고 소프트웨어로 기능을 추가합니다. 새로운 차가 추가될 때마다 시스템에 새로운 교사가 생기는 것입니다. 반면 웨이모는 서비스를 임대합니다: 비싸지만 안전성이 입증된 차량으로 제한된 지역에서 운영하며, 성장함에 따라 지역 수를 늘려갑니다. 한쪽은 가로로(차량 수) 확장하는 반면, 다른 쪽은 세로가 아니라 깊이로(지역당 성숙도) 확장하고 있습니다.

센서 논쟁도 같은 이유로 끝나지 않고 있다. 머스크의 고전적인 질문 - "라이다가 카메라와 충돌하면 어떤 신호를 믿을 것인가?" - 는 엔지니어 서클에서 칼만 필터와 이중화 논거로 반박되었다: 두 센서가 일치하지 않더라도 세 번째 센서가 중재 역할을 한다는 것이다. 라이다 가격이 500-1,000달러까지 내려가면서 "라이다는 비싸기 때문에 안 쓴다"는 논거도 약해지고 있다. 하지만 테슬라가 이미 수백만 대의 "FSD capable" 컴퓨터를 판매했다는 사실과 브랜드 인식이 회귀를 쉽게 만들지 못하고 있다. 오늘의 요약을 한 문장으로 하자면: 센서 측면에서는 웨이모, 알고리즘과 데이터 측면에서는 테슬라가 앞서 있다 - 그리고 어느 쪽이 먼저 레벨 5에 도달할지는, 어느 쪽이 이 두 가지 앞서 있음을 더 빨리 결합하느냐에 달려 있다.

핵심 요약

웨이모는 실제로 운전자 없이 승객을 수송하고 있고, 테슬라는 아직 운전자 없이 단 한 명의 승객도 수송하지 않았지만 수백만 대의 차량에서 흘러나오는 데이터로, 서로 다르지만 그만큼 타당한 두 길을 걷고 있다. 한쪽은 안전을 우선하며 깊어지고, 다른 한쪽은 규모를 우선하며 확산되고 있다. 나의 내기: 승자는 아마도 이 두 철학의 혼합이 될 것이다 - 저렴한 센서로 매핑된 지역, 수백만 대의 차량에서 배우는 엔드투엔드 알고리즘. 당신은 어느 쪽에 걸겠는가? 댓글에서 만나자!

참고 자료