낮엔 베테랑, 저녁엔 초보…‘성장통’ 거치는 로보택시
지난해 7월 미국 텍사스주 오스틴의 도로변. 테슬라 ‘모델Y’ 로보택시가 멈춰 선 뒤 앞으로 나아가지 못하자 원격 조종자가 차량 제어권을 넘겨받아 차를 움직였다. 하지만 차량은 시속 13㎞ 안팎의 속도로 연석을 타고 올라가 금속제 울타리를 들이받았다. 같은 해 12월 중국 후난성 주저우시에서는 바이두 ‘아폴로고’ 기술이 적용된 로보택시가 사람 2명을 치는 사고가 발생했다. 이중 한 명이 차량 아래에 깔렸고, 현장에 있던 시민들이 차체를 들어 올려 구조했다.
자율주행 로보택시 상용화에 가장 앞선 미국과 중국에서 관련 교통사고가 잇따르자 ‘로보택시가 과연 안전한가’라는 논란이 커지고 있다. 인간 운전자보다 사고발생률이 낮은지, 유사 시 사람이 개입하는 로보택시 원격 운행이 사고를 낮추는지 등이 안전성의 핵심 기준으로 제시되는 가운데 아직은 기술의 진화가 필요하다는 목소리가 우세하다. 반면 사고 때문에 실증에 나서지 못할 경우 로보택시를 둘러싼 글로벌 기술 패권에서 밀려날 것이라는 목소리도 적지 않다.
최근 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 제출된 테슬라 로보택시 사고 17건의 경위에 따르면 비보호 좌회전 중 금속 체인을 인지하지 못한 사고, 도로에 뛰어든 개와의 충돌 등이 포함됐다. 테슬라 등 업계는 인공지능(AI)이 예기치 못한 돌발 상황을 만나더라도 사람이 원격으로 개입하면 안전성을 높일 수 있다고 설명해 왔지만, 원격 개입으로 인한 사고도 있었다.
그럼에도 업계는 로보택시가 사람 운전자보다 안전하다는 입장이다. 미국의 무인 로보택시 선두 업체인 웨이모는 누적 1억 7000만 마일(약 2억 7300만㎞)의 완전 자율주행 데이터를 바탕으로 지난 3월에 백서를 공개했다. 이에 따르면 가벼운 경상이나 통증 호소 등을 포함한 부상 보고 사고율은 100만 마일당 0.71건으로, 같은 조건의 인간 운전자 사고 기준 3.90건보다 82% 적었다. 또 사망이나 중상을 유발하는 대형 사고율은 100만 마일당 0.02건에 그쳐, 인간 운전자 기준 0.22건보다 92% 낮았다. 카메라·라이다·레이더 등 다중 센서와 정밀지도, 보수적 주행 알고리즘을 결합한 결과다. 다만, 단순 접촉 사고까지 포함한 것은 아니고 사람의 신체적 위해를 기준으로 비교했다.
웨이모와 글로벌 재보험사 ‘스위스리’가 최근 2530만 마일의 운행 기록을 바탕으로 책임보험 청구 빈도를 공동 분석한 결과에서도 웨이모 로보택시는 사람 운전 차량과 비교해 재산 피해 보험 청구율은 88%, 신체 상해 보험 청구율은 92% 줄였다.
다만 학계의 분석은 다소 다르다. 미국 센트럴플로리다대(UCF) 연구팀이 2024년 자율주행 관련 사고 2100건과 인간의 직접 운전 차량 사고 3만 5113건을 비교 분석한 결과 고도 자율주행시스템(ADS)은 대부분의 유사 사고 상황에서 인간 운전 차량보다 사고 가능성이 낮았지만, 해질녘이나 동틀 무렵에는 사고 가능성이 인간 운전 차량보다 5.25배 높았고, 복잡한 교차로 회전 상황에서도 1.98배 높았다.
이는 자율주행차의 장단점이 뚜렷하게 갈린다는 뜻이다. 음주, 졸음, 전방 주시 태만이 없는 자율주행 시스템은 직진, 차선 유지, 도로 이탈 방지, 추돌 회피 같은 정형화된 상황에서 강점이 있다. 연구팀 분석 결과 인간 운전 차량 사고 중 부주의 관련 항목은 19.8%였지만, 자율주행차 사고에서는 이와 유사한 부주의 관련 비율이 1.8%에 그쳤다. 반면 조도 변화가 큰 시간대, 비보호 좌회전, 복잡한 교차로, 공사 구간, 침수 도로처럼 판단 변수가 많은 상황에서는 아직 인간의 경험과 사회적 판단을 완전히 대체하지 못하는 셈이다.
이에 따라 로보택시의 안전성 문제는 ‘사람보다 안전한가’에서 ‘어떤 조건에서 안전하고, 어떤 조건에서 아직 취약한가’로 구체화하고 있다. 미국과 중국에서 불거진 사고와 장애는 로보택시의 실패라기보다 제도권 교통수단으로 들어가기 위한 통과의례에 가깝다는 분석도 있다. 시장조사업체 마켓츠앤드마켓츠는 글로벌 로보택시 시장이 2023년 4억 달러에서 2030년 457억 달러로 114배로 성장할 것으로 전망했다.
로보택시는 자동차, 인공지능, 반도체, 센서, 통신, 지도, 보험, 운송 플랫폼이 결합된 미래 모빌리티 산업의 집약체로, 무인 운전은 목표 중 하나일 뿐이다. 고령자와 교통약자의 이동권, 심야 택시난, 지방 대중교통 공백, 물류·셔틀 서비스 개선까지 연결된다. 중국 바이두 아폴로고는 로보택시 서비스를 확대하고 대규모 운행 데이터를 축적하며 미국 웨이모를 추격하고 있다.
우리나라는 아직 무인 상용화보다는 제한 구역·제한 시간대의 초기 유상 서비스 단계에 머물러 있다. 서울시는 카카오모빌리티 등과 함께 평일 심야 시간대에 강남 자율주행 시범운행지구에서 ‘서울자율차’ 서비스를 운영하고 있다. 자율주행 기술로 인한 사고는 보고되지 않았지만 안전요원이 탑승하고 정해진 구역에서 운행되는 만큼 미중과 같은 실증 상용화 실험으로 보기는 어렵다.
정부도 뒤늦게 지난해 ‘국내 자율주행차 산업 경쟁력 제고방안’을 발표하며 내년 ‘레벨4’ 자율주행 상용화를 목표로 실증 확대와 규제 정비에 나섰다. 레벨4는 특정 조건이나 정해진 구역에서 운전자 개입 없이 시스템이 주행하는 단계다. 정부는 개인정보 규제에 막혀 있던 원본 영상 데이터의 수집·활용을 허용하고, 실증 도시와 자율주행 전용 테스트 환경을 확대하기로 했다.
하지만 우리나라의 경우 자율주행자동차법을 통해 임시 유상운송 허가의 틀은 갖췄지만, 자율주행 중 사고 책임과 도로 인프라 시스템 오작동 시 국가와 제조사 간 책임을 가르는 세부 기준은 충분하지 않다. 조철 산업연구원 선임연구위원은 “로보택시 산업은 시스템 구축 단계를 넘어 누가 더 데이터를 많이 갖춰 더 완벽하게 만드느냐의 문제”라며 “중국 업체들의 무서움은 사고가 나더라도 이를 경험 비용으로 보고 데이터를 쌓아 시스템을 보완해 나간다는 점에 있다”고 말했다.