By MARK ANDREWS, WIRED US

세계 각지의 운전자는 지금도 자율주행 차량 약속 100% 실현되는 순간을 기다린다. 어찌 되었든 신뢰할 수 없는 실제 인간 운전자가 미국 도로 곳곳에서 사망 사고를 일으키는 사례가 그 어느 때보다 더 증가한 상태이다. 게다가 애플에 충성하던 소비자는 애플이 인간의 제어 없는 완전 자율주행 기술 개발 포기를 선언한 뒤 이렇다 할 성과를 거두지 못한 프로젝트 타이탄(Project Titan)이 종료되어 자율주행 차량 약속이 실현되는 순간까지 무기한으로 기다릴 수도 있다.

하지만 여전히 희망의 빛을 찾아볼 수 있다. 2024년 3월, 웨이모는 캘리포니아 규제 당국의 샌프란시스코 자유로와 베이 에어리어 지역 고속도로에서의 유료 로보택시 탑승 서비스 운영 승인을 받았다. 샌프란시스코국제공항까지 자율주행 차량에 탑승한 채로 이동하는 일이 현실이 될 것이라는 의미이다. 2024년 3월 1일(현지 시각), 독일에서는 BMW가 7 시리즈 차량에 운전자가 핸들에서 손을 떼더라도 차량 주행이 가능한 단계인 자율주행 기술 3단계가 적용되었다.

반면, 테슬라와 GM은 대중이 직접 접할 자율주행 차량 부문에서 최신 기사의 대문을 가장 많이 장식했다. 그러나 두 기업이 전달한 소식은 대규모 리콜 사태, 자율주행 차량 운행 서비스 중단, 예산 지출 규모 삭감, 대규모 손실 등 모두 부정적인 소식이었다.

하지만 중국에서는 여러 기업이 자율주행 기술 개발이라는 목표를 향해 지금까지 꾸준한 성공을 거두었다. 반면, 중국 기업은 테슬라, GM과는 다른 경로를 통해 목표를 향해 나갔다.

샤오펑(Xpeng)은 첫 번째 모델 G3와 함께 엑스파일럿(XPilot)을 도입한 뒤 중국 자율주행 차량 부문의 선두 기업이 되었다. 그러나 이내 중국 전기차 스타트업인 니오(Nio)와 리 오토(Li Auto)가 자율주행 차량 경쟁에 합류했다.

세 기업 이외에도 라이다를 장착한 차량을 개발한 중국 기업을 더 찾아볼 수 있다. 일례로, 화웨이는 아바타(Avatr) 등 복수 자동차 브랜드와 차량 라이다 기술 해결책을 찾고자 협력한다. 하지만 와이어드는 미국 주식시장에 상장된 중국 전기차 기업인 샤오펑, 니오, 리 오토의 기술을 집중적으로 다루고자 한다. 현재 세 기업 모두 최신 차량 라인업에 자율주행 기술을 제공한다. 혹은 세 기업은 법률상의 이유로 자율주행 차량을 ‘주행 보조 기능’이라고 칭하는 것을 선호한다.

그렇다면, 세 기업의 최고 시스템 비교 결과와 현재 지원하는 기능, 앞으로의 행보 등은 어떨까?

테슬라 CEO 일론 머스크는 라이다 기술의 필요성 반대 의견을 강력히 피력했다. 이제는 미국 시장 출시 모델에서 레이더 센서를 제거하기도 했다. 그러나 최근 들어 테슬라가 맞춤 설계 레이더 기술 실험을 진행 중이라는 사실을 인정하면서도 레이더 센서 통합 계획이 없다고 거듭 주장했다. 중국에서는 샤오펑과 니오, 리 오토 모두 각종 센서를 적극적으로 받아들였다. 특히, 라이다 센서도 채택 대상에 포함된 사실에 주목할 수 있다.

샤오펑 차량은 전면 범퍼에 라이다 센서 두 대를, 니오와 리 오토 차량은 모두 앞 유리 위에 라이다 센서 한 대를 장착했다. 차량에 장착된 센서는 8MP 고해상도 카메라, 주변 시야 촬영 카메라, 밀리미터 파장 레이더, 초음파 센서 등으로 구성되었다.

