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관세·FSD 논란 겹친 테슬라…자율주행·SDV 전략 재검증 국면
[이코노믹데일리] 관세 불확실성과 완전자율주행(FSD)을 둘러싼 논란이 동시에 부각되며 테슬라 주가가 큰 폭으로 하락했다. 단기 변동으로 보이지만, 시장에서는 실적보다 자율주행과 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 축으로 한 중장기 성장 전략의 안정성을 다시 점검하는 흐름이 감지된다. 미국에서 불거진 규제·신뢰 이슈는 한국을 포함한 해외 상용화 전략에도 영향을 미칠 수 있는 변수로 거론되고 있다. 25일 업계에 따르면 테슬라 주가는 지난 23일(미국 현지 기준) 2.9% 하락한 399.83달러(약 57만원)에 마감했다. 전기차 수요나 실적과 직결된 악재가 나온 것은 아니었지만, 관세 정책의 불확실성과 FSD를 둘러싼 규제 리스크가 동시에 거론되며 투자심리가 위축됐다. 이번 주가 조정과 함께 테슬라에 대한 시장 평가에도 변화가 나타나고 있다. 기술 기업 프리미엄에만 초점을 맞추기보다 완성차 업체로서 부담해야 할 비용과 정책 리스크를 함께 반영하는 방향으로 인식이 이동하고 있다는 분석이다. 관세 불확실성 부각으로 테슬라 역시 무역 정책과 공급망 변수의 영향을 받는 구조라는 점이 시장 평가에 반영됐다. 미국 행정부가 10%의 임시 글로벌 관세를 시행한 데 이어 추가 인상 가능성을 검토하면서 자동차 산업 전반에서 생산지와 원가, 가격 정책을 둘러싼 불확실성도 확대되고 있다. 관세율 수준 자체보다 정책 방향이 고정되지 않은 상태가 리스크 요인으로 작용하고 있다는 평가다. 이와 함께 FSD를 중심으로 한 자율주행 전략도 재검토 국면에 들어섰다. 테슬라는 공식적으로 FSD를 운전자 상시 감독이 필요한 기능으로 규정하고 있으며, 해당 기능이 차량을 자율주행차로 전환하는 것은 아니라는 점을 안내하고 있다. 다만 규제기관의 관심은 기능 설명의 표현을 넘어, 실제 주행 환경에서의 안전성과 소비자 인식으로 옮겨가고 있다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 지난해 10월 테슬라의 FSD 사용 중 교통법규 위반 가능성을 문제 삼아 예비평가에 착수했다. 조사 대상 차량은 약 288만대로, 적색 신호 통과와 진행 방향 위반 등 사례가 포함됐다. 조사 결과에 따라 기능 제한이나 경고 강화 등 추가 조치로 이어질 가능성도 거론된다. 캘리포니아에서는 자율주행 관련 용어 사용이 소비자 오인을 유발할 수 있다는 판단이 내려지며 테슬라는 해당 지역에서 마케팅 표현을 수정했다. 이 같은 미국 내 규제·신뢰 이슈는 해외 상용화 전략과도 연결된다. 테슬라코리아는 지난해 11월 공식 소셜미디어(X)를 통해 감독형 FSD를 한국에 곧 출시하겠다고 밝힌 뒤 같은 달 말 실제로 기능을 배포했다. 국토교통부는 이를 SAE 기준 레벨2 보조주행 기능으로 분류하며 사고 책임은 운전자에게 있음을 명확히 했다. 한국은 미국과 캐나다 등에 이어 FSD가 공식 도입된 초기 국가 중 하나로, 테슬라는 국내에서도 주행 데이터를 축적하며 글로벌 확장 전략을 이어가고 있다. 다만 미국에서 FSD를 둘러싼 규제 논란이 확대될 경우 해외 시장에서도 기능 작동 조건과 안내 방식, 운영 기준이 강화될 가능성은 남아 있다. 동일한 소프트웨어 체계를 여러 국가에 적용하는 구조상 미국에서 요구되는 수정 사항이 다른 시장에도 영향을 미칠 수 있기 때문이다. 이미 도입된 한국의 감독형 FSD가 즉각 중단될 가능성은 낮지만, 향후 기능 고도화나 추가 상용화 일정이 조정될 여지는 존재한다는 평가가 나온다. FSD 논란은 개별 기능의 완성도를 넘어 테슬라가 추진해온 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 전략 전반을 다시 보게 만드는 계기로 작용하고 있다. 그동안 SDV 경쟁력은 OTA를 통한 기능 확장 속도로 설명되는 경우가 많았지만 주행 기능과 직결되는 소프트웨어가 규제와 조사 대상이 되면서 업데이트 빈도보다 검증과 통제 체계, 책임 설계가 핵심 변수로 부상하고 있다. 업계 관계자는 “이번 변동은 개별 기업의 문제라기보다 자율주행·SDV 경쟁이 기능 고도화 단계에서 규제와 책임, 비용 구조를 함께 검증하는 국면으로 넘어가고 있음을 보여준다”며 “자율주행도 빠른 배포보다 작동 조건과 운전자 고지, 사고 책임까지 포함한 운영 체계를 먼저 입증해야 해외 확장 속도를 유지할 수 있다”고 말했다.
