• 완전 무인 자율주행 택시를 상용화하는 등 글로벌 자율주행 시장을 ‘G2(미국·중국)’가 주도하고 있는 가운데 한국 자율주행 업계도 본격적인 추격에 나섰음

• 로보택시(자율주행 택시)계 양대 축인 구글 ‘웨이모’와 바이두 ‘아폴로 고’가 한국 상륙을 타진하고 나선 만큼, 더 늦기 전에 돌파구를 찾아야 한다는 위기의식에서임

• 현대차·기아는 엔비디아와 로보택시를 공동 개발하려는 구상이지만 업계에선 이미 완성형에 가까운 현대차그룹의 미국 합작법인 로보택시 모셔널을 국내에 빠르게 이식해야 추격 속도를 높일 수 있다는 의견도 적지 않음

• ‘현대차 자율주행 사령탑’ 박민우 포티투닷 대표 겸 현대차 AVP본부장(사장)은 9일 취임 후 첫 공식 석상인 기아 ‘CEO 인베스터 데이’에 나서 구체적인 미래 전략을 공유할 것으로 알려졌음

• ‘레벨4’(사람이 탑승하지 않고 원격으로 관리하는 자동 운전) 로보택시 글로벌 2위 중국 바이두 ‘아폴로 고’는 최근 한국 진출 방침을 공식화

• 로빈 리 최고경영자(CEO)가 올 2월 실적 발표에서 한국 등 아시아 시장 확대를 공언한 뒤, 회사는 국내 규제 환경과 입법 체계 분석에 나선 것으로 전해졌음. 구글 웨이모도 이 같은 분석에 착수한 것으로 알려졌음

• 물론 실제 진출까진 관문이 적잖음. 완성차 제조사로서 한미 자유무역협정(FTA)에 힘입어 국내 안전기준에 대한 별도 인증 없이 국내 시장에 바로 FSD(Full Self-Driving) 기능이 탑재된 차량을 들여온 테슬라와 달리, 이들은 운송 서비스 사업자라서임

• 국내 공공도로에서 자율주행차를 운행하려면 국토교통부의 임시운행 허가가 필요하고, 유상 운송은 별도 상용화 절차도 밟아야 함

• 그럼에도 불구하고 이들의 진출 타진만으로 시장에 공포감이 도는 건 격차가 이미 벌어져서임

• 업계에선 자율주행 기술에서 한국이 중국보다도 ‘2년가량’ 뒤처졌다고 분석하고 있음

• 무엇보다 인공지능(AI) 성능을 좌우하는 데이터양도 열세

• 올 초 기준 모셔널의 누적 자율주행 거리는 약 1억6000만 km로 테슬라(135억 km)나 웨이모(3억2000만 km), 아폴로 고(3억 km) 등에 한참 못 미침

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• 현대차는 로보택시 분야에서 미국 합작법인 모셔널에 대한 투자 확대, 한국 본사의 기술 내재화 등 ‘투 트랙’ 전략을 취한다는 구상

• 지난달 미국에서 시범 서비스를 시작한 모셔널은 연말부턴 ‘레벨4’ 운영에 나설 방침

• 한국 본사에서는 엔비디아와의 로보택시 공동 개발로 활로를 찾음

• 하지만 업계에서는 완성형에 근접한 모셔널을 규제가 덜한 미국에서 고도화시킨 뒤 국내에 빠르게 이식하는 게 격차를 좁힐 현실적 대안이라는 시각이 많음

• 포티투닷을 중심으로 한 자체 기술 내재화에만 매달리다간 자칫 추격의 ‘골든타임’을 놓칠 수 있다는 우려에서임

• 업계 관계자는 “카메라, 라이다, 레이다를 모두 쓰는 ‘정석’ 모셔널의 기술력은 웨이모보다 덜하지만 ‘카메라 온리’ 테슬라보다 이미 높다”고 평가했음

• 해외에서 기술을 완성해 국내에 ‘이식’하는 방식이 대안으로 꼽히는 또 다른 배경은 여전한 규제 벽 때문임

• 정부는 올해 자율주행 AI 학습에 필요한 영상 데이터를 행인 얼굴 모자이크 등 처리 없이도 바로 활용하도록 규제를 완화하는 등 빗장을 풀고 있지만 글로벌 속도를 따라잡긴 역부족임

