[기획-피지컬AI와 이동산업] 상상만 했던 차를 운전하지 않는 시대가 온...

[MS투데이] 피지컬 AI가 도로 위로 확장되면서 이동 산업의 구조가 바뀌고 있다. 자율주행차와 로보택시는 단순히 운전자를 대신하는 기술이 아니라, 차량 호출과 대중교통, 장거리 물류, 도시 인프라를 하나의 자동화 시스템으로 묶는 방향으로 발전하고 있다.

과거 자율주행은 미래차 기술의 한 분야로 여겨졌지만, 2025년 이후 미국과 중국을 중심으로 상용 로보택시와 자율트럭이 실제 서비스를 확대하면서 산업의 초점은 기술 시연에서 운영 능력으로 이동했다.

이제 경쟁의 핵심은 차가 스스로 달릴 수 있느냐가 아니라, 수천 대의 무인 이동체를 안전하게 배치하고 규제와 도시 시스템 안에서 지속적으로 운영할 수 있느냐에 있다.

실험차에서 상용 서비스로, 로보택시는 도시 이동의 새 운영체제가 되고 있다

자율주행 이동 서비스는 오랫동안 제한된 시험 구역에서만 운행되는 기술 실험에 가까웠다. 그러나 최근 흐름은 달라졌다. 알파벳 계열 웨이모는 2025년 11월 마이애미에서 완전 자율 로보택시 서비스를 시작하고 추가 도시 확장을 예고했다.

이어 2026년에는 런던 진출 계획도 공개했다. 웨이모는 미국 내 여러 도시로 서비스를 넓히며 로보택시를 더 이상 단일 도시 실험이 아니라 광역 이동 서비스로 확장하고 있다.

최근 시장 자료에서는 웨이모가 주간 완전 자율 탑승 50만 건을 넘어섰다는 집계도 나왔다. 이는 자율주행이 일부 이용자의 체험 서비스에서 반복적으로 호출되는 이동 수단으로 이동하고 있음을 보여준다.

테슬라도 로보택시 시장에 본격적으로 들어왔다. 2026년 1월 테슬라는 오스틴에서 차량 내 안전요원 없이 로보택시 운행을 시작했다고 밝혔고, 4월에는 댈러스와 휴스턴으로 서비스를 확대한다고 발표했다.

다만 테슬라의 확장 속도는 기대보다 신중하게 진행되고 있다. 최근 분석에서는 일론 머스크 최고경영자가 안전과 기술 문제를 이유로 로보택시 전개에 더 조심스러운 태도를 보였고, 일부 투자자들은 당초 예상보다 확산 속도가 느리다고 평가했다.

이는 로보택시 산업이 단순히 차량을 투입하면 되는 사업이 아니라, 도시별 교통환경과 규제, 보험, 사고 대응 체계가 함께 맞아야 하는 운영 산업이라는 점을 보여준다.

중국은 규모 면에서 가장 공격적인 시장이다. 바이두의 아폴로 고는 2019년 이후 2025년 5월까지 누적 1100만 회 이상의 로보택시 탑승을 제공했다고 밝혔고, 중국 본토뿐 아니라 홍콩, 두바이, 아부다비 등으로 시험 범위를 넓혔다.

포니.ai는 2026년 로보택시 운행 차량을 3000대 이상으로 늘리고 20개 이상 도시에서 운영하겠다는 계획을 공개했다. 지리그룹 계열 카오카오는 2027년부터 전용 로보택시 ‘에바 캡’을 글로벌 시장에 투입하고 2030년까지 10만 대 규모로 확대하겠다는 계획을 내놨다.

로보택시가 기존 승용차를 개조한 실험 차량을 넘어, 처음부터 무인 호출 서비스에 맞춰 설계된 전용 이동 플랫폼으로 진화하고 있는 셈이다.

이 변화의 핵심은 차량 소유가 아니라 이동 운영이다. 로보택시는 자동차를 파는 산업과 다르다. 차량을 얼마나 많이 생산하느냐보다, 어느 지역에 몇 대를 배치하고, 수요가 몰리는 시간대에 어떻게 재배차하며, 사고나 정체가 발생했을 때 시스템을 어떻게 복구하느냐가 중요하다.

