2026년, 세종·판교·부산을 중심으로 레벨4 자율주행 시범 서비스가 확대되며 무인 모빌리티의 실제 상용화가 가시권에 들어왔다. 기술 성숙도는 이미 상당 수준에 올랐지만, 제도 정비와 산업 간 이해충돌이라는 이중 과제가 본격 상용화의 속도를 가르는 핵심 변수로 부상하고 있다.
자동화 효과: 무인 운행이 만들어 내는 모빌리티 패러다임 전환
레벨4 자율주행은 운전자 개입 없이 지정된 구간을 자율 운행하는 단계로, 교통사고의 주요 원인인 인적 오류를 원천적으로 줄일 수 있다는 점에서 안전성과 효율성을 동시에 높이는 자동화 기술로 평가받는다. 세종·판교·부산 시범 지역에서의 실증 데이터가 누적되면서 AI 판단 알고리즘, 고정밀 지도, V2X(차량-사물 간 통신) 인프라 등 핵심 기반 기술의 고도화가 빠르게 진행 중이다. 특히 인력 부족과 운전기사 고령화가 심화되는 상황에서 무인 모빌리티 자동화는 공급망의 안정적 운영을 위한 구조적 해법으로 주목받고 있다.
작업 효율성: 3사 전략에서 드러난 자동화의 다층적 접근
현대차는 로보택시와 자율주행 소프트웨어, 전기차 플랫폼을 통합하는 ‘하드웨어+서비스 일체화’ 전략으로 모빌리티 서비스 전반의 운영 효율화를 추구한다. 네이버는 초정밀 지도·클라우드·AI를 결합해 자율주행차를 ‘움직이는 데이터 플랫폼’으로 구현하며 소프트웨어 기반 효율화에 집중한다. KT는 5G·V2X 기반 관제 시스템으로 자율주행 차량의 원격 운행 관리 효율을 높이는 인프라 운영자 역할을 맡는다. 세 가지 접근 방식은 각각 하드웨어, 데이터, 네트워크 측면에서 자율주행 자동화의 효율을 극대화하려는 전략적 분업 구도를 형성한다.
안전성 향상: 기술 진보와 사고 리스크의 균형
자율주행 확대에 따른 안전 검증 문제는 국내외 공통 과제다. 미국에서는 구글 자회사 웨이모의 5세대 자율주행 시스템이 실도로 운행 개시 후 미국 도로교통안전국(NHTSA)의 안전 조사를 받는 상황이 발생했다. 한국 역시 안전성 검증 기준의 모호함과 사고 책임 체계 미비가 상용화의 실질적 장벽으로 지목된다. 한국은 세계 최초로 레벨3 안전기준을 마련하고 레벨4 성능 인증·적합성 승인제를 시행한 바 있으나, 보험 체계와 사고 책임 귀속 문제는 기존 법령과 여전히 충돌 중이다.
비용 분석: 운영비 절감 vs 사회적 전환 비용
자율주행 택시는 운전 인건비 절감으로 운영 원가 경쟁력을 높일 수 있다는 점에서 플랫폼 기업의 사업 논리로 활용된다. 그러나 기존 택시 기사의 고용 구조 변화에 따른 사회적 비용, 안전 인프라 구축 투자, 규제 컴플라이언스 비용 등을 종합하면 단기 ROI만으로 판단하기 어려운 복잡한 비용 구조가 존재한다. 정부는 데이터 기반 요금 결정 방식을 지지하는 플랫폼 기업과 기존 고정 요금제를 유지하려는 택시업계 사이에서 합의점 도출이라는 과제를 안고 있다.
도입 사례: 분기점에 선 한국형 자율주행 모델
현재 세종·판교·부산 등 주요 거점에서 레벨4 시범 운행이 진행 중이며, 정부는 광주 자율주행 실증도시 계획도 추진하고 있다. 업계는 “기술은 준비됐지만, 사회적 합의와 제도적 기반이 뒤따라야 진정한 상용화가 가능하다”고 입을 모은다. 자율주행이 한국 모빌리티 산업의 새 성장동력이 될지, 아니면 새로운 사회적 분쟁의 씨앗이 될지는 결국 규제 혁신과 이해관계 조정의 속도에 달려 있다.