• 김필수 대림대 미래자동차학부 교수는 “한국 특유의 ‘패스트팔로어’ 분위기가 조성되고 정부도 변화하고 있는 점은 긍정적”이라고 했음

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• 자율주행 기술의 정점으로 일컬어지는 로보택시(Robotaxi) 산업이 단순한 기술 실증의 단계를 넘어, 글로벌 패권을 결정짓는 거대한 경제·안보의 전장으로 진화하고 있음

• 2026년 4월 현재, 글로벌 모빌리티 시장은 운전자가 필요 없는 '완전 무인 자율주행'이라는 꿈을 현실로 구현해낸 미국과 중국의 G2 체제로 재편되었으며, 이들 양국 기업이 축적한 방대한 주행 데이터는 후발 주자들과의 기술적 격차를 기하급수적으로 벌리는 핵심 자산이 되고 있음

• 최근 동아일보와 아시아경제 등이 보도한 바와 같이, 글로벌 로보택시 시장은 '백가쟁명(百家爭鳴)'의 시대를 지나 실질적인 수익성과 상용화 규모를 겨루는 데이터 패권 전쟁의 국면에 진입

• 특히 구글의 웨이모(Waymo)와 중국의 바이두(Baidu)가 한국 시장 진출을 구체적으로 타진하고 있다는 소식은, 국내 자율주행 생태계에 강력한 경종을 울리고 있음

• 이는 단순히 외국계 서비스의 유입을 넘어, 한국의 교통 데이터와 모빌리티 주권이 글로벌 빅테크 기업에 종속될 수 있다는 위기감을 시사

• 로보택시 산업은 단순한 운송 서비스의 자동화를 넘어, 인공지능(AI), 소프트웨어 중심 자동차(SDV), 에너지 그리드, 그리고 도시 설계가 결합된 거대 융합 산업

• 2026년 현재 전 세계 로보택시 시장 규모는 약 182억 7,000만 달러에 도달했으며, 향후 10년간 폭발적인 성장이 예견되고 있음

(자료 : Robotaxi 시장 규모, 점유율, 분석, 통계, 보고서(2034년),

https://www.fortunebusinessinsights.com/ko/robo-taxi-market-103661 )

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• 미국은 세계 자율주행 시장의 표준을 선도하고 있으며, 특히 구글의 웨이모를 필두로 한 기술적 우위와 철저한 데이터 기반의 안전성 검증을 통해 시장의 신뢰를 확보하고 있음

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[ 웨이모의 전략적 확장과 운영 성과 ]

• 웨이모는 현재 미국 내에서 가장 안정적이고 광범위한 로보택시 서비스를 운영하고 있음

• 기존의 피닉스, 샌프란시스코, 로스앤젤레스에 더해 최근 텍사스주의 휴스턴, 댈러스, 샌안토니오와 플로리다주의 올랜도, 애틀랜타 등 10개 주요 도시로 서비스를 확대하며 시장 점유율을 공격적으로 넓히고 있음

• 웨이모의 확장 전략은 단순히 서비스 지역을 늘리는 것에 그치지 않고, 각 지역의 독특한 지리적 뉘앙스와 기상 조건, 교통 문화를 인공지능이 학습하도록 하는 데 초점이 맞춰져 있음

• 웨이모 측에 따르면, 새로운 도시로 진출할 때마다 시스템의 적응 속도가 빨라지고 있으며, 이는 데이터가 축적될수록 범용 자율주행 성능이 향상되는 '경험의 경제'를 입증

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• 웨이모는 현재 재규어 I-PACE 모델에 자사의 5세대 자율주행 시스템을 탑재하여 운영 중이며, 향후 비용 효율성을 높이기 위해 중국 지리(Geely) 자동차와의 협력을 통해 개발된 전용 전기차 모델에 6세대 시스템을 적용할 계획

• 이러한 하드웨어 고도화는 로보택시의 수익성을 극대화하기 위한 전략적 선택으로 풀이

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[ 안전성 데이터의 정교화와 대중 수용성 ]

• 미국 로보택시 산업의 가장 큰 강점은 '인간보다 안전한 운전'을 수치로 증명하고 있다는 점

• 웨이모의 주행 데이터 분석 결과에 따르면, 자율주행 차량은 인간 운전자에 비해 재산 피해 사고율이 88% 낮았으며, 신체 부상과 직결되는 사고 청구 건수는 무려 92%나 적었음