과거 택시는 개인 면허와 기사 노동을 기반으로 움직였다면, 로보택시는 차량, 지도, 센서, 원격 관제, 호출 앱, 충전 인프라가 결합된 플랫폼으로 작동한다. 도로 위의 피지컬 AI가 늘어난다는 것은 단순히 운전대가 사라지는 일이 아니라, 도시 이동의 운영 주체가 사람에서 시스템으로 이동한다는 뜻이다.

무인 이동은 택시를 넘어 물류와 대중교통까지

피지컬 AI가 운송 산업에서 중요한 이유는 로보택시에만 머물지 않기 때문이다. 장거리 화물 운송과 도시 물류는 자율주행 기술이 상업화되기 쉬운 또 다른 영역으로 꼽힌다.

고속도로 중심의 장거리 운송은 도심 주행보다 경로가 단순하고 반복성이 높아 자동화의 경제성이 크다. 미국 자율트럭 기업 오로라는 2025년 텍사스, 뉴멕시코, 애리조나 공공도로에서 자율트럭 운행을 추진하며 상업 운송 출시를 준비했다.

코디악AI는 2026년 보쉬와 자율트럭 하드웨어와 센서 생산 확대를 위한 협력에 나서며 파일럿 단계에서 대규모 상용 배치로 넘어가려는 움직임을 보였다.

자율트럭은 운송비 구조를 바꿀 수 있다. 화물 운송에서 가장 큰 비용 중 하나는 인건비와 운행 시간 제약이다. 사람이 운전하는 트럭은 휴식 규정과 피로 문제가 있고, 장거리 운행 인력 확보도 어렵다.

반면 자율트럭은 기술적으로 안정성이 확보될 경우 더 긴 시간 운행할 수 있고, 물류센터 간 반복 노선을 일정하게 처리할 수 있다. 이 때문에 운송업계는 자율트럭을 단순한 미래 기술이 아니라 공급망 효율을 높이는 핵심 인프라로 보고 있다.

특히 전자상거래와 당일배송 경쟁이 커질수록 물류기업은 차량을 얼마나 빨리, 얼마나 예측 가능하게 움직일 수 있는지가 경쟁력이 된다.

도시 교통에서도 변화가 나타난다. 바이두는 2025년 스위스 포스트버스와 협력해 스위스 동부 지역에서 아폴로 고 자율주행 차량을 시험하고 2027년 1분기까지 정기 운행을 시작하겠다는 계획을 밝혔다.

또 우버와 리프트는 바이두와 협력해 영국과 유럽 일부 지역에서 로보택시 시험을 추진하기로 했다. 우버는 2026년 엔비디아와 함께 다음 해부터 28개 도시에서 로보택시 배치를 추진한다는 계획도 발표했다.

이는 자율주행이 자동차 제조사의 기술 경쟁을 넘어, 글로벌 호출 플랫폼과 반도체·AI 기업, 대중교통 운영자까지 얽힌 산업 생태계로 커지고 있음을 보여준다.

이동 산업의 경계도 흐려지고 있다. 택시, 버스, 셔틀, 배송차, 장거리 트럭은 과거 서로 다른 산업으로 분류됐다. 그러나 피지컬 AI가 들어오면 이 구분은 약해진다. 같은 자율주행 스택과 원격 관제 시스템, 지도 데이터, 충전 네트워크를 기반으로 승객 운송과 물류 운송이 함께 운영될 수 있기 때문이다.

현대차가 아브라이드와 협력해 아이오닉5 기반 로보택시를 개발하고 우버 네트워크에서 활용하려는 계획도 이런 흐름과 맞닿아 있다. 차량 제조사는 더 이상 차를 만들어 파는 데 그치지 않고, 무인 이동 서비스의 하드웨어 공급자이자 운영 파트너가 되고 있다.

따라서 운송 분야의 피지컬 AI는 “택시기사 없는 택시”로만 설명하기 어렵다. 더 큰 변화는 운송 전체가 네트워크 산업으로 바뀌는 데 있다. 차량은 개별 운전자의 판단으로 움직이는 도구가 아니라, 실시간 수요와 도로 상황, 배터리 잔량, 정비 상태를 반영해 배치되는 이동 노드가 된다.

