목차
1. 서론
2. 본론
2.1. 아폴로 고의 기술 혁신과 상용화 현황
2.2. 중국 정부의 정책 지원과 산업 생태계 확장
2.3. 글로벌 시장 진출 전략과 경쟁 구도
2.4. 아폴로 고 6세대 로보택시의 자율주행 기술 분석
3. 결론
< 바이두의 로보택시 RT6>
1. 서론
자율주행 기술의 발전과 함께 로보택시 서비스는 교통 혁신의 핵심으로 부상했다. 중국은 복잡한 도로 환경과 첨단 기술 인프라를 바탕으로 글로벌 자율주행 시장을 선도하고 있으며, 그 중심에 바이두(Baidu)의 아폴로 고(Apollo Go)가 위치한다. 2025년 기준 아폴로 고는 중국 내 12개 도시에서 1,000대 이상의 6세대 로보택시를 운행하며 누적 주행 거리 1.5억 km를 달성했다. 본 글은 아폴로 고의 기술적·경제적 혁신, 정책 지원 체계, 글로벌 확장 전략을 분석함으로써 중국 로보택시 산업의 현재와 미래를 전망한다.
2. 본론
2.1. 아폴로 고의 기술 혁신과 상용화 현황
아폴로 고는 2022년 6세대 자율주행 차량 RT6를 공개하며 기술적 전환점을 맞았다. RT6는 차량 제조 비용을 27,500달러(약 2억 원)로 절감했으며, 리튬 배터리 교체 시스템을 통해 4분 내 충전이 가능하다. 이 차량은 8개의 라이다(LiDAR), 6개의 밀리미터파 레이더, 12개의 초음파 센서를 탑재해 복잡한 도시 환경에서도 L4 수준의 자율주행을 구현한다.
상용화 측면에서는 2024년 4분기 110만 건의 승차 서비스를 제공하며 전년 대비 36% 성장을 기록했다. 특히 우한시에서는 전체 운행의 70%가 안전 운전자 없이 운영되며, 2025년 말까지 단위 경제 기준 수익성 달성을 목표로 한다. 이러한 성과는 저비용 차량 확보와 AI 알고리즘 고도화에 기반한다.
2.2. 중국 정부의 정책 지원과 산업 생태계 확장
중국은 50개 이상의 도시에서 자율주행 시범 사업을 허가하며 산업 활성화를 주도했다. 2024년 12월 베이징시는 유상 로보택시 서비스를 공식 승인했으며, 아폴로 고와 포니. ai가 첫 라이선스를 획득했다. 정책적 지원은 기술 표준화와 인프라 구축으로 이어졌다. 예를 들어 광저우시는 5G 기반 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신망을 구축해 실시간 교통 데이터 공유 체계를 완성했다. 이는 로보택시의 안정성 향상과 함께 민간 투자 유치에도 기여하며, 2030년까지 시장 규모가 2.93조 위안(약 400억 달러)으로 확대될 것으로 예상된다.
2.3. 글로벌 시장 진출 전략과 경쟁 구도
아폴로 고는 2025년 두바이 RTA(Roads and Transport Authority)와 협약을 체결하며 중동 진출에 박차를 가했다. 2025년 말까지 두바이 도심에 100대의 RT6를 투입하고, 2028년까지 1,000대로 확대할 계획이다. 아부다비에서는 현지 기업 오토고(Autogo)와 협력해 2026년 상용 서비스를 목표로 시범 운행 중이다.
글로벌 경쟁 측면에서는 미국의 웨이모(Waymo)와 비교된다. 웨이모는 2025년 기준 주당 15만 건의 승차 서비스를 제공하지만, 아폴로 고는 배터리 교체 기술과 저비용 차량으로 운영 효율성에서 우위를 점한다. 또한 2024년 11월에는 우측 핸들에 좌측 통행인 홍콩에서 최초로 자율주행 자동차 주행 허가를 획득했다.
2.4. 아폴로 고 6세대 로보택시의 자율주행 기술 분석
1. 다중 센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 기반의 환경 인식
아폴로 고 6세대 로보택시는 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 카메라(Camera) 등 다양한 센서를 융합하는 하이브리드 방식을 채택한다. 특히, 4개의 128라인 라이다(Hesai AT128)를 중심으로 360도 전방위 감지와 200m 이상의 탐지거리를 확보하여, 복잡한 도시 환경에서도 고정밀 3차원 공간 인식을 실현한다. 각 라이다는 초당 153만 개의 점 데이터를 생성하며, 차량 주변의 보행자, 차량, 도로 구조물 등 다양한 객체를 실시간으로 감지한다. 이러한 다중 센서 융합은 단일 센서 기반 접근법에 비해 악천후, 야간, 복잡한 교차로 등 다양한 상황에서 인식 신뢰도를 높인다.