• 이러한 객관적 지표는 자율주행 기술에 대한 불신을 해소하는 결정적 근거가 됨

• 물론 2024년 말 GM의 크루즈(Cruise)가 샌프란시스코에서 발생한 사고와 그에 따른 대응 미숙으로 운행 허가가 취소되는 등 위기를 겪기도 했으나, 오히려 이는 미국의 규제 당국인 고속도로교통안전국(NHTSA)이 사고 데이터를 얼마나 엄격하게 관리하고 안전성을 검증하는지를 보여주는 반면교사가 되었음

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[ 미국식 규제 프레임워크: 유연성과 엄격함의 조화 ]​

• 미국은 연방 정부 차원의 포괄적 규제보다는 주 정부 및 지방 정부 주도의 유연한 규제 환경을 조성하여 혁신을 장려

• 기업들이 자유롭게 테스트하고 상용화할 수 있는 길을 열어주되, 사고가 발생할 경우 그 책임을 기업이 전적으로 지게 하는 '책임 기반의 혁신' 모델을 취하고 있음

• 사고 발생 시 운영업체가 전적인 책임을 지는 구조는 기업들로 하여금 기술 완성도에 대한 극도의 완벽주의를 기하게 만듬

• 또한 NHTSA는 모든 사고 정보를 실시간으로 보고받고 분석하며, 위험이 감지될 경우 강제 리콜이나 운행 허가 취소와 같은 강력한 행정 명령을 내림

• 이러한 체계는 기술 혁신 속도를 늦추지 않으면서도 공공의 안전을 확보하는 균형 잡힌 접근법으로 평가받음

(자료 : 웨이모, 2026년에 미국 도시 4곳 추가 목표 — 로보택시가 "크리스마스 이후 선물"을 가져올 예정 - 볼티모어, 필라델피아, 세인트루이스, 그리고 피츠버그가 웨이모의 성장하는 차량의 다음 정류장입니다. : r/Futurology - Reddit, https://www.reddit.com/r/Futurology/comments/1pn7ljp/waymo_targets_4_new_us_cities_in_2026_robotaxis/?tl=ko )

[한·중·미 로보택시 大戰]⑥사고나면 누구 책임?…美, 운행허가 취소에 ..., https://www.asiae.co.kr/article/2026031308233438131)

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• 중국은 로보택시 산업을 국가 전략 산업으로 지정하고, 미국을 추월하기 위한 '초격차 데이터 확보 전략'을 구사하고 있음

• 중국 정부의 파격적인 지원과 대규모 인프라 개방은 중국 기업들이 전 세계에서 가장 빠른 속도로 주행 데이터를 축적하는 기반이 되고 있음

[ 3강 체제의 공고화와 공격적인 데이터 확보 ]​

• 현재 중국 로보택시 시장은 바이두(Baidu), 포니AI(Pony.ai), 위라이드(WeRide)라는 세 거물급 기업이 주도하고 있음

• 바이두 (Apollo Go): 중국 내 로보택시 상용화의 선두 주자로, 현재까지 약 3억 ㎞에 달하는 주행 데이터를 쌓았음. 이는 웨이모와 대등하거나 혹은 이를 추월하는 수준으로 평가. 바이두는 검색 엔진 사업을 통해 축적한 AI 역량을 자율주행에 이식하며 독보적인 기술 생태계를 구축하고 있음

• 포니AI: 토요타와 같은 글로벌 완성차 업체와의 전략적 파트너십을 통해 차량 제조와 자율주행 소프트웨어의 통합을 꾀하고 있음. 특히 중동 지역으로의 기술 수출을 확정 짓는 등 글로벌 영토 확장에 가장 적극적임

• 위라이드: 로보택시뿐만 아니라 환경미화, 물류, 셔틀버스 등 자율주행 기술을 다양한 상업 분야로 확장하여 수익 구조를 다변화하고 있음

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[ 우한 모델: 자율주행의 실험장에서 상용화의 성지로 ]

• 중국 로보택시의 폭발적 성장을 단적으로 보여주는 사례가 바로 우한시임

• 우한은 전체 도로의 약 50%인 3,400㎞ 구간을 로보택시에 전면 개방했으며, 이는 서울 면적의 약 6배에 달하는 규모임

• 더욱 놀라운 점은 비가 오거나 눈이 오는 날씨, 밤낮을 가리지 않고 24시간 운행을 허용했다는 점임

• 이러한 파격적인 테스트 환경은 기업들로 하여금 수많은 '에지 케이스'를 짧은 시간 내에 학습할 수 있게 했음

• 인공지능 성능을 좌우하는 것은 결국 데이터의 양과 질인데, 중국은 국가 차원에서 대도시 전체를 거대한 테스트베드로 제공함으로써 후발 주자와의 격차를 벌리고 있음