이는 물류비, 대중교통 접근성, 도시 혼잡, 에너지 소비까지 영향을 줄 수 있는 변화다. 자율주행은 자동차 기술이 아니라 이동 인프라를 다시 설계하는 기술로 봐야 한다.

빠른 확산만큼 규제와 사고 대응이 산업의 속도를 결정한다

로보택시 산업은 빠르게 커지고 있지만, 확산 속도는 기술보다 규제와 안전 이슈에 의해 좌우되고 있다. 중국은 대표적인 사례다. 2026년 4월 중국은 바이두 아폴로 고 로보택시가 우한에서 대규모 운행 중단 사태를 겪은 뒤 신규 자율주행차 허가 발급을 일시 중단한 것으로 전해졌다.

이 조치로 자율주행 기업들은 새 도시 진출이나 차량 추가 투입에 제약을 받게 됐다. 중국 당국은 앞서 지능형 커넥티드 차량 도로시험에 대한 안전 감사와 감독 강화를 요구한 바 있다. 빠른 상용화가 반드시 규제 완화로만 이어지지 않는다는 점을 보여주는 장면이다.

미국에서도 규제 공백은 쟁점이다. 웨이모가 디트로이트 진출을 추진하자 미시간주의 자율주행 규제 체계가 지나치게 느슨하고 명확한 관리 주체가 부족하다는 지적이 나왔다.

디트로이트는 자동차 산업의 상징 도시지만, 로보택시가 실제 도로에 들어오면 경찰, 소방, 교통당국, 주정부가 함께 사고 대응과 도로 점유 문제를 관리해야 한다. 일부 도시에서는 자율주행차가 긴급차량 동선을 방해하거나 교통 상황에 제대로 대응하지 못했다는 문제가 제기되기도 했다. 기술이 일정 수준에 도달해도 도시 행정이 준비되지 않으면 서비스 확장은 늦어질 수밖에 없다.

테슬라 사례도 같은 현실을 보여준다. 테슬라는 오스틴에서 운전석 안전요원 없는 로보택시 운행을 시작하고 텍사스 내 다른 도시로 확대했지만, 최근에는 안전과 기술 문제를 이유로 확장에 신중한 태도를 보였다. 로보택시 산업에서는 한 번의 사고나 대규모 서비스 장애가 기업 신뢰와 규제 환경을 동시에 흔들 수 있다.

차량이 스스로 움직인다는 점에서 사고 책임은 운전자 개인이 아니라 제조사, 소프트웨어 개발사, 서비스 운영자, 지도·통신 제공자까지 확장된다. 이 때문에 로보택시의 상용화는 단순히 기술 완성도 문제가 아니라 책임 구조를 명확히 하는 제도 경쟁이기도 하다.

한국의 상황은 더 조심스럽다. 서울시는 ‘자율주행 비전 2030’을 통해 2022년 청계천 자율주행버스, 강남 로보택시 등 단계적 서비스를 제시하고 2026년까지 주요 도로에 자율주행 인프라를 구축하겠다는 계획을 밝혔다.

그러나 최근 국내 분석에서는 한국이 미국·중국보다 완전 무인 로보택시 상용화에서 뒤처져 있고, 규제와 자본, 인프라, 택시업계 이해관계가 복합적으로 작용한다고 지적했다. 일부 자료는 한국이 아직 운전자나 안전요원 없이 운영되는 완전 무인 차량에서 제한적인 단계에 머물러 있다고 평가했다.

결국 로보택시와 자율트럭의 승부처는 “가능하냐”에서 “관리할 수 있느냐”로 이동하고 있다. 기술 기업은 더 정교한 AI 모델과 센서를 강조하지만, 도시는 안전, 보험, 데이터 공유, 교통 약자 접근성, 긴급상황 대응을 요구한다.

