현 시점에서 자율주행의 핵심기술들에 많은 연구개발이 이루어지고 있는 상태이지만 어느 하나도 완성도가 높다고 평가되는 것이 없다. 외국의 경우, 특히 미국 실리콘밸리와 보스턴지역, 중국, 유럽에 이 기술들과 관련된 많은 스타트업들이 출범되었다. 한 예로 환경인식센서의 한 종류인 라이더(Lidar) 스타트업만 글로벌로 수백개, 인공지능기반 자율주행 스타트업만 글로벌로 수백개가 된다고 하니 그 관심도와 어려움을 알 수 있다. 이런 이유로 사실 아무리 큰 Tech회사, 자동차회사라고 할지라도 이 모든 기술을 다 확보하는 것은 불가능하므로 최근 5년간 이 기술과 관련된 회사간 합병과 투자, 협력이 많이 이루어졌다.


미국 GM이 인공지능기반 자율주행 스타트업인 Cruise Automation를 10억달러에 인수하면서 이 스타트업에 일본의 Honda와 Softbank가 같이 50억달러를 투자하게 된다. 미국 Ford가 역시 인공지능기반 자율주행 스타트업인 Argo AI를 10억달러에 인수하였고 이 스타트업에 독일의 Volkswagen이 26억달러, Ford가 추가적인 40억달러를 투자하였다.


Toyota는 초기 10억달러의 펀드로 Toyota AI Ventures를 설립하여 자율주행관련 스타트업에 투자하였고 추가적인 펀드를 조성하였다. 현대기아차도 자율주행업체인 Aptiv에 25억 달러를 투자 Joint venture를 설립하였고 스타트업인 Aurora에 2,200만달러 등 국내외 20여개 자율주행 관련 업체에 투자 및 전략적 협업을 하고 있다. 라이더 스타트업에 대한 투자도 매우 활발하였으며 Ford가 Velodyne에 7,500만달러, Toyota가 Luminar에 3,600만달러 등 많은 투자와 협업이 이루어지고 있다. 혹시 모를 라이더기술의 혁신 가능성을 염두에 두고 글로벌 OEM이나 자동차부품사, Tech회사들은 2~3개의 라이더 스타트업에 많은 투자를 하고 있는 상황이다. 다만 현시점까지 GM Super Cruise의 맵매칭을 위한 라이더를 제외하고 자율주행에서 주변상황판단을 위해 라이더가 상용화된 것은 거의 없으므로 향후 상용화 기술 개발과 스타트업들의 생존 경쟁이 매우 치열할 것으로 예상된다.


자율주행기술의 상용화 추진 전망
일반인을 대상으로 하는 Level 4~5 자율주행의 상용화는 상당 기간 걸릴 것으로 예상되고 있으며 그 주된 원인은 다음과 같이 정리할 수 있다.


1. 센서를 통해 주변 상황을 정확히 인식하는 기술은 이제 시작에 불과, 특히 눈, 비, 안개, 밤에 인식하는 기술은 매우 제한적
2. 도로에서 충돌없이 안전하게 그리고 편안하게 운전하는 주행경로 생성 및 제어는 아직 최적의 해답을 찾지 못한 상태
3. 도로 위에 현재 차량의 정확한 위치를 알아내는 것도 현재의 기술로는 매우 비싸고 불확실성이 존재
4. 통제된 상황에서 자율주행 시연은 완전자율주행의 성공과 매우 큰 차이
5. 현재 자율주행에 필요한 부품(센서, GPS, GPU, 통신모듈 등)은 일반인에게 보급하기에는 너무 비싸고 차량내 장착성도 적절치 못함


이상과 같이 상용화의 한계점이 있어도 자율주행 관련 핵심기술의 개발과 투자가 글로벌하게 지속적으로 이루어지고 있는 이유를 이해할 필요가 있다. 우선 <그림 2>에 나열된 각각의 핵심기술들은 Level 4 자율주행 상용화의 시점과 상관없이 Level 2 자율주행 기술의 고도화에 적용이 가능하다.


이는 곧 글로벌 OEM들이 현재 판매중인 Level 2 자율주행 기술의 완성도를 높이기위해 엄청난 노력을 하고 있음을 의미한다. 다음으로 자율주행 기술을 개발하는 목적은 공용이나 상용의 목적으로 우선적인 상용화를 실현하는 것이다. 예를 들면 로보택시, 자율셔틀, 자율버스, 자율트럭, 배송로봇 등이 해당된다. 주어진 영역 내에서만 운행하거나 주어진 경로만을 왕복하면 주행 시나리오가 단순하고 시험평가를 빠르게 할 수 있다. 또한 정부나 지자체 지원금으로 고비용부분도 어느정도 해결이 되기 때문이다. 특히 배송로봇은 저속 무인 이동체이므로 사고에 대한 책임이 훨씬 작아서 상용화의 부담이 적다.