자율주행차에 적용된 AI 기술, 어디까지 왔을까?

AI는 이제 자율주행의 두뇌가 되었다

최근 자동차 산업의 중심은 엔진에서 알고리즘으로 옮겨가고 있습니다. 특히 자율주행차의 핵심 기술로 AI가 빠르게 자리 잡으면서, 차량은 단순한 이동 수단을 넘어 스스로 판단하고 학습하는 존재로 진화하고 있습니다. 이 글에서는 2025년 기준으로 주목할 만한 AI 자율주행 기술의 흐름을 실제 사례 중심으로 정리해보았습니다.

1. 카메라 기반 엔드투엔드 학습 – Wayve x Nissan

영국 스타트업 Wayve는 라이다나 고정밀 지도를 사용하지 않고, 오직 카메라 데이터로 자율주행을 구현하는 방식을 채택했습니다. 이 기술은 차량이 실제 주행 데이터를 학습하여 다양한 교통 상황에 적응할 수 있도록 하는 ‘엔드투엔드 딥러닝’ 구조를 갖고 있어요.

2025년 Nissan은 Wayve와 협력하여 해당 기술을 ProPILOT 시스템에 통합하겠다고 발표했고, 2027년까지 상용차 적용을 목표로 공동 개발에 들어갔습니다. 이는 지도 의존도를 낮추고, 일반화된 주행이 가능한 AI 자율주행 시스템으로 한발 더 나아간 사례라고 볼 수 있습니다.

2. 자율주행 전용 AI 칩셋 – NVIDIA DRIVE Thor

자율주행차가 진정한 ‘두뇌’를 갖기 위해서는 전용 하드웨어가 필수죠. NVIDIA는 2025년 발표한 DRIVE Thor 칩셋을 통해 주행 제어, 인포테인먼트, 센서 통합, 사이버 보안 등을 단일 아키텍처로 처리할 수 있도록 했습니다.

이 칩셋은 최대 2,000 테라플롭스 성능을 자랑하며, 실시간 판단 및 제어 속도가 기존 플랫폼보다 월등합니다. 덕분에 제조사 입장에서는 부품 수를 줄이고 개발 프로세스를 단순화할 수 있어, 고성능 AI 시스템을 비용 효율적으로 적용할 수 있게 되었습니다.

3. 중국 BYD, ‘신의 눈(God’s Eye)’ 전 모델 탑재

중국의 전기차 제조사 BYD는 최근 전 차종에 ‘신의 눈’이라는 이름의 AI 기반 자율주행 시스템을 적용 중입니다. 이 시스템은 원격 주차, 자율 추월, 스마트 차선 변경 기능 등을 포함하며, 고급 세단뿐 아니라 보급형 모델인 Seagull(시걸)에도 탑재되었습니다.

이는 자율주행 기술이 더 이상 고급차의 전유물이 아닌, 대중차 시장으로 확장되고 있음을 보여주는 사례로 평가받습니다.

4. 다중 의사결정 AI – May Mobility의 MPDM

미국의 May Mobility는 ‘MPDM(Multi-Policy Decision Making)’이라는 독특한 AI 전략을 적용하고 있습니다. 이는 차량이 도로 위 수천 가지 상황을 시뮬레이션으로 예측하고, 그중 가장 안전하고 효율적인 주행 전략을 선택하도록 설계된 시스템입니다.

MPDM은 사전에 정해진 규칙이 아니라, 현재 상황에 최적화된 판단을 실시간으로 내리는 구조로서, 예측 불가능한 상황 대응력에서 큰 강점을 보입니다.

5. 자율주행 AI의 안전성과 신뢰성

AI의 능력이 올라갈수록, 그 판단을 얼마나 믿을 수 있느냐는 질문도 중요해집니다. 그래서 최근에는 AI 자율주행 시스템에 대해 ‘설명 가능성(Explainable AI)’, ‘강건성(Robustness)’, ‘공정성(Fairness)’ 같은 기준이 강조되고 있어요.

자동차가 단순한 기계가 아닌, 인간의 생명과 직결되는 도구인 만큼, AI가 왜 그런 판단을 했는지를 설명할 수 있는 기술이 함께 발전하고 있습니다. 실제로 미국과 유럽에서는 이를 만족하는 기술만 도심 자율주행 허가를 내주는 사례도 늘고 있습니다.

맺음말

이제 자동차는 단순한 이동 수단이 아닙니다. AI는 운전자 대신 판단하고, 반응하며, 학습합니다. 그리고 그 기술은 더 넓은 범위에서 더 다양한 환경으로 확장되고 있어요.

이 글에서 소개한 카메라 기반 학습, 자율주행 전용 칩셋, 시뮬레이션 기반 의사결정, 보급형 AI 기술 탑재, 그리고 AI 안전성 이슈까지, 우리는 지금 AI가 자동차의 본질을 바꾸는 시대의 한가운데에 있습니다. 앞으로 자율주행차에 대해 더 많은 인사이트와 실제 사례들이 궁금하다면, 이 흐름을 계속 주목해 볼 필요가 있어 보이네요.