[비즈니스포스트] 현대자동차그룹과 미국 전기차 제조사 테슬라의 미래 모빌리티 시장 경쟁이 갈수록 치열해질 전망이다.
정의선 현대차그룹 회장은 미래 모빌리티 경쟁력 강화를 위해 자율주행과 로보틱스 분야에 공을 들이고 있는데, 일론 머스크 테슬라 CEO도 두 분야의 기술 개발에 속도를 내고 있다.

▲ 정의선 현대차그룹 회장이 미래 모빌리티 경쟁력 강화를 위해 자율주행과 로보틱스 분야에 공을 들이고 있는 가운데 2년 뒤 테슬라와 경쟁에서 승부가 뚜렷하게 갈리 것으로 전망된다. <그래픽 비즈니스포스트>


 자율주행 기술에서는 테슬라가 한발 앞서 있는 것으로 평가받는 가운데 휴머노이드 로봇 기술에서는 현대차그룹이 우위를 점할 수 있을 것이란 관측이 나온다.
22일 관련 업계 취재를 종합하면 현대차그룹과 테슬라의 미래 모빌리티 시장 주도권 싸움이 2년 뒤 뚜렷하게 갈릴 것이라는 분석이 나온다.
정 회장이 미래 모빌리티 시장에서 경쟁력을 높이기 위해 공들이고 있는 분야는 자율주행과 로보틱스다. 두 분야 모두 테슬라와의 경쟁을 피할 수 없는 상황에 놓여있다.
현재 자율주행 기술에서는 테슬라가 앞서 있다는 게 지배적 평가다. 시장에 일찌감치 감독형 자율주행(FSD, Full Self-Driving) 서비스를 내놓은 테슬라는 누적 주행 거리뿐만 아니라 기술 수준에서도 글로벌 경쟁사들보다 앞서 가고 있다.
테슬라는 현지시각 21일 진행한 3분기 실적 발표에서 내년 2분기쯤 일부 차량에 무감독 FSD를 탑재하겠다고 밝혔다.
현재 FSD는 감독형으로 운전자가 전방을 주시하며 돌발 상황에 대비해야 하지만, 감독할 필요가 없는 자율주행을 내놓겠다는 것이다.
일론 머스크 CEO는 이날 “오늘 시장에서 구매할 수 있는 어떤 차량도 FSD 부문에서 경쟁이 되지 않는다”고 자신감을 드러냈다.
현대차그룹은 2029년 하반기 출시를 목표로 자체 자율주행 기술 ‘아트리아 AI’를 개발하고 있다. 테슬라가 감독이 필요 없는 자율주행을 빠르게 출시하겠다고 선언하면서 현대차그룹의 부담도 더 커질 것으로 예상된다.
일각에서는 자율주행 분야에서 현대차그룹에 아직 기회가 남아 있다는 관측도 나온다. 현대차그룹 자율주행 자회사 포티투닷이 지난 9월 공개한 아트리아 AI 영상에서 돌발상황에도 무리 없이 대응하며 주행하는 모습을 보여줬기 때문이다.

▲ 현대자동차그룹 미국 로보틱스 자회사 보스턴다이내믹스의 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’가 드릴로 나무에 구멍을 뚫고 있다. <보스턴다이내믹스 공식 유튜브 채널 갈무리>


 박민우 현대자동차그룹 첨단차플랫폼(AVP)본부장 겸 포티투닷 대표이사는 2028년 엔비디아와 협업한 자율주행 차량이 시장에 나오기 시작하면 2033년 안에는 테슬라의 누적 자율주행 데이터를 넘어설 수 있다고 밝혔다.
테슬라는 휴머노이드 로봇 ‘옵티머스’ 출시 계획도 밝혔다. 1년 안에 주당 2만 대를 생산할 수 있는 체제를 구축해 2027년 말 외부 기업에 공급하는 것을 목표로 한다.
일론 머스크 CEO는 옵티머스의 활용 가치가 가장 높은 분야로 중공업과 위험한 작업을 꼽았다. 현대차그룹의 미국 로보틱스 자회사 보스턴다이내믹스가 개발 중인 휴머노이드 로봇 ‘아틀라스’도 공장에 투입돼 노동 강도가 높은 작업을 담당한다.
정 회장은 2028년부터 아틀라스를 미국 현대차그룹 메타플랜트아메리카(HMGAM)에 투입하겠다는 계획을 가지고 있다.
아틀라스와 옵티머스의 현장 투입 시기가 비슷하기 때문에 공장에서 두 로봇이 어떤 성능을 보이는지 바로 비교 가능할 것으로 예상된다.
자율주행 기술과 달리 로보틱스 분야에서는 아틀라스가 옵티머스보다 뛰어난 것으로 평가받는다.
아틀라스는 56개의 자유도를 갖춰 대부분의 관절이 완전히 회전할 수 있다. 옵티머스는 자유도 40개 구조로 설계됐다. 상대적으로 아틀라스가 더 세밀한 움직임이 가능하다.
보스턴다이내믹스는 공식 유튜브 채널에 꾸준히 아틀라스 영상을 공개하고 있다. 최근 공개된 영상에서는 손가락을 이용해 한 손으로 드럼스틱을 돌리고, 직접 드릴 비트를 장착해 나무에 구멍을 뚫는 등 아틀라스가 가진 강점을 강조하는 데 힘을 쏟고 있다.
공장 작업을 위한 학습 속도에서도 아틀라스가 옵티머스보다 유리하다. 현대차그룹의 세계 각지 공장에 투입해 빠르게 제조 학습 데이터를 쌓을 수 있기 때문이다.
아틀라스는 애초부터 공장 작업 투입을 위해 설계됐다. 대부분 작업을 하루 안에 학습할 수 있어 도입 기간을 줄일 수 있다. 하지만 옵티머스는 FSD처럼 반복된 학습으로 점차 성능을 높여가는 구조로 작동된다. 윤인선 기자