샤오펑과 니오 차량에 장착된 센서 총합은 각각 31대, 33대로 비슷하다. 반면, 리 오토는 라이다를 백업으로 사용하고, 카메라를 최우선 시스템으로 택하는 다른 접근방식과 함께 센서 총 18대를 장착했다.

라이다 외에도 모든 정보 처리용 엔비디아 오린 X(Orin X) 칩도 세 브랜드 차량의 공통 구성요소이다. 샤오펑과 리 오토 모두 1초당 총 508조 회 연산을 처리할 수 있는 칩 두 대를 사용한다. 니오는 자체 개발한 니오 아담(Nio Adam) 슈퍼컴퓨터에 초당 총 1,016조 회 연산 처리를 하는 칩 4대를 사용한다. 각각의 연산 능력 수치 이해를 돕고자 설명하자면, 애플 아이폰15 프로의 A17 프로 칩은 초당 최대 35조 회 연산 처리가 가능하다.

샤오펑, 리 오토, 니오의 시스템 모두 사용 전 초기 설정이 필요하다. 니오와 리 오토 차량에는 각각의 사용 사례에 따라 명령어를 선택하지 않더라도 시스템이 자동 차선 변경 능력을 학습하도록 실행한다는 의미이다. 샤오펑 차량 시스템은 10분 분량 안전 영상과 운전자가 시스템 사용 시 통과해야 할 짧은 테스트를 제공한다.
 
니오 NOP+
니오 시스템 사용 사례를 이야기하자면, 자율주행 NOP+ 베타 시스템을 두 번 사용한 필자의 경험을 공유할 수 있다. 처음에는 상하이 일대에서 ET7 세단을 몇 차례 운전했다. 그리고 NOP+를 두 번째로 테스트할 때는 베이징에서 신형 차량인 ES6 SUV를 운전했다. NOP+는 2023년 7월 1일 자로 베타 버전에서 구독 서비스 버전으로 전환되었다. 이제는 중국 전역에서 지원하며, 주요 도로 약 90%를 연결한 726개 도시의 도로에서도 실행하도록 개선되었다. 업그레이드 사항 중에는 새와 같은 수준의 넓은 시야를 제공하는 BEV 기능과 필자가 사용한 시스템 성능을 개선하는 신규 인식 프레임워크도 있다.

니오 시스템에서 높은 점수를 줄 수 있는 부분은 사용이 쉽다는 특징이다. 리 오토, 샤오펑의 자율주행 시스템처럼 내비게이션에 의존한다. 니오 차량은 NOP+를 실행할 수 있는 구간에 진입할 때 활성화할 수 있다. 차량 내부 디지털 어시스턴트인 노미(Nomi)의 음성 명령이 존재하며, 장치 화면의 차선 교통 디스플레이에 등장하는 차량 아이콘 주변에는 동그라미 표시가 나타난다. NOP+는 핸들의 왼손 패드 중앙 버튼을 눌러 실행할 수 있다.

NOP+는 야간 등 다양한 조건에서 적절한 수준으로 실행되었다. 하지만 능숙한 운전자처럼 최고 수준의 주행 능력을 선보이지는 못했다. 가장 우려할 만한 점으로 고속도로 출구로 이동할 때 필요한 준비를 할 때 신뢰하기 어려웠다. 필자가 NOP+를 실행하면서 고속도로를 주행할 때 차량이 차선 중간에 있던 탓에 제때 출구로 나가지 못하고 예상 이동 시간보다 더 오래 운전한 적이 있었다.

자유로에서 중간 차선으로 달릴 때는 사실상 니오, 리 오토 자율주행 시스템과 마찬가지로 시스템이 종료되고는 한다. NOP+는 최대 속도로 주행하려 바깥 차선으로 변경하는 기능을 훌륭하게 수행하지 못했다. 종종 속도 제한이 75mph일 때는 55mph 수준으로 주행하고는 했다.

