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Nikkei X-TECH_2021.4.1

자율주행에서 아마존 약진
선명함이 부족한 애플, 차원이 다른 테슬라

미국 캘리포니아 주 차량관리국(DMV)가 21년 2월에 발표한 20년도(보고기간: 19년 12월~20년 11월) 자율주행 공도 시험 결과보고서에 따르면, 미국 IT기업 관련해서 성적이 좋았던 기업은 미국의 스타트업 Zoox였다. Zoox는 아마존닷컴이 20년 6월에 인수했다. 이번 보고서에서는 자율주행 계속 평균거리는 약 2,620km로 19년도와 비교해 약간 증가하면서 10위에 들었다.

총 주행거리는 기간 중에 코로나19로 인한 락다운(도시봉쇄) 제한에도 불구하고 19년도 대비 약 50% 증가해 약 16만 5,000km였다. 이는 미국의 크루즈와 웨이모, 중국의 Pony.ai의 뒤를 잇는 주행거리다. Zoox가 정력적으로 시험을 추진하고 있다는 사실을 엿볼 수 있다.

Zoox는 20년 9월에 캘리포니아 주 DMV로부터 테스트 드라이버가 없는 상태에서 자율주행 차량을 이용한 공도 시험 인가를 얻었다. 20년 12월에는 이동서비스(로보택시)용 독자의 소형 전기자동차(EV)를 공개하는 등 아마존에 인수된 후에도 실용화를 순조롭게 진행하고 있다.

-- 자동차업계에서 존재감이 커지는 AWS --
아마존은 이전부터 자율주행 기술을 전개하는 미국의 스타트업 오로라(Aurora Innovation)에 출자하며 자율주행 기술 분야에 큰 관심을 기울여왔다. 그리고 Zoox의 인수를 단행했다. 아마존은 자율주행 기술에 주목하는 이유를 명확하게 밝히지 않았다. 배송 비용의 삭감을 위해 단순히 배송용 차량에 적용할지, 로보택시처럼 이동서비스를 본격적으로 시작할지는 분명하지 않다.

그러나 아마존 산하의 클라우드 최대 기업인 AWS(Amazon Web Services)의 사업 확대를 위해 Zoox를 인수했다고 생각하면 납득이 간다. 즉, 자율주행 차량에 필요한 기능을 Zoox나 오로라의 운영을 통해 학습해 클라우드 서비스에 실장하고, 이를 타사의 자율주행 서비스 사업자에게도 제공하려는 것은 아닐까 하는 생각이다. 이는, 일단은 자사 서비스에서 이용하면서 실적을 쌓고, 그 기능을 외부 기업에게도 제공하는 AWS의 사업 모델 그 자체다.

자동차업계에서 커넥티드 기능이나 자율주행 기능의 탑재를 위해 클라우드 서비스에 대한 수요가 높아지는 가운데 실제로 AWS가 사업 확대를 위해 빠르게 움직이고 있다. 그 결과, 대형 자동차업체나 1차 부품업체(티어1)에서 지속적으로 채용하고 있다. 예를 들면 20년 8월에 도요타자동차와 제휴했다.

커넥티드카에서 취득한 차량 데이터를 축적해 빅데이터 분석하는 도요타의 서비스 기반 ‘모빌리디 서비스 플랫폼(MSPF)’의 강화를 위해 AWS의 다양한 서비스를 활용한다고 한다. 티어1의 경우는 독일 콘티넨탈이 AWS를 활용하고 있다.

파트너 만들기도 착착 진행되고 있다. iPhone의 제조 수탁으로 유명한 EMS(전자기기의 수탁제조서비스) 최대 기업인 대만의 홍하이정밀공업이 20년 10월에 설립한, EV 플랫폼 구축을 위한 조직 ‘MIH EV Open Platform’에 AWS가 참가. MIH에는 이 외에도 부품업체나 반도체업체, 소프트웨어 기업 등 1,000사 정도가 참여하고 있는 것으로 보이며, EV 제조의 수평 분업을 가능하게 하는 거대조직으로 성장하고 있다.

이 조직 속에서 AWS는 유력한 클라우드 서비스 제공자이며, 홍하이에 EV 제조를 수탁한 기업이 클라우드 서비스 사업자로서 AWS를 선택할 가능성이 높다. 홍하이의 류양웨이(劉揚偉) 회장은 ‘27년에 세계의 EV 판매 점유율의 10%를 획득한다’는 야심적인 목표를 제시했다. 이 목표를 달성한다면 AWS의 매출도 크게 성장할 것이다.

