로보택시 테슬라 제공자율주행과 로보택시 등 우리 실생활을 변화시키는 기술은 수능 국어 비문학 지문에 출제될 가능성이 있어요. 토론형 지문이나 영어 지문으로 나올 가능성도 배제할 수 없습니다. ‘로보택시(Robo-taxi)’는 사람 대신 인공지능이 운전하는 자율주행 택시를 말합니다. 운전석에 사람이 없다는 점에서 기존 택시와 다르죠. 최근 미국과 중국에서는 이 로보택시가 본격적으로 도로를 달리기 시작하면서, 미래 모빌리티 산업의 핵심으로 주목받고 있어요지난 5월 20일, 테슬라는 6월 말부터 무감독 완전자율주행 기술을 활용한 로보택시를 선보이겠다고 했어요.
운전자가 전혀 개입하지 않는 수준의 자율주행 차량으로 택시 사업을 하겠다는 겁니다. 실제 구글 자회사인 웨이모는 한발 앞서 관련 서비스를 시행하고 있죠. 웨이모는 샌프란시스코와 피닉스, 오스틴 등에서 자율주행 택시를 운행 중입니다. 지금도 차량을 부르면 차가 혼자 운전해서 이용자 앞까지 찾아오고 목적지에 데려다주죠. 운전 실력이 좋아 실제 사람이 운전하는 것과 차이가 크지 않다고 해요. 로보택시는 단순히 ‘자동차의 진화’가 아닙니다. 새로운 산업생태계를 만들게 됩니다. 기존 차량 산업은 완성차를 팔고 끝나는 ‘소유 중심’ 모델이었어요.
하지만 로보택시는 구독형 서비스와 플랫폼 기반의 ‘이용 중심’ 모델로 전환된다는 것을 의미해요. 매달 일정 금액을 내면 차량을 언제든 불러서 타고 다닐 수 있게 됩니다. 도심 이용자들은 비싼 주차료와 유지비를 내면서 굳이 차를 소유할 필요가 없어져요. 또 자신의 차량을 대여하는 로보택시 사업도 가능해져요. 출퇴근에는 자신이 차량을 사용하고 차를 사용하지 않는 시간에는 택시로 변신하는 겁니다. 전 세계 로보택시 시장은 지난해 약 30억 달러에서 2034년 1900억 달러로 폭발적 성장이 예상됩니다. 연평균 50%가 넘는 성장률입니다. 어떤 기술이 사용되는 걸까요? 첫 번째 방식은 빅데이터를 활용한 방식입니다.
테슬라는 자사가 판매한 700만 대 전기차에서 매일 실시간 주행 데이터를 수집해요. 이 데이터를 자체적으로 개발한 슈퍼컴퓨터 도조에서 AI 모델로 학습시킵니다. 그리고 네트워크를 이용해 로보택시가 이를 따르도록 하죠. 사람처럼 판단하고 운전하는 능력을 갖추게 하는 겁니다. 또 다른 방식은 고정밀 3D 지도와 라이다(LiDAR) 센서를 사용하는 겁니다. 구글의 방식입니다. 다양한 도심 환경에서 경험을 축적한 데이터가 있고 그 데이터를 기반으로 하되, 지도와 센서를 통해 실시간으로 대응하는 방식이죠.
비가 오거나 돌발 상황이 생기면 자체적으로 판단해 속도를 줄이고, 원격 운영자에게 도움을 요청하는 방식으로 문제를 해결합니다. 접근 방식은 다르지만 두 기술 모두 ‘자율주행 레벨 4’(운전자 없는 자율운전) 수준의 기술 확보를 목표로 삼고 있어요. 기술발전 속도를 생각하면 전국 단위 확대도 시간문제라는 게 전문가들의 이야기입니다. 로보택시는 다양한 사회문제를 수반할 것입니다. 당장 눈에 보이는 직업이 사라지죠. 택시 기사 일자리가 사라지는 겁니다. 반대로 눈에 보이지 않는 직업이 생깁니다. AI 개발, 교통시스템 설계, 차량 유지 관리 등의 직업이죠.
보이는 것만 보면 일자리가 사라지지만 보이지 않는 것까지 보면 고부가가치 일자리가 늘어난다고 볼 수도 있어요. 한국도 서울 등 일부 지역에서 자율주행 셔틀버스 시범 운행이 진행 중입니다. 국내 완성차 업체와 기술 기업들도 관련 기술을 개발하고 있지만 규제가 많아 쉽지 않은 상황입니다. 자율주행차를 실험할 수 있는 환경 제약이 클뿐더러, 개인정보보호법으로 인해 수집한 도로교통 데이터를 활용하기도 어려워요. 그 때문에 이미 자율주행 로보택시는 중국에 한참 뒤처져 있다는 진단도 나와요. 한편으론 택시 기사 등 기존 일자리 보호라는 명목으로 새로운 기술 도입에 적극 나서지 못하는 측면도 있어요. NIE 포인트
