중국 자율주행 기업 포니.ai와 퓨처링크가 국내에 7세대 로보택시 200대를 선제적으로 투입해 2028년 서울에서 완전 무인 운행에 나설 채비를 서두르고 있다.
퓨처링크는 지난 8월 28일 포니.ai와 전략적 협력 협약을 체결하고 국내 인증을 통과한 베이징자동차 생산 기반의 7세대 자율주행 차량을 수입하기로 뜻을 모았다.
현대차그룹이 엔비디아 및 모셔널과 차세대 기술 개발에 매진하는 사이 해외 경쟁사가 국내 도로에서 대규모 실증 데이터를 선제적으로 축적할 가능성이 제기된다.
다만 200대 도입과 2028년 상용화 목표는 국내 안전 인증과 까다로운 규제 절차를 통과해야 하는 과제를 안고 있어 확정된 결과로 단정하기는 어렵다.
강남 실증 8만km와 한국형 도로 데이터 선점 경쟁
퓨처링크는 코나 일렉트릭 개조 차량을 활용해 서울 강남 시범지구에서 약 8만km 무사고 실증을 달성하며 현지 도로 적응력을 꾸준히 끌어올려 왔다.
자율주행의 완성도는 끼어드는 이륜차와 불법 주정차, 복잡한 골목길, 우천 시 차선 등 한국 고유의 도로 특성을 얼마나 방대하게 수집했느냐에 달렸다.
초기 200대에 달하는 대규모 로보택시가 도심을 상시 주행하면 소수의 시험 차량보다 돌발 변수와 예외 상황 데이터를 훨씬 빠르게 확보할 것으로 분석된다.
포니.ai가 중국에서 1억km 이상의 풍부한 실증 경험을 축적했다고 밝혔으나, 신호 체계와 주행 환경이 상이해 한국 도로에 그대로 적용하기는 어렵다.
퓨처링크는 국내에서 수집한 주행 데이터를 해외로 반출하지 않는다고 강조했으나, 축적된 데이터를 학습하고 고도화하는 주도권 경쟁은 여전히 유효하다.
현대차·기아는 2026년 3월 엔비디아와의 협력을 확대하고 실차 주행 데이터 수집부터 AI 모델 학습, 양산차 배포까지 이어지는 통합 순환 체계를 발표했다.
합작법인 모셔널 역시 미국 라스베이거스에서 아이오닉 5 로보택시를 지속 시험하며 연말 무인 서비스 투입을 목표로 주행 역량을 꾸준히 가다듬고 있다.
그러나 미국 시험 성과와 별개로 복잡한 서울 골목길과 국내 교통 법규를 정밀하게 학습하는 실전 데이터는 국내 도로에서 새로 쌓아야만 하는 숙제로 꼽힌다.
규제 장벽의 변수와 데이터 순환 속도가 가를 승패
포니.ai의 대규모 투입 계획 역시 국내 안전 인증 지연이나 운행 구역 제한, 원격 관제 및 사고 책임 기준 등 복합적인 규제 환경에 따라 속도가 조절될 수 있다.
현대차그룹으로서는 모셔널과 포티투닷, 엔비디아를 연결한 협력 체계의 주행 데이터를 국내 현장과 긴밀히 연동해 학습의 순환 주기를 최대한 단축해야 한다.
국내 도로에 첫발을 디딘 200대의 로보택시는 누가 복잡한 현지 도로 환경을 먼저 충분히 학습하느냐에 따라 자율주행 서비스의 안전성과 요금이 갈림을 시사한다.
결국 미래 자율주행 경쟁의 본질은 특정 제조사 모델의 도입을 넘어, 한국 도로에서 매일 발생하는 돌발 변수를 인공지능이 얼마나 빠르고 정교하게 흡수하느냐에 달렸다.
현대차도 아니고 갑자기 중국차가 서울도심 자율주행