핵심 요약

  • 리비안은 2021년 말 R1 출시 당시의 규칙 기반 자율주행 체계를 버리고, 센서·차량 내 연산·데이터 수집·모델 학습을 연결하는 새 체계로 전환했다.
  • 스캐린지 CEO는 자율주행의 비용 부담에서 카메라나 레이더보다 차량 안에서 모델을 실행하는 연산 장치가 크다고 설명했다. 리비안이 자체 칩을 개발한 주된 이유도 비용이다.
  • 자율주행 단계의 차이는 평범한 주행보다 드물고 위험한 상황을 얼마나 안정적으로 처리하느냐에 있다고 봤다. 2030년께 자율주행이 자동차의 기본 기대치가 되리라는 말은 그의 전망이다.
  • 스캐린지는 미국의 전기차 보급이 더딘 이유 중 하나로 선택지 부족을 꼽았다. R2는 R1보다 낮은 가격대에서 다른 형태의 선택지를 제공하려는 제품이다.

규칙 기반 체계에서 차량 데이터 학습으로

리비안은 2021년 말 출시한 R1에 외부 업체의 전방 카메라 솔루션과 자체 체계를 결합했다. 카메라가 감지한 정보를 사람이 정한 규칙에 따라 처리하고 주행 결정을 내리는 방식이었다. 스캐린지는 출시 무렵 이미 이 접근의 한계를 인식했고, 2021년 말부터 2022년 초 사이 플랫폼을 새로 만들기로 결정했다고 말했다.

새 하드웨어는 2024년 중반 2세대 차량에 처음 적용됐다. 그의 설명에 따르면 감지와 연산에 쓰이는 하드웨어는 1세대와 공통 부품이 없고, 코드도 공유하지 않는다. 이후 과제는 도로 위 차량이 수집한 데이터를 모델 학습에 활용하는 순환 체계를 구축하는 것이었다. 리비안이 2025년 말 공개한 자율주행 계획도 이 체계를 확장하는 초기 단계를 보여준 것이라고 설명했다.

차량 전체가 학습 데이터를 모으려면

스캐린지는 신경망 기반 자율주행을 자체 개발하려면 센서가 보는 원본 정보와 차량의 데이터 처리 과정을 통제해야 한다고 주장했다. 차량이 학습할 만한 상황을 감지해 기록하고, 저장한 데이터를 전송해 모델을 훈련한 뒤 다시 차량에서 시험하는 과정이 이어져야 한다는 뜻이다. 데이터양이 많아 전송에는 비용이 드는 이동통신망보다 와이파이가 적합하다고 덧붙였다.

그는 언어 모델과 달리 운전 데이터에는 누구나 이용할 수 있는 공통의 인터넷 자료가 없다고 지적했다. 따라서 충분한 차량과 센서를 통해 직접 데이터를 모아야 한다는 것이다. 리비안은 R2에 라이다도 탑재할 계획이다. 라이다는 빛으로 주변을 측정하는 센서로, 그는 카메라만으로 식별하기 어려운 먼 물체를 모델에 학습시키는 데 도움이 된다고 설명했다. 모든 차량에 이를 실으면 차량 전체가 데이터 수집에 참여할 수 있다는 구상이다.

비용보다 더 어려운 안전의 마지막 구간

스캐린지에 따르면 과거에는 소비자 차량에 널리 넣을 수 있는 보조 주행 체계와 값비싼 센서를 갖춘 고도 자율주행 체계가 뚜렷이 구분됐다. 그는 최근 감지·연산 구성의 차이가 줄고 있으며, 핵심은 드물게 나타나는 예외 상황을 얼마나 잘 다루느냐로 옮겨갔다고 봤다. 일상적인 주행에서는 성능 차이를 느끼기 어려워도, 처리하지 못한 드문 상황은 심각한 충돌로 이어질 수 있다는 설명이다.

리비안은 도로 위 차량에서 이런 상황을 찾아 모델을 시험하고, 시뮬레이션에도 활용한다는 계획이다. 스캐린지는 2030년이면 차가 스스로 주행하기를 기대하지 않고 구매하는 일이 상상하기 어려워질 것이라고 전망했다. 다만 인터뷰에서 특정 자율주행 단계의 달성 시점이나 안전성 입증 결과를 제시하지는 않았다.

자체 칩과 소프트웨어 구조를 함께 바꾼 이유

리비안이 차량 내 연산용 칩을 자체 개발한 이유로 스캐린지는 비용을 들었다. 회사는 모든 차량이 높은 수준의 자율주행을 수행할 수 있기를 원한다. 그는 레이더와 라이다의 가격은 낮아졌지만, 차량 안에서 모델을 실행하는 연산 장치가 시스템에서 큰 비용을 차지한다고 말했다.

차량 기능을 바꾸는 데는 전자 구조도 중요하다고 설명했다. 기존 방식에서는 문, 공조, 좌석 등 기능마다 별도의 전자제어장치와 소프트웨어가 있어 여러 기능을 엮은 업데이트가 어렵다. 차에 다가갈 때 문을 열고 좌석과 공조 설정을 바꾸는 동작만 해도 여러 장치의 조정이 필요하다는 사례를 들었다. 리비안은 적은 수의 컴퓨터가 기능을 통합 제어하는 구조를 채택했으며, 스캐린지에 따르면 약 한 달에 한 번 무선 업데이트로 기능을 추가하거나 다듬는다. 폭스바겐그룹과의 소프트웨어 계약도 이 차량 전자 구조를 활용하는 내용이라고 설명했다.

R2와 전기차 선택지

스캐린지에 따르면 R1의 평균 판매가격은 약 9만 달러여서 판매 규모를 넓히는 데 한계가 있다. 리비안은 R2의 시작 가격을 4만5천 달러로 제시했고, 미국 신차 평균 가격에 가까운 4만5천~5만5천 달러대 구매자를 겨냥한다.

그는 미국의 전기차 보급률이 약 8%인 상황을 소비자의 선호만으로 설명하기 어렵다고 봤다. 내연기관차에는 다양한 차종이 있지만, 전기차에서는 매력적인 선택지가 매우 적다는 판단이다. 특히 다른 업체들이 인기 있는 테슬라 모델 Y와 비슷한 차를 만드는 경향을 지적하며, 리비안은 다른 성격의 차를 제공하려 한다고 말했다. 이는 보급 부진의 원인에 관한 스캐린지의 해석이며, 인터뷰에서 인과관계를 입증한 것은 아니다.

결론

스캐린지가 제시한 리비안의 전략은 자율주행에 필요한 데이터 수집과 연산 비용을 차량 설계부터 관리하고, R2로 더 넓은 가격대의 구매자에게 다가가는 것이다. 그 구상이 실제 경쟁력으로 이어질지는 드문 위험 상황에서의 성능과 R2 출시 이후의 결과로 확인해야 한다.