• 현재 베이징, 상하이, 선전 등 20여 개 도시에서 이와 같은 로보택시 상용화가 진행 중이며, 이는 중국 기업들이 세계 시장으로 뻗어 나가는 강력한 원동력이 되고 있음

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[ 글로벌 진출 선언과 한국 시장에 대한 야욕 ]

• 중국 기업들은 이제 내수 시장을 넘어 해외로 눈을 돌리고 있음

• 특히 바이두는 최근 한국 진출을 공식화하며 국내 모빌리티 시장에 긴장감을 불어넣고 있음

• 중국 기업들의 한국 진출은 단순히 신규 시장 개척의 의미를 넘어, 한국의 복잡한 도로 상황(골목길, 과속방지턱, 한국적 교통 매너 등) 데이터를 수집하여 자사의 자율주행 모델을 더욱 정교화하려는 전략적 목적을 가지고 있음

• 중국의 '파괴적 혁신'은 가격 경쟁력에서도 나타남. 정부 보조금과 대량 생산 체계를 바탕으로 저렴한 이용료를 제시할 경우, 한국의 택시 산업과 기존 모빌리티 플랫폼은 심각한 타격을 입을 수 있음

• 이는 국내 자율주행 생태계의 생존을 위협하는 동시에 기술 및 제도적 혁신을 강요하는 강력한 자극제가 되고 있음

(자료 : [한·중·미 로보택시 大戰]③로보택시 왕좌를 노린다…백가쟁명 벌어진 中, https://www.asiae.co.kr/article/2026031310123533053

웨이모·바이두 로보택시 상륙 전초전…韓 자율주행 생존 전략은 - Daum, https://v.daum.net/v/20260408164544184)

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• 한국은 세계적인 자동차 제조 강국이자 ICT 선진국임에도 불구하고, 로보택시 상용화 경쟁에서는 미국과 중국에 비해 약 2년가량 뒤처진 것으로 분석됨

• 이는 데이터 부족과 경직된 규제 환경이 복합적으로 작용한 결과

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[ 현대차그룹의 고군분투: 모셔널과 42dot ]

• 한국 자율주행의 자존심인 현대차그룹은 미국 합작법인 모셔널(Motional)을 통한 글로벌 시장 공략과 본사 및 42dot을 통한 기술 내재화라는 '투 트랙' 전략을 전개하고 있음

• 모셔널의 북미 시장 도전: 모셔널은 2026년 말 미국 라스베이거스에서 SAE 레벨 4 수준의 무인 로보택시 상용화를 목표로 하고 있음

• 현재 아이오닉 5 로보택시를 활용해 우버와 리프트 플랫폼에서 시범 서비스를 진행 중이며, 이를 통해 레벨 4 운영 경험과 안전 검증 체계를 다지고 있음

• 42dot의 SDV 비전: 현대차그룹의 소프트웨어 핵심 기지인 42dot은 자율주행 모빌리티 플랫폼 'TAP!'을 서울 상암과 강남 등지에서 운영하며 데이터 수집과 서비스 고도화를 이끌고 있음. 42dot은 하드웨어와 소프트웨어가 유기적으로 결합된 '소프트웨어 중심 자동차(SDV)'로의 전환을 통해 자율주행의 완성도를 높이겠다는 구상임

• 엔드투엔드(E2E)와 거대 주행 모델(LDM): 현대차그룹은 기존의 모듈 방식(인지-판단-제어를 각각 개발)에서 탈피하여, AI가 전체 주행 과정을 통합 학습하는 엔드투엔드(E2E) 자율주행 기술로의 전환을 추진 중.이를 통해 어떤 도로 환경에서도 안정적으로 대응할 수 있는 '거대 주행 모델'을 구축하겠다는 야심찬 계획을 세우고 있음

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[ 국내 실증 사업의 현황과 한계 ]​

• 국내에서도 강남, 상암, 판교, 세종, 제주 등 여러 지역에서 자율주행 실증 사업이 진행되고 있음

• 카카오모빌리티는 강남 일대에서 로보택시 유료 서비스를 본격화하며 일상 속 자율주행 시대를 예고하고 있음

• 그러나 이러한 시도는 아직 특정 구역(실증 특구)에 한정되어 있으며, 운행 대수와 누적 주행 거리 면에서 G2 기업들과 비교하면 그 규모가 현저히 작음

