자율주행을 둘러싼 세계적 경쟁: 일본은 어디쯤 와 있나?
자율주행 기술이 전 세계적으로 빠르게 발전하는 가운데 미국과 중국이 선두를 달리고 있다. 미국에서는 구글 산하 웨이모와 제너럴모터스 산하 크루즈가, 중국에서는 바이두와 위라이드, 포니.ai가 이미 주요 도시에서 상업용 자율주행 택시 서비스를 시작했다. 반면 기술 강국으로 알려진 일본에서는 이제야 제한적인 레벨 4 자율주행 버스가 공공도로에서 조심스럽게 운행되기 시작했다. 갈수록 벌어지는 격차는 중요한 질문을 던진다. 일본은 왜 자율주행을 둘러싼 세계적 경쟁에서 뒤처지고 있을까?
목차
자율주행 단계 이해하기
이 격차의 의미를 제대로 이해하려면 자율주행 단계를 알아야 한다. 미국자동차공학회(SAE)는 자동화가 전혀 없는 레벨 0부터 완전 자동화인 레벨 5까지 총 6단계로 구분한다. 레벨 4 차량은 특정 조건에서 사람의 개입 없이 운행할 수 있으며, 레벨 5 차량은 모든 환경에서 완전 자율주행이 가능하다. 미국과 중국은 이미 도심에서 레벨 4 서비스를 시범 운영하고 있지만, 일본은 여전히 대부분의 운행이 통제된 환경이나 특정 경로에 한정되는 시험 단계에 머물러 있다.
일본이 늦어진 주요 요인
일본의 자율주행 발전이 더딘 데는 여러 요인이 작용한다. 규제 장벽과 기술적 과제, 사회적 수용성, 일본 특유의 국민성과 비즈니스 문화 등이 여기에 포함된다. 각 요인을 자세히 살펴보자.
규제 및 법적 장벽
일본이 늦어진 이유로 가장 자주 거론되는 것은 규제 개혁의 더딘 속도다. 대규모 시범 사업과 상용화를 정부가 적극 지원해 온 미국과 중국과 달리 일본의 법 체계는 변화에 느리게 대응해 왔다. 예를 들어 제한적인 자율주행차 운행을 허용하는 개정 도로교통법은 최근에야 시행됐다. 현재도 일본의 자율주행 실험은 대부분 특정 지역으로 제한되며 사람의 감독이 필요하다.
고노 다로 일본 디지털상은 이를 거침없이 지적했다.
일본이 자율주행차 도입에서 다른 선진국보다 뒤처진 것은 규제 실패라고 할 수밖에 없습니다.
이 같은 규제상의 신중함은 안전을 우선시하고 위험을 회피하려는 일본의 태도에서 비롯된 측면이 있지만, 조기 상용화와 데이터 수집의 기회를 놓치는 결과로도 이어졌다.
기술 및 데이터 과제
자동차 공학 분야에서 일본의 기술력은 세계적으로 인정받고 있지만, AI와 데이터 기반 개발에서는 상당한 어려움에 직면해 있다. 최신 자율주행차는 머신러닝에 크게 의존하며, 머신러닝에는 실제 주행 데이터가 방대한 규모로 필요하다. 구글과 애플 같은 미국의 기술 대기업과 바이두 같은 중국 기업은 디지털 플랫폼과 사용자 기반을 통해 막대한 데이터를 확보하고 있다. 반면 일본 기업들은 이와 비슷한 데이터 생태계를 구축하는 데 어려움을 겪어 자율주행 알고리즘을 학습시키고 개선하는 데 제약을 받고 있다.
선도적인 AI 연구자인 나카무라 슈지 교수는 다음과 같이 지적한다.
일본 기업에는 AI 개발을 위한 대규모 데이터를 수집하고 활용할 비즈니스 모델이 부족합니다. 이것이 지연의 근본적인 원인입니다.
또한 좁은 도로, 보행자와 자전거가 뒤섞인 교통 상황, 잦은 기상 변화 등 일본의 복잡한 도로 환경은 특화된 해결책과 더욱 다양한 데이터를 필요로 하는 고유한 기술적 과제를 안겨준다.
