[인포스탁데일리=김세원 기자] 자율주행 로보택시 시장의 경쟁축이 단순한 주행 기술에서 실제 서비스를 얼마나 큰 규모로 운영할 수 있느냐로 이동하고 있다. 라이드플럭스, 에스더블유엠, 쏘카는 27일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '2026 자율주행모빌리티산업전(AME 2026)' 컨퍼런스에서 각각 무인 자율주행 서비스 운영과 로보택시 생태계 구축, 대규모 자율주행 데이터 플랫폼 전략을 공개했다. 세 기업의 발표에서 공통적으로 제시된 화두는 '규모화'였다. 차량 한 대에 한 명의 안전요원이 붙는 현재의 실증 구조를 넘어 원격 관제를 통해 여러 차량을 동시에 운용하고 기존 운송·정비·충전 사업자와 협력하며, 다량의 실주행 데이터를 지속적으로 확보해야 사업성을 갖춘 로보택시 서비스로 빠르게 나아갈 수 있다는 것이다. 먼저 연사로 나선 라이드플럭스 정하욱 부대표는 "무인 자율주행의 상용화를 위해 기술뿐 아니라 무인화와 유상화, 운행 가능 영역 확대, 지속 가능한 수익 구조가 함께 갖춰져야 한다"고 진단했다. 정 부대표는 이어 "미국과 중국에서는 이미 무인 자율주행 서비스가 상용화 단계로 진입한 반면 국내를 포함한 다른 국가에서는 아직 제한적인 실증·초기 서비스 단계에 머물러 있다. 따라서 향후 보조금이나 실증사업 지원에 의존하지 않고 독립적으로 수익을 낼 수 있는 구조를 구축하는 것이 중요하다"고 말했다. 상용화 과정에서 정 부대표가 핵심으로 꼽은 것은 차량의 '무인화'다. 現 실증 단계에서는 차량 한 대에 한 명의 안전요원이 탑승하는 경우가 많지만, 완전 무인 운행으로 전환되면 차량 외부의 원격요원 한 명이 여러 대를 관리하는 구조로 발전할 수 있다는 설명이다. 이를 통해 운행시간 제약과 인건비 등을 낮추면서 차량 운용 효율을 높일 수 있다고 봤다. 이를 위해 라이드플럭스 역시 원격 관제와 원격 지원, 현장 대응 체계를 함께 구축하고 있으며, 자율주행 차량이 스스로 판단하기 어려운 상황에서는 원격에서 주행 방향이나 상황 정보를 제공하고, 차량 고장 등 현장 대응이 필요한 경우 별도 요원이 출동하는 방식으로 운영할 계획이라고 밝혔다. 또한 9대의 자율주행 차량을 실시간으로 동시 확인 가능한 원격 시스템과 제주에서 서울에 있는 차량을 원격으로 제어하는 시험 사례도 소개했다. 다만 원격 지원의 경우 사람이 직접 차량을 운전하는 것이 아니라 경로와 상황에 대한 가이드를 제공하고 최종적인 안전 판단은 자율주행 시스템이 수행하는 방식이라고 설명했다. 이어 국내에서 운전석에 사람이 탑승하지 않은 차량을 서울 도심 일반도로에서 운행하며 데이터를 축적하고 있다고 밝혔다. 자율주행 트럭 분야에서도 도심과 고속도로, 일반도로를 잇는 물류 운행을 진행하며 상용화 가능성을 검증하고 있다. 정 부대표는 "자율주행 산업이 국내에서는 연구개발에서 서비스 단계로 확대되고 있으며 미국과 중국은 이미 서비스에서 비즈니스 단계로 이동하고 있다"며, "향후 경쟁도 모델의 정확도뿐 아니라 서비스 비용과 규모의 경제를 얼마나 확보할 수 있느냐가 중요해질 것"으로 내다봤다. 다음 순서로 연단에 선 에스더블유엠 유한민 상무은 로보택시 규모 확대를 위해 자율주행 기업 단독이 아닌 기존 모빌리티 생태계와의 협력이 필요하다고 강조했다. 유 상무는 "에스더블유엠은 2024년 9월부터 서울 강남에서 자율주행 운행을 시작했으며 올해 4월부터 유료 서비스로 전환했다. 