로보택시 상용화 앞둔 모셔널…핵심은 'AI 주행 모델'

[프라임경제] 현대자동차그룹 자율주행 합작법인 모셔널(Motional)이 올해 말 무인 로보택시 상용화를 목표로 기술 개발을 진행하고 있다. 자율주행 기술의 핵심 축을 인공지능 기반 '거대 주행 모델(Large Driving Model, LDM)'로 전환한 점이 특징이다.

로라 메이저(Laura Major) 모셔널 CEO는 최근 현대차그룹 공식 팟캐스트 채널인 현대진행형에 출연해 자율주행 기술 개발 방향과 상용화 준비 상황을 설명했다. 특히 그는 "2024년 자율주행 시스템 구조를 AI 중심(AI-first)으로 재설계하고 거대 주행 모델 기반으로 전환한 것이 중요한 전환점이었다"고 평가했다.

자율주행 기술 개발 방식도 변화하고 있다. 기존에는 다양한 규칙과 알고리즘을 조합해 주행 판단을 수행하는 방식이 일반적이었다. 반면 최근 자율주행 업계에서는 대규모 데이터를 기반으로 주행 패턴을 학습하는 AI 중심 접근이 빠르게 확산되는 분위기다.

모셔널 역시 이런 흐름에 맞춰 시스템 구조를 개편했다. 거대 주행 모델을 기반으로 일반적인 주행 상황 대부분을 처리하고, 돌발 상황에는 별도의 안전장치를 적용하는 방식이다.

모셔널이 제시한 자율주행 구조의 핵심은 '이중 안전 체계'다. 일반적인 도로주행 상황의 대부분은 거대 주행 모델을 활용한 엔드투엔드(end-to-end) 방식으로 처리한다. AI가 도로 상황과 교통 흐름을 학습해 스스로 판단하는 구조다.

반면 돌발 상황이나 복잡한 판단이 필요한 경우에는 가드레일(guardrail) 방식이 작동한다. 가드레일은 자율주행 시스템이 위험한 판단을 내리지 않도록 제한하는 일종의 안전장치다. 메이저 CEO는 예외적인 상황에서 발생하는 소수의 사건들이 자율주행 기술 개선에 중요한 역할을 한다고 설명했다. 이른바 '엣지 케이스(edge case)'로 불리는 상황이다.

모셔널의 개발 문화 역시 실험 중심 접근을 강조한다. 메이저 CEO는 '빠르게 실패하자(fail fast)'라는 원칙을 자율주행 개발의 중요한 방식으로 언급했다. 문제를 빠르게 발견할수록 해결 속도도 빨라지고 기술 학습도 가속된다는 판단이다.

자율주행 기술이 다양한 환경에서 작동해야 한다는 점도 고려하고 있다. 모셔널은 현재 라스베이거스와 피츠버그 두 도시에서 테스트를 진행 중이다.

라스베이거스는 넓은 도로와 규칙적인 도시 구조를 가진 대표적인 계획 도시다. 반면 피츠버그는 좁고 굽은 도로, 복잡한 교차로, 다리와 터널이 많은 지형을 갖고 있다. 상반된 특성을 가진 두 도시에서 데이터를 확보해 다양한 환경에서 작동할 수 있는 범용 자율주행 시스템을 구축하려는 전략이다.

자율주행 상용화 경쟁에서 기술만큼 중요한 요소는 실제 서비스 운영 경험이다. 모셔널은 우버(Uber)와 리프트(Lyft)와의 협력을 통해 로보택시 파일럿 프로그램을 운영해 왔다. 지금까지 13만회 이상의 자율주행 서비스 데이터를 확보했다.

이 과정에서 차량 내 사용자 경험에 대한 다양한 정보도 축적됐다. 승객이 차량에서 어떤 정보를 확인하는지, 차량 디스플레이와 스마트폰 중 어떤 화면을 더 많이 사용하는지, 경로 변경이나 중도 하차 요청이 어떻게 이루어지는지 등 서비스 운영과 관련된 데이터다. 이런 경험은 로보택시 상용화 단계에서 중요한 요소로 평가된다.

로라 메이저 CEO는 "자율주행 기술 개발뿐 아니라 승객 경험을 개선하는 작업도 상용화 과정에서 중요한 부분이다"라고 설명했다.

자율주행 산업에서는 최근 로보택시 상용화 경쟁이 다시 속도를 내는 분위기다. 웨이모(Waymo)와 크루즈(Cruise) 등 글로벌 기업들이 로보택시 서비스를 확대하고 있는 가운데 모셔널 역시 올해 말 무인 로보택시 서비스를 목표로 기술 고도화를 진행하고 있다.

자율주행 기술 경쟁의 초점도 단순한 주행 알고리즘을 넘어 AI 기반 학습 모델과 데이터 확보, 서비스 운영 경험으로 확대되고 있다. 모셔널의 기술 전략 변화 역시 이런 흐름 속에서 자율주행 상용화를 준비하는 과정으로 평가된다.