현대차, 기술·제도 '양날개' 달고 자율주행 상용화 '가속페달' 밟아

정호 기자 / 기사승인 : 2026-03-18 15:48:39
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엔비디아 협업 기반 SDV 본격 전환…자율주행 고도화 속도
정책 지원 맞물리며 상용화 가시권…미래차 경쟁력 '레벨업'

[메가경제=정호 기자] 현대차그룹이 엔비디아와 협업을 바탕으로 자율주행 기술 고도화에 나선 가운데 정책 기조 또한 기술력 확보를 뒷받침할 것으로 풀이된다. 

 

18일 완성차 업계에 따르면 현대차그룹 자율주행 사업이 기술과 제도 측면에서 변곡점을 맞이했다. 현대차그룹은 자체 'SDV(소프트웨어 중심 자동차)' 역량 강화를 위해 엔비디아와 협력을 확대하고 있다. 사고 책임 또한 운전자에서 시스템 중심으로 확장되면서 자율주행 상용화 기반까지 다져지는 모습이다. 

 

▲ <사진=현대자동차그룹>

 

현대차그룹은 엔비디아가 보유한 데이터와 AI 기술을 도입해 자율주행 기술력을 끌어올릴 계획이다. 우선 레벨 2 수준의 자율주행 기술을 현대·기아차 일부 차종에 적용하는 것이 목표다.

 

자율주행 레벨 2는 부분 자동화 단계로, 주행 중 차량이 조향과 가속·감속을 제어해 앞차와 거리를 유지하고 정체 구간에서 정차와 출발을 스스로 수행한다. 다만 운전자는 지속적으로 상황을 관찰해야 한다. 

 

레벨 확장이 어려웠던 이유는 현행 '자율주행자동차법'상 사고 책임 구조도 영향을 미친 것으로 분석된다. 운전자 개입이 없는 택시 서비스 등에서 사고 발생 시 책임 주체가 불명확하다는 한계가 나타났기 때문이다. 

 

국토교통부는 ‘자율주행자동차법’ 개정을 통해 자율주행 산업 상용화를 위한 제도적 토대를 마련할 방침이다. 이번 개정은 '2030 모빌리티 혁신성장 로드맵'의 일환으로 추진되며, 무인 운행 서비스 실용화에 초점을 맞춘다.

 

자율주행 서비스 분류 체계 구축과 자율주행택시 도입 방안 등에 대한 연구용역도 병행되며 제도 실효성을 높일 것으로 전망된다.

 

개정안은 사고 책임 범위를 운전자에서 AI 등 '운행관리주체'까지 확대하는 것이 핵심이다. 해당 주체는 ▲로보택시·자율주행 셔틀 운영 기업 ▲차량을 직접 보유·운영하는 법인 ▲원격 관제·운행관리 센터 등으로 확장된다. 1차적으로 사업자가 책임을 지고, 사고 원인에 따라 관제 시스템이나 제작사 등에 대한 2차 책임 구상이 이뤄질 수 있다.

 

아울러 정부는 기존 운송사업 체계와의 정합성을 고려해 서비스 유형별 규제 특례와 제도 적용 방안 등도 구체화할 계획이다.

 

▲ <사진=연합뉴스>

 

이 같은 정책 기조는 현대차그룹의 자율주행 협력 체계 강화와 맞물려 기술 성장의 토대를 마련한다. 중장기적으로 레벨 4 로보택시까지 확장하려는 현대차그룹과 엔비디아의 협업은 국내 모빌리티 서비스 확장에도 영향을 미칠 것으로 풀이된다. 

 

미국에 본사를 둔 자율주행 합작법인 '모셔널'은 레벨 4 수준 기술 고도화를 통해 서비스 경쟁력 확보를 추진하고 있다. 이 과정에서 엔비디아의 '드라이브 하이페리온(NVIDIA DRIVE HYPERION)'은 핵심 설계 기반으로 작용할 전망이다.

 

하이페리온은 CPU·GPU·센서 등을 통합한 자율주행용 설계 구조로, 현대차는 이를 기반으로 최적화된 SDV 구조를 구축할 수 있다. 협업을 통해 데이터 수집, AI 학습, 차량 적용으로 이어지는 구조를 마련해 자율주행 성능을 지속적으로 개선해 나간다는 전략이다.

 

김흥수 현대차그룹 GSO(글로벌전략조직) 담당 부사장은 "엔비디아와의 파트너십 확대는 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행 기술 구현의 중요한 모멘텀이 될 것"이라며 "레벨4 로보택시 서비스까지 연계되는 차별화된 기술 경쟁력을 확보하겠다"고 밝혔다.

 

이번 전략이 중장기적 기업 성장에 긍정적인 영향을 미칠 것이라는 분석도 나온다.

 

김필수 대림대학교 자동차학과 교수는 "현대차는 카메라 기반 양산형 기술과 모셔널의 라이다 기반 로보택시를 병행하는 투트랙 전략을 유지하고 있다"며 "기존 투자와 기술 축적을 고려하면 불가피한 선택이며, 기술과 제도가 맞물리면서 상용화 시점이 앞당겨질 것"이라고 말했다.

 

이어 "해외 대비 데이터 축적이 부족한 만큼 AI 추론 기술 고도화가 핵심 경쟁력으로 부상하고 있다"며 "책임 구조 개편 등 제도 정비가 상용화의 마지막 변수로 작용할 것"이라고 덧붙였다.

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