사회적 수용성과 국민성
일본 사회의 신중한 태도도 중요한 요인이다. 여론조사에서는 안전 문제와 운전의 즐거움 상실, 운송 분야의 일자리 감소 가능성 등을 이유로 완전 자율주행차에 불안감을 느낀다는 일본인이 다수를 차지하는 것으로 꾸준히 나타난다. 이러한 사회적 회의론은 규제 변화가 더딘 점과 일본 자동차 업체들의 보수적인 접근에도 반영돼 있다.
자율주행차 정책 전문가인 시모야마 사토시는 다음과 같이 말한다.
일본의 국민성은 사회적 도입에 지나치게 신중합니다. 사고가 났을 때 역풍을 맞을 걱정 없이 선구적인 기업이 과감히 나서기 어렵습니다.
일본에서는 자율주행차와 관련된 세간의 이목을 끄는 사고가 한 건만 발생해도 언론의 집중 보도와 대중의 거센 반발을 불러일으켜 발전이 수년간 멈출 수 있다. 위험 회피 성향이 강한 문화는 적극적인 실험과 상용화를 위축시킨다.
비즈니스 관점: 기술 우선인가, 사업 우선인가
일본 기업들은 전통적으로 기술 우선 관점에서 자율주행에 접근해 왔다. 사업 모델이나 상용화를 고려하기 전에 먼저 기술을 완성하는 데 초점을 맞춘다. 반면 미국과 중국 기업들은 기술이 완전히 성숙하기도 전에 시범 사업과 제휴, 새로운 모빌리티 서비스에 대규모로 투자하는 사업 우선 접근법을 택했다.
예를 들어 미국의 우버와 웨이모는 자율주행차를 이용한 차량 호출 서비스를 시작해 유용한 운영 데이터를 모으고 이용자의 신뢰를 쌓고 있다. 중국에서는 바이두의 아폴로 고와 포니.ai가 정부 사업과 민관 협력을 바탕으로 주요 도시에서 로보택시 서비스를 빠르게 확대했다. 이들 기업은 자율주행을 단순한 기술적 성취가 아니라 모빌리티와 물류, 도시 계획 분야의 새로운 비즈니스 모델을 위한 플랫폼으로 바라본다.
그러나 일본은 기술 자체를 개발하는 데 여전히 초점을 두고 있으며, 더 넓은 비즈니스 생태계에 기술을 어떻게 통합할지, 사회에 새로운 가치를 어떻게 창출할지에 대한 고민은 상대적으로 부족하다.
일본·미국·중국 비교: 전략의 차이
일본과 미국, 중국의 접근 방식은 뚜렷하게 다르다. 미국에서는 테슬라와 웨이모, 크루즈 같은 기업이 기술의 한계를 넓히며 민간 부문이 혁신을 주도한다. 정부는 우호적인 규제 환경을 조성하지만 개발 속도는 대부분 시장에 맡긴다. 중국에서는 정부가 더욱 적극적인 역할을 맡아 자율주행을 국가 전략의 우선 과제로 지정하고 주요 기업에 상당한 자금과 정책 지원을 제공한다.
두 나라는 모두 실패와 좌절이 빠른 발전을 추구하는 과정에서 불가피하다는 점을 인정하는 “빠르게 실패하고 빠르게 배운다”는 태도를 받아들였다. 이러한 위험 감수 의지 덕분에 일본보다 훨씬 빠른 속도로 막대한 실제 주행 데이터를 축적하고 기술을 개선할 수 있었다.
반면 일본은 안전과 합의 형성을 우선시해 더 느리고 점진적인 접근을 택했다. 이 덕분에 대중의 신뢰를 유지하고 대형 사고를 피할 수 있었지만, 세계 자율주행 시장에서 경쟁할 역량은 제한됐다.
일본 도로 환경의 고유한 과제
일본의 도시 환경은 자율주행에 추가적인 난제를 안긴다. 도로가 좁고 구불구불한 경우가 많으며 보행자와 자전거, 다양한 차량이 뒤섞여 밀집해 있다. 폭우와 눈, 안개를 비롯한 기상 조건은 신뢰할 수 있는 자율주행 시스템을 개발하는 일을 더욱 어렵게 만든다. 이러한 요인을 해결하려면 고도로 정교한 센서와 AI 알고리즘뿐 아니라 학습과 검증에 필요한 광범위한 지역 맞춤형 데이터가 필요하다.
