2025년: 자율주행차가 대중화될까?

자율주행차는 언제 등장할까?

바로 코앞에 다가온 파괴적 기술 중에서 경제와 사회 전반에 큰 영향을 미치는 기술은 자율주행이나 '자율주행' 기술만큼은 없을 듯합니다. 물론 AGI(인공 일반 지능)는 예외일 수도 있겠죠.

이는 인간이 운전해야 하는 수많은 직업과 업무 때문입니다. 택시 운전사, 배달 서비스, 트럭 운전사 등 운전직부터 시작됩니다. 하지만 더 근본적으로는, 세계 인구의 대부분이 무급으로 그 업무를 수행하며, 종종 하루 중 몇 시간을 낭비하고 있습니다. 매일, 운전대 뒤에.

이는 경제, 일상생활, 그리고 문화에 큰 부담을 주는 생산성 손실을 의미합니다. 2023년에 이미 로보택시가 최대 XNUMX배의 생산성 향상을 가져올 것으로 예상되는 이유입니다. 일조 수익에서 달러.

하지만 진정한 자율주행차를 개발하는 것은 어렵고, 아직 완전 자율주행 운송 수단은 출시되지 않았습니다. 자율주행차의 대규모 도입은 얼마나 가까워졌을까요?

자율주행의 엄청난 잠재력

위로 2023에서, ARK Invest "Big Ideas" 보고서는 로보택시의 엄청난 잠재 수익을 예측했으며 9년까지 수익이 최대 2030조 달러에 이를 것으로 예상했습니다..

출처: ARK Invest '빅 아이디어 2023', 113페이지

이 아이디어의 핵심은 로봇택시가 차량을 소유할 필요성을 줄일 수 있다는 경제적 사실입니다. 물론 차량 이용료가 충분히 저렴해야 합니다.

이는 긍정적인 피드백 루프를 만들어낼 수 있는데, 저렴한 요금은 수요를 증가시키고, 이로 인해 로보택시 활용도가 높아지고, 자본 비용이 더욱 상각되고, 가격이 낮아지고, 이로 인해 수요가 더욱 증가하는 등의 효과가 있습니다.

서비스 제공자가 이를 마일당 0.25달러로 낮출 수 있다면 자율 주행 택시 서비스가 가능해질 것이라고 언급했습니다. “단거리 여행의 95%보다 비용 효율적입니다.”

자율주행의 경제성은 트럭이나 선박과 같은 화물 운송에 활용될 수 있다면 더욱 명확해집니다. 자율주행 시스템이 운전자와 승무원을 대체할 만큼 충분히 안정적이라면, 운전자와 승무원은 사업 구조에서 제거될 비용일 뿐입니다.

출처: 아크 투자

결론적으로, 자율주행차가 엄청난 수익을 낼 것이라는 점에는 의심의 여지가 없으며, 수많은 기술 기업들이 이 기술 개발에 수백억 달러를 쏟아붓는 이유이기도 합니다. 하지만 이는 풀기 어려운 난제로 보입니다.

자율주행 기술 스택 구축

지원 기술자

자율주행차의 핵심인 이를 제어하는 AI에 대해 논의하기에 앞서, 지난 10년 동안 자율주행차뿐만 아니라 드론과 기타 품목이 경제적으로 실행 가능해진 이유를 간략히 살펴보겠습니다.

한 가지 이유는 센서와 컴퓨팅 성능의 비용 폭락입니다. 최초의 아이폰이 2007년에야 출시되었다는 사실, 그리고 좋은 카메라를 탑재하고 미니 컴퓨터처럼 작동하는 휴대폰이 20년도 채 되지 않은 당시로서는 혁명이었다는 사실을 잊기 쉽습니다.

그 이후로 광학, 센서, 칩 및 기타 전자 부품은 더욱 저렴해지고, 더욱 강력해지고, 더욱 안정적이 되었습니다.

