자율주행 기술은 더 이상 실험실이나 미래 계획 속 이야기가 아니다. 실제 도로에서 시험되고 있고, 일부는 상용화 단계에 들어섰다. 그 중심에서 테슬라와 웨이모는 각기 다른 철학과 전략으로 자율주행차의 미래를 만들어가고 있다. 이 글에서는 두 기업의 기술적 접근 방식과 상용화 흐름을 비교하면서, 우리가 앞으로 마주할 변화의 방향을 살펴본다.
‘운전하지 않아도 되는 시대’, 정말 올까?
불과 몇 년 전까지만 해도, 스스로 움직이는 자동차는 공상과학 영화 속 상상에 가까웠다. 하지만 지금은 일부 도시에서 이미 자율주행차가 실제로 운행되고 있고, 우리가 타고 다니는 차량에도 부분적인 자율 기능이 들어가고 있다. 기술은 생각보다 훨씬 빠르게 일상을 바꾸고 있다. 자율주행 기술이 사회에 미치는 영향은 단순히 운전의 편의성에 그치지 않는다. 교통사고의 감소, 물류의 혁신, 도시 이동 구조의 변화 등 다양한 분야에서 파급력이 크다. 게다가 고령자나 교통약자들의 이동권 개선이라는 사회적 가치까지 내포하고 있다. 그렇기에 많은 기업들이 이 시장에 뛰어들고 있지만, 그 중에서도 가장 두드러지는 이름은 바로 테슬라와 웨이모다. 두 회사 모두 ‘운전자의 개입 없이 차가 스스로 주행하는 것’을 목표로 하지만, 접근 방식은 전혀 다르다. 테슬라는 대중적인 차량 판매를 통해, 카메라 기반 자율주행 시스템을 일반 소비자에게 빠르게 확산시키려는 전략을 쓴다. 반면 웨이모는 기술의 완성도와 안전성을 최우선으로 삼아, 특정 지역 내에서 정밀하게 설계된 로보택시 서비스를 운용하는 방식을 택했다. 이 글에서는 두 회사가 어떤 철학과 기술을 기반으로 자율주행을 구현하고 있으며, 각 방식이 어떤 장점과 한계를 갖고 있는지를 비교해 본다. 그 차이를 살펴보는 것은 곧, 자율주행차가 어떻게 우리의 삶에 들어오게 될지를 이해하는 데 도움이 될 것이다.
테슬라는 ‘사람처럼’, 웨이모는 ‘기계답게’
테슬라의 자율주행 시스템은 기본적으로 ‘카메라’를 중심으로 한다. 차량에 설치된 여러 대의 카메라가 주변 환경을 실시간으로 인식하고, 수집된 이미지를 바탕으로 인공지능이 상황을 판단한다. 이 방식은 사람의 운전 방식과 비슷한 점이 많다. 눈으로 보고, 그에 따라 행동을 결정하는 구조이기 때문이다. 한편 웨이모는 보다 전통적인 자율주행 접근을 택한다. 라이다와 레이더, 고해상도 카메라를 결합해 차량 주변의 물체, 거리, 속도 등을 정확히 측정한다. 게다가 차량은 고정밀 지도를 기반으로 자신의 위치를 아주 세밀하게 파악할 수 있다. 일종의 ‘기계적 정밀성’을 극대화한 구조다. 이처럼 테슬라는 감각을 중심에 두고, 웨이모는 계산과 데이터를 앞세운다. 전자는 지도 없이도 적응 가능한 유연함이 있지만, 날씨나 조도 변화에 영향을 받을 수 있다. 후자는 환경이 명확한 조건일 때 매우 안정적인 주행이 가능하지만, 고정밀 지도를 기반으로 하기 때문에 새로운 지역으로의 확장이 제한적일 수 있다.