2. 대형 AI 모델(Apollo Autonomous Driving Foundation Model)과 자율주행 소프트웨어
바이두는 6세대 로보택시에 대형 AI 모델인 아폴로 자율주행 파운데이션 모델(Apollo Autonomous Driving Foundation Model, ADFM)을 탑재하였다. ADFM은 대규모 데이터 학습을 통해 복잡한 도심 환경에서의 인지, 판단, 제어를 통합적으로 수행한다. 이 모델은 차량 주변의 3차원 공간을 실시간으로 재구성하고, 객체 인식, 경로 계획, 위험 예측 등 자율주행의 전 과정을 AI 기반으로 처리한다. 바이두는 ADFM이 인간 운전자보다 10배 이상 안전한 주행을 목표로 한다고 밝히고 있다.
또한, 아폴로 고는 센서 융합 데이터와 AI 모델을 결합한 통합 소프트웨어 아키텍처를 구현하였다. 이를 통해 다양한 주행 시나리오에 대한 적응력과 돌발 상황 대응 능력을 크게 향상시켰다. 소프트웨어는 OTA(Over-The-Air) 방식으로 지속적인 업데이트가 가능하여, 알고리즘 개선과 새로운 기능 추가가 신속하게 이루어진다.
3. 차량-인프라 협력(Cooperative Intelligent Transport Systems, C-ITS)과 실시간 데이터 활용
아폴로 고 6세대 로보택시는 차량-인프라 협력(Cooperative Intelligent Transport Systems, C-ITS) 기술을 적극적으로 도입하고 있다. C-ITS는 차량과 도로 인프라(신호등, 표지판, 교통관제센터 등) 간의 실시간 통신을 통해, 센서만으로 인지하기 어려운 사각지대 정보를 보완한다. 이를 통해 교통 신호 예측, 교차로 진입 시 충돌 위험 사전 감지, 교통 흐름 최적화 등 다양한 기능을 제공한다. 실제로, 우한·베이징 등 주요 도시에서는 5G 기반 V2X(Vehicle-to-Everything) 통신망이 구축되어, 실시간 데이터 교환을 통한 안전성과 효율성 증대에 기여하고 있다.
*C-ITS는 지능형 교통 시스템(ITS)의 한 형태로, 차량과 인프라가 유기적으로 정보를 교환하며 주행 안전성을 높이는 기술임.
4. 기술적 한계와 발전 방향
아폴로 고 6세대 로보택시는 다중 센서 융합, 대형 AI 모델, C-ITS 등 첨단 기술을 통합하여 상용화에 성공하였으나, 여전히 몇 가지 기술적 한계가 존재한다. 첫째, 악천후나 센서 오작동 등 극한 상황에서의 인식 신뢰성 문제는 완전한 자율주행 상용화의 장애 요인이다. 둘째, 대규모 데이터 처리와 실시간 의사결정 과정에서의 연산 자원 소모, 통신 지연 등 시스템적 한계도 존재한다. 셋째, 각 도시별 도로 인프라 수준과 규제 환경의 차이로 인해 서비스 확장에 제약이 따른다.
향후 발전 방향으로는, 라이다 등 센서의 소형화·저가화, AI 모델의 경량화 및 학습 효율 개선, 그리고 전국 단위의 C-ITS 인프라 확충이 요구된다. 또한, 자율주행 데이터의 안전한 관리와 개인정보 보호, 국가 간 표준화 등 사회적·제도적 과제도 병행되어야 한다.
3. 결론
아폴로 고 6세대 로보택시는 다중 센서 융합, 대형 AI 모델, 차량-인프라 협력 등 첨단 기술을 통합하여 중국 자율주행 상용화의 선두주자로 자리매김하였다. 복잡한 도심 환경에서의 높은 인식 신뢰도, 실시간 의사결정, 안전성 강화 등에서 뚜렷한 기술적 성과를 보여주고 있다. 그러나 극한 상황 대응, 시스템 확장성, 제도적 환경 등에서 여전히 한계가 존재하며, 향후 기술적·사회적 혁신이 병행되어야 진정한 상용화와 글로벌 확장이 가능할 것이다. 아폴로 고의 기술 발전은 중국 자율주행 산업 전체의 경쟁력과 미래 모빌리티 패러다임 변화의 척도가 될 것으로 판단된다.