로보택시 확장: 고성능 디지털 솔리드 스테이트 라이다가 필수인 이유

게시됨: Sep 24, 2025 14:12
출처: gasgoo
L4 이상 자율주행 시스템에서 LiDAR는 높은 정밀도와 신뢰성으로 돋보입니다.

라이다와 로보택시의 발전은 깊이 얽혀 있으며, 이들의 공동 진화는 자율주행 분야에서 기술적 돌파구와 상업적 채택이 어떻게 상호 추진하는지를 보여주는 대표적 사례입니다. 라이다는 레이저 빔을 발사해 환경을 인식함으로써 주변 사물의 거리와 형태 정보를 고정밀도로 획득하여 신뢰성 높은 3차원 환경 지도를 구축합니다. 이러한 능력 덕분에 로보택시의 인지 시스템에서 핵심 센서로 자리 잡았습니다.

L4급 이상의 자율주행 시스템에서 라이다는 높은 정밀도와 신뢰성으로 두각을 나타내며, 카메라, 밀리미터파 레이더 등의 센서를 보완하는 종합적 인지 시스템을 형성해 복잡한 교통 시나리오에서 차량의 안전한 의사 결정을 가능하게 합니다. 특히 로보택시의 안전에 직결되는 응용 환경에서, 라이다가 제공하는 정밀한 3차원 환경 데이터는 진정한 무인 운전을 실현하는 핵심 요소입니다.

최근 몇 년간, 전 세계적으로 자율주행 관련 규제가 점진적으로 도입되면서 로보택시 산업은 상업화 가속 단계에 접어들고 있습니다. 본 글은 로보택시 분야에서 라이다 기술의 발전과 응용 역사를 추적하여, 이 두 분야가 어떻게 상호 발전을 이끌어 왔는지 보여주고 대규모 상업화를 향한 미래 추세를 분석합니다.

1단계: 기술 태동과 초기 탐색 (2004–2015)

라이다와 로보택시 기술은 학문적 연구 및 경연을 통한 기술 검증에서 출발하여 시범 운영을 거쳐 상업적 확장으로 발전해 나아갔습니다.

자율주행 분야의 라이다 응용은 초기에 학술 연구와 경연 대회에서 비롯되었습니다:

DARPA 챌린지의 촉매 효과: 2004년에서 2007년 사이 DARPA가 조직한 3회의 자율주행 차량 경연대회는 핵심적인 기술 촉매제 역할을 했습니다. 2회 대회에서 스탠퍼드 팀이 처음으로 라이다를 사용해 완주했고, 2007년 3회 대회에서는 완주한 6개 팀 중 5개 팀이 벨로다인의 기계식 라이다를 사용함으로써 자율주행의 기반 기술로 자리매김했습니다.

기계식 라이다의 지배력: 벨로다인의 64빔 기계식 회전 라이다(예: HDL-64E)는 초기 자율주행 연구 및 테스트의 표준 센서로 자리 잡았습니다. 360도 수평 스캐닝 능력은 획기적이었지만, 이 기술은 크기가 크고, 비용이 높으며(대당 최대 8만 달러), 자동차 등급 제품에 비해 내구성과 신뢰성이 제한적이라는 세 가지 주요 한계에 직면했습니다.

로보택시 골드러시: 2009년부터 2015년까지, 구글의 자율주행 프로젝트(이후 웨이모), 크루즈, 주크스와 같은 선구자들이 설립되어 로보택시 개발을 글로벌 기술 개척지로 만들었습니다. 이들의 테스트 차량은 수백 대로 늘어났으며, 주요 목표는 기술 개발이었습니다. 라이다에 대한 성능 요구사항이 비용 고려사항보다 훨씬 중요했습니다.

2단계: 파일럿 운영 및 솔루션 최적화 (2016–2024)

이 기간 동안 로보택시는 순수 연구개발에서 지역 파일럿 운영으로 전환되었습니다. 동시에 라이다 기술은 현저한 다양화를 이루었고, 가성비가 중요한 도전 과제로 부상했습니다.

