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[IT뉴스]중국차 한국서 자율주행 학습…‘데이터 식민지’ 전락하나 [中 자율주행 파고 ①]

온카뱅크관리자

2026-10-17 07:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 중 포니AIㆍ바이두 한국서 로보택시 실험 현대차 등 초기단계…자율주행 시장 내줄 판 
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 <img alt="바이두의 보택시 서비스 아폴로 고. / 아폴로 고" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/17/552810-SDi8XcZ/20261017070011796slvw.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="zZ8XFwb0dv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/17/552810-SDi8XcZ/20261017070011796slvw.jpg" width="658">
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 바이두의 보택시 서비스 아폴로 고. / 아폴로 고
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 중국 자율주행 기업들이 로보택시를 앞세워 글로벌 도로를 공략하고 있다. 현지 기업과 손잡고 '플릿(Fleet, 여러 대의 차량을 하나의 서비스로 운영하는 체계)'을 구축하는 방식으로 완성차와는 다른 경로로 해외 시장 진입을 확대하고 있다. 중국 로보택시의 해외 확장 전략과 그 과정에서 한국이 맞닥뜨릴 기술·데이터 경쟁과 우려점을 짚어본다. [편집자주]
 중국 자동차의 한국 공략이 완성차를 넘어 자율주행 소프트웨어와 데이터 영역으로 번지고 있다. 중국 로보택시 업체들이 국내 기업과 손잡고 한국 시장 진입을 가속화하면서, 자칫 한국의 도로 데이터가 중국 기술 고도화의 '학습장'으로 전락할 수 있다는 우려가 커지고 있다.
 업계에 따르면 중국 자율주행 기업 포니AI(Pony.ai)는 최근 국내 모빌리티 기업 퓨처링크와 손잡고 한국에서 로보택시 사업을 추진하고 있다. 양사는 우선 7세대 로보택시 10대의 국내 인증을 시작으로 총 200대를 도입하고, 2028년 서울에서 완전 무인 상용 서비스를 시작한다는 계획이다. 중국 자율주행 기술이 국내 도로의 실증을 넘어 상용 서비스 단계로 진입하는 것이다.
 중국 바이두 역시 지난 4월 서울 강남구에 '바이두아폴로코리아'를 설립해 국내 부품업체 효림그룹과 손잡고 K-City에서 6세대 로보택시 'RT6' 실증에 나섰다. 중국 업체들이 완성차가 아닌 자율주행 기술 자체를 앞세워 한국 모빌리티 시장에 파고드는 모습이다.
 업계에서는 중국 기업의 국내 진출이 단순한 시장 확대를 넘어, 한국의 자율주행 실증과 데이터 축적이 상대적으로 더딘 상황과 맞물릴 수 있다는 분석이 나온다. 국토교통부 자료에 따르면 지난해 11월 기준 국내 자율주행 누적 실증거리는 1306만킬로미터(㎞)지만, 승객을 태우는 택시형 실증거리는 40만2000㎞에 그쳤다. 반면 미국 웨이모는 올해 3월 기준 약 3억5500만㎞, 중국 바이두 아폴로고는 올해 2분기 기준 3억5000만㎞ 이상의 자율주행 거리를 축적했다.
 중국 업체들이 국내에서 기술을 시험하는 데 그치지 않고 대규모 플릿을 구축하려는 움직임도 나타나고 있다. 예컨대 포니AI가 계획한 200대의 로보택시가 실제 도로를 운행하면 교통 흐름과 도로 구조, 기상, 돌발 상황 등 한국의 교통·도로 환경에서 확보되는 데이터가 쌓이게 된다. 이 데이터가 알고리즘 학습과 검증에 활용되면 한국 시장이 중국 자율주행 기술의 새로운 데이터 확보처이자 기술 고도화의 시험장이 될 수 있다.
 자율주행은 실제 도로에서 확보한 데이터가 인공지능 학습과 검증에 활용되면서 기술이 고도화되는 구조다. 중국 업체가 한국의 도로·교통환경에서 확보한 케이스를 학습에 활용할 경우 국내 운행 확대와 기술 개선이 맞물리는 선순환이 가능하다. 그러나 국내 기업이 차량과 인증, 운송 서비스 운영을 맡고 핵심 자율주행 소프트웨어와 학습 체계는 중국 기업이 주도하는 구조가 굳어지면 한국은 시장을 제공하면서도 기술 격차를 좁히지 못하는 역설에 빠질 수 있다.
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 실제로 자율주행 기술 격차도 벌어지고 있다. 자율주행기술개발혁신사업단(KADIF)이 올해 발표한 기술수준 조사에서 미국을 100으로 봤을 때 한국은 90.8로 중국(93.9), 유럽(92.4)에 이어 4위였다. 특히 엔드투엔드(E2E) 기술은 미국의 83.3% 수준으로 평가됐다. 국내 전문가들은 대규모 실도로 주행 데이터 부족을 E2E 기술 격차의 가장 큰 요인으로 꼽았다.
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 지커 8X에 탑재된 자율주행 시스템을 활용해 주행하는 모습./ 허인학 기자
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 한국도 대응에 나섰다. 현대차그룹은 40여대의 데이터 수집 차량을 운영하며 차량 한 대당 주 80시간 이상의 실도로 데이터를 확보하고, 이를 인공지능 학습과 검증에 반복 투입하는 '데이터 플라이휠' 구축을 추진하고 있다. 2028년 레벨2+·레벨2++ 양산을 시작하고 2029년 자체 개발한 아트리아 AI 기반 자율주행 기술을 양산한다는 계획이다.
 정부 역시 2027년 자율주행 관련 예산을 올해 731억원에서 8801억원으로 약 12배 확대하고, 실증도시를 기존 1곳에서 5~6곳으로 늘린다. 실증 차량을 200대에서 최대 3000대로 확대하고, 무인 수요응답형 교통(DRT) 50곳과 자율주행 데이터 플랫폼 구축도 지원할 계획이다. 실제 운행을 늘려 자율주행 서비스와 데이터 확보 기반을 동시에 키우겠다는 구상이다.
 업계에서는 대응 속도가 관건이 될 것이라고 분석한다. 중국 기업은 이미 수억㎞의 데이터를 쌓은 상태에서 해외 시장에 플릿을 확대하고 있고, 한국은 이제 대규모 실증과 데이터 확보 체계를 구축하는 단계이기 때문이다. 실증 차량을 늘리는 데 그치지 않고 실제 승객 운송 서비스와 연계해 데이터를 지속적으로 확보하고, 도심의 엣지 케이스를 선별해 반복 학습하는 구조를 서둘러 만들어야 한다는 지적이 나오는 이유다.
 업계 관계자는 "한국이 중국 자율주행 기술의 시장인 동시에 데이터 생산기지가 될 수 있다는 점을 경계해야 한다"며 "국내 기업이 핵심 소프트웨어와 알고리즘 경쟁력을 확보하지 못하면 자율주행 산업의 주도권까지 내줄 수 있다"고 말했다.
 허인학 기자
 ih.heo@chosunbiz.com
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