일론 머스크(Elon Musk)는 과거 “라이다(LiDAR)는 멍청이들이나 쓰는 것(LiDAR is a fool’s errand)”이라며 맹비난했다. 반면, 웨이모(Waymo)를 비롯한 대부분의 자율주행 기업들은 라이다 없이는 완벽한 자율주행이 불가능하다고 주장한다.
자율주행차의 ‘눈’ 역할을 하는 센서 기술을 두고 벌어지는 이 거대한 논쟁은 단순한 비용 문제가 아니다. 이것은 인간처럼 눈으로 보고 판단할 것이냐(Vision), 아니면 기계적인 정밀 측정을 통해 세상을 매핑할 것이냐(Mapping)에 대한 철학적, 기술적 접근의 차이다.
1. 카메라(Camera): 인간을 모방한 ‘비전(Vision)’
테슬라가 고수하는 방식이다. 인간이 운전할 때 눈으로 보고 뇌로 판단하듯, 카메라는 도로의 시각 정보를 받아들이고 AI(인공지능)가 이를 해석한다.
- 장점: 색상과 표지판 글씨를 읽을 수 있다. 가격이 매우 저렴하다.
- 단점: 거리 측정이 부정확하다. 눈이나 비 같은 악천후나 역광에 취약하다. 이를 극복하기 위해서는 엄청난 양의 주행 데이터를 학습한 고성능 AI가 필수적이다.
2. 라이다(LiDAR): 빛으로 그리는 3D 지도
라이다(Light Detection And Ranging)는 레이저 펄스를 쏘고 반사되어 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산한다. 주변 환경을 점(Point Cloud)으로 찍어내어 3차원 지도를 실시간으로 그린다.
- 장점: 거리 측정의 오차 범위가 cm 단위로 매우 정밀하다. 빛이 없는 야간에도 완벽하게 사물을 인식한다.
- 단점: 비싸다. 초기에는 개당 수천만 원을 호가했으나 최근 기술 발전으로 가격이 내려가고 있다. 하지만 여전히 카메라보다는 훨씬 고가이며, 미관상 차량 지붕에 튀어나온 구조물을 설치해야 하는 경우가 많다.
3. 센서 퓨전(Sensor Fusion): 현실적인 타협안
대다수의 완성차 업체(현대차, 벤츠, BMW 등)는 ‘센서 퓨전’ 전략을 택했다. 카메라, 라이다, 레이더(Radar)를 모두 장착하고 각 센서의 장점만을 취합하는 방식이다. 카메라는 차선을 읽고, 레이더는 속도를 측정하며, 라이다는 정확한 거리를 잰다.
이 방식은 데이터 처리량이 폭증한다는 단점이 있지만, 안전(Safety)을 최우선으로 하는 기존 자동차 제조사들에게는 포기할 수 없는 선택지다.
Conclusion
결국 승부는 ‘AI의 완성도’ 대 ‘하드웨어의 가격 하락’ 싸움이다. 테슬라의 AI가 인간의 시각을 완벽히 초월할지, 아니면 라이다의 가격이 카메라 수준으로 떨어져 대중화될지, 자율주행 레벨 5(완전 자율주행) 도달 시점에 그 정답이 공개될 것이다.