글로벌 파일럿 출시: 

2016년, 우버는 피츠버그에서 로보택시 파일럿을 시작했고, 뉴토노미는 싱가포르에서 서비스를 도입했습니다. 2018년 12월, 웨이모는 피닉스에서 세계 최초의 상업용 자율주행 택시 서비스인 “웨이모 원”을 출시했습니다. 바이두 아폴로, 포니.ai, 위라이드, 디디, 상하이자동차의 엔조이 등 중국 기업들이 빠르게 등장하여 여러 글로벌 도시에서 테스트 및 파일럿 프로그램을 진행했습니다.

성능 향상 및 사각지대 커버리지 필요: 

파일럿 운영은 라이다의 더 높은 성능을 요구했습니다. 빔 수가 64에서 128로 증가했고(예: 헤사이 판다128, 로보센스 루비 플러스), 최대 탐지 범위는 250미터를 초과했습니다. 근거리 사각지대를 없애기 위해 사각지대 커버리지 라이다(예: 로보센스 RS-Bpearl)가 널리 채택되었으며, 일반적인 구성은 “1개 메인 라이다 + 4개 사각지대 라이다”로 이루어졌습니다.

반고체 솔루션의 등장과 비용 최적화: 

기계식 라이다의 높은 비용과 신뢰성 한계를 해결하기 위해 자동차 등급의 반고체 라이다(예: 헤사이 AT128, 로보센스 M1)가 시장에 진출했습니다. 2021년 이후 승용차 ADAS에서 라이다의 대량 채택으로 가성비와 내구성이 크게 향상되었습니다. 이러한 진전으로 로보택시 개발자들은 단일 기계식 LiDAR를 4개의 반고체 상태 유닛으로 대체하여 상당한 비용 절감을 달성할 수 있었습니다.

3단계: 대규모 상용화 및 디지털 혁명 (2025년 시작)

2025년은 로보택시의 대규모 상용화가 시작되는 해로, 정책 프레임워크와 기술 발전이 함께 산업을 만 대 배포 단계로 이끌었습니다.

정책 및 규제 돌파구: 

•중국은 대규모 상용화를 위한 자율주행 규정을 도입했습니다. 예를 들어, 2025년 4월 시행된 베이징 자율주행차 규정은 L3 자율주행차가 공공 도로에서 운행할 수 있는 법적 근거를 제공합니다.

•미국 교통부는 2025년 4월 새로운 자율주행차 규제 프레임워크를 발표하여 규제를 더욱 완화하고 승인 절차를 간소화했습니다.

수요 변화: 성능 우선에서 종합적 고려로: 

대규모 상용화로 전환되면서 로보택시는 이제 운영 자산으로 관리됩니다. LiDAR에 대한 요구 사항은 고성능, 저비용, 고신뢰성의 삼위일체로 진화했습니다. 운영자는 하드웨어 고장으로 인한 서비스 중단이나 사고를 방지해야 합니다. 성능 향상은 인지 업그레이드에 중점을 두었으며, 자동차 등급(또는 그 이상)의 신뢰성이 핵심 요구 사항으로 부상했습니다.

디지털 및 고체 상태 기술 반복: 

SPAD-SoC 칩 디지털 아키텍처를 기반으로 하는 신세대 자동차 등급 LiDAR가 양산에 들어갔습니다. 빔 수가 500개 이상으로 증가하여 작고 낮은 장애물(예: 130m 떨어진 13x17cm 바위를 선명하게 이미징)에 대한 감지 능력이 크게 향상되었습니다. 완전 고체 상태 사각지대 LiDAR(예: 로보센스 E1)가 기계식 LiDAR를 점차 대체하여 더 높은 신뢰성, 더 작은 크기, 그리고 200달러 수준으로 비용 절감을 제공합니다.

주류 솔루션의 진화:

"500빔 이상의 자동차 등급 디지털 메인 LiDAR와 완전 고체 상태 디지털 사각지대 LiDAR"의 조합이 이전 구성을 대체하며 대규모 로보택시 상용화를 위한 새로운 주류 인식 구성으로 부상하고 있습니다. 선도적인 글로벌 기업인 Waymo, Cruise, Baidu, DiDi가 이미 이 솔루션을 도입해 차량을 업그레이드하고 있습니다.