• 위의 표에서 알 수 있듯이, 데이터의 양적 차이는 극명

• 데이터의 열세는 곧 인공지능이 경험하지 못한 '예외 상황'에 대한 대응력 부족으로 이어짐

• 한국 기업들이 협소한 실증 단지 내에서 반복 주행하는 동안, 글로벌 선두 기업들은 대륙 전체와 수십 개의 도시를 돌며 주행 지능을 연마하고 있는 셈임

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[ 규제 장벽과 제도적 불확실성 ]

• 한국의 로보택시 상용화가 늦어진 핵심 요인 중 하나는 제도적 경직성임

• 운송 서비스 사업자로서의 복잡한 허가 절차와 기존 택시 업계와의 갈등, 그리고 사고 책임 소재에 대한 법적 기준 미비가 기업들의 발목을 잡았음

• 다행히 2026년을 기점으로 변화의 조짐이 보이고 있음

• 정부는 자율주행 상용화를 촉진하기 위해 관련 법률을 개정하고, 무인 자율주행차의 원격제어 범위를 확대하는 등 규제 완화에 나서고 있음

• 또한 '자율주행차 사고책임 TF'를 구성하여 사고 시 책임 소재와 보상 절차를 표준화하는 작업을 진행 중임

• 그러나 이러한 제도 정비가 실제 현장에 적용되어 기업들이 체감하는 혁신 속도로 이어지기까지는 여전히 시차가 존재함

• 글로벌 빅테크의 공세 속에서 한국 자율주행 산업이 생존하고 주도권을 확보하기 위해서는 다음과 같은 네 가지 핵심 과제를 즉각적으로 실행해야 함

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[ '데이터 댐' 구축과 영상 정보 활용의 파격적 허용 ]

• 인공지능 자율주행의 승부처는 데이터임

• 한국은 국토가 좁고 도시 밀도가 높아 데이터 수집 효율성이 매우 높음

• 정부는 '규제 샌드박스'를 통해 특정 지역이 아닌 주요 도심 전체를 자율주행 실증 구역으로 선포하고, 기업들이 영상 정보를 익명화하여 자유롭게 학습에 활용할 수 있도록 데이터 주권을 보장해주어야 함

• 특히 중국 기업들이 국내 데이터를 수집하기 전에, 국내 기업들이 먼저 고품질의 '한국형 도로 데이터 세트'를 구축하고 이를 생태계 내에서 공유할 수 있는 데이터 허브를 마련해야 함

• 이는 단순한 기술 지원을 넘어 국가적 데이터 영토를 지키는 행위임

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[ SDV 및 E2E 기술로의 과감한 투자와 인재 양성 ]

• 하드웨어 중심의 자동차 제조 역량에 안주해서는 안 됨

• 현대차그룹이 추진 중인 AVP(Advanced Vehicle Platform) 본부와 42dot, 모셔널 간의 협업을 더욱 강화하여, 소프트웨어 기술력을 글로벌 수준으로 끌어올려야 함

• 기존의 규칙 기반 코딩 방식이 아닌, 데이터가 스스로 학습하는 E2E 및 LDM(Large Driving Models) 기술에 R&D 예산을 집중 투입해야 함

• 자율주행은 결국 소프트웨어의 싸움이며, 우수한 AI 인재들이 국내 자율주행 스타트업과 대기업으로 유입될 수 있는 유인책을 마련해야 함

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[ 글로벌 협력과 역이식 전략 ]

• 로보택시 서비스는 철저히 현지 최적화가 필요한 사업임. 한국 기업들은 독자 기술 개발과 더불어 글로벌 플랫폼과의 협력에도 유연하게 대처해야 함

• 모셔널이 라스베이거스에서 쌓은 무인 자율주행 운영 경험을 국내 강남이나 판교 등지로 신속하게 이식하는 '기술 역이식' 전략이 필요

• 또한 해외 빅테크 기업의 국내 진출을 무조건 막기보다는, 그들이 수집한 데이터를 국내 보안 가이드라인 내에서 관리하고 국내 인프라와 연동하도록 유도함으로써 상생과 견제의 균형을 맞춰야 함

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[ 법적·윤리적 가이드라인의 조기 정착 ]