현재 13대의 차량을 심야시간에 운행하고 있으며 카카오T를 통해 호출 가능하다"고 밝혔다. 아울러 하반기에는 주간까지 운행시간을 확대하기 위한 시험도 진행 중이라고 덧붙였다. 이와 관련, 현재 로보택시 산업의 경쟁 기준은 기존의 '누가 더 잘 운전하는 기술을 갖췄는가'에서 '누가 더 빠르게 시장을 확대할 수 있는가'로 바뀌고 있다고 진단했다. 특히 "대규모 차량을 관리하는 플릿 운영 역량과 호출 플랫폼, 충전·정비 등 각종 인프라가 함께 구축돼야 서비스를 확대할 수 있다"며, "기술과 함께 제도적 기반과 사회적 수용성까지 갖추지 못하면 실제 사업화 과정에서 한계에 부딪힐 수 있다"고 지적했다. 또한 "자율주행 기업이 모든 운영 인프라를 직접 갖추기는 현실적으로 어렵다"고 강조하며, "차량을 어디에 주차하고 충전할지, 고장 차량을 어디에서 정비할지 등 실제 로보택시 운영 과정에서는 기존 사업자와의 협력이 불가피하다"고 진단했다. 때문에 서비스가 본격적으로 확대된 이후 발생하는 수익을 기존 운송사업자와 나누는 구조도 필요하다고 덧붙였다. 로보택시가 특정 기업이나 산업만의 사업으로 자리 잡는 대신 기존 운송업계가 역할과 수익을 공유할 수 있는 운영모델을 구축해야 사회적 수용성과 서비스 확장성을 동시에 확보할 수 있다는 취지로 보인다. 유 상무는 "로보택시를 상용화시키는 것은 기존 업체나 기존 사업자들을 배제시키고 혼자서 하는 것이 아니다"라며 협력과 파트너십을 기반으로 상용화를 추진해야 한다고 강조했다. 마지막 순서로 연단에 선 쏘카·에이팩스 모빌리티 장혁 자율주행 사업총괄·CSO는 규모 경쟁의 기반이 되는 '데이터'를 전면에 내세웠다. 장 CSO는 "자율주행 AI가 기존 규칙에 기반한 방식에서 대규모 데이터를 학습하는 방식으로 전환되고 있다"며 "양질의 실주행 데이터와 사고 등 엣지케이스 데이터의 중요성이 커지고 있다"고 진단했다. 쏘카 역시 하루 주행거리 약 110만km에 달하는 2만5000여대의 자체 보유 차량을 활용, 블랙박스 영상뿐 아니라 차량 위치와 상태 등 100여개의 데이터를 실시간으로 수집하고 있으며, 확보한 영상과 차량 데이터를 자율주행 AI 학습용 데이터로 전환한다는 계획도 밝혔다. 특히 "실제 주행 과정에서 수집한 사고 데이터는 자율주행 AI가 일반적인 도로 상황에서 접하기 어려운 엣지케이스를 학습하는 기반으로 활용할 수 있다"고 강조하며, 쏘카가 지난 8년간 약 4만건의 사고 데이터와 약 22만건의 사고 영상을 축적했다"고 강조했다. 이와 관련, 차량의 블랙박스 영상과 당시 위치, 조향과 제동·가속 정보 등을 시간대별로 결합하고 얼굴과 번호판을 익명화해 AI 학습용 데이터로 가공하는 자체 파이프라인도 구축하고 있다고 설명했다. 향후에는 기존 차량에 카메라와 라이다 등 자율주행용 센서를 추가 장착해 고객사가 요구하는 AI 학습 데이터를 직접 생산하는 플랫폼까지 확대할 계획도 밝혔다. 이처럼 자율주행 로보택시가 실제 모빌리티 산업으로 구체화될수록 이를 바라보는 기준도 달라지고 있다. 단순히 기술기업이 '이 기술이 차량 한 대를 얼마나 안전하게 움직일 수 있을지'를 입증하는 단계에서 벗어나, 이제는 적은 인력으로 많은 차량을 운용하고 기존 모빌리티 생태계와 연결해 지속적으로 대규모 데이터를 확보하는 능력이 사업의 확장성을 좌우하는 요소로 떠오르고 있다. 김세원 기자 [email protected]