한중경제협회

- 중국 자율주행산업 선두주자 바이두 아폴로 주목해야 -

- 물류운송, 무인배송, 음식배달, 도로청소 등에도 활용 확산 중 -

테슬라(Tesla)가 오토파일럿 기능을 선보인 2014년을 기점으로 바이두, 알리바바, 텐센트, 화웨이 등 중국 ICT 기업들도 본격적으로 관련 사업에 뛰어들었다. 자동차 자율주행은 필연적으로 클라우드, 빅데이터, 인공지능, 고정밀지도, 사물인터넷과 같은 고도의 소프트웨어 및 하드웨어 기술과 맥을 같이 하기 때문에 중국 역시 ICT 기업들과 전통 자동차 제조사가 협력하는 방식으로 사업을 전개하고 있다.

자율주행차 주요사건

 자료: 자오상(招商)증권

미국 자동차공학회(SAE)에서 발표한 자율주행 기술등급에 의하면 L3(Level 3) 단계는 되어야 비로소 자율주행으로 인정할 수 있다. 또한 자율주행차가 실제 도로에서 안정적으로 운행하기 위해서는 ① 차량 하드웨어, ② 차량 소프트웨어, ③ 교통인프라가 유기적으로 연결이 필수다.

자율주행 단계

자료: 미국자동차공학회(SAE)

중국의 관련 정책

중국의 중앙 및 지방정부도 2017년 말부터 본격적으로 자율주행 관련 정책을 내놓고 있다. 2017년 말 중국 공업정보화부는 자국 자율주행 산업의 활성화를 위해 ‘스마트 자동차’, ‘인공지능’, ‘언어인식시스템’, ‘스마트 센서’ 등 분야에 자본투자 및 프로젝트 지원을 추진했으며, 자율주행 산업의 표준화를 위해 매년 관련 규정을 발표하고 있다.

중국 자율주행차 관련 주요정책

자료: 쳰잔산업연구원

자율주행 발전 현황

현재 중국의 가장 유력한 자율주행 시스템 개발회사는 바이두(百度)이다. 중국의 가장 큰 인공지능 개발회사이기도 한 바이두는 자체 기술력과 국가 지원을 바탕으로 2017년 아폴로(Apollo)라는 자율주행플랫폼을 설립했다. 아폴로는 자율주행택시(Robotaxi), 자율주행버스(Minibus), 스마트교통인프라, 자율주행운영체제(DuerOS), 자율주행 교통솔루션(V2X) 등을 개발해 서비스를 제공 중이다. 아폴로는 이치자동차(로보택시), 진롱자동차(미니버스) 등과 공동으로 자율주행차를 개발하여 운영 중이다.

아폴로(Apollo) 자율주행기술 관련 실적

자료: 아폴로(Apollo) 홈페이지

2018년 10월 창사시는 바이두와 협업하여 창사시를 ‘자율주행 혁신시범도시’로 건설할 것을 발표했고 2020년 4월부터 로보택시 시범운행에 돌입했다. 이용자는 애플리케이션 ‘Apollo Go’나 바이두 지도를 사용하여 신분 확인을 거친 후 자율주행택시를 이용할 수 있다. 지난 4월 아폴로 측은 시범운행이 1년 된 시점 로보택시의 누적 자율주행거리는 50만㎞이며 무사고를 기록했다고 밝혔다. 현재 창사시 로보택시는 주요 구(區)내 175㎞ 범위에서 195개의 역을 운영 중이다. 이용자의 50% 이상은 25~35세에 속하며 열 명 중 일곱 명은 남성인 것으로 나타났다. 이용자의 94%가 만족도 5점 만점에 5점을 부여했고, 이용자의 80%가량은 일주일에 한번 이상 로보택시를 이용하는 것으로 나타났다. 물론 그간 서비스가 무료로 제공됐기에 과금 후에는 변화가 있을 것으로 예상된다.

로보택시(Robotaxi) 운행 모습

자료: Rednet.cn

아폴로는 택시 외에도 미니버스라는 자율주행버스를 생산 및 운영 중이다. 바이두가 진룽자동차(King Long)와 협업하여 개발한 이 L4급 자율주행버스는 2018년 7월부터 양산에 돌입했다. 현재까지 베이징, 샤먼, 푸저우 등 25개 도시에서 누적주행 5만 킬로미터, 누적승객 4만 명 이상을 달성했다. 미니버스의 최고속력은 시간당 60㎞이며 평균 30~40㎞로 주행한다. 아직까지는 공원, 복합시설 단지, 캠퍼스, 대교 등에서 구간중심의 운행을 하고 있다.

미니버스(Minibus) 시범운행 모습

자료: Tencent News

바이두 외에 이치자동차, 알리바바, 징둥, 메이퇀, 순펑 등도 자율주행을 개발 중이다. 현재 중국에서 자율주행은 물류운송, 무인배송, 음식배달, 도로청소, 여객운수 등 여러 분야에 적용되고 있다.

2018년 이치자동차, 동펑자동차, 중국중기(中国重汽)는 L3·4급 무인트럭을 선보였다. 이들 무인트럭은 자체에 운전석이 없다. 항구 컨테이너야드에서 화물을 운반하거나 특정 도로에서 주행이 가능하다.

