테슬라와 웨이모는 자율주행에서 어떻게 다를까

• 웨이모는 라이다로 사전 지도를 만들어 정해진 길을 안전하게 다니고 테슬라는 처음 가는 길도 갈 수 있지만 아직 불완전하다는 것이 필자의 정리이다.
• 웨이모는 UPS와 월마트에 자율주행 차량 공급 계약을 맺어 매일 같은 경로를 운행하는 화물 운송에 쓰이기 시작했다.
• 해킹과 업데이트 시점의 사이버 테러, 개인정보 수집, 사고 시 책임 문제가 앞으로의 과제이다.

자율주행 기술과 시사점

• 필자는 지인이 산 테슬라가 추운 날씨에 배터리가 줄어 사용 가능한 에너지가 80% 정도라는 말을 듣고 직접 대여한 전기차로 충전소를 찾아 충전한 경험을 서술한다.
• 자율주행차 사고는 밝은 빛 반사, 흐린 날씨, 어두운 밤에 사람을 인식하지 못한 시각적 원인이 주로 거론된다.
• 카메라와 레이더의 인식 오류로 사고가 났을 때 책임소재를 어떻게 나눌지가 의문으로 제기된다.
• 필자는 브로셔를 통해 대중교통 대체 가능성과 인식 기능을 강화할 산업 성장을 알게 되었고 개인 보유 자동차가 줄어들 것이라는 데 동의한다.
• 중산층과 서민은 취득세와 보유세, 유류비, 주차 부담이 있어 영향을 받겠지만 고급 클래식 자동차 소유자는 운전기사가 있어 영향이 적을 것으로 본다.
• 밤에 자동차가 주인을 위해 대기하는 대신 다른 사람을 실어 나르는 시나리오가 경제적이라고 느꼈다.
• 전동킥보드처럼 일정 구역 내로 제한하고 이동경로와 신호 정보를 공유하면 안전한 주행이 가능하며 빅데이터와 블록체인이 중요한 역할을 할 것으로 본다.
• 자녀를 유치원에 태워 주는 시간이 줄어 전업주부의 개인시간이 늘어날 수 있다고 본다.

테슬라와 웨이모 비교, 적용 가능성, 결론

• 필자는 승자를 가르기보다 강점에 따라 용도를 달리하면 된다고 본다.
• 테슬라는 정보가 적은 길도 갈 수 있지만 아직 불완전하고, 웨이모는 라이다로 사전 지도를 만들어 정해진 길을 안전하게 다닐 수 있다.
• 웨이모는 버스와 지하철 노선, 매일 같은 경로를 도는 배송과 택배에 쓰면 적합하다고 제안한다.
• 라이다는 도로의 사물을 공간으로 인식해 지도를 자동차 데이터에 입력하는 방식이라 느리지만 정확하며 같은 코스를 반복하는 경우에 유용하다.
• 웨이모는 이미 택시 역할을 하고 UPS와 월마트에 자율주행 차량 공급 계약을 맺었으며 무인 택시는 승차 거부와 흥정, 택시 관련 범죄를 줄일 수 있다고 본다.
• 더 알고 싶은 내용으로 AI 자동차의 해킹 위험, 업데이트 시점의 사이버 테러, 블록체인의 역할, 탑승자 정보 수집에 따른 사생활 침해를 꼽는다.
• 결론은 자율주행이 편리함과 인식 기술 산업의 창출, 유통업과 대중교통 도입의 가능성을 열지만 사고 없는 미래는 가깝지 않다는 것이다.
• 사고 위험 시 AI가 탑승자와 타인 중 누구의 안전을 우선해야 하는지와 법적 문제도 늘어날 것으로 예상한다.

테슬라와 웨이모 비교

핵심 개념

• 라이다 — 레이저로 주변 사물을 공간으로 인식해 지도를 만드는 센서이다. 느리지만 정확해 반복 경로에 적합하다.
• 책임소재 — 자율주행 사고에서 제조사, 소프트웨어, 탑승자 중 누가 책임지는지의 문제이다.
• 사이버 테러 — 소프트웨어 업데이트 시점에 악성 코드를 침투시켜 다수 차량을 위험에 빠뜨릴 수 있는 위협이다.

자주 묻는 질문

• Q. 자율주행 사고의 원인은 무엇으로 꼽히나?
  A. 밝은 빛 반사나 흐린 날씨, 어두운 밤에 사람을 인식하지 못하는 시각적 원인이 꼽힌다.
• Q. 테슬라와 웨이모의 차이는?
  A. 웨이모는 라이다로 정해진 길을 안전하게, 테슬라는 처음 가는 길도 가지만 아직 불완전하다는 점이 다르다.
• Q. 웨이모는 어디에 활용되고 있나?
  A. 택시 역할과 UPS, 월마트와의 화물 운송 공급 계약에 쓰이기 시작했다.
• Q. 필자가 더 알고 싶은 내용은?
  A. 해킹과 사이버 테러에 대한 대처, 블록체인의 역할, 개인정보 수집과 사생활 침해 문제이다.

정리

기술과 법적 과제를 함께 해결해야 자율주행의 편리함을 안전하게 누릴 수 있다는 것이 결론이다.