2008년 테슬라 로드스터가 처음 출시된 이후 전기차의 부상은 차량의 작동 방식 또한 변화시켰습니다. 새로운 전기차는 대용량 배터리와 구동계를 통해 막대한 전력을 공급할 수 있어 자율주행 칩과 센서에 전력을 공급하는 것이 거의 중요하지 않게 되었습니다.

전기 자동차는 기계적으로 훨씬 더 안정적이며, 마모가 적고 훨씬 더 먼 거리를 주행할 수 있습니다. 또한 마일당 연료비도 전반적으로 훨씬 저렴하여 많은 사용자에게 하루 종일 운전할 수 있는 완벽한 "로보택시"가 될 수 있습니다. 반면, 자율주행 기술은 내연기관(ICE) 차량에 의존해야 한다면 경제성이 훨씬 떨어질 것입니다.

전반적으로 오늘날의 자동차는 이미 바퀴 달린 컴퓨터에 가깝습니다. 차량 한 대당 300~1,000개의 칩이 탑재되어 있고, 일부 전기차는 최대 3,000개의 칩을 탑재하고 있습니다. 다만 자율주행을 위한 "두뇌"가 부족할 뿐입니다.

출처: 폴라 세미

도로 이해

A지점에서 B지점으로 가는 길을 식별하는 것과 같은 가장 기본적인 기능의 경우, 대부분의 자율주행 AI는 특히 필요한 데이터를 제공하는 GPS와 "지도" 앱이 대중화된 이후로 10년 이상 해당 작업을 완벽하게 수행할 수 있습니다.

까다로운 부분은 자동차가 도로에서 어떤 변화가 있는지 이해하는 것입니다. 날씨, 다른 차량, 보행자, 자전거, 동물 등이 그 예입니다.

여기에서도 일반적인 사례는 비교적 빨리 해결되는 것으로 나타났으며, 고속도로에서 "보조 주행"을 허용하는 시스템이 도입되었는데, 이는 대부분 고급 자동차에서 이미 제공하고 있는 훨씬 덜 어려운 환경이었습니다.

하지만 공사 구역, 도심 지역, 보행자 존재, 교통사고 등 더 복잡한 상황은 처리하기가 더 어렵습니다.

일반적으로 자율주행 시스템은 속도 유지 및 주차 보조부터 이상적인 완벽한 자율주행 차량까지 다양한 범주로 분류됩니다. 마지막 단계인 L5(운전자가 필요 없는 완전 자율주행)는 아직 개발 단계에 있습니다.

출처: 모바일아이

일반적으로 L5 수준의 자율성을 달성하지 못하는 것은 AI를 혼란스럽게 하는 드문 사례에서 비롯됩니다. 예를 들어, 컴퓨터가 여러 층으로 된 주차장에 있는 차량의 상황을 이해하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

"차량은 주차장에 주차된 차들이 도로를 막고 있다고 생각했습니다. '차가 멈춰, 연석을 돌아'라고 생각했죠."

시스템이 문제에 직면했지만 어떻게 해야 할지 모르는 경우, 많은 경우 자동차는 그냥 움직이지 않게 됩니다."

데이비드 프리츠 - VSiemens Digital Industries Software의 하이브리드 물리 및 가상 시스템 부문 사장

신경망 하드웨어

최근 AI 분야에서 이루어진 대부분의 진전은 다음을 기반으로 구축되었습니다. 2024년 노벨 물리학상을 수상한 신경망 기술모든 상황에 대해 엄격한 명령 집합이 필요한 일반 컴퓨팅과 달리, 신경망은 훈련 조건에 적응하여 적절한 대응을 제공할 수 있습니다.

출처: 노벨상

이로 인해 입력이 매우 가변적이고 데이터가 컴퓨터에 항상 어느 정도 혼란을 주는("노이즈가 많은") "복잡한" 상황을 처리하는 데 본질적으로 더 뛰어납니다.

