5년 주목해야 할 자율주행차 스타트업 2026선

모빌리티 분야는 점점 더 자율화되고 있습니다. 머지않아 자동차를 운전하는 사람이 없어지고, 뒷좌석에 편안하게 앉아 편안하게 주행을 즐기게 될 것입니다. 차량이 스스로 주행하며 목적지까지 이동하는 동안, 운전자는 이 시간을 활용하여 휴식을 취하거나 업무를 수행할 수 있을 것입니다.

이런 일은 이미 세계 여러 지역에서 일어나고 있지만, 규모가 작고 일부 도시에서만 일어나고 있습니다.

현재 대부분의 자율주행차(AV)는 공공 도로에서 테스트 됨그러나 여전히 레벨 3(조건부 자동화) 또는 레벨 4(고도 자동화)에서 작동하고 있는 반면, 레벨 2(부분적 주행 자동화)는 소비자에게 제공되고 레벨 0(주행 자동화 없음)은 현재 도로를 달리는 대부분 차량이 갖추고 있습니다.

자동화는 인간의 개입 수준에 따라 총 6단계로 구성됩니다.

캘리포니아주 샌프란시스코와 로스앤젤레스, 텍사스주 오스틴, 애리조나주 피닉스 등 미국 주요 도시에서 상업용 로보택시 서비스를 운영하고 있는 시장 선두주자 웨이모 역시 레벨 4 자율주행 기술을 운영하고 있습니다.

Waymo: 선두를 달리는 업계 선구자

An 알파벳 (GOOGL ) 자회사인 웨이모는 20년 전 자율주행차 프로젝트로 설립된 선도적인 자율주행차 기업입니다. 

이 기간 동안 Waymo는 도로에서 20만 마일 이상, 시뮬레이션에서는 수십억 마일에 달하는 거리를 주행하며 차량을 광범위하게 테스트했습니다.

2020년 후반, Waymo는 공식적으로 차량에 안전 운전자가 없는 서비스를 대중에게 제공하는 최초의 회사가 되었습니다. 

이미 여러 주에서 상용 서비스를 운영하고 있지만, 뉴욕, 애틀랜타, 일본 도쿄에서도 새로운 서비스를 계획하고 있습니다. 몇 주 전, Waymo는 뉴욕시에서 눈길 주행을 위한 데이터 수집을 시작할 것이라고 발표했는데, 이는 자율주행 시스템에 상당한 기술적 과제를 안겨줍니다.

현재 보스턴, 라스베이거스, 내슈빌, 뉴올리언스, 댈러스, 샌디에이고, 휴스턴, 올랜도, 샌안토니오 등 다양한 미국 도시에서 새로운 서비스를 준비하기 위한 도시 매핑 작업이 진행 중입니다.

현재 Waymo는 매주 250,000만 건의 유료 승차 서비스를 제공하고 있으며, 이는 월 평균 1만 마일이 넘는 수치입니다.

이 모든 것은 전문가 팀, 수십억 달러의 자금 지원, 다음을 포함한 여러 자동차 제조업체와의 파트너십을 통해 가능했습니다. 스텔란티스 (STLA ), 볼보 자동차, 재규어 랜드로버, 메르세데스-벤츠 그룹.

Waymo는 또한 승차 공유 앱과 협력했습니다. 동네 짱 (UBER ) 캘리포니아에서는 Waymo One 앱을 통해서만 운행하고, 오스틴과 애틀랜타에서는 차량을 운행할 예정입니다.

흥미롭게도 Waymo의 승차 비용은 Uber보다 더 비쌉니다. Lyft (LYFT ), 여러 차량 호출 서비스의 실시간 가격과 픽업 시간을 집계하는 앱인 오비(Obi)가 "웨이모(Waymo)의 가격 책정 전략에 대한 최초의 심층 분석"을 실시한 결과, 자율주행차 이용료가 지속적으로 비싼 편임에도 불구하고 사람들은 아직 선택 중 그들.

이는 자율주행차를 현실로 만들기 위해 끊임없이 노력해 온 업계의 분명한 승리입니다. 

주목할 만한 최고의 AV 스타트업

Waymo가 경쟁사들보다 훨씬 앞서 나가는 것은 분명하지만, 다른 기업들도 따라잡기 위해 노력하고 있습니다. 많은 스타트업들이 자율주행 분야에서 두각을 나타내며 차세대 Waymo가 될 잠재력을 보여주고 있습니다.