2026-02-25 17:28:29
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웨이모와 '운행 데이터' 쌓는 현대차, 자율주행 시점 앞당길까
[이코노믹데일리] 현대자동차가 웨이모와 로보택시 협력을 확대하며 자율주행 전략의 초점을 실제 운행 데이터 축적으로 옮기고 있다. 미국 도심에서 축적되는 로보택시 운행 경험은 한국 도로에 그대로 적용하기는 어렵지만, 인지·판단·대응 로직을 고도화하는 데 활용할 여지는 크다. 현대차는 이 같은 운영 데이터를 바탕으로 자율주행 기술의 완성도를 높이면서 제도와 환경이 다른 시장에 맞게 단계적으로 적용 범위를 넓힐 것으로 보인다. 23일 업계에 따르면 현대자동차와 웨이모의 협력은 지난 2024년 10월 웨이모가 현대차의 전기차 플랫폼을 자율주행 차량 기반으로 채택하면서 본격화됐다. 웨이모는 당시 자율주행 시스템을 통합할 차체로 아이오닉5를 선정하고 현대차와 다년간 협력에 합의했다. 일각에서는 웨이모가 아이오닉5 기반 로보택시를 중장기적으로 5만대 수준까지 확대하는 방안을 검토하고 있는 것으로 보고 있다. 이는 시험 성격의 소규모 실증이 아닌 로보택시 서비스를 전제로 한 운영 스케일을 염두에 둔 수치로 풀이된다. 차량 대수가 늘어날수록 도심 환경에서 발생하는 예외 상황과 위험 장면이 반복적으로 축적되고, 학습 속도 역시 그에 비례해 빨라지기 때문이다. 로보택시 운영의 가치는 주행거리의 총량보다 주행 조건의 복합성에 있다. 도심 교차로, 혼잡 시간대, 잦은 승하차, 불규칙한 보행자·차량 움직임이 반복되는 환경에서 센서 인식 오류, 판단 지연, 회피 기동 같은 사례가 누적된다. 이러한 데이터는 자율주행 알고리즘이 취약한 구간을 보완하는 데 활용된다. 정상 주행보다 예외 상황 대응이 기술 난도를 좌우하는 만큼, 운영 규모는 학습 구조의 핵심 변수로 작용한다. 아이오닉5가 로보택시 플랫폼으로 활용되는 이유도 이와 맞닿아 있다. 전동화 전용 플랫폼 기반의 차체 구조는 자율주행 센서와 컴퓨팅 장비를 통합·관리하기에 유리하다. 장시간 운행이 전제되는 로보택시 사업에서는 내구성, 충전 효율, 정비 접근성이 비용 구조에 직접 반영된다. 이번 협력은 완전자율주행 기술을 조기에 상용화하기보다 대량 운행 환경에서 차량과 운영 체계를 먼저 검증하는 방향에 가깝다. 다만 미국에서 축적되는 로보택시 데이터가 한국 상용화로 곧바로 이전되기는 어려울 전망이다. 차선 품질, 이면도로 비중, 이륜차와 개인형 이동수단 혼재, 보행자 행동 양상 등 교통 환경 차이가 판단 로직에 영향을 미쳐서다. 자율주행은 교통 규칙 준수 여부보다 주변 주체의 행동을 얼마나 정확히 예측하느냐가 핵심이어서 지역별 데이터 재학습이 필요하다. 업계 관계자는 “현대차 입장에서는 로보택시 운영 데이터를 통해 자율주행 검증 시간을 압축할 수 있는 구조를 확보한 셈”이라며 “규제 조건만 맞는다면 상용화 일정이 계획보다 앞당겨질 가능성도 배제할 수 없다”고 말했다.
