AI 핵심 요약
beta- 정성훈 부장이 31일 로보택시 산업 변화를 짚었다
- 웨이모·조옥스 사례로 데이터와 관제의 힘을 봤다
- 한국은 반복 서비스 데이터와 책임체계가 과제다
!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.
웨이모, 2026년 4월 주 50만회 이상 유료운행…실증 넘어 도시 서비스로
조향장치 없는 조옥스도 상업배치 승인…차량 안전기준 자체가 변화
운전비는 줄어도 관제·충전·세척·정비·보험·사고대응 비용은 남아
韓 17개 시·도 실증 확대…데이터·책임·보험&
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AI는 이제 문서를 작성하고 질문에 답하는 소프트웨어를 넘어 공장과 농장, 연구소와 선박을 직접 움직이는 기술로 진화하고 있다. AI는 생산량을 늘리고 불량과 연료비, 농약과 연구개발 기간을 줄이지만 새로운 설비투자와 데이터 종속, 고용 변화와 책임 문제, 그리고 막대한 전력수요를 만들어낸다. <뉴스핌>은 산업 현장에 적용된 국내외 AI 사례를 통해 누가 비용을 줄이고 누가 새로운 비용을 부담하는지, 그 편익이 전력망과 정부 거버넌스라는 한계 안에서 지속 가능한지를 10회에 걸쳐 분석한다. [AI, 산업의 판을 바꾸다] 기획시리즈 10부작 |
[세종=뉴스핌] 정성훈 경제부장 = 로보택시 안에는 운전대도 페달도 없다. 승객은 마주 보는 좌석에 앉아 목적지만 입력한다. 차량은 스스로 출발하고 길을 고르며, 도착하면 다음 승객에게 이동한다. 자동차를 운전하는 도구로 보던 기존 상식으로는 낯선 장면이다.
2026년 7월 31일 미국 도로교통안전국(NHTSA)은 조향장치와 운전자용 페달이 없는 조옥스 로보택시의 상업배치를 위해 일부 연방자동차안전기준 적용을 2년간 면제했다. 규제기관이 기존 자동차의 전제였던 운전석과 전방 시야, 운전자 조작장치를 다시 해석하기 시작한 것이다.
로보택시의 변화는 운전자가 사라지는 데서 끝나지 않는다. 자동차의 고객이 개인에서 플랫폼으로 바뀌고, 완성차 기업은 차량을 한 번 판매하는 데서 자율주행에 적합한 차량을 대량 공급하는 사업으로 이동한다. 보험은 운전자 경력보다 알고리즘과 운행가능영역을 평가해야 하고, 택시산업은 면허와 기사 중심 구조에서 차량군과 관제시스템 중심 구조로 재편된다.
문제는 기술이 운전할 수 있느냐만이 아니다. 누가 차량을 소유하고, 누가 데이터를 쌓으며, 사고가 발생하면 누가 설명하고 배상할 것인지가 산업의 판도를 결정한다.

| 주 50만회가 만든 전환…'시험차'에서 도시 서비스로 |
웨이모는 2026년 4월 미국 10개 도시에서 매주 50만회가 넘는 유료 완전자율주행 서비스를 제공한다고 밝혔다. 불과 몇 년 전까지 제한된 구역에서 소수 승객을 태우던 시험서비스가 반복적으로 호출되는 도시 교통서비스로 바뀐 것이다.
웨이모는 2026년 5월 서비스 권역이 11개 도시, 1400제곱마일 이상으로 확대될 것이라고 발표했다. 6월에는 3월 말 기준 완전자율주행 누적거리가 2억2000만마일을 넘었고, 매주 400만마일 이상을 달린다고 밝혔다. 규모가 커질수록 비보호 좌회전, 공사구간, 긴급차량, 악천후 등 드문 상황의 데이터가 쌓인다.