오랫동안 신경망은 GPU에서 학습되고 실행되어 왔으며, 컴퓨터 그래픽 카드를 AI 하드웨어로 재활용해 왔습니다. 최근에는 AI와 신경망 전용 하드웨어가 개발되고 있습니다.

기타 AI 하드웨어( 우리는 전담 보고서에서 더 자세히 논의했습니다.), 신경망 프로세서(NNP)는 자율주행 AI에 특히 중요합니다. 신경망 처리 장치(NPU) 또는 뉴로모픽 칩이라고도 불리는 이 칩은 범용 하드웨어로 수천 번의 계산을 해야 하는 것과 달리 단 한 번의 계산으로 작업을 완료할 수 있습니다.

이러한 에너지 효율성 덕분에 NPU는 클라우드가 아닌 현장에서 계산을 수행하는 소위 "엣지 컴퓨팅"에 인기가 있습니다.

자율주행은 안정적이고 매우 빠르게 반응해야 하며 연결에 의존해서는 안 되므로, AI 훈련이 이전에 클라우드에서 수행되었다 하더라도 대부분 로컬에서 신경망을 실행하는 엣지 컴퓨팅에 의존합니다.

올바른 기술 선택

지오펜싱 대 자유 주행

지오펜싱의 이유

미래 자율주행차 기업의 기술 및 사업 전략 측면에서 가장 중요한 선택은 지오펜싱을 사용할지 여부입니다.

지오펜싱이란 자율주행 시스템이 제한된 지리적 영역에서만 실행되도록 특별히 훈련되어 자율주행 시스템이 작동할 수 있는 가상 경계를 설정하는 것을 말합니다.

이 아이디어는 영역을 제한함으로써 AI 시스템이 충분히 잘 학습할 수 있다는 것입니다. 이들 특히 도로에서 안전하게 운전할 수 있다는 믿음을 가져야 합니다.

"더욱 '개인적인' 장소로 구역을 제한하거나 도로가 아닌 보도로 제한하면 차량이 자동차, 트럭, 자전거 타는 사람, 보행자 등 다른 물체와 겪을 상호 작용 유형을 크게 줄일 수 있습니다."

로버트 데이 – Arm의 자동차 및 IoT 부문 자동차 파트너십 디렉터.

AI가 처리해야 할 사례 수와 도로 및 가능한 경로를 줄이면 필요한 계산량이 크게 줄어들어 필요한 하드웨어에도 영향을 미칩니다.

 "지오펜싱이 제공하는 한계는 자율주행차에 필요한 성능에 큰 영향을 미치며, 이는 자율주행 시스템에 필요한 하드웨어에 영향을 미칩니다."

로버트 데이 – Arm의 자동차 및 IoT 부문 자동차 파트너십 디렉터.

그러나 이는 자율주행차의 도입 가능성을 심각하게 제한합니다. 즉, 모든 신도시에서 자율주행 회사는 일반적으로 출시 전 수년간 해당 지역에서 차량을 수동으로 운전하여 맞춤형 훈련 데이터를 생성해야 합니다.

이로 인해 접근 방식이 다소 비용이 많이 들게 됩니다.

또한, 자율주행차는 로보택시 회사에만 매력적으로 다가옵니다. 개인은 가끔씩 지리적으로 제한된 구역(대개 도심이나 한 도시로 제한됨)을 벗어나 운전하고 싶어하기 때문에 여전히 자신의 차가 필요할 것입니다.

업계가 이런 패러다임에 계속 갇혀 있다면, 로보택시의 대중화로 기대하는 이익의 대부분은 실현되지 않을 것입니다.

지오펜싱의 법적 및 비즈니스적 의미

동시에, 아무런 제한 없이 직접 자율주행에서 완전 자율주행으로 전환하는 것은 스스로를 해치는 일이 될 수 있습니다.

자율 서비스 배포는 모든 곳에서 완벽해야 하기 때문에 지연될 수 있으며, 이미 수백만 명의 사용자에게 도달할 수 있는 제한된 도시 목록에 먼저 배포하는 것이 좋습니다.