2026-02-23 17:01:59
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자동차 넘어 기술 기업으로…현대차그룹 '자율주행·로봇 실증' 본격화
[이코노믹데일리] 현대자동차그룹이 올해를 기점으로 자동차 제조 중심의 사업 구조에서 기술 기반 산업군으로 영역을 확장한다. 완전자율주행이나 로봇 양산을 조기에 전면에 내세우기보다, 실제 차량과 제조 현장에서 기술을 검증하고 데이터를 축적하는 데 역량을 집중하는 전략이다. 자율주행 SDV 페이스카와 휴머노이드 로봇 실증은 현대차그룹이 그리고 있는 차세대 성장 곡선의 방향을 가늠할 분기점이 될 전망이다. ◆ SDV 페이스카로 방향 튼 자율주행 전략 현대차그룹은 자율주행 경쟁의 초점을 단순한 기술 시연에서 대규모 적용을 위한 '기반 구축'으로 옮기고 있다. 올해 하반기 투입을 예고한 SDV(소프트웨어 정의 차량) 페이스카는 판매를 전제로 한 신차가 아니라, 자율주행과 차량 소프트웨어 체계를 실제 도로 환경에서 검증하기 위한 실증 플랫폼에 가깝다. 외형이나 차급의 변화보다 차량이 구동하는 방식 자체를 혁신하는 데 초점이 맞췄다. SDV 페이스카는 고성능 차량용 컴퓨팅 시스템과 통합 전자·전기 아키텍처를 기반으로 설계된다. 기존처럼 기능별 제어기가 분산돼 작동하는 구조가 아니라, 차량 전반을 소프트웨어로 통합 관리하는 방식이다. 이 플랫폼 위에서 차로 유지와 고속도로 주행 보조, 차로 변경 보조 등 레벨 2+ 수준의 자율주행 기능이 구현된다. 비록 운전자의 개입을 전제로 한 주행 보조 단계지만 핵심은 기능 그 자체보다 이를 지속적으로 업데이트하고 개선할 수 있는 '유연한 구조'를 갖추는 데 있다. 현대차그룹이 SDV 페이스카를 통해 확보하려는 것은 완성된 자율주행 결과물이 아니라 '대규모 실차 데이터'다. 다양한 도로 환경과 교통 상황에서 축적되는 주행 데이터는 자율주행 알고리즘 고도화와 차량 운영체계(OS) 안정성 검증의 핵심 자산이 된다. 이 같은 접근은 자율주행 경쟁의 패러다임이 변화하고 있다는 점과 맞닿아 있다. 과거에는 레벨 상향이나 특정 기능의 구현이 기술 경쟁의 핵심이었다면 최근에는 실제 주행 환경에서 얼마나 방대한 데이터를 안정적으로 축적하고 이를 반복 학습(Deep Learning)할 수 있는지가 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠올랐기 때문이다. 그룹은 SDV 페이스카를 통한 실증을 거쳐 오는 2027년 말 이후 양산차를 중심으로 레벨 2+ 자율주행 기술 적용 범위를 단계적으로 확대한다는 구상이다. 특정 차급이나 일부 모델에 한정하기보다 플랫폼을 공유하는 차량 전반으로 기술을 확산하는 구조를 염두에 두고 있다. ◆ 로보틱스도 실증부터… 현장 적용 전 단계에 역량 집중 로보틱스 분야에서도 현대차그룹의 전략은 '실증'에 방점이 찍혀 있다. 그룹은 CES 2026 미디어데이에서 보스턴 다이내믹스의 차세대 전동식 휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'의 실물을 공개하고 제조 현장 적용을 고려한 로봇 전략을 제시할 계획이다. 이는 단순한 기술 쇼케이스를 넘어 실제 생산 환경과 유사한 조건에서 로봇의 실질적인 활용 가능성을 검증하는 단계다. 현대차그룹은 로봇을 별도의 미래 사업으로 분리하기보다 제조 경쟁력을 끌어올리는 핵심 기술 요소로 접근하고 있다. 반복 작업 보조와 작업자 안전 강화, 공정 효율 개선 등 현실적인 역할부터 단계적으로 적용 가능성을 점검하는 방식이다. 이는 로봇이 단기간에 생산 주체를 완전히 대체할 것이라는 급진적인 접근과는 거리가 있다. 반면 로봇 전략은 '소프트웨어 정의 공장(SDF, Software Defined Factory)' 구상과도 긴밀히 맞물린다. SDF는 설비와 로봇, 물류, 인력을 하나의 운영 시스템으로 통합 관리하는 개념이다. 공정을 물리적 설비 중심이 아니라 소프트웨어 중심으로 재구성함으로써 생산량 조정이나 공정 변경의 유연성을 극대화하겠다는 구상이다. 로봇은 이 시스템 안에서 필요에 따라 투입되고 역할을 부여받는 핵심 구성 요소로 기능한다. 현재 현대모비스 등 주요 부품 계열사를 중심으로 액추에이터, 센서, 제어 기술 개발이 병행됨에 따른 것으로 풀이된다. 자율주행과 로보틱스를 관통하는 현대차그룹의 공통 전략은 신기술을 조기에 출시하기보다, 실제 현장에서의 작동 여부를 철저히 검증하고 이를 반복 적용할 수 있는 '표준화된 구조'를 만드는 데 투자 방향을 맞추고 있다. 이는 자동차 판매 중심의 전통적인 성장 모델에서 벗어나 소프트웨어와 데이터, 자동화 기술을 축으로 한 새로운 수익 구조를 준비하는 과정으로 해석된다. 현대차그룹 관계자는 "신뢰성을 최우선으로 하는 데이터 기반 생산 체계를 토대로 AI 로보틱스, 부품, 물류, 소프트웨어 등 밸류체인 전반을 통합 관리할 것"이라며 "로봇 개발부터 학습, 운영까지 아우르는 종합 솔루션 제공자(Total Solution Provider)로 자리매김할 계획"이라고 말했다.
2026-01-01 08:08:00
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