웨이모는 같은 지역과 조건의 인간운전자와 비교할 때 중상·사망사고 발생률이 94% 낮았다는 자체 분석도 공개했다. 다만 이는 회사가 설계한 비교방법과 운행지역, 사고자료를 바탕으로 한 결과다. 모든 도시와 모든 자율주행 시스템의 안전성을 뜻하지 않으며 규제기관·학계의 독립 검증과 사고유형별 공개가 필요하다.
중요한 것은 운행거리 자체보다 실제 승객과 반복 운행에서 생성되는 데이터다. 한 도시에서 얻은 데이터는 새로운 도시와 차량 플랫폼에 적용되고, 다시 서비스 확대를 가능하게 한다. 로보택시 시장에서 데이터가 공장 규모나 판매망 못지않은 생산자산이 되는 이유다.
| 운전대가 사라지자 차량 설계도 달라졌다 |
조옥스의 차량은 앞뒤가 대칭이고 좌석 두 줄이 서로 마주 보는 구조다. 운전자가 전방을 보거나 조작할 필요가 없다는 전제에서 자동차 실내와 외관을 처음부터 다시 설계했다. 미국 규제당국은 2026년 7월 31일부터 2028년 7월 31일까지 일부 안전기준을 면제하고 12개월에 최대 2500대를 상업배치할 수 있도록 했다.
승인은 규제 철폐가 아니다. NHTSA는 운행지역과 기능 변화에 따라 별도의 운행승인을 부여하고, 원격지원과 차량운영 인력, 사고·안전보고를 감독할 수 있도록 조건을 붙였다. 조옥스는 차량을 소비자에게 판매하지 않고 직접 소유하면서 차량군 관리, 정비와 수리, 배차 최적화, 원격운영 지원, 고객서비스를 책임진다.
이는 로보택시의 본질을 보여준다. 무인차량은 독립적으로 돌아다니는 기계가 아니라 차량기지와 원격관제, 정비·세척·충전, 고객지원 조직에 연결된 서비스 장비다. 운전석이 없어져도 운영조직은 더 정교해져야 한다.
완성차 기업에도 새로운 시장이 열린다. 현대자동차와 웨이모는 아이오닉 5에 6세대 웨이모 드라이버를 통합하고, 조지아 공장에서 자율주행에 필요한 이중화 하드웨어와 전동문 등을 반영한 차량을 공급하는 협력관계를 구축했다. 현대차는 이를 자율주행차 파운드리 사업의 첫 단계로 설명했다.
| 자동차를 한 번 파는 회사에서 가동시간을 공급하는 산업으로 |
개인용 자동차는 대부분의 시간을 주차장에서 보낸다. 반면 로보택시는 충전·정비·세척 시간을 제외하면 하루 종일 승객을 태워야 수익이 난다. 차량의 경쟁력도 최고출력이나 디자인보다 내구성, 빠른 충전, 청소 편의성, 센서 교체시간과 가동률로 이동한다.
완성차 기업은 플랫폼이 요구하는 규격에 맞춘 차량을 대량 공급하고, 자율주행 기업은 소프트웨어와 운행데이터를 통제한다. 호출 플랫폼은 고객과 요금, 수요정보를 가진다. 보험사와 정비·충전 사업자는 운행 안정성을 뒷받침한다. 자동차 한 대의 가치사슬이 이동서비스 생태계로 분해되는 구조다.
이 과정에서 가장 큰 협상력을 갖는 주체는 차량을 많이 보유한 기업이 아니라 승객 호출과 운행데이터, 자율주행 판단체계를 함께 가진 사업자일 가능성이 크다. 완성차 기업이 단순 하드웨어 공급자로 밀릴지, 차량설계·제조·정비데이터를 바탕으로 수익을 나눌지가 핵심 과제가 된다.

| 운전비가 없어져도 '무인 비용'은 남는다 |
로보택시는 운전자 임금을 줄일 수 있다. 그러나 운전자 한 명의 비용이 사라진다고 차량 한 대의 운송비가 곧바로 급락하는 것은 아니다. 카메라·라이다·레이더와 고성능 컴퓨터, 통신비, 차량 감가상각, 충전, 세척, 정비, 차고지, 보험과 고객지원 비용이 필요하다.