또 다른 문제는 자율주행 시스템을 둘러싼 규칙과 법률입니다. 규제 기관들은 지오펜싱 솔루션의 느린 도입을 꺼리면서도 기꺼이 수용해 왔습니다. 특히 특정 구역의 안전성이 입증된 경우에는 더욱 그렇습니다.

하지만 자율주행차에 대한 글로벌 무제한 허가에는 지역적 승인뿐만 아니라 아직 제정되지 않은 국가 차원의 법률과 규정이 필요합니다.

법은 기술보다 훨씬 느리게 움직이는 경우가 많기 때문에 모든 기술적 문제가 이미 해결된 경우에도 L5 수준의 자율성을 무제한으로 배포하는 데 심각한 문제가 될 수 있습니다.

LIDAR 대 카메라 전용

업계의 또 다른 논쟁은 LIDAR(Light Detection and Ranging, 또는 "레이저 레이더")의 사용입니다. LIDAR는 레이저 빔을 사용하여 주변 물체를 감지하고 주변 환경의 실시간 3D 모델을 생성합니다.

출처: 자동 주

LIDAR 시스템은 일반적으로 자율주행 자동차의 상단에 장착되므로 자동차를 상당히 크게 만듭니다.

LIDAR의 장점은 카메라보다 더 넓은 범위를 볼 수 있고, 거리 측정에 탁월하여 고속 주행 시 사고를 예방하는 데 특히 유용하다는 것입니다. 또한 어둡거나 조명이 어두운 환경에서도 완벽하게 작동합니다.

출처: 포브스

LIDAR는 종종 레이더와 함께 사용하여 안개와 같은 어려운 환경에서도 물체를 감지하는 데 사용됩니다.

테슬라를 제외하고 대부분의 자율주행 기술은 안전성을 높이기 위해 LIDAR에 의존합니다. (TSLA )하지만 몇 가지 단점도 있습니다.

첫 번째는 비용입니다. 대부분의 고급 LIDAR 시스템의 가격이 약 70,000만~80,000만 달러에 달하기 때문에 자율주행차는 상당히 비쌉니다. 하지만 이 가격이 영원히 유지되지는 않을 수도 있습니다. 최근 LIDAR가 훨씬 저렴해졌다는 징후가 나타나고 있습니다.특히 저가형 LIDAR의 경우 상업적으로 더 실행 가능할 수도 있습니다.

"양과 기술 자체 모두 중요합니다. 자동차 산업은 비용 절감을 위해 규모에 의존합니다. 애플리케이션 양이 증가하면 비용은 감소합니다.

예를 들어 LiDAR 장치의 가격은 예전에는 30,000만 위안(약 4,100달러)이었지만, 지금은 약 1,000위안(약 138달러)으로 엄청나게 낮아졌습니다."

리촨하이(Li Chuanhai) – 지리자동차그룹 부사장

LIDAR는 움직이는 부품(회전하는 미니 미러)이 많은 다소 복잡한 기술로, 비용이 많이 드는 이유 중 하나이며, 유지 관리와 안정성을 어렵게 만들 수도 있습니다.

마지막으로, LIDAR 데이터로 훈련된 AI는 신경망 깊숙이 내장될 것이기 때문에 LIDAR의 성능이 지속적으로 필요할 것입니다. 따라서 자율주행 시스템 훈련에 LIDAR를 사용하는 기업은 결국 LIDAR를 고수할 수밖에 없을 것입니다.

자율주행차는 얼마나 안전해야 할까?

규제 기관과 사용자 모두에게 중요한 질문은 자율주행차가 얼마나 안전해야 하는가입니다. 이론적으로 자율주행차가 인간 운전자보다 5배 더 안전하다면, 자율주행차는 신속하게 도입되어 진보된 기술로 환영받아야 합니다.