• 기술이 준비되어도 사회가 이를 수용하지 못하면 상용화는 불가능

• 사고 책임 소재를 둘러싼 법적 갈등을 최소화하기 위해 '자율주행차 사고책임 TF'의 가이드라인을 법제화하고, 전용 보험 상품의 보급을 확산시켜야 함

• 또한 자율주행 시스템이 마주하게 될 윤리적 딜레마(예: 사고 시 피해 최소화 결정 기준)에 대한 사회적 공론화를 시작하여 국민적 신뢰를 쌓아야 함

• 신뢰가 결여된 기술은 사소한 사고 하나로도 산업 전체가 멈춰 설 수 있는 위험을 안고 있기 때문

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<시사점>

로보택시 산업의 본질은 자동차가 아니라 데이터입니다. 누가 더 많은 주행 데이터를 확보하느냐에 따라 인공지능의 판단력과 안전성이 결정되고, 이는 다시 시장 지배력으로 이어집니다. 이미 미국과 중국은 이 ‘데이터 축적 경쟁’에서 사실상 양강 체제를 굳혔습니다. 미국 웨이모는 수억 km 주행과 수천만 건의 운행 데이터를 바탕으로 안전성을 입증했고, 중국 바이두는 국가 차원의 지원 아래 도시 전체를 실험장으로 삼으며 데이터 확보 속도를 극대화했습니다.

반면 한국은 여전히 ‘실증 단계’에 머물러 있습니다. 현대자동차그룹이 모셔널과 42dot을 통해 기술 내재화에 나서고 있지만, 데이터 규모와 서비스 확장성에서 격차는 뚜렷합니다. 제한된 구역, 제한된 대수, 제한된 시간대 운행으로는 ‘경험의 경제’를 따라잡기 어렵습니다.

문제의 핵심은 규제와 데이터입니다. 한국은 안전과 기존 산업 보호를 이유로 자율주행 운행 범위를 좁게 설정해왔습니다. 그러나 이는 결과적으로 국내 기업의 데이터 축적 기회를 제한하는 역설을 낳았습니다. 반면 중국은 도시 전체를 개방했고, 미국은 책임을 기업에 맡기는 대신 실험을 허용했습니다. 결과는 명확합니다. 기술 격차는 곧 데이터 격차에서 비롯됐습니다.

더 우려스러운 것은 데이터 주권 문제입니다. 로보택시는 단순한 이동 수단이 아니라 도시의 영상·위치 정보를 실시간으로 수집하는 ‘움직이는 센서’입니다. 만약 해외 기업이 한국 시장을 장악하게 되면, 우리의 도로 환경과 이동 패턴 데이터가 해외로 축적될 가능성을 배제할 수 없습니다. 이는 산업 경쟁력을 넘어 국가 안보 차원의 문제입니다.

그렇다고 외국 기업의 진입을 무조건 막는 것은 해법이 아닙니다. 오히려 개방과 통제를 병행하는 전략이 필요합니다. 데이터는 국내에 저장·관리하도록 하고, 국내 기업과의 협력을 의무화하는 방식으로 ‘통제된 경쟁’을 설계해야 합니다. 경쟁 없이 보호만으로는 산업이 성장할 수 없기 때문입니다.

지금 한국에 필요한 것은 세 가지입니다. 첫째, 도시 단위 데이터 개방입니다. 일부 테스트베드가 아니라 주요 도심 전체를 자율주행 데이터 축적 공간으로 전환해야 합니다. 둘째, 소프트웨어 중심 투자입니다. 자율주행은 더 이상 자동차 산업이 아니라 AI 산업입니다. 셋째, 책임 규제의 명확화입니다. 사고 시 책임 구조를 분명히 해야 기업이 과감하게 투자할 수 있습니다.

글로벌 기업들은 이미 상용화와 수익 모델 검증 단계에 진입하고 있습니다. 한국만 머뭇거린다면, 머지않아 우리의 도로 위를 외국 기업의 알고리즘이 지배하는 상황을 맞이할 수 있습니다.

자율주행은 기술 경쟁이 아니라 속도의 경쟁입니다. 지금 필요한 것은 완벽한 제도가 아니라 ‘실행 가능한 환경’입니다. 데이터가 쌓이는 곳에 산업이 생기고, 산업이 있는 곳에 주권이 남습니다. 한국이 모빌리티 강국의 지위를 지킬 수 있을지는, 지금의 선택에 달려 있다고 하겠습니다.

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<관련 기사>

https://n.news.naver.com/article/newspaper/020/0003710928?date=20260409