※ 본 콘텐츠는 2023 물류 유통 AI 리더 컨퍼런스 <미들마일 물류 시장에서의 대형 트럭 자율주행 기술 개발 및 상용화 전망│마스오토 노제경 부대표>의 강연을 요약 정리한 내용입니다.
✔ AI 잠재력 활용
마스오토는 자율주행 트럭을 만드는 회사입니다. 다른 회사와 차별화되어 있는 점 2가지는 간선운송 그리고 대형 트럭에 집중하고 있다는 점이고요. 원래 처음부터 물류를 할 생각은 아니었는데 'AI(인공지능)의 잠재력을 가장 잘 활용할 수 있는 영역이 어디인가'를 탐색했습니다. 그 부분이 미들마일의 영역이라고 생각이 들어서 시작하게 됐고요.
저희가 맨 처음에는 트럭 화물 운송 게임인 유로 트럭 시뮬레이터에서 자율주행 AI를 만들면서 알려졌습니다. 미국의 굉장히 큰 개발자 커뮤니티에서 바이럴이 되면서 카카오벤처스, 모빌리티에서 시드 투자를 받으면서 출발하게 됐고요. 이 게임은 트럭을 가지고 실제로 짐을 옮기는 게임인데 여기서 먼저 자율주행 AI를 만들었고, 구동이 잘 돼서 실세계에서도 저희가 할 수 있겠다는 자신감을 가지고 시작했습니다.
저희가 산업부에서 정식으로 승인을 받고 유상운송을 시작했고요. 상반기까지 마무리하면서 주행거리 70만km를 달성했습니다. 이건 국내에서는 2위 그룹과 2배 이상 차이가 나는 고무적인 수치이고, 미국에 있는 경쟁사들도 70~150만km 정도의 수치만 가지고 있습니다. 하반기에는 100만km를 넘는 실 주행거리를 가질 것이고 특히 주행 데이터를 수집하는 데에 있어서 이 숫자를 10배 이상 늘릴 수 있는 방법을 저희가 하반기부터 적용시킬 예정입니다. 국내에서 대형 트럭의 자율주행에 집중하는 것은 저희 마스오토가 유일하고, 실제 고객사의 화물을 배차한 것은 1천 번이 넘고 파렛트 기준으로는 1만7천개 이상 운송을 수행했습니다.
✔ 미들마일의 차별점
저희가 집중하는 시장인 미들마일은 물류센터를 왕복하는 시장입니다. AI 중심의 자율주행이 가장 적합한 도메인(영역) 중 하나인데요. 물류의 밸류체인을 퍼스트, 미들, 라스트로 크게 구분했을 때 미들마일 같은 경우에는 왕복 400km 이상 운송하고, 고속도로 비중이 높기 때문에 자동화가 용이합니다. AI에 열려있고 잠재력을 잘 활용할 수 있는 도메인이라고 말씀드린 게 바로 이런 부분입니다.
반면에 트렁크가 굉장히 크고 고속입니다. 저희는 85km로 주행하고 있고요. 승용차와 다르게 상용차는 전자 제어가 덜 탑재되어 있다 보니까 어떤 화물을 싣는지, 어떤 무게의 화물을 싣는지에 따라서 차량의 주행 특성이 달라지기 때문에 차량 제어가 어렵습니다.
저도 대형 트럭에서 짐을 싣고 운행하기 전에는 막연하게 다가왔는데요. 마스오토에 입사하고 제가 주행하는 것과 AI가 주행하는 걸 비교해 보기 위해서 1종 대형면허를 따고, 화물 운송자격증까지 취득해서 수행해 봤을 때 승용차를 운전하는 것과 상용차를 운전하는 것은 근본부터 다르다고 느꼈습니다. 짐을 실은 트럭을 매번 운송할 때마다 화물이 달라지는 특성을 맞춰서 운송하는 것은 굉장히 어려운 기술이기도 하고요.
그래서 미들마일 자율주행 시장의 특징은 자동화 용이성이 높은 반면에 차량 제어는 어려운 특징이 있습니다. 숫자로만 보면 물리적으로도 다른데요. 너비나 길이가 긴 것은 너무나 당연한 얘기인데 대형 트럭 같은 경우에는 승용차에 비해서 무게가 10배 혹은 그 이상이다 보니까 통제가 어렵고 제동거리가 깁니다. 그래서 멀리 볼 수 있고 빨리 판단할 수 있어야 한다는 점에서 저속과 도심 중심의 운행 설계의 영역과는 다른 특징을 가지고 있습니다.
✔ 자율주행은 고속도로
물류센터 입지의 특성상 고속도로 근처에 위치해 있기 때문에 자율주행 구간의 평균 97%가 고속도로입니다. 고속도로 중심의 시장이고요. 특히 고속도로 비중이 높은 노선 같은 경우에는 비중이 99%일 정도입니다. 따라서 전 세계적으로 산업계나 학계와 무관하게 이 시장에서 자율주행의 상용화가 가장 빠르게 올 것으로 예상하고 있습니다.
