일상으로 스며드는 완전 자율주행차, 시장의 경계와 과제

2026년 내년부터 완전 자율주행차가 실도로에서 운행을 시작할 예정이다. 정부와 업계가 추진해온 자율주행차 상용화 정책이 마침내 일정 궤도에 접어든 것으로 보인다. AI 기반 모빌리티 기술 고도화가 이끌고 있으며, 앞으로는 대중교통·물류 등 각종 세부 산업과의 융합도 본격화될 가능성이 높다. 기술·정책·시장 세 축이 동시에 민감하게 움직이는 시기다. 완전자율주행, 즉 ‘레벨4’ 기준의 상용화 발표는 세계 자동차 산업에서도 주목받는 사안이다. 그간 국내외 관련 업체들은 2020년대 초반 시범서비스, 제한구역 내 시범운행 등을 이어왔다. 그러나 ‘일상에서의 완전자율주행’, 즉 비상황적 영역의 실 질적 도입 결정은 업계 내외에서 오랜 논란거리였다. 업계 주요 기업, 현대차그룹·네이버랩스·KT·LG전자 등은 인공지능 기반 주행 지원 시스템과 초정밀지도(HD맵), 5G·6G 통신 인프라와 AI 센서를 결합한 안전관리 체계 구축에 박차를 가해왔다. 해외에선 이미 테슬라, GM, 구글 웨이모(Waymo) 등이 같은 목적의 서비스 경쟁에 뛰어든 상태다. 한국 자동차 산업·모빌리티 생태계 내부에선 미국이나 중국에 비해 기술 고도화·규제 완화 모두 늦다는 지적이 상존했으나, 최근 정부-업계 협업 구조 변화로 속도가 붙었다. 정책당국은 자율주행차 전용 보험, 도로교통법 개정, 차량용 AI 국산화 지원을 동시에 내세우고 있다. 그러나 유럽연합과 일본, 미국 등 선진국 사례와 비교하면 한국 상황은 아직 기초체력 점검 단계에 가깝다. 특히 도로 인프라의 일관성, 기상여건에 따른 AI 판단력 한계, 대도시-농어촌 간 서비스 격차가 뚜렷하다. 테슬라 등 일부 글로벌 업체는 인명사고 발생으로 이미 여론 악화를 겪은 사례가 많다. 최근 캘리포니아주 등지에서도 자율주행차 운행 중 신호 위반·충돌 사고가 연이어 보도되고 있다. 국내에서 모빌리티 안전성 검증과 시민 수용성 확대는 더 까다로운 과제다. 기술 측면의 다음 쟁점은 AI 판단 알고리즘의 신뢰성과, 차량-차량/차량-인프라(V2X) 간 실시간 통신의 보안 취약점 해소다. 최근 해킹·시스템 오작동에 의한 원격 조작 사례 역시 도입 속도에 부담이다. 완전자율주행차의 정밀 운행을 위해 초정밀 지도 데이터, 실시간 노면정보, AI 센서 통합제어기술이 실도로에 얼마나 안정적으로 구현되는지가 관건이다. 비용구조도 주요 변수다. 완전자율주행차의 초기 생산단가, 추가 장비 설치 비용, 정기 소프트웨어 업데이트 및 보험료까지 반영하면 당분간 ‘보편적 대중화’는 어려울 수 있다. 현재 정부는 자율주행 시범서비스 시범 지역과 택시·셔틀 등 한정적인 운영에서 전국 확대로의 로드맵을 제공하지만, 민간은 수익 창출 전환에 신중한 태도다. 불확실성이 상존한다. 시장 구조도 재편 압박을 받는다. 완전자율주행차 확산은 기존 내연기관 기반 자동차 제조업, 부품산업, 정비업계 등 관련 산업계의 대규모 지형 변화를 예고한다. 새로운 일자리 창출 효과와 동시에, 기존 노동력 구조의 급격한 변동 가능성도 높다. 법적, 제도적 충격을 흡수할 사회안전망 구축이 병행되어야 한다. 자율주행차에 대한 시민 체감 신뢰, 실제 도로 위 안전사례, 보험사·정치권의 구체적 협업이 관건이다. 완전자율주행 도입은 개인의 운전 습관, 도시 인프라 수준, 법령집행 등 사회적 합의를 전제로 한다. 안전성과 서비스의 질을 담보하기 위한 민관 협력이 지속돼야 한다. 미래차 모빌리티 사회로의 대전환을 앞두고 정부·업계 모두 이슈별 객관적 검증과 냉정한 피드백이 필요한 상황이다. 상용화 기대 속에서도 전면적 도입 전 명확한 안전성 평가와 체계적 리스크 관리가 우선시되어야 한다. — 박희정 ([email protected])