하지만 실제로 사람들은 실수하기 쉬운 인간보다 약간 더 안전할 뿐인 기계를 신뢰하기를 매우 꺼립니다. 또한 인간은 자신의 운전 능력을 과대평가하는 경향이 있습니다.

자율주행 시스템이 수년 동안 인간이 운전하는 자동차보다 훨씬 안전했음에도 불구하고(2023년 테슬라 데이터에서 이미 입증되었듯이), 모든 사고는 AI의 "실패"로 간주되는 인식은 여전히 남아 있습니다.

자동차 카메라가 모든 충돌 장면을 녹화하고, 주요 언론과 소셜 미디어에서 반응이 나오는 것도 도움이 되지 않습니다.

출처: 아크 투자

결과적으로, 모든 도로에서 완전 제한 없는 L10 레벨 자율 주행이 허가되려면 인간 운전자보다 100~5배 더 안전하다는 매우 높은 기준이 필요할 가능성이 높습니다.

자율주행 기업

웨이

실제로 배치된 로보택시와 관련하여 명확한 리더가 등장하고 있습니다. Google 연결 웨이. 2025년 XNUMX월, Waymo는 이미 미국에서는 주당 250,000만 건의 유료 로보택시 운행 보고주로 오스틴, 피닉스, 샌프란시스코 만 지역에 거주하며, 매달 백만 마일을 주행합니다.

Waymo의 성공은 일찍 시작한 데서 비롯되었습니다(회사는 2010년에 설립되었고, 기술은 2005년으로 거슬러 올라갑니다). 그리고 매우 신중한 접근 방식에서 비롯되었습니다. Waymo의 로보택시는 지리적으로 구분되어 있으며, 최첨단 LIDAR 시스템에 크게 의존하여, 현재까지는 몇몇 지역에 국한되어 있지만 안전한 자율 주행 경쟁에서 승리했습니다.

이를 통해 Waymo는 다음과 같은 귀중한 제휴 관계를 맺을 수 있었습니다. 토요타와의 전략적 파트너십연간 판매량 10만 대 이상 기준으로 세계 최대의 자동차 제조업체입니다.

토요타와 웨이모는 각자의 강점을 결합하여 새로운 자율주행 플랫폼을 개발하고자 합니다. 이와 동시에, 양사는 웨이모의 자율주행 기술과 토요타의 자동차 전문 지식을 활용하여 차세대 개인 소유 차량(POV)을 개선하는 방안을 모색할 것입니다.

토요타는 교통사고 없는 사회를 실현하고, 모든 사람을 위한 이동성을 제공하는 모빌리티 기업이 되기 위해 노력하고 있습니다.

히로키 나카지마 - 토요타 자동차 주식회사 부사장

(읽을 수 있습니다 Toyota의 전담 투자 보고서에서 자세한 내용을 확인하세요.)

테슬라

자율주행 자동차와 로봇 택시 경쟁에서 또 다른 주요 경쟁자는 테슬라입니다.

이 회사는 판매된 모든 차량에 LIDAR가 필요 없이 AI를 훈련하는 데 충분할 것으로 예상되는 카메라가 장착되어 있다는 사실에서 큰 이점을 얻었습니다. 심지어 레이더.

즉, 테슬라는 실제 도로에서 주행하는 테슬라 구매자로부터 수백만 마일 분량의 훈련 데이터를 "무료로" 제공받습니다. 반면, 거의 모든 다른 자율주행 기업들은 지오펜싱된 각 구역에서 수년간 실제 도로를 주행하는 운전자에게 비용을 지불해야 하므로 비용이 크게 증가합니다.

출처: 아크 투자

하지만 테슬라의 완전자율주행(FSD) 출시로 몇 년 동안 끊임없이 "곧" 발표되고 그 후 지연되는 발표 (2018년에 출시될 자율주행차에 대한 기대로 인해) 비현실적인 기대치를 설정하는 것에 대한 몇 가지 가혹한 비판.