저희는 시스템을 고객사에게 제공하는 형태가 아닙니다. 저희 자율주행 운송회사인 '마스로지스'에서 직접 수직계열화된 형태로 저희의 오퍼레이터와 자율주행 트럭이 고객사의 화물을 운송하는 서비스 형태로 운영되고 있습니다. 예를 들면 고객사의 물류센터에 이 차량을 배차해서 실제 고객의 화물을 싣고 양산이나 부산에 있는 물류센터까지 인지, 판단, 제어를 통합적으로 수행하면서 레벨3 자율주행으로 운송하는 겁니다. 저희는 이것에 따라서 고객사로부터, 물류사로부터 운임을 수행하는 모델을 가지고 있습니다.
✔ 카메라를 쓰는 이유
저희 회사의 자율주행 시스템은 '마스파일럿'이라고 부르고요. 비전 중심이기 때문에 천만원의 시스템으로 일반 트럭에 적용할 수 있다는 장점이 있습니다. 카메라 7대. 3대는 내부에 설치가 되고요. 왼쪽에 2대, 오른쪽 2대는 외부에 설치가 돼서 총 4대는 외부에 설치가 됩니다.
저희의 핵심 경쟁력인 AI 소프트웨어는 굉장히 경량화되어 있지만 강력한 성능을 가지고 있어서 보통 자율주행을 한다고 하면 몇백 와트를 소모하는 컴퓨터를 주렁주렁 달고 운영해야 해서 효율성이 떨어지는데 저희는 30와트 정도 되는 산업용 컴퓨터에서 AI 모델이 구현 가능하기 때문에 이 점이 유리합니다.
경쟁사 대비했을 때 천만원이라는 단가는 10분의 1에서 20분의 1 정도 되는 수치고요. 기술개발 방향은 안정성과 확장성에 모든 초점이 맞춰져 있기 때문에 내구성이 떨어지고, 멀리 보지 못하는 등 불리한 점이 많은 라이다(LiDAR)나 유지 보수에 막대한 비용이 드는 HD Map을 제외하는 방향성을 가지고 있습니다.
저희가 앞으로도 이런 센서들을 아예 배제하는 것은 아니고요. 양산까지 됐을 때 고객들에게 경쟁력 있는 단가를 제공할 수 있는 수준까지 떨어지게 된다면 저희도 이런 센서를 안 쓸 이유는 없습니다. 근본적인 접근 자체가 양산성의 한계가 있다고 생각돼서 저희는 자율주행의 글로벌 리더들과 발맞춰서 확장성에 초점을 맞춰서 운영하고 있습니다.
● 자료 : 노제경 부대표 제공 (AI 자율주행 카메라 화면)
보통 카메라로 운영했을 때 ‘악천후나 어두운 환경에서 주행을 잘 하느냐’라는 질문을 저희가 굉장히 많이 받습니다. 저희가 실제로 화물을 싣고 운행할 때 운영되는 7대의 카메라입니다. 보시면 어두운 고속도로 환경이고 전방에는 3대의 카메라에서 돌아가는 머신러닝 모델을 예시로 가져왔는데 주행 가능한 최선이라고 판단하는 초록색 차선과, 어느 선에 맞춰서 달려야 하는 이런 부분이 잘 운영되고 있죠. 2D로 들어오는 카메라 이미지를 3D로 재구성해서 마치 로봇청소기처럼 차선 안에서 차량이 어디로 달리고 있고 어디로 달려야 하는지를 인식하는 겁니다.
✔ AI의 플라이휠
ChatGPT가 많이 활성화되면서 AI가 어떤 곳에서 경쟁력을 가질 수 있는지 많은 얘기가 나오고 있는데요. 미국이나 중국 같은 큰 시장에서 가지고 있는 인프라의 규모 자체가 다르기 때문에 저희가 보기에는 버티컬서비스에서 차별화가 되어야 AI 서비스의 경쟁력이 생긴다고 생각합니다. 각 분야의 AI를 잘 할 수 있는 기업들에서 고유 데이터를 습득할 수 있는 도메인을 가지고 있고, 이 데이터를 가지고 좀 더 나은 AI 모델을 만들고, 좀 더 나은 제품 성능을 만들고 많은 고객을 확보하는 것이 AI 서비스의 플라이휠이라고 생각하고요.