또한 AWS는 21년 2월에 차량탑재 OS(기본소프트) ‘QNX’를 전개하는 캐나다의 블랙베리와 제휴하고, 자동차용 데이터기반 ‘BlackBerry IVY’를 공동으로 개발한다고 밝혔다. QNX의 OTA(Over the Air)를 포함하는 내장 시스템과, AWS의 클라우드 서비스를 연계시킨다고 한다. AWS에서 데이터를 분석해서 얻어진 결과를 API(Application Programming Interface)를 통해 자동차업체 외에 앱 개발자나 서비스 개발자에게 제공하는 목적이 있다.

AWS의 자율주행 서비스용 기능이 충실해진다면 장래에는 자율주행의 실현에 필요한 기본적인 기계학습 등의 기능을 저가격, 혹은 무료로 제공하게 될 가능성이 있다. 실제로 AWS는 업종 별로 특화된 서비스나 기능의 제공에 주력하고 있다. 예를 들면 20년 12월에 제조업에 초점을 맞춘 기계학습 서비스의 제공을 시작하고 있다.

마찬가지로 커넥티드나 자율주행에 특화된 기계학습 서비스를 AWS가 제공할 가능성이 있다. 이미 기계학습 기술에 대해 학습하기 위한 AI 미니카 ‘DeepRacer’를 제공하고 있다. 이를 더욱 확장해서 AWS의 새로운 서비스로 만드는 것은 자연스러운 흐름이라고 할 수 있다.

-- 성적을 올린 애플, 그래도 상위 기업은 멀어져만 --
20년 말부터 21년 초에 걸쳐 자동차 사업에 참여한다는 보도가 많이 나온 미국 애플은 자율주행 계속 평균거리가 233km, 총 주행거리가 3만 260km, 그리고 실제로 주행시킨 차량 수가 29대, 모두 19년도를 웃돈다(19년도는 각각 190km, 1만 2,140km, 23대). 단, 총 주행거리와 차량 수는 18년도의 수준에 달하지 못했다. 18년도의 총 주행거리는 12만 8,000km 정도, 주행한 차량 수는 62대였다. 20년도의 총 주행거리는 이에 비해 1/4에 불과하다.

한편으로 20년도의 자율주행 계속 평균거리는 18년도 대비 대폭으로 개선되었다. 18년도 자율주행 계속 평균거리는 약 1.8km로 참담한 결과였다. 그 때문인지 19년 1월에 애플의 자율주행 개발부분에서 200명 규모의 인원을 삭감했다고 미국 CNB 등이 보도했다.

그 후에 미국의 자율주행기술 스타트업 Drive.ai를 19년 6월에 인수하고, 반전 공세를 펼쳤다. 그 성과가 20년도에는 나타났다고 할 수 있지만 자율주행 계속 평균거리가 2,000km를 넘는 상위 10사와 비교하면 여전히 뒤처져있다. 애플이 정말로 자동차 사업에 참여한다면 자율주행 기술을 보유한 스타트업을 새로 인수할 가능성이 높다.

-- 판매한 자동차로 학습을 반복하는 테슬라 --
자율주행 기능을 자랑하는 테슬라는 20년도 보고서에 이름을 올리지 못했다. 원래 테슬라는 캘리포니아 주의 자율주행 공도 시험에 적극적이지 않다. 19년에도 결과가 실리기는 했지만 총 주행거리는 불과 20km 정도에 불과했다. 시판된 EV를 통해 자율주행 기술을 개선하거나 트레이닝에 필요한 데이터를 수집하고 있기 때문이다.

보다 리얼한 데이터인 만큼 별도로 자율주행 차량을 준비해 공도 시험을 실시하지 않아도 된다는 입장이다. 테슬라가 캘리포니아 주 DMV에 19년 12월에 제출한 보고서 요약에 따르면, ‘쉐도우 모드’라는 기능을 통해 자율주행 기술을 트레이닝하기 위한 수십 억 마일 분의 데이터를 시판한 EV를 통해 취득할 수 있다고 한다.

유저가 테슬라의 EV를 운전하는 중에 백그라운드에서 동작하는 쉐도우 모드 기능을 통해 사람이 운전한 경우와 자율주행 기술로 운전시킨 경우를 비교한다. 그 결과를 바탕으로 자율주행 기술을 개선한다. 생생하고 다양한 이용 상황을 바탕으로 비교할 수 있다는 점이 시험 차량을 이용한 공도 시험과 비교했을 때의 이점이다. 또한 테슬라의 EV 판매 상황은 호조다.

따라서 수집할 수 있는 리얼한 데이터는 웨이모와 비교해도 압도적으로 많다. 테슬라 차량의 판매 대수는 19년에는 약 37만 대, 20년에는 약 50만 대로 과거 최고를 기록했다. 합계 약 87만 대로 지금까지 판매한 EV도 합하면 시장에서 주행하는 테슬라 차량의 수는 100만 대 전후로 보인다. 그 때문에 21년 이후에도 쉐도우 모드를 통해 테슬라의 자율주행 기술은 계속 향상될 것이다.

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