게다가 일본은 좌측 통행 체계와 고유한 교통 규칙을 따르므로 해외에서 개발된 데이터와 솔루션을 쉽게 들여올 수 없다. 일본 기업은 자체 데이터를 수집하고 처리하는 데 투자해야 하며, 이는 시간과 비용이 많이 드는 일이다.
사회적·경제적 의미
일본에서 자율주행 도입이 늦어지는 것은 더 넓은 사회적·경제적 영향을 미친다. 인구가 고령화되고 직업 운전자의 수가 감소하는 가운데 자율주행차는 고령층의 이동을 지원하고 지역 교통망을 유지하는 데 중요한 역할을 할 수 있다. 국토교통성(MLIT)은 운전자 부족 문제를 해결하고 농촌 지역의 대중교통을 유지하는 데 자율주행 버스와 택시가 기여할 가능성에 주목하고 있다.
그러나 발전 속도를 높이지 못하면 일본은 세계 모빌리티 혁명에서 뒤처져 자동차 산업의 경쟁력을 잃을 위험이 있다. 전기차(EV)와 자율주행의 부상은 세계 자동차 시장을 재편하고 있으며, 이 기술을 선도하는 국가들이 향후 표준을 정하고 더 큰 가치를 차지할 가능성이 높다.
무엇이 바뀌어야 할까? 격차를 좁히기 위한 방안
전문가와 정책 입안자들은 자율주행 도입을 앞당기려면 일본이 몇 가지 핵심 과제를 해결해야 한다는 데 의견을 같이한다.
- 규제 개혁: 적절한 안전 기준을 유지하면서 자율주행차의 시험과 상용화를 더 폭넓게 허용할 수 있도록 정부가 규제를 간소화해야 한다.
- 데이터 생태계: 일본 기업은 국내외에서 대규모 데이터 수집과 공유가 가능하도록 비즈니스 모델과 제휴를 구축해야 한다.
- 대중 참여: 신뢰와 수용성을 높이려면 자율주행차의 이점과 안전성에 관해 대중을 알리는 노력이 필수적이다.
- 비즈니스 모델 혁신: 기업은 기술 우선 사고방식에서 벗어나 사업 우선 접근법으로 전환하고 자율주행이 가능하게 하는 새로운 서비스와 가치 제안을 모색해야 한다.
- 협력: 기술적·사회적 과제를 극복하려면 자동차 제조사와 기술 기업, 정부 기관, 학계 간 협력을 확대해야 한다.
이미 긍정적인 조치가 일부 진행되고 있다. 일본 정부는 운전자 부족이 심각한 지역을 중심으로 2025년까지 전국 50곳에 레벨 4 자율주행 모빌리티 서비스를 도입한다는 목표를 세웠다. 도요타와 혼다, 닛산 같은 기업들은 지방 정부 및 스타트업과 협력해 자율주행차 연구와 시범 사업에 투자하고 있다. 자율주행 소프트웨어인 오토웨어(Autoware) 같은 오픈소스 사업도 혁신과 협력을 뒷받침하고 있다.
요약
- 일본은 자율주행 기술의 상용화와 도입에서 미국과 중국에 뒤처져 있다.
- 주요 원인으로는 느린 규제 개혁, 데이터 수집과 AI 개발의 어려움, 사회적 신중함, 기술 우선의 비즈니스 문화가 꼽힌다.
- 미국과 중국은 대규모 데이터 생태계와 정부 사업의 지원을 바탕으로 더욱 적극적이고 사업 중심적인 접근법을 택했다.
- 일본의 고유한 도로 환경과 교통 규칙에 맞는 특화된 해결책과 광범위한 지역 맞춤형 데이터가 필요하다.
- 고령화와 운전자 부족 같은 사회적 과제에 대응하려면 자율주행 도입을 앞당기는 것이 중요하다.
- 격차를 좁히려면 일본은 규제를 개혁하고 데이터 생태계를 구축하며 대중의 참여를 이끌어내고 비즈니스 모델을 혁신하는 한편 여러 분야의 협력을 확대해야 한다.