현재 사업 초기 단계에 있는 이 기업들은 상장되지 않은 상태이며, 벤처 캐피털, 엔젤 투자자, 크라우드 펀딩, 그리고 친구 및 가족에게 자금을 의존하여 목표를 달성하고 있습니다. 소규모 규모, 집중력, 그리고 빠른 실행 능력은 경쟁이 치열한 AV 업계에서 두각을 나타냅니다.

그럼, 최고의 자율주행차 스타트업을 소개해드리겠습니다.

투구.ai: 카메라 우선 AV 소프트웨어 스타트업

2016년에 설립된 Helm.ai는 첨단 운전자 지원 시스템(ADA) 및 로봇 자동화를 위한 차세대 AI 소프트웨어를 개발하고 있습니다. 이를 위해 Goodyear Ventures, Honda Motor, Sungwoo HiTech 등의 투자자로부터 100억 달러 이상을 유치했습니다.

캘리포니아에 본사를 둔 이 회사는 풀스택 실시간 AI 솔루션을 통해 진정한 자율주행을 실현하기 위해 노력하고 있습니다. 여기에는 고속도로 및 도심 주행을 위한 심층 신경망, 엔드투엔드 자율주행 시스템, 그리고 Deep Teaching™ 및 생성 AI 기반 개발 및 검증 도구가 포함됩니다. 

GenSim‑2, VidGen‑2, WorldGen‑1을 포함하는 Deep Teaching 제품군은 가상 환경에서 수백만 마일을 시뮬레이션합니다.

더 중요한 것은 Helm.ai가 비전 중심적인 접근 방식을 취했다는 점입니다. 이번 달에 출시된 이 카메라 기반 시스템은 도시 환경을 해석하는 Helm.ai Vision으로 명명되었습니다. 여러 대의 카메라를 활용하여 이미지를 합성하고 차량의 평면도와 제어에 대한 조감도를 생성합니다. 

이를 통해 값비싼 매핑을 위한 라이더/레이더 하드웨어가 필요 없게 되어 차량당 비용이 크게 절감되어 대량 시장 도입이 더욱 용이해집니다. 동시에, 이 기술은 다음을 포함한 다양한 센서, 차량 및 컴퓨팅 플랫폼과 호환됩니다. NVIDIA (NVDA ), 퀄컴 (QCOM )글렌데일 텍사스 인스트루먼트 (TXN ). 

Helm.ai는 현재 혼다와 협력하여 곧 출시될 EV Zero 시리즈에 자사 기술을 통합하여 핸즈프리 "눈을 떼지 않는" 레벨 3 주행을 구현하고 있습니다. 또한, "많은 OEM"과 자율주행 기술 도입을 논의 중이며, 이를 통해 Helm.ai는 단순한 개념에서 벗어나 다른 업체들보다 빠르게 자동차 현실로 도약할 수 있게 되었습니다.

또한 이 스타트업은 자동차 소프트웨어 대량 생산의 핵심 표준인 ASPICE 레벨 2와 ISO 26262 인증을 획득했습니다.

옥사: 개인용 자동차를 넘어선 확장 가능한 AV 소프트웨어

영국에 본사를 둔 이 스타트업은 자율주행 소프트웨어 개발 업체로, 엔비디아, 텐센트, BP, 그리고 옥사(Oxa)의 지분 225%를 보유한 구글 등으로부터 3.5억 2023만 달러의 투자를 유치했습니다. XNUMX년 말, 영국 정부는 재정 지원을 통해 자율주행차 산업을 활성화하기 위한 선진 제조 계획(Advanced Manufacturing Plan)에 이 회사를 포함시켰습니다.

하지만 이 스타트업은 개인 차량과 택시 대신 공항, 산업 현장, 은퇴자 커뮤니티의 서비스에 중점을 두고 있습니다.

"우리는 자동차를 만드는 게 아닙니다. 우리는 순수한 소프트웨어 기업입니다."

– 옥사 창립자 폴 뉴먼

이 회사는 단일 범용 플랫폼을 사용하여 모든 자율주행 애플리케이션의 운영 및 확장을 지원합니다. 모듈형 아키텍처, GPS 없는 내비게이션, 그리고 디지털 트윈 시뮬레이션 도구를 통해 다양한 차량 및 환경에 적응할 수 있습니다. 

안전성 측면에서 Oxa는 BSI(영국 표준 협회)의 인증을 받았으며 데이터 보호, 개인 정보 보호 및 사이버 복원력에 대한 ISO 27001 및 TISAX 규정을 준수하고 있습니다.