자율주행의 ‘단계’에 따른 현실적인 차이
자율주행 기술은 국제적으로 0단계부터 5단계까지로 나뉘며, 숫자가 올라갈수록 운전자의 개입이 줄어든다. 테슬라가 현재 제공하고 있는 ‘FSD(Fully Self-Driving)’ 기능은 아직 2단계 혹은 3단계에 해당한다. 차량이 주행의 대부분을 처리하더라도, 운전자는 여전히 비상시에 대비해 주시하고 있어야 한다. 반면 웨이모는 일부 지역에서 이미 4단계 수준의 자율주행을 구현하고 있다. 이는 특정 구역 내에서 운전자의 개입 없이 차량이 주행하는 단계다. 웨이모의 로보택시는 실제로 애리조나주 피닉스 같은 곳에서 운전자 없이 승객을 태우고 목적지까지 운행하고 있다. 다만 이런 차이는 기술력만으로 설명할 수 있는 것은 아니다. 테슬라는 가능한 빠르게 전 세계에 기능을 확산시키는 것을 중시하고, 웨이모는 제한된 지역이라도 완벽하게 통제된 환경에서 완성도 높은 서비스를 제공하는 데 집중한다. 두 회사가 추구하는 가치가 서로 다르기에, 전략도 달라질 수밖에 없다.
데이터의 수집과 해석, 학습의 차이
자율주행의 핵심은 ‘학습’이다. 시스템이 얼마나 많은 상황을 알고, 어떻게 대처하는지를 결정짓는 건 결국 데이터다. 테슬라는 이 부분에서 강력한 무기를 가지고 있다. 이미 수백만 대의 차량이 전 세계 도로를 달리고 있고, 이들 차량에서 실시간으로 데이터가 수집된다. 이 데이터는 테슬라의 인공지능 시스템이 학습하는 데 쓰이며, 점점 더 똑똑한 판단을 가능하게 한다. 웨이모는 차량 수가 테슬라에 비해 적지만, 더 정밀하고 다양한 센서에서 고품질 데이터를 얻는다. 게다가 수집된 데이터는 특정 상황을 반복적으로 재현하고 학습하는 데 사용되며, 예외 상황에서도 높은 정확도를 유지할 수 있도록 설계된다. 다시 말해, 테슬라는 양적인 접근을, 웨이모는 질적인 접근을 택하고 있는 셈이다. 어느 방식이 더 나은지는 상황과 목적에 따라 달라질 수 있다. 하나는 빠른 확장과 자율적 적응에 유리하고, 다른 하나는 정밀한 통제와 안정성 확보에 적합하다.
‘차를 파는가, 서비스를 파는가’
테슬라와 웨이모의 사업 모델은 그들의 기술 철학만큼이나 확연히 다르다. 테슬라는 자율주행 기능을 포함한 차량을 개인 소비자에게 판매하고, 소프트웨어 업데이트를 통해 지속적으로 기능을 향상시킨다. 소비자는 자신의 차량에서 직접 자율주행 기능을 경험할 수 있으며, 미래에는 테슬라 차량을 로보택시 네트워크에 참여시켜 수익을 창출하는 구조도 고려되고 있다. 반면 웨이모는 차량을 판매하지 않는다. 로보택시 서비스를 직접 운영하며, 일반 소비자는 차량을 소유하는 것이 아니라 필요할 때 앱으로 호출해 이용하는 구조다. 이는 품질 관리와 기술 통제 측면에서 유리하지만, 대규모 확산에는 시간이 걸릴 수밖에 없다. 소비자 관점에서 본다면, 테슬라는 ‘내 차’에 기술을 더하는 경험이고, 웨이모는 ‘차를 공유하는’ 경험이라 할 수 있다.
미래를 나누는 두 철학, 그리고 우리의 선택
같은 자율주행이라 해도, 테슬라와 웨이모가 제시하는 방식은 너무도 다르다. 테슬라는 빠르고 넓게, 일상 속으로 기술을 스며들게 하려 하고, 웨이모는 조심스럽지만 철저하게 완성도를 높여간다. 하나는 현재의 문제에 부딪히며 기술을 발전시키고, 다른 하나는 모든 상황을 예측한 뒤 비로소 세상에 내놓는다. 어느 쪽이 정답이라고 말하긴 어렵다. 자율주행차를 타는 사람들이 어떤 환경에 있고, 어떤 기준을 중요하게 여기는지에 따라 해답은 달라질 수 있다. 더 빠른 편리함이 중요한 사람도 있고, 완벽한 신뢰를 요구하는 사람도 있을 테니까. 우리가 분명히 알 수 있는 건, 자율주행 기술이 단순한 기능의 발전을 넘어, 이동이라는 삶의 방식 자체를 바꾸려 하고 있다는 점이다. 그리고 그 변화의 길목에서 테슬라와 웨이모는 서로 다른 방향을 가리키며, 우리가 선택할 수 있는 폭을 넓혀주고 있다.