Waymo(웨이모), 구글 자율주행 기술 개발 기업 - 누적 유료 로보택시 운행 횟수 1,000만건 돌파 - LA, 샌프란시스코, 피닉스, 오스틴 등에서 주당 25만건 이상 - 완전자율주행방식 → 30여 개의 카메라, 라이다(LiDAR), 레이더, 고성능 컴퓨터 : 정밀한 주행을 도움 - 인간 운전자 대비 사고율 80% 이상 낮음
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Apollo Go(아폴로 고), 바이두 운영 : 2019년 이후, 전 세계적으로 1100만건 이상의 유료 로보택시 서비스 제공 - 중국 15개 도시에서 유료 서비스 제공 + 두바이, 아부다비 등에서 시험 진행 - 올해 1분기에만 총 140만건의 서비스 제공
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테슬라도 곧 시장 진출 - 오는 6월 말, 텍사스 오시틴에서 시범 운영 계획 : 10대 시작 ~ 몇 달 내 1,000대 규모로 확대 예정
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과거) 로보택시 = 전략적 적자 사업, 자율주행 데이터 수집 목적 ▵ 운영 노하우 축적, 로보택시 서비스 자체를 통한 수익 창출 가능성 확대
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한국의 로보택시•자율주행 서비스, 기술 검증이 어려운 환경 - SWM, 강남 테헤란로 주변 심야 로보택시 운행 - 오토노머스에이투지, 대구공항 자율주행 셔틀버스 - 2024 09, 한국 자율주행 운행 허가 차량 수 455대 (캘리포니아 2,500여 대 / 우한 2,000여 대) - 인구 거의 없는 지방 한정 or 구역과 운영시간 심야 시간 한정에만 운행 허가
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자율주행 원본 영상 데이터 규제 완화 필요 - 한국, 비식별 처리 필요 : 자율주행 영상 데이터 속 사람의 얼굴을 전부 모자이크 (by 개인정보보호법) → AI, 학습데이터가 부족해 사람의 얼굴과 뒤통수 구분 X → 사람의 얼굴 방향을 통해 차량 접근에 대해 인지했는지 AI가 구분해야하는 학습 필요 ▵ 불가능
(출처 : 매일경제)
LiDAR
빛을 감지하고 거리를 측정하는 원격 감지 기술 레이저 스캐너를 통해 센서와 대상 물체(건물, 보행자..) 간의 거리와 크기 정밀하게 측정
핵심 문장
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Waymo, 누적 유료 로보택시 운행 횟수 1,000만건 돌파 (주요 주에서 주당 25만건 이상)
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인간 운전자 대비 사고율 80% 이상 낮음
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Apollo Go, 2019년 이후 1,100만건 이상의 유료 로보택시 서비스 제공 / 올해 1분기에만 140만건
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테슬라, 6월 시장 진출 예정 - 10대에서 시작, 몇 달 내 1,000대 규모로 확대 예정
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2024 09, 한국 자율주행 운행 허가 차량 수 455대 (캘리포니아 2,500여 대)
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미국/중국에 비해 한국은 규제에 막혀 로보택시, 자율주행 경쟁에 뒤쳐지고 있음
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과거 로보택시, 전략적 적자 사업 ▵ 이제는 운영 노하우 축적을 통해 서비스 자체를 통한 수익 창출 가능성 확대
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한국, 로보택시•자율주행 서비스의 기술 검증이 어려운 환경
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운행 허가에 대한 규제, AI가 학습하기 어려운 영상 데이터 규제
인사이트
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로보택시 = 데이터 사업으로 진화
자율주행차는 이동 수단을 넘어선 데이터 수집 디바이스, 로보택시 운행을 통해 주행데이터, 위치, AI 학습 데이터 등 확보
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로보택시, 향후 서비스 산업과 결합될 가능성
배송, 관광, 병원, 교육 등 다른 산업과 융합 모델 - 자동차를 넘어선 플랫폼 관점 시각 필요
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도시 중심으로 완성되는 로보택시
도시 밀집형 지역을 중심으로 상용화, 지리 기반 서비스 + 도시 인프라와 매우 밀접한 융합 산업
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하드웨어와 소프트웨어의 동시 진화 필요
UIUX도 차량 내부의 디지털 경험과 함께 발전해야함 (탑승 전 알림, 주행 중 경로 정보 제공...)
실무 적용 방안
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자율주행 시나리오에 맞춘 프로토타입 UI
차량 호출 - 탑승 - 주행 - 하차 전 과정을 고려한 탑승자용 인터페이스 설계 연습
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실시간 데이터 기반 UX
교통상황, 날씨, 도로공사 등 환경 변화가 반영되는 인터랙티브 UI
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도시별 모빌리티 패턴에 맞춘 페르소나, 시나리오
서울의 도심 직장인, 베이징 교외 거주자 등.. 각 차이 파악 및 이에 따라 달라지는 시나리오