이 스타트업은 2014년부터 소프트웨어를 개발해 왔으며, 지난해에는 이 시스템을 사용하는 차량이 마침내 여러 지역에서 상업적으로 배치되었습니다.

올해 Oxa는 산업용 전기 자동차 제조업체인 Bradshaw EV와 협력하여 T800 8톤 견인 트랙터와 Club Car Carryall 500 유틸리티 차량, 자율 주행 기능을 제공하는 Sunderland Advanced Mobility Shuttle(SAMS) 프로젝트에 시스템을 배포했습니다. 포드 (F ) E-Transit 셔틀과 AV 기술 제공업체 Applied EV는 자율주행차의 대규모 상업적 도입을 위해 협력하고 있습니다. 이러한 협력은 Oxa가 시범 운영에서 다양한 분야 자동화를 통해 적극적으로 수익을 창출하는 단계로 빠르게 발전하고 있음을 보여줍니다.

적용된 직관: 자율주행차의 미래 시뮬레이션

2017년에 설립된 Applied Intuition은 자율주행차용 임베디드 인텔리전스 플랫폼으로 유명합니다. 이 플랫폼을 통해 고객은 가상 환경에서 자율주행 시스템을 설계, 테스트 및 검증할 수 있습니다. 이를 통해 실제 도로에서 시스템을 테스트하기 전에 모든 에지 케이스에 대비할 수 있으며, Applied Intuition은 자율주행의 미래 전반에 필수적인 요소입니다.

Applied Intuition의 제품군은 승용차 및 트럭과 같은 차량의 시뮬레이션 및 분석에 중점을 두고 있습니다. Applied Intuition은 로봇공학, 항공, 농업, 건설 및 광업 분야로도 사업을 확장해 왔습니다.

또한, 미국 정부와 국방 애플리케이션 개발에 협력하고 있습니다. Applied Intuition은 미 육군과 국방혁신부(DIU)로부터 로봇 전투 차량(RCV) 사업을 위한 포괄적인 소프트웨어 개발 및 테스트 플랫폼 제공 업체로 선정되었습니다.

최근 이 회사는 600억 달러의 기업 가치를 지닌 시리즈 F 펀딩에서 15억 달러를 모금했습니다. 이번 라운드는 BlackRock (BLK ) 그리고 클라이너 퍼킨스는 프랭클린 템플턴, 아부다비 투자 위원회, 카타르 투자청, 스트라이프스 등의 신규 투자자를 확보했고, 피델리티, 제너럴 캐털리스트, 럭스 캐피털, 본드, 엘라드 길은 기존 투자자로 참여했습니다.

Porsche Ventures가 주도하고 작년에 진행된 이전 라운드에서 Applied Intuition의 기업 가치는 6억 달러로 평가되었습니다.

"우리는 모든 움직이는 기계에 지능을 부여하기 위한 투자를 확대하고 있습니다."

– 공동 창립자 겸 CEO Qasar Younis

캘리포니아에 본사를 둔 이 회사는 이미 다음과 같은 주요 OEM과 파트너십을 맺고 있습니다. 도요타 (TM ), 제너럴 모터스 (GM ), 그리고 폭스바겐. 실제로 상위 17대 자동차 OEM 중 20곳을 고객으로 두고 있습니다. 최근에는 ChatGPT를 개발한 OpenAI와 파트너십을 맺고 AI를 활용하여 개인화된 운전 경험을 제공하기 위해 노력하고 있습니다.

웨이브: AI 중심 자율주행 선구자

가져오다 자율주행 기술 시장 진출런던에 본사를 둔 웨이브(Wayve)는 AI를 도입했습니다. 이 스타트업은 딥러닝을 활용하여 매우 상세한 지도와 프로그래밍된 규칙이 필요한 복잡하고 값비싼 로봇 스택의 필요성을 제거합니다. 웨이브의 차세대 AI 중심 접근 방식은 AV2.0입니다.

오늘날의 자동차 생산에 추가 센서나 차량을 사용하지 않고도 소프트웨어를 배포할 수 있는 능력은 독보적이며 잠재적으로 기존 시스템을 뛰어넘을 수 있습니다.

Wavye는 또한 효율적인 소프트웨어 업그레이드를 지원하고 OEM의 자동화 수준을 한 단계 높여주는 맵리스(Mapless) 하드웨어 독립적인 솔루션인 AI Driver를 출시했습니다. 이 AI Driver는 카메라와 레이더의 데이터 입력을 주행 출력으로 원활하게 변환합니다. 이 신경망은 성능과 안전성을 철저히 검증하고 기본 차량에 통합되었습니다.