한 달 전쯤 일론 머스크가 CNBC 인터뷰에서 자율주행도 ChatGPT moment가 온다고 말했습니다. 생성형 AI나 대화형 AI도 상품이 많았지만, ChatGPT가 정말로 된다는 퍼포먼스를 보여주면서 급격하게 이 시장에 무게 추가 쏠리기 시작했죠. 그만큼 자율주행도 어떤 플레이어가 이 시장이 된다는 걸 보여주는 순간, 되는 플레이어와 안 되는 플레이어가 갈릴 것이라고 저희는 이해했습니다. 자율주행의 ChatGPT moment는 정말 1~2년 정도 밖에 안 남았다고 생각합니다.
✔ 완전 자율주행
현재 유럽에서는 물류센터 간의 자율주행을 레벨 4로 할 수 있도록 승인 절차를 마련하고 있거든요. 저희는 고속도로에서 먼저 무인 자율주행을 하고 사람과 차가 많은 구간, 고속도로 IC를 빠져나간 구간에서는 유인 자율주행을 도입해서 좀 더 빠르게 상용화하고 경제적인 부가가치를 만들어낼 수 있을 것이라고 생각하고 있습니다. 그래서 완전 자동화 이전까지 일반 도로 구간에서는 다양한 수단으로 보완이 가능하고요.
● 자료 : 노제경 부대표 제공 (자율주행 단계별 설명)
운전자 환승 방법은 고속도로를 빠져나가는 구간에서 자율주행 시스템을 정지하고 인간 운전자가 탑승하는 것이고요. 미국 시장에서는 트랙터와 트레일러가 많이 구분되어 있기 때문에 어떤 구간에 도착하면 자율주행 트랙터가 분리가 되고 사람이 운전하는 트랙터가 부착돼서 트럭 환승 구간으로 운영하려는 계획을 가지고 있습니다. 고속도로에 매우 인접한 물류센터가 있다면 환적을 통해서 그 물류센터부터는 인간이 운전하는 트럭이 화물을 인수하고 환적 물류센터 간에는 자율주행 트럭이 왕복하는 이런 모델도 생각할 수 있겠습니다. 원격 주행도 생각할 수 있을 것 같고요.
저희가 지금 생각하는 건 운전자 환승 모델입니다. 물류센터 근처에 있는 환승 지역을 확보해서 자율주행 무인 모델에서 운전자로 전환할 수 있도록 생각하고 있고요. 트럭 자율주행 같은 경우에는 운전자가 부족하긴 하지만, 보통 AI 도입에 대해서 일자리에 대한 우려가 많은데 이런 방식을 활용할 경우 부가적인 일자리가 창출될 것이기 때문에 해외에서도 긍정적으로 보고 있습니다.
✔ 트럭 운전자 부족
전 세계적으로 트럭 운전자는 부족하고, 국내에서도 트럭 운전자의 노령화 현상이 이슈가 되고 있죠. 용차를 구하려고 해도 단가가 피부에 와닿게 올라가고 있습니다. IRU(국제도로운송연합)에서 21년에 트럭 수요를 조사했을 때 중국에서만 180만명, 유럽은 38만명이 부족했습니다. 전미트럭협회도 2021년에 8만명의 트럭 운전자가 부족하다고 봤고, 몇 년 안에 미국에서만 30만명 이상이 부족할 것으로 예상하고 있습니다.
미국에서는 우버가 화물중개도 하는데요. 우버 프레이트(Uber Freight)에서 21년 트럭 운전자 부족을 조사했을 때 매년 운송 수요는 이커머스 등의 이슈 때문에 50% 이상 증가하는데 공급은 30%에 그치기 때문에 더 심화될 것으로 예상하고 있습니다. 지금 아마존 전체 매출의 3분의1을 물류비가 차지할 정도로 물류비 상승이 거세기 때문에 트럭 자율주행이 이런 문제를 해결할 수 있는 친화적인 환경에 놓여있지 않나 생각합니다.
완전 무인 자율주행이 보급된다면 한 40% 정도 원가가 절감될 것으로 업계에서는 보고 있습니다. 부분 자율주행도 적게는 15%에서 많게는 25%까지 절감이 될 것으로 예상되고요. 연비 절감이 우버에서는 한 15% 정도 되는 것으로 추산하고 있는데 지금 운영되고 있는 유인 자율주행 트럭시스템도 연비가 15% 정도 절감이 됩니다. 인간보다 효율적인 주행을 하기 때문에 연비 절감이 크기 때문이죠. 전체 물류비에서 유류비가 차지하는 비중이 40% 내외이기 때문에 거기서 15% 정도가 절감되면 전체 원가에서 5~8%가 절감이 되는 것으로 저희는 보고 있습니다.
미들마일은 국내에서만 30조원 크기의 시장이고 이미 고객이 매우 높은 비용을 지불 중인 도메인인데요. 미국은 큰 시장임에도 트럭 운전자가 부족한 상황이기 때문에 저희가 진출하기에도 친화적인 환경이라고 생각됩니다.
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