승객이 없는 상태에서 다음 호출지나 충전소로 이동하는 공차운행도 비용이다. 수요가 특정 시간과 지역에 몰리면 차량이 부족한 지역으로 재배치돼야 한다. 플랫폼은 승객 대기시간을 줄이기 위해 일정 비율의 차량을 유휴상태로 유지해야 할 수도 있다.
예외상황에서는 원격지원 인력이 개입한다. 원격지원은 자동차를 상시 원격조종하는 운전자가 아니라 차량이 이해하기 어려운 상황에 맥락정보나 경로 제안을 제공하는 역할이다. 차량이 많아질수록 관제인력 한 명이 몇 대를 지원할 수 있는지, 개입이 몰리는 시간에는 어떻게 대응하는지가 원가를 좌우한다.
따라서 로보택시 경제성은 요금만 비교해서는 판단할 수 없다. 차량 1대당 하루 유료운행시간, 승객탑승거리 비중, 충전·세척·정비시간, 원격개입 빈도, 사고와 보험료, 차량 수명까지 포함한 총비용을 계산해야 한다.

| 사고 책임은 운전자에서 시스템으로 이동한다 |
기존 교통사고는 운전자의 신호위반, 전방주시 태만, 과속 여부를 중심으로 책임을 따졌다. 운전자가 없는 로보택시에서는 판단의 원인이 자율주행 소프트웨어, 센서, 차량제어장치, 지도, 통신, 원격지원 또는 정비상태에 있을 수 있다.
승객에게 신속히 보상하는 보험과 최종 책임자를 가리는 구상권 문제는 분리할 필요가 있다. 피해자는 먼저 보상받되, 이후 운행사업자·자율주행 개발사·완성차·부품사 가운데 결함과 책임을 데이터로 규명하는 구조가 필요하다.
핵심 인프라는 사고기록이다. 차량이 무엇을 인식했고 어떤 경로를 예측했으며 어떤 명령을 내렸는지, 원격지원이 어떤 정보를 제공했는지 표준화된 형태로 보존돼야 한다. 기업의 영업비밀을 보호하면서도 규제기관·보험사·사고조사기관이 검증할 수 있어야 한다.
한국의 자율주행자동차 상용화 촉진법 체계도 적합성 승인을 받은 운행자에게 인적·물적 손해를 배상할 보험 가입을 요구한다. 2026년 정부는 현대차·삼성화재 등이 참여하는 통합지원 모델을 선정해 실증기업의 사고보상을 최대 100억원까지 지원하는 체계를 제시했다.

| 택시기사는 사라지는가…업무는 운전에서 운영으로 이동 |
로보택시가 확대되면 운전을 주업무로 하는 택시기사와 대리운전, 일부 운송서비스의 고용은 장기적으로 영향을 받을 수 있다. 특히 일정한 구역과 시간에 반복되는 이동서비스는 자동화 가능성이 높다.
반면 차량기지 운영, 세척과 충전, 센서교정, 정비, 원격지원, 고객응대, 사고조사와 지도·데이터 품질관리 업무는 늘어난다. 웨이모도 해외 진출 과정에서 자율주행차 서비스센터와 차량군 관리인력을 확대하겠다고 밝혔다. 문제는 새 일자리의 숫자와 임금, 숙련수준이 기존 운전 일자리와 같지 않다는 점이다.
전환정책은 '새 일자리가 생긴다'는 선언에 그쳐서는 안 된다. 택시기사가 원격운영·안전관리·승객지원 업무로 이동할 수 있는지, 면허와 영업권의 가치가 어떻게 조정되는지, 고령기사와 개인택시의 전환비용을 누가 부담할지 설계해야 한다.