한번은 니오가 고속도로 바깥에서 중간 차선으로 이동할 때 빈 트레일러를 실은 컨테이너 트럭과 매우 가까워진 적이 있었다. 결국, 필자는 NOP+에 트레일러를 제대로 인식했는지 질문했다. 게다가 NOP+는 가끔 끼어드는 차량에 제대로 대응하지 못한 탓에 필자가 직접 제어하고 브레이크를 밟을 수밖에 없었던 적도 있다.

리 오토 NOA
니오의 NOP+와 마찬가지로 리 오토의 자율주행 시스템인 NOA 하이웨이 시스템은 센티미터 단위 반경에서 정확하다고 추측하는 고해상도 지도에 의존한다. 하지만 운전자는 샤오펑의 크로스 시나리오 내비게이션 가이디드 파일럿(Cross-Scenario Navigation Guided Pilot)이기도 한 자율주행 시스템인 XNGP가 제공하는 것보다는 훨씬 더 가까운 거리의 경험을 전달할 수 있는 듯하다. XNGP는 엑스파일럿의 뒤를 이어 카메라, 라이다, 밀리미터 웨이브 레이더, 고해상도 포지셔닝 유닛 등을 포함한 멀티모달 센서 프레임워크를 장착한 채로 지원하는 시스템이다.

리 오토의 도시 기반 통근 NOA는 2023년 6월 도입되어 일반 이동 시나리오 95% 이상을 지원하는 것으로 알려졌다. 2023년 12월에는 베이징, 상하이, 광저우, 선전을 포함한 중국 전역의 100개 도시에서 지원되기 시작했다.

고속도로에서 NOA를 실행하려면, 운전자는 테슬라처럼 드라이브 셀렉터를 두 배 줄여야 한다. (샤오펑도 마찬가지이다.) 리 오토는 2세대 차량 출시와 함께 L9부터 대형 헤드업 디스플레이를 채택하고, 장치 디스플레이를 제거했다. 헤드업 디스플레이는 운전자가 볼 수 있는 주변 교통 이동을 시각적으로 보여주면서 내비게이션 상세 명령어도 갖추었다. 헤드업 디스플레이 정보와 함께 NOA가 처리하는 작업을 관찰하는 동시에 실제 세계 상황을 손쉽게 볼 수 있다.

필자는 며칠 동안 리 오토의 NOA를 사용하면서 니오 ET7로 주행한 경로와 같은 경로를 이동했다. NOA도 NOP+와 마찬가지로 고속도로에서는 고해상도 지도가 없다는 한계와 상하이 내 고가도로에서는 운행이 종료되고는 했다. 하지만 시스템 사용 경험 자체는 NOP+보다 훨씬 더 나은 듯했다. 고속도로 주행 시 L9는 니오보다 최고 속도를 최대한 활용하면서 더 나은 차선 변경 능력을 선보이기도 했다.

리 오토의 NOA가 고속도로 주행 도중 범한 가장 큰 실수는 샤오펑의 자율주행 시스템과 같은 실수이다. 바로 차선 변경 시 차선 변경이 불가능한 차선 표시를 가로지르는 것이었다. NOA가 차선 실수를 범한 구간은 상하이의 고가도로였다. 차량은 차선을 변경하고자 하여 출구로 이동할 준비가 제한된 상황에서 출구로 향할 수도 있었다. 필자는 직접 핸들을 잡고 출구를 제때 빠져나간 뒤 L9가 흰색 차선 안에서 제대로 주행하려 할 때 NOA를 다시 실행했다.

샤오펑 XNGP
XNGP를 실행한 채로 상하이에서 샤오펑 P7i를 주행하면서 시내에서 멀리 떨어진 고속도로로 향할 때도 비슷한 상황을 겪었다. XNGP는 고속도로 출구에서 1.7km가량 떨어진 지점에서 중간 차선을 달리던 중 출구로 나갈 준비를 한다는 안내 음성을 보냈다.

NOP+, NOA와 비교했을 때 XNGP가 가장 많은 음성을 전송하는 경향이 있으며, 실제로도 주행 도중 말을 많이 하는 편이다. XNGP의 준비 안내 음성 대부분 즉각 신중한 움직임을 동반하지 않는다. 하지만 XNGP의 안내 음성이 나온 뒤 같은 방향의 다른 차선으로 제대로 이동했다. 대다수 인간 운전자가 운전 도중 같은 방향의 차선으로 이동하지만, 중국 도로는 차선 변경을 허용하지 않도록 규제한다. 필자가 XNGP를 실행한 채로 상하이 도로를 주행하던 중 두 차례 겪었던 또 다른 문제점은 경사로에 진입했을 때 이동 전 경사로 진입 안내가 없었다는 점이었다.