트렌드 및 미래 전망

LiDAR와 Robotaxi의 향후 발전은 다음과 같은 특징을 보일 것입니다.

기술: 전고체화 및 디지털화는 뚜렷한 트렌드입니다. 가동 부품이 없는 완전 전고체 LiDAR는 신뢰성, 크기, 비용 측면에서 큰 장점을 제공하여 미래 주류 기술로 자리매김하고 있습니다. 주요 제조업체들은 SPAD-SoC와 같은 기술을 도입하여 칩 수준 통합을 실현하고 부품 수를 줄이며 생산 시간을 95% 단축하여 비용을 크게 낮추고 신뢰성을 향상시키고 있습니다. 한편 디지털화는 메인 LiDAR 시스템이 500빔 이상의 해상도를 달성하도록 하여 소형 물체 감지 능력을 개선하고 차량 자산 안전을 강화합니다.

비용: 지속적인 절감이 더 넓은 도입을 촉진합니다. 중국 제조업체들이 LiDAR의 '비용 혁명'을 주도하고 있으며, 200달러 수준의 고성능 솔루션이 이미 발표되어 2025년까지 양산될 예정입니다. 이는 Robotaxi와 ADAS 기능 도입을 더욱 가속화할 것입니다.

응용 분야: '듀얼 트랙 주도' 신시대 진입. LiDAR는 자동차 및 범용 로봇 공학 분야 전반에 걸쳐 광범위하게 적용되고 있습니다. 무인 배송, 로봇 잔디 깎기, 휴머노이드 로봇과 같은 신흥 시장은 LiDAR 기업의 제2 성장 곡선이 되고 있습니다. 이는 결과적으로 Robotaxi에 더 넓은 기술 생태계와 더 큰 비용 절감 잠재력을 제공합니다. 본질적으로 Robotaxi는 자동차 및 로봇 공학 트랙 양쪽 모두에 의해 구동되는 시너지 산업 성장의 혜택을 받습니다.

결론: 공동 미래를 위한 상호 강화 

LiDAR와 Robotaxi의 발전은 기술 혁신과 상용화 사이의 강력한 시너지 효과에 의해 추진되어 왔습니다.

Robotaxi의 '눈'으로서의 LiDAR: 크로스 시나리오 완전 자율주행을 위한 핵심 안전 중복성과 정밀한 인지 능력을 제공하며, L4 자율주행 달성을 위한 필수 불가결한 센서 역할을 합니다.

LiDAR의 '촉매제'로서의 Robotaxi: Robotaxi 애플리케이션의 대규모적이고 까다로운 요구사항은 LiDAR의 빠른 기술 반복을 추진하여 성능 향상과 비용 절감을 가속화하는 동시에 신뢰성(자동차 등급, 완전 전고체) 및 성능(고빔 디지털 아키텍처)에 대한 표준을 높였습니다.

돌이켜 보면, DARPA 챌린지에서의 초기 적용에서 글로벌 파일럿 단계의 기술 최적화 및 비용 통제, 대규모 상용화 시대의 디지털·고체형 솔루션 부상에 이르기까지, 중국 LiDAR 제조사들은 글로벌 시장을 주도하는 플레이어로 부상하며 후발주자에서 업계 리더로의 놀라운 도약을 이루었습니다.

앞으로 LiDAR가 칩 수준에서 무어의 법칙을 따라 기하급수적인 성능 향상과 비용 절감을 달성함에 따라, 로보택시의 대규모 상용화를 촉진하고 인간의 이동 방식을 재편할 뿐 아니라, 다양한 산업의 지능형 전환을 지원하는 핵심 인지 구성 요소로 자리잡을 것입니다. LiDAR는 미래 스마트 사회의 기반 인프라가 될 것입니다.

데이터 출처 설명: 공개 정보를 제외한 모든 데이터는 SMM이 공개 정보, 시장 커뮤니케이션 및 SMM 내부 데이터베이스 모델을 기반으로 가공한 것입니다. 본 자료는 참고용이며 의사결정 권고를 구성하지 않습니다.

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