이러한 노력을 가속화하기 위해 Wayve는 SoftBank와 같은 거대 기업이 주도하고 기존 투자자의 기여로 시리즈 C에서 1억 달러 이상을 모금했습니다. Microsoft (MSFT ) 그리고 새로운 투자자 엔비디아.

작년에 이 AV 스타트업은 우버와 파트너십을 맺고 여러 글로벌 시장의 차량 호출 네트워크에 첨단 레벨 4 자율주행차를 배치했습니다. 이 계약의 일환으로 우버는 차량에서 수집한 데이터를 Wayve에 제공하여 AI 기반 기술을 훈련하고 개선할 예정입니다.

이번 달, 웨이브(Wayve)는 연말까지 단일 모델을 500개 도시에 출시하는 AI-500 로드쇼를 발표했습니다. "재훈련이나 지역별 코딩 없이, 단 하나의 모델로 전 세계 실제 도로에서 테스트했습니다."라고 웨이브는 밝혔습니다. 웨이브는 이미 아시아, 유럽, 북미 전역의 90개 도시에서 90일간 주행하며, 사전 지도 작성 없이도 어떤 환경에도 적응하는 자사의 기술을 선보였습니다.

이미지: 맵리스 비전 기반 AV 시스템

지도가 없는 또 다른 AI 기반 자율주행 소프트웨어 제공업체인 이매그리(Imagry)는 카메라와 AI만을 사용하여 공공 도로를 탐색합니다. 값비싼 HD 지도나 라이더(Lidar)가 필요 없기 때문에 자동차와 버스에 경제적인 L3/L4 소프트웨어 솔루션을 제공할 수 있습니다.

이 스타트업을 돋보이게 하는 것은 비디오 피드를 사용하여 차량 주변 환경에 대한 신뢰할 수 있는 시각을 생성하는 실시간 이미지 인식 시스템인 퍼셉션 스택(Perception Stack)입니다. 또한, 인간의 운전 행동을 모방하여 운전 방법을 학습하는 공간적 심층 합성곱 신경망(DCNN)인 모션 플래닝 스택(Motion Planning Stack)도 있습니다.

지금까지 Imagry는 자율주행차가 숙련된 인간 운전자처럼 동적인 상황에 반응하면서 도로를 이해할 수 있도록 하는 솔루션을 개발하기 위해 총 46만 달러의 자금을 조달했습니다.

이매그리(Imagry)는 지난 2023년간 미국, 독일, 일본에서 공공 도로에서 자율주행 서비스를 제공해 왔습니다. XNUMX년에는 이스라엘 최초의 자율주행 버스 공급 입찰에서 낙찰되었고, 콘티넨탈(Continental)과 자율주행 주차 기술 파트너십을 체결했습니다. 

CEO인 에란 오피르는 "2030년이 되면 많은 사람이 자동차를 운전하지 않을 것"이라고 예측하고 자율주행 기능 도입률이 두 자릿수가 될 것으로 전망했습니다. 이러한 전망에 힘입어 이 스타트업은 비용이 저렴하고 확장 가능하며 비전 전용 시스템을 개발하여 대중 시장에 도입될 가능성이 높습니다.

로보택시 기술을 발전시키는 주요 기업

스타트업만이 AV 혁신을 선도하는 것은 아닙니다. 많은 대기업 또한 이 기술을 연구하고 있습니다. 

엘론 머스크 테슬라 (TSLA ) 그중 하나입니다. 바로 이번 달, 이 전기차 제조업체는 텍사스주 오스틴에서 4.20대에서 XNUMX대 규모의 로보택시를 드디어 출시했습니다. 테스트 단계에서는 XNUMX회 탑승료가 XNUMX달러였지만, 서비스 규모가 확대되면 요금이 인상될 것으로 예상됩니다.

테슬라의 로보택시는 거의 2014년 동안 개발되어 온 완전 자율주행(FSD) 기술을 선도하고 있습니다. 테슬라는 3년부터 오토파일럿 모드로 주행해 왔으며, XNUMX억 마일(약 XNUMX억 XNUMX천만 km) 이상을 주행했습니다.

자율주행 택시는 유료 승객을 태웠는데, 머스크에 따르면 이는 회사의 재정적 미래에 매우 중요합니다. 머스크는 이 순간을 "10년간의 노력의 정점"이라고 칭하며 "AI 칩과 소프트웨어 팀은 테슬라 내부에서 처음부터 구축되었다"고 밝혔습니다.