그러나 이것은 마침내 변화할 수도 있습니다. 텍사스, 테슬라 로보택시에 2025년 XNUMX월 승차 공유 서비스 운영 허가 부여2025년 XNUMX월부터 오스틴에서 시험 운행을 실시했습니다. 현재 테슬라 직원 한 명이 안전 모니터로 계속 참여하고 있습니다.

테슬라는 언제나 그렇듯이 논란의 여지가 있는데, 텍사스의 승인을 FSD의 대규모 배치를 위한 첫 단계로 보는 사람도 있고, 인간 안전 모니터는 일시적인 문제로 보는 사람도 있고, 테슬라가 진정한 자율 주행 로봇 택시를 출시하지 않을 것이라고 믿는 사람도 있습니다.

진실은 아마도 그 사이 어딘가에 있을 것이다.

이론상으로는 인간이 눈만으로 자동차를 운전할 수 있다면 AI도 마찬가지이므로, 카메라만 사용하는 것이 영원히 문제가 되지는 않을 것입니다. 하지만 장기적으로는 옳을지도 모르는 이 야심 찬 전략은 일론 머스크가 아무리 긍정적으로 평가하더라도 테슬라의 단기적인 사업 전개에 분명히 걸림돌이 되었습니다.

(읽을 수 있습니다 테슬라의 전담 투자 보고서에서 자세한 내용을 확인하세요.)

바이두

중국 최대 검색 엔진인 바이두(Baidu)가 구글(Google)의 뒤를 따르고 있습니다. A폴로 고, 자율주행 자동차를 개발했습니다.

바이두는 중국 여러 도시에서 완전 무인 운행으로 전환하면서 차량에서 안전 운전자를 제거했습니다.

바이두는 2025년 XNUMX월 우버와 계약을 맺었다. 미국과 중국을 넘어 전 세계로 자율주행차를 출시하려는 것입니다.

두 회사는 수년간의 협력을 통해 전 세계적으로 우버에 바이두의 아폴로 고 자율주행차가 '수천 대'나 탑재될 것이라고 밝혔습니다.

바이두는 899,000년 2024분기에 이미 2025건의 승차 서비스를 제공했습니다. 20년에는 시범 지역이 XNUMX개 도시로 확대될 예정입니다.

2024년에 바이두는 자율주행 기술을 오픈소스로 공개했습니다. 유사한 움직임으로 설명되는 것처럼 중국 AI 기술의 오픈 소스화 추세를 확인 일반 AI 센세이션 DeepSeek에 의해.

미국 시장의 경우, 바이두는 무역 갈등과 사용자 데이터에 대한 우려로 인해 큰 진전을 이루기 어려울 것으로 보이지만, 특히 우버의 지원을 받으면 해외에서는 웨이모와 테슬라에 강력한 경쟁자가 될 수 있을 것입니다.

죽스

Amazon의 자회사인 Zoox는 일반 자동차의 일반적인 기능과는 다른 전용 차량으로 로보택시를 제작한 독특한 디자인으로 쉽게 알아볼 수 있습니다.

출처: 테크 크런치

회사는 그냥 면제를 확보했다 국가 고속도로 교통 안전 관리국(NHTSA)의 확대된 자동차 면제 프로그램이를 통해 Zoox는 공공 도로에서 맞춤형 로보택시를 시연할 수 있게 되었습니다. Zoox 로보택시에는 스티어링 휠과 페달과 같은 일반 차량의 필수 기능이 없기 때문에 이는 중요한 단계입니다.

Zoox는 2025년 XNUMX월에 자사 차량용 첫 생산 라인을 시작했습니다. 생산을 목표로 연간 10,000대 이상의 로보택시이는 라스베이거스, 샌프란시스코 베이 지역, 시애틀, 오스틴, 마이애미, 로스앤젤레스, 애틀랜타 등 여러 미국 도시에서 실시한 테스트에 따른 것입니다.

Zoox는 현재 라스베이거스, 샌프란시스코에서 상업용 로보택시 서비스를 출시할 계획이며, 향후 몇 년 안에 오스틴과 마이애미에서도 서비스를 출시할 계획입니다.

