노제경 마스오토 부대표 "E2E AI로 2028년 무인 화물운송 시대 연다"

마스오토의 노제경 부대표가 "2028년까지 완전 무인 화물운송 시대를 열겠다"고 선언하며, 자율주행 화물 트럭 시장의 변화에 대한 비전을 밝혔다. 최근 자율주행 기술이 승용차 분야에서 급속도로 발전하는 가운데, 마스오토는 대형 화물 운송 시장에서도 독자적인 길을 모색하고 있다.

화물 시장의 복잡성, 자율주행의 새로운 도전

미국의 자율주행 승용차 시장은 구글 웨이모, 아마존의 죽스, 테슬라 등 대기업의 경쟁이 치열하다. 이러한 가운데, 마스오토는 화물 시장의 기술적 장벽이 더욱 높다고 강조하며, 단순히 승용차의 기술을 화물 트럭에 적용하는 것은 불가능하다고 설명했다. 노 부대표는 "20~40톤의 대형 트럭은 제동거리와 주행 시 필요한 전방 거리 모두 승용차와는 다르다"며, "트레일러가 관절 형태로 연결되어 있어 급제동이나 차선 변경 시 차체가 뒤틀리는 문제도 존재한다"고 지적했다.

웨이모가 자율주행 화물 사업을 포기한 것도 이러한 기술적 어려움 때문이며, 화물의 수익성이 여객 시장보다 뛰어나다는 점에서 마스오토의 전략은 더욱 유망하게 보인다. 특히, 전 세계적으로 700만 명에 달하는 신규 운전 인력이 필요하다는 사실은 자동화 시스템의 필요성을 뒷받침하고 있다.

E2E AI, 비용효율성의 새로운 지평

마스오토는 자율주행 화물 시스템에서 원천 기술의 차별성을 강조하고 있다. 웨이모와 죽스가 다양한 센서를 활용한 반면, 마스오토는 카메라 기반의 엔드투엔드(E2E) AI 방식을 채택했다. 이는 비용에서 큰 장점을 제공한다. 노 부대표는 "E2E 시스템은 대당 수천만 원에 달하는 기존 라이다 기반 시스템보다 10분의 1인 1000만 원대로 구축 가능하다"고 설명했다. 이는 화물 분야에서 가격 경쟁력이 중요한 만큼, 마스오토의 전략이 더욱 빛날 수 있는 부분이다.

마스오토의 통합 신경망 모델 '마스넷'은 자율주행의 두뇌 역할을 하며, 데이터 수집과 관제를 통해 AI의 인지 및 판단을 지원한다. 노 부대표는 기존의 라이다 시스템이 악천후에서 더 많은 문제가 발생한다고 주장하며, "마스오토는 카메라로 수집한 2D 데이터를 3D로 재구성하여 정확도를 높이고, 설명 가능한 AI로 블랙박스 문제도 해결했다"고 강조했다.

자율주행 화물 운송의 미래, 규제 개선이 관건

마스오토는 2028년까지 완전 무인 화물운송을 목표로 하고 있으며, 현재까지 쌓은 실주행 데이터는 2000만km에 이른다. 노 부대표는 "국토교통부로부터 트레일러 자율주행 사업 승인을 받아 수도권과 부산항을 연결하는 글로벌 물류 네트워크를 구축 중"이라고 밝혔다. 또한, 규제 개선이 필수적이라는 점도 강조했다. 그는 "물류 산업은 모든 산업의 근간이 되는 인프라"라며, 정부의 지원이 필요하다고 주장했다.

이와 같은 노력들이 결실을 맺는다면, 자율주행 화물운송 시장은 새로운 전환점을 맞이할 것이다. 마스오토의 앞선 기술력과 차별화된 전략이 더해져 2028년의 비전이 현실로 다가올지 기대된다. 자율주행 화물 운송의 발전은 물류 효율성을 극대화하고, 인력 부족 문제를 해결하는 데 기여할 것으로 보인다.