자율주행 서비스의 생산성 향상이 요금 인하와 안전, 노동전환 재원으로 배분되지 않고 플랫폼의 시장가치로만 축적되면 사회적 저항은 커질 수밖에 없다.
| 도시에는 더 적은 차가 필요한가, 더 많은 빈 차가 도는가 |
로보택시는 개인 차량 보유를 줄이고 대중교통이 부족한 시간과 지역의 이동권을 높일 가능성이 있다. 음주운전과 고령자·장애인의 이동제약을 줄이는 효과도 기대된다.
반대로 편리하고 값싼 로보택시가 버스·지하철 이용자를 흡수하면 도로의 차량통행이 늘 수 있다. 승객을 태우러 가는 공차운행과 도심 대기차량, 충전소 이동까지 포함하면 차량 한 대의 운행거리가 개인차보다 길어질 수도 있다.
도시정책의 목표는 로보택시 대수를 늘리는 것이 아니라 승객 1명을 이동시키는 데 필요한 도로면적과 에너지, 혼잡과 탄소를 줄이는 데 있어야 한다. 대중교통 환승, 교통약자 이동, 심야·외곽지역 등 공익성이 큰 영역부터 서비스 목적을 설계해야 한다.

| 한국은 실증도시를 넘어 '반복 서비스 데이터'를 만들어야 한다 |
한국은 2026년 자율주행 서비스를 일상으로 확대하기 위해 기업과 17개 시·도가 참여하는 협의체를 가동하고, 중국 베이징의 대규모 로보택시 실증도시를 분석해 범부처 경쟁력 강화방안을 마련하고 있다. 같은 해 6월에는 자율주행차 적합성 승인과 보험 의무 등을 구체화한 시행령 개정도 시행됐다.
제도는 상용화를 향해 움직이고 있지만 실증지역별 허가와 운행조건, 데이터 형식, 보험계약과 사고조사 체계가 제각각이면 기업은 도시마다 같은 절차를 반복해야 한다. 실증차량이 수년간 달려도 이용객·가동률·원격개입·사고·민원 데이터가 공개되지 않으면 정책학습도 어렵다.

한국의 강점은 완성차와 통신, 반도체, 지도·플랫폼, 보험산업을 함께 보유했다는 점이다. 약점은 주체별 데이터가 분절돼 있고 실제 무인 유료서비스의 반복경험이 부족하다는 데 있다. 기술개발비를 지원하는 것만으로는 도시운영 능력이 쌓이지 않는다.
단기적으로는 자율주행 서비스마다 운행가능영역과 안전지표, 원격개입·사고·민원·가동률을 동일한 양식으로 공개해야 한다. 보험사는 익명화된 운행자료를 바탕으로 위험을 가격화하고, 사고조사기관은 기업의 로그에 독립적으로 접근할 수 있어야 한다.
중기적으로는 지자체별 실증구역을 연결해 하나의 서비스가 여러 도시에서 반복 운영될 수 있도록 승인과 데이터 규격을 표준화해야 한다. 대중교통·택시와의 역할을 사전에 정하고 교통약자·심야·산단·공항 등 공익성이 높은 노선에 성과계약을 적용할 필요가 있다.
장기적으로는 완성차·자율주행 SW·호출플랫폼의 데이터와 수익배분 구조를 설계해야 한다. 차량제조사가 하드웨어 하청업체로 남지 않고 정비·안전·배터리·차량상태 데이터를 활용해 지속적인 수익을 얻도록 계약표준을 마련해야 한다. 동시에 승객과 도시가 이동데이터의 활용범위를 통제할 수 있어야 한다.
jsh@newspim.com
■ 한 줄 요약
로보택시의 본질은 운전자를 없애는 자동차가 아니라 차량·AI·관제·보험·도시교통을 묶어 이동시간을 판매하는 플랫폼에 있으며, 한국의 해법은 실증차량 확대보다 반복 서비스 데이터·사고책임·보험·택시전환·데이터 수익배분 체계를 먼저 만드는 데 있다.
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