자율주행 기술의 선두주자 중 하나인 Motional(모셔널)이 기존의 기술적 한계를 돌파하기 위해 대대적인 아키텍처 전환을 선언했습니다. 현대자동차그룹과 앱티브(Aptiv)의 합작법인으로 시작된 모셔널은 최근 인력 감축과 상용화 지연이라는 위기 속에서, 기존의 '클래식 로보틱스' 접근 방식을 버리고 'AI-First' 전략으로의 회귀를 선택했습니다.
"우리는 안전한 무인 시스템을 보유하고 있었지만, 글로벌 규모로 확장 가능하고 비용 효율적인 솔루션을 확보하는 데에는 격차가 있음을 깨달았습니다. 이를 위해 상용화 활동을 잠시 멈추고 속도를 높이기 위한 재정비 시간을 가졌습니다." - Laura Major, Motional CEO
1. 기술적 전환: 파편화된 ML 모델에서 'End-to-End' 아키텍처로
과거 모셔널의 자율주행 스택은 인지(Perception), 추적(Tracking), 의미론적 추론(Semantic Reasoning)을 위해 개별적인 머신러닝(ML) 모델을 사용했습니다. 여기에 제어와 의사결정을 위해 수많은 Rule-based(규칙 기반) 프로그램이 결합된 복잡한 웹 형태를 띠고 있었습니다. 이러한 구조는 특정 상황에 대응하는 능력은 뛰어나지만, 새로운 도시나 환경에 진입할 때마다 막대한 엔지니어링 리소스가 투입되어야 하는 확장성의 한계가 있었습니다.
새로운 아키텍처의 핵심은 Transformer 구조를 기반으로 한 AI Foundation Model입니다. LLM(거대언어모델)에서 입증된 트랜스포머 기술을 물리적 AI 시스템에 이식하여, 개별 모델들을 하나의 거대한 'Backbone'으로 통합하는 엔드투엔드(End-to-End) 아키텍처를 지향합니다.
2. 확장성과 비용 최적화
AI 파운데이션 모델 도입의 가장 큰 장점은 Generalization(일반화) 능력입니다. 새로운 도시의 신호등 체계나 도로 환경이 다르더라도, 엔지니어가 코드를 새로 짜는 대신 관련 데이터를 수집하고 모델을 재학습(Training)시키는 것만으로 안전한 운영이 가능해집니다. 이는 개발 주기를 단축시키고 운영 비용을 획기적으로 낮추는 핵심 동력이 됩니다.
3. 실전 테스트: 라스베이거스에서의 성과
최근 라스베이거스 아리아(Aria) 호텔의 복잡한 픽업 구역에서 진행된 테스트에서, 모셔널의 새로운 시스템은 정차된 택시와 하차하는 승객들 사이를 유연하게 주행하며 차선 변경과 회피 기동을 성공적으로 수행했습니다. 이는 단순한 경로 추종을 넘어 주변 환경에 대한 깊은 이해가 바탕이 된 결과로 평가받습니다.
아키텍트의 분석: 자율주행 Stack의 패러다임 변화
시니어 아키텍트 관점에서 모셔널의 이번 행보는 '소프트웨어 1.0(Explicit Code)'에서 '소프트웨어 2.0(Neural Networks)'으로의 완전한 이행을 의미합니다.
- 통합 백본의 중요성: 기존의 파편화된 파이프라인 구조(Modular Pipeline)는 각 모듈 간의 오차(Error propagation)가 누적되는 문제가 있었습니다. 엔드투엔드 모델은 데이터 흐름을 최적화하여 전반적인 시스템 지연 시간(Latency)을 줄이고 추론의 정확도를 높입니다.
- 데이터 플라이휠(Data Flywheel): 규칙 기반 시스템은 예외 상황(Edge cases)이 발생할 때마다 사람이 개입해야 하지만, 파운데이션 모델 구조에서는 에지 케이스 데이터 자체가 모델을 강화하는 학습 재료가 됩니다. 이는 Cloud 기반의 대규모 재학습 파이프라인 구축이 필수적임을 시사합니다.
- 하이브리드 전략: 모셔널은 완전한 블랙박스형 엔드투엔드 모델에만 의존하지 않고, 개발자 가독성을 위해 소규모 모델들을 병행 유지한다고 밝혔습니다. 이는 안전성 검증(Safety Verification)과 설명 가능한 AI(XAI) 사이의 균형을 맞추려는 고도의 전략적 선택으로 보입니다.
모셔널은 2026년 라스베이거스에서 완전 무인 상용 서비스를 목표로 하고 있습니다. AI 파운데이션 모델이 자율주행의 '캐즘(Chasm)'을 넘게 해줄 강력한 엔진이 될 수 있을지 귀추가 주목됩니다.
원문 출처: Motional puts AI at center of robotaxi reboot as it targets 2026 for driverless service
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