전자 상거래 거인 아마존 (AMZN ) is 또 다른 큰 이름 10,000만 평방피트 규모의 로보택시 공장에서 연간 최대 220,000대의 로보택시를 생산할 준비를 하고 있습니다.

불과 1.2년 전, 아마존은 자율주행 스타트업 Zoox를 XNUMX억 달러에 인수하여 자율주행 택시 업계의 선두주자인 Waymo에 도전장을 내밀었습니다. 이 로보택시 서비스는 샌프란시스코에서 유료 서비스를 시작했으며, 로스앤젤레스와 오스틴으로 사업을 확장하고 있습니다.

Zoox의 계획은 중소 규모 시장에서 약 2,000대의 로보택시를 운영하고, 주요 도시에서 약 XNUMX대를 운영하는 것입니다.

자율주행차 개발에 참여하는 다른 주요 기업으로는 Ford, Nvidia, Audi, Volvo, GM, Nissan, BMW, Daimler, Bosch, Continental, Mobileye, Valeo, Velodyne을 비롯한 여러 OEM 및 기술 회사가 있습니다.

AV 시장 성장과 앞으로의 주요 과제

자율주행차 시장이 급성장하고 있는 만큼, 신규 및 기존 업체 모두 자율주행차 시장에 뛰어드는 것은 당연한 일입니다.

현재 글로벌 AV 시장 규모는 약 68억 달러로 추산됩니다. 200억 달러를 돌파하다 2030년까지 기술의 발전과 더 안전한 차량에 대한 수요 증가가 이러한 성장을 촉진하고 있습니다.

자율주행차 연구는 실제로 1980년대에 처음 시작되었습니다. 당시 대학들은 미국 국방고등연구계획국(DARPA)과 같은 기관들과 협력하여 자율주행차의 성능을 시험하기 위한 "대규모 챌린지"를 개최하며 자율주행차 연구를 시작했습니다.

교통 상황에 대응하고 도로상의 위험을 피하면서 차량을 운행할 때 인간의 도움이 필요 없도록 AV는 카메라, GPS, 레이더, 라이더 등의 기술을 결합하여 주변 환경을 모니터링하고 3D 지도를 만듭니다. 

머신 러닝(ML)과 인공 지능(AI)은 자동차 시스템의 기반이 되는 요소로, 차량이 복잡한 데이터로부터 학습하고 결정을 내리도록 훈련될 수 있도록 합니다.

이 모든 기술이 자율주행차 시장 발전에 기여하고 있지만, 자율주행차 도입에 영향을 미치는 주요 요인은 규제입니다. 현재 미국을 비롯한 다른 지역에는 자율주행차에 대한 국가 표준이 없습니다.

그렇긴 하지만, 진전이 이루어지고 있으며 규제도 빠르게 진화하고 있습니다. 미국에서는 대다수의 주에서 자율주행차 사용 및 책임에 관한 법률을 제정했습니다. 가장 최근에는 미국 도로교통안전국(NHTSA)이 파트 555 면제 절차를 간소화하여 자동차 제조업체가 자율주행차를 더 빨리 출시할 수 있도록 할 계획을 발표했습니다.

한편, 중국은 자율주행차 시험을 적극적으로 지원하고 허용하고 있습니다. 독일, 일본, 두바이, 영국 또한 자율주행차 보급 확대를 목표로 하고 있습니다.

규정은 진화하고 있지만 데이터 보안, 사이버 공격에 대한 보호, 사람들 사이의 불신, 구매자 수요 부족 외에도 AV 도입에 큰 장벽으로 남아 있습니다.

하지만 시간이 지남에 따라 기술이 더욱 발전하고 자율주행차가 더욱 발전함에 따라, 자율주행차의 잠재적 이점이 분명 인정받고, 이는 더 폭넓은 사용을 촉진할 것입니다. 결국 자율주행차는 교통 체증과 연료 소비를 크게 줄일 것으로 기대됩니다. 

생산성, 이동성, 접근성, 삶의 질이 향상되고, 안전과 공중 보건이 개선되며, 에너지 사용과 환경에 미치는 영향이 감소하는 것도 AV의 잠재적 이점입니다.

전반적으로 세계는 자율주행 모빌리티로 빠르게 전환하고 있으며, 스타트업과 업계 거물들은 이러한 전환을 가속화하고 이 거대한 시장에서 상당한 점유율을 확보하기 위해 적극적으로 나서고 있습니다. 따라서 혁신과 협력을 통해 교통의 미래는 더욱 안전하고, 스마트하며, 접근성이 향상되어 우리의 이동 방식을 완전히 변화시킬 것입니다.