중국의 허가 중단, 미국 도시의 감독 논란, 한국의 상용화 지연은 모두 같은 문제를 가리킨다. 피지컬 AI가 도로 위에서 움직이는 순간, 기술은 곧 공공 인프라가 된다. 따라서 이동 산업의 미래는 차량 성능만이 아니라 사회가 그 차량을 받아들일 규칙을 얼마나 빨리 만들 수 있느냐에 달려 있다.

이동 산업의 경쟁은 자동차 제조에서 운영 플랫폼으로 넘어간다

자율주행 시대의 산업 경쟁은 자동차 판매 경쟁과 다르다. 기존 자동차 산업은 좋은 차를 많이 만들어 판매하는 구조였다. 그러나 로보택시와 자율트럭은 차량 한 대를 팔고 끝나는 사업이 아니라, 차량을 계속 운영하며 데이터를 쌓고 서비스를 반복 제공하는 사업이다.

웨이모가 도시를 하나씩 늘리고, 테슬라가 로보택시를 자사 AI·로봇 전략의 핵심으로 삼으며, 바이두와 포니.ai가 해외 플랫폼과 손잡는 이유도 여기에 있다. 이동 산업의 중심이 제조에서 운영으로 이동하고 있는 것이다.

이 구조에서는 데이터가 핵심 자산이 된다. 로보택시는 주행할수록 도로 상황, 승객 수요, 사고 위험, 날씨별 주행 패턴을 학습한다. 자율트럭은 반복 노선에서 물류 시간과 연료·전력 소비, 정비 주기를 최적화한다.

플랫폼 기업은 호출 데이터를 통해 어느 지역에 차량을 배치해야 하는지 예측한다. 자동차 회사는 차량을 팔아 수익을 얻는 데서 멈추지 않고, 운행 서비스와 소프트웨어 업데이트, 유지보수 계약을 통해 장기 수익을 만들 수 있다. 자율주행차가 ‘움직이는 스마트폰’처럼 운영되는 구조가 만들어지는 셈이다.

도시와 부동산에도 영향이 생길 수 있다. 로보택시가 늘어나면 개인 차량 소유가 줄어들 가능성이 있고, 장기적으로는 주차장 수요와 도심 교통 설계가 달라질 수 있다. 물론 이 변화는 단기간에 나타나기 어렵다.

로보택시는 현재 일부 도시와 제한된 구역에서 먼저 확산되고 있고, 눈·폭우·복잡한 도심 환경에서는 여전히 기술적 제약이 있다. 그러나 운송 수단이 호출형·무인형·공유형으로 이동하면 도시는 차량을 보관하는 공간보다 차량을 순환시키는 공간을 더 중요하게 설계하게 된다. 이동 산업의 변화가 도시 계획으로 이어질 수 있는 이유다.

한국 기업에도 기회와 한계가 동시에 있다. 현대차는 로보택시와 로봇, AI 칩 협력 등 피지컬 AI 기반 모빌리티 역량을 키우고 있다. 최근에는 국내 AI 반도체 스타트업과 생성형 AI 로봇용 저전력 칩 기반 컴퓨팅 플랫폼 개발을 확대한다는 내용도 공개됐다.

다만 한국이 실제 무인 이동 서비스를 대규모로 운영하려면 기술 개발만으로는 부족하다. 택시 면허 체계, 보험, 사고 책임, 도로 데이터 개방, 지자체 인프라가 함께 바뀌어야 한다.

시장 분석가들은 이동 산업의 다음 경쟁이 “누가 가장 먼저 완전 자율주행을 구현하느냐”보다 “누가 도시와 규제, 플랫폼을 함께 장악하느냐”에서 갈릴 가능성이 크다고 본다. 피지컬 AI가 도로 위로 나오면 자동차는 더 이상 독립된 제품이 아니다.

차량은 호출 플랫폼, 지도 데이터, 충전망, 보험, 정비, 교통 행정과 연결된 서비스 단위가 된다. 결국 무인차 시대의 주도권은 가장 좋은 차를 만드는 기업이 아니라, 가장 안정적으로 이동 시스템을 운영하는 기업과 국가에 돌아갈 가능성이 크다.

피지컬 AI가 도로 위로 나오면서 운송은 차량의 문제가 아니라 도시를 운영하는 방식의 문제가 되고 있다.