중국 광둥성 중앙부 도시 자오칭과 광저우 사이에서 샤오펑 G6 운전대를 잡았을 때는 XNGP의 별도의 개입이 필요하지 않았으며, XNGP도 원활하게 실행되었다. 고속도로에서 차량 정체가 발생했을 때는 NOP+가 비슷한 상황에서 보인 반응과 같이 필자에게 차량 제어를 요청하지 않았다. XNGP는 고속도로 구간에서 지도를 보조로 사용했으나 고해상도 지도에 의존하여 주행하지는 않았다.

NOP+와 NOA는 고해상도 지도에 의존하여 주행할 때 각각 파일럿, 차선 유지 보조 시스템을 사용했다. 니오의 파일럿은 맞춤형 주행 제어 기능만 지원하며, 속도 제어 능력은 뒤처지는 편이다. 특히, 실제 제한 속도보다 훨씬 더 느린 속도로 달리면서 목표 속도 수동 입력을 요구한다. 전반적으로 모든 것이 원활함과는 거리가 멀었다.

반면, 리 오토는 차선 유지 보조 기능 실행 시 성능 저하 문제가 없었다. 또, 속도 관리 능력도 니오보다 훨씬 더 나았다. 차선 유지 보조 기능 실행 시 L9는 차선 변경 등 일부 움직임을 수행했다.

신속한 움직임
2023년 여름, 여러 차례 필자가 주행한 경험이 있는 샤오펑 차량의 XNGP 시스템은 어떠한 형태든 도시 시스템에서 실행하고, 실제 차량 소유주에게 개방된 시스템 3종 중 하나이다. 현재 XNGP는 라이다 센서를 장착한 G6, G9, X9, P7i 모델 맥스 버전에만 지원되었다. 또, 2023년 4월, 광저우, 상하이, 선전에서만 지원하도록 출시됐다. 그러나 2024년 2월 말, 중국 전역으로 XNGP 지원 범위가 확장되면서 지도 구축에 의존하지 않는다.
 
G3i 등 XNGP를 지원하지 않는 모델과 아직 현재의 사용 요구사항에 만족하지 않는 사용자를 위해 샤오펑의 차선 중앙 유지보조(LCC) 기능이 적용되었다. LCC는 일반 주행 제어 기능보다 훨씬 더 지원 범위가 넓고, 속도 제한에 따른 속도 제어 기능은 물론이고 교통 신호에 따른 자동 중단 및 주행 시작 기능도 갖추었다. 하지만 유턴은 불가능하다.

필자는 상하이에서 P7i로 주행할 때와 이후 광저우에서 G6로 주행할 때 XNGP의 시티 NGP(City NGP)를 사용해 보았다. 시티 NGP를 두 번째로 사용하면서 상하이와 광저우에서의 차이점을 체감했다. 상하이에서는 시스템이 제법 원활하게 실행되면서도 적어도 한 차례 차량이 아닌 운전자 때문에 갈 길을 제대로 찾지 못하는 문제가 있었다. 그 외 몇 가지 다른 사용 사례에서 필자는 시스템을 지나칠 정도로 조심스럽게 사용해야 했다.

상하이에서는 시스템이 1~2회 정확한 이유 없이 주행 도중 개입했으나 광저우에서는 같은 일이 반복된 적이 더 많았다. 시스템 토크가 핸들 제어를 극복하지 못하여 운전자가 직접 개입한 것으로 판단했기 때문인 듯했다. 하지만 광저우에서는 정차된 차량을 향해 달렸다. 한번은 도로에 진입하지 않고 길을 건너려 기다리는 전기 자전거를 향해 주행한 적이 있었다.