(읽을 수 있습니다 Amazon의 전담 투자 보고서에서 자세한 내용을 확인하세요.)

우리는 탄다

WeRide는 2017년 실리콘 밸리에 설립된 회사로 중국에 본사를 두고 있습니다. 전 세계, 특히 UAE에서 여러 차례 테스트를 진행했습니다. Uber와의 파트너십 덕분에 현재 확장 중인 분야. 또한 현재 베이징에서 24시간 로보택시를 운행 중입니다.

밤에 발생할 수 있는 가시성 문제를 해결하기 위해 WeRide의 로보택시에는 차량 전체에 걸쳐 고정밀, 고역학적 카메라와 하이라인 라이더를 포함한 20개 이상의 센서가 장착되어 있습니다.

이 시스템은 다중 센서 융합 알고리즘과 고성능 컴퓨팅 플랫폼을 결합하여 최대 360m 감지 범위에서 사각지대 없는 200° 커버리지를 달성합니다.

Mobileye

M오빌레아이 이스라엘에 본사를 둔 회사로, 2017년에 인텔에 인수되었고, 2022년에 재IPO되었습니다.

유망한 기술이 있음에도 불구하고 회사에서 문제가 발생할 수 있습니다. 2025년 8월 인텔이 해고를 계획하고 회사 지분 XNUMX%를 매각한다는 소식이 전해졌습니다..

이것이 대신 Intel의 보다 일반적인 문제를 반영할 수도 있습니다. 회사가 다른 활동 분야에서도 직원을 해고하고 있음.

하지만 이는 Mobileye에게는 여전히 문제가 될 수 있습니다. 모회사로부터 기대할 수 있는 자금과 지원의 양이 줄어들어 Waymo나 Zoox 등과 비교했을 때 불리한 입장에 놓이게 되기 때문입니다.

(읽을 수 있습니다 인텔의 전담 투자 보고서에서 인텔에 대한 자세한 정보를 확인하세요.)

Aurora 혁신

이 회사는 운전자 없는 트럭에 더 집중하고 있으며, 특히 트럭이 주행하는 거리의 대부분을 차지하는 고속도로 주행에 중점을 두고 있습니다.

오로라는 2025만 마일의 자율주행 기록을 세운 후 10,000년 XNUMX월 처음으로 완전 자율주행 주행을 실시하고 XNUMX대 이상의 고객을 수송했습니다.

이 회사는 구글의 자율주행차 프로젝트를 초기부터 이끌었던 크리스 어먼슨이 설립했으며, 현재는 웨이모라는 브랜드로 잘 알려져 있습니다.

"나는 시속 65마일로 고속도로를 달리고 있습니다. 운전석에 앉아 있는 것이 아니라 뒷좌석에 앉아, 내가 만든 기술로 트럭에 가득 찬 페이스트리가 달리는 풍경을 바라보고 있습니다."

오로라는 2025년 말까지 텍사스주 엘파소와 애리조나주 피닉스로 무인자동차 서비스를 확대할 계획이다.

포기한 사람들

성공적인 기업들이 자율주행 경쟁에서 승리하려면 인내심만 있으면 된다는 것처럼 보이기 때문에, 그 과정에서 실패한 프로젝트들을 기억해 보는 것이 좋습니다.

• 제너럴 모터스(GM)는 2024년 XNUMX월 크루즈 사업을 포기했다..
• 애플은 2024년 XNUMX월에 자율주행 계획을 포기했습니다.
• Uber는 자율주행차 부문을 다음 회사에 매각했습니다. 오로라 테크놀로지스 2020 인치

비자동차 자율주행

자율주행을 연구하는 회사는 많지만, 자동차가 아닌 다른 시스템에 초점을 맞추고 있습니다.