무인트럭

주: 왼쪽부터 이치자동차, 동펑자동차 무인트럭

자료: 360che.com 및 동펑자동차 홈페이지

무인배송은 택배, 배달음식, 음식점 서빙 등 분야에서 활용되고 있다. 일례로 메이퇀(美团), 차이니아오(菜鸟), 징둥(JD) 음식배달 및 물건배송에 무인배송을 활용하고 있다. 메이퇀은 2016년부터 무인배송을 도입했는데 올해는 베이징 순의 지역에 무인배달을 정식으로 시작했다. 이 무인배달원의 근무시간은 하루 24시간이며 최고 도로주행속도도 80㎞에 달한다. 또한 150미터 밖에 있는 장애물을 감지하여 자동으로 속도를 조절하기도 한다. 무인배달을 통한 누적 배송이 3만5000건, 30만㎞이다. 메이퇀은 장차 이 무인배달을 확대하여 기업의 최대 비용인 배달 인건비를 줄이고자 한다.

메이퇀(美团) 무인 음식배달

자료: Logclub

징둥(JD)과 알리바바는 중국 전자상거래 대표기업으로서 일찍이 무인택배를 도입했다. 징둥은 2016년부터 무인택배를 도입해 운영 중이며 2019년에는 자체개발한 무인택배솔루션이 일본 최초로 영업용 자율주행 택배기술로 활용되기도 했다. 또한 2020년부터 장쑤성 창르어시(常熟市)와 협업하여 도시 전체를 ‘무인택배도시’로 만드는 중이다. 2020년 알리바바는 무인택배의 최종단 서비를 위한 물류로봇 샤오만루(小蛮驴)를 출시했다. 샤오만루는 한 번의 완충으로 100㎞ 이상 운행이 가능하며 매일 최대 500건의 택배배송이 가능하다. 지난 광군제 때 샤오만루를 활용해 5만 건 이상의 택배를 배달했다. 올해 3월 기준으로 샤오만루는 11개 도시에 15개 대학교에 도입되어 대학생들에게 택배를 배송하고 있다.

 무인 택배배송

주: 왼쪽부터 징둥, 알리바바 무인택배로봇

자료: Logclub, 알리바바 홈페이지

2018년 베이징 환경위생그룹은 바이두 Apollo 등과 협업하여 도로청소용, 쓰레기수거용, 실내바닥청소용 등 총 7개 종류의 무인청소차를 선보였다. 이들은 모두 순수전기차로 카메라센서, 레이더, 라이다, GPS항법장치 및 딥러닝 기술을 장착했다. 애플리케이션과의 연동을 통해 실시간 원격제어가 가능하며, 이를 바탕으로 제어센터에서 일괄 운영이 가능하다. 2020년 샤먼시도 무인청소차를 도입하여 운영 중이다. 무인청소차 도입 후 인력과 원가를 각각 60%, 40%를 절감했다고 한다. 이처럼 중국은 향후 모든 도시에서 무인청소차를 보급하려 한다.

무인청소차

주: 왼쪽부터 베이징, 샤먼 무인청소차

자료: 베이징 환경위생그룹, Chexun.com

시사점 및 전망

바이두·알리바바 등 실력있는 IT기업, 정부의 적극적 정책, 다양한 자동차제조사, 넓은 시범운행 공간, 거대한 시장 등의 요인은 중국 자율주행차 산업발전을 가속화시켰다. 특히 바이두 아폴로는 승용차 뿐 아니라 상용차의 자율주행화 및 자율주행 운영체제, 솔루션, 스마트교통인프라 개발에 성공하며 중국 자율주행산업의 리더 역할을 보여주고 있다. 또한 알리바바·징둥의 무인택배, 메이퇀의 무인 음식배송, 이치자동차 등의 무인물류, 각 지방정부의 무인 도로청소와 같은 다양한 영역에서 자율주행이 활용되고 있음을 볼 수 있다.

중국의 자율주행산업은 앞으로도 상술한 요인에 힘입어 빠르게 발전할 것으로 예상된다. 그러나 업계 전문가에 따르면 L4급 이상의 자율주행이 전면적으로 이루어지기 위해서는 하드웨어와 소프트웨어의 융합 뿐만 아니라 차량과 교통인프라와의 융합, 관련 도로교통법규의 정비 등이 수반되어야 하기 때문에 중국 역시 2030년은 되어야 자율주행이 보편화될 것으로 전망된다. 한편 L4급 이전의 개발과정에서의 ADAS(운전보조시스템) 시스템 등이 중국 내에서 발전하면서, 향후 중국 내 자동차 시장의 첨단화 추세를 이끌 것으로 전망되니 관련 중국기업과의 협력을 통하여 미래차 시장을 선점할 필요가 있다.

자료: 자오상증권, 미국자동차공학회, 첸잔산업연구원, 아폴로·동펑자동차·알리바바·베이징 환경위생그룹 공식 홈페이지, 텐센트 뉴스, 360che.com, Logclub, Chexun.com 및 KOTRA 다롄 무역관 자료 종합

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