전반적으로 광저우에서 전기자전거를 향해 주행한 상황은 XNGP의 문제점을 나타낸 것으로 보였다. 상하이 도로와 달리 광저우 도로는 차량과 자전거, 오토바이 간 통행 구분이 우수한 편이다. 중국에서는 교통 상황이 가장 원활할 때 보통 교통 신호, 도로 규범, 안전 등에 거의 주의하지 않는 보행자의 움직임을 예측할 수 없다. 보행자 전용 도로나 별도의 차선이 없어 XNGP는 보행자의 움직임을 고려하여 안전을 유지하는 데 어려움을 겪는 듯했다. 물론, 2024년 중으로 XNGP는 현재보다 훨씬 더 개선될 것으로 기대된다.

혁신 계획
더 나아가 데이터가 변경 속도와 시스템 역량 모두 판단하는 척도가 될 것이다. 이 부분에서는 리 오토의 NOA가 경쟁사 시스템보다 우수하다. XNGP는 4가지 차량 모델의 맥스 버전에서만 지원된다. 니오의 NOP+는 2세대 차량 모두 필수 장비를 갖추었으나 사용자는 월 530달러 수준의 구독료를 부담해야 한다.

반면, 리 오토는 시스템 사용료를 요구하지 않는다. L9와 메가 차량 모두 NOA 시스템 무료 지원을 표준으로 설정했다. L7과 L8에는 AD 맥스(AD Max), AD 프로(AD Pro) 버전이 있다. AD 프로 버전에는 라이다 센서가 없으나 NOA 하이웨이 시스템을 제공한다. 리 오토는 2세대 차량 판매량 50만 대에 가까운 실적을 기록했다. 특히, 2023년 12월 한 달 판매량은 5만 35대로 집계됐다. 반면, 같은 시기 샤오펑과 니오의 판매 실적은 각각 2만 115대, 1만 8,012대이다. 리 오토의 판매 실적 1위라는 성과는 데이터 수집량 덕분에 가능했던 것으로 보인다.

2023년 12월, 니오는 2025년 출시될 차량인 ET9 플래그십 세단에 탑재할 첫 번째 자체 개발 자율주행 칩 ‘Shenji NX9031’을 공개했다. Shenji NX9031은 5nm 공정으로 생산돼 트랜지스터 500억 개 이상 적용하고, 32코어 CPU를 지원하는 데다가 엔비디아 드라이브 오린 X 칩 4대와 견줄만한 성능을 발휘할 것으로 기대를 모았다.

그에 맞서 리 오토는 2025년 출시 예정인 차세대 전기차에 드라이브 오린 칩의 뒤를 이어 생산된 엔비디아 드라이브 토르(Drive Thor) 자율주행 칩을 채택할 것이라고 발표했다. 드라이브 토르는 초당 최대 2,000조 회 연산 처리가 가능하며, 드라이브 오린보다 8배 우수한 성능을 갖추었다.

마지막으로 칩 기술 발전과 중국 내 자율주행 지원 범위를 제외하고 살펴보면, 아시아 브랜드는 자국 시장에서만 경쟁을 펼치지 않을 것으로 보인다. 2024년 2월, 샤오펑은 유럽 시장으로 진출 범위를 넓히고, 2025년에는 전 세계 시장을 공략한 자율주행 기술을 출시하고자 하는 목표를 발표했다. 샤오펑 창립자 겸 CEO 허 샤오펑(Xiaopeng He)은 “외국 사용자가 중국에서는 이미 접할 수 있는 샤오펑의 자율주행 기술을 사용하는 날이 오기를 바란다”라고 말했다.

샤오펑의 야망은 자사 차량에만 국한되지 않는다. 2023년 7월, 폭스바겐은 샤오펑에 7억 달러를 투자하고, 4.99달러에 지분을 구매했다고 발표했다. 샤오펑과 손을 잡고 2026년 중국 시장에 출시할 중형 폭스바겐 브랜드 전기차 모델 2종을 출시하려는 계획이다.

샤오펑과 이제는 종료된 애플 프로젝트 타이탄 모두 10년간 진행되었다는 공통점이 있지만, 앞으로는 차이점이 더 두드러질 것이다.

** 위 기사는 와이어드US(WIRED.com)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
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