예를 들어, 소형 배송 로봇, 즉 기술적으로 자율주행 차량은 자동차에 적용되는 규제를 피할 수 있을 만큼 작습니다. 현재 롤링 로봇 분야의 선두 주자는 다음과 같습니다. 에스토니아 스타십 테크놀로지스스카이프 공동 창업자들이 설립한 애플과 중국 전자상거래 대기업 알리바바는 모두 스타워즈의 드로이드와 유사한 작고 무해한 디자인을 채택했습니다.

출처: 스타쉽

규제상의 이유와 대형 차량 사고의 엄청난 영향으로 인해 자율 주행 트럭은 여전히 다음과 같은 회사에서 인간의 입력에 의존하고 있습니다. 코디, 가틱글렌데일 조랑말 Aurora Innovation의 선례를 따르고 있습니다.

또 다른 아이디어는 작고 가벼운 물품을 배송하기 위해 드론 비행에 의존하는 것입니다. 지금까지 선두 주자는 분명히 지프, 다음 비행   메이 투안 (3690.HK). 이는 진정한 혁명이 될 수 있지만, 자율주행 배달 트럭보다 더 많은 규제 장벽에 직면해 있기 때문에 대규모로 구현하는 데는 시간이 걸릴 수 있습니다.

출처: 아크 투자

맺음말

일론 머스크와 이 분야의 다른 리더들이 완전 자율주행 자동차의 "임박한" 기대를 하고 있음에도 불구하고 수년간의 느린 발전 속도 끝에, 2025년은 자율주행 기술이 확실히 가속화되는 시점이 될 것입니다.

일찍이 위험을 감수한 많은 도시에서는 이제 로보택시가 도로를 정기적으로 운행하면서 승차 공유 서비스의 가격이 낮아지고 있습니다.

지금까지 전 세계적으로 가장 앞서 있는 나라는 미국과 중국으로, 이 두 나라는 해당 분야를 선도하는 기업 수와 보다 유연한 규제 측면에서 모두 앞서 있는 것으로 보입니다. 혁신과 환영적인 규제 프레임워크 간의 긍정적 피드백 루프는 앞으로 경제학자들에게 귀중한 사례 연구가 될 가능성이 높습니다.

현재로서는 카메라, LIDAR, 레이더 및 기타 센서를 모두 갖춘 제한적이고 지리적으로 구분되어 있으며 천천히 배치되는 로보택시라는 비전이 운전자가 전혀 필요 없는 가장 이상적인 조합으로 보입니다.

이는 Waymo가 신중한 접근 방식을 선택한 데 큰 도움이 되었고, Zoox를 비롯한 많은 회사가 Waymo를 바짝 추격하면서 빠르게 따라잡았습니다.

한편, 테슬라는 어떤 도로든 주행하고 카메라에만 의존할 수 있는 일반적인 "완전 자율주행" 기술에 대한 꿈을 여전히 추구하고 있습니다. 이상적으로는 모든 기존 테슬라 차량에 간단한 소프트웨어 업그레이드만으로 구현될 수 있을 것입니다. 이는 위험한 도박이지만, 동시에 흥미로운 아이디어이며, 조만간 무제한 자율주행을 실현할 가능성이 있는 유일한 기술로 보입니다.

지오펜스 기술은 전 세계적으로 매우 느리게, 조금씩 도입될 가능성이 높으며, 대도시의 기존 택시 서비스와 경쟁하는 데 그칠 것입니다. 따라서 초저가의 24시간 언제 어디서나 이용 가능한 전기차로 자동차 소유를 대체할 수 있는 "진정한" 로보택시가 가져올 수 있는 수조 달러 규모의 잠재적 수익의 상당 부분이 미뤄지게 됩니다.

테슬라는 자사의 문화에 매우 충실하여 최종 승자가 될 수 있고, 완전히 새로운 거대 시장을 창출하고 자동차의 의미를 다시 한번 혁신할 수 있을 것입니다. 하지만 그것은 겉보기에 극복하기 어려운 기술적 과제를 해결할 수 있을 때에만 가능합니다.