전략기획 브리핑 #002 현대차, 자율주행 전략을 ‘LiDAR에서 카메라’로 전환한 이유는?

현대차 자율주행 센서 전략 전환 25.04.07

당신도 직장의신

회의 시작 3분 전, 바로 꺼내 써먹는 뉴스 기사 요약

현대차 자율주행 센서 전략 전환

현대차의 LiDAR 종료?   
→ 카메라로 전환  → AI 추론 + 인프라 필요 → 시스템 비용 증가 → 외산 의존 탈피 → 플랫폼 통제 확보

"네, 상무님. 최근 현대차 카메라 도입 관련 기사 기준으로 간단히 말씀드립니다. 

현대차가 자율주행 전략을 LiDAR에서 카메라 기반으로 전환했습니다.
작년 말 라이다 개발은 사실상 종료했고요, 현재 포티투닷 주도로 카메라 기반 플랫폼 ‘아트리아 AI’를 개발 중입니다.
카메라 8대, 레이더 1개 조합이고, 내년 시험차량부터 내 후년 양산차에 적용 예정입니다.

단가 절감 목적으로 보이지만, 사실 AI 추론, 대규모 연산, 데이터 인프라 구축이 필요합니다. 
결과적으로 전체 시스템 비용은 LiDAR보다 더 커질 수 있습니다.

결국, 외산 의존도를 줄이고 플랫폼을 직접 설계해 구조를 통제하겠다는 전략으로 보입니다.

이상입니다."

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오늘의 기사 (출처):
현대차, 자율주행차 '라이다'에서 '카메라'로 급선회 – 디일렉

핵심 사건:

• 현대차, 자율주행 센서 전략을 LiDAR 중심에서 카메라 기반으로 전환
• 기존 라이다 기반 개발 프로젝트는 사실상 종료
• 카메라 8대 + 레이더 1개 구성의 ‘아트리아 AI’ 플랫폼 신규 추진
• 2026~2027년 SDV 양산 차량부터 적용 예정
• AVP 송창현 사장이 프로젝트 총괄
• 전략 전환의 핵심 배경은 비용 절감이 아닌 내재화 및 통합 설계 효율성 확보
• 소프트웨어 중심 플랫폼 구축을 위한 장기 전략의 일환으로 해석됨

 

인사이트:

• 단가보다 통제력과 통합 설계의 효율을 우선시한 판단임.
• LiDAR 가격 하락에도 불구하고 카메라 전환을 택한 건, 외부 의존도를 줄이고 독자 구조를 강화하려는 전략적 선택.
• AVP 본부 중심 조직 재편 및 통합 플랫폼화 흐름과 연계됨.
• Tier1 및 LiDAR 공급사는 OEM의 센서 전략 변경에 대응할 수 있는 기술적 유연성과 제품 포트폴리오가 필요해짐.

 

질문: 

왜 단가보다 통제력과 통합 설계를 중시했을까?  

1. LiDAR 가격 하락에도 불구하고 LiDAR를 포기함

• 현재 LiDAR 단가는 예전보다 현저히 낮아졌고, 보쉬·룩스라이트 등에서 양산도 가능해진 상태임
• 그럼에도 불구하고 LiDAR를 선택하지 않은 것은 비용보다는 구조 통제 (남 의존 없이 설계부터 실행까지 쉽게 조정 할 수 있도록 구조를 선택한 것)에 초점이 맞춰졌다는 뜻

2. 카메라 기반 시스템은 ‘내재화’가 가능함

• 현대차는 AVP 본부 주도로 자체 소프트웨어 플랫폼(아트리아 AI)을 구축 중임
• 라이다는 보통 외부 전문 센서 기업에 의존해야 하며, 센서 데이터 구조 및 통합 로직에서 OEM의 주도권이 낮음
• 반면 카메라는 알고리즘 설계, 센서 배치, UI/UX와의 연계 등에서 OEM이 직접 설계·통제 가능함

3. 통합 설계 관점에서 ‘센서 퓨전’ 구조 단순화 유리

• 라이다를 포함한 다중 센서 시스템은 HW·SW 복잡도가 높아지고, EMS 생산 구조도 복잡해짐
• 카메라 중심 설계는 전체 시스템 구조를 간결화시키고, SDV 기반 통합제어기 구성에도 유리함

4. 장기적으로 ‘SW 플랫폼 기반 수익 모델’로 가려면 통제력이 필수

• 자율주행의 핵심은 하드웨어가 아니라 소프트웨어 업데이트, 구독, 데이터 활용 등
• 타사 센서를 쓸 경우, 플랫폼 확장·비즈니스 모델 전환 시 제약이 큼
• 카메라 기반 + 자체 SW 통합은 현대차가 SDV 시대에 플랫폼 주도권을 확보하는 수단

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전체 기사 요약

기사 제목
송창현 포티투닷 대표 주도 카메라 전환··· 라이다보다 큰 비용 감수해야
출처: 디일렉 / 2024.04.13

핵심 흐름 요약
현대차차가 기존 라이다에서 카메라 방식으로 전환 발표.
라이다 프로젝트는 2023년 말 중단, 현재 포티투닷 주도로 ‘아트리아 AI’ 개발 중.
해당 플랫폼은 카메라 8대 + 레이더 1개로 구성되며, 2026년 시험차량 → 2027년 양산차 적용 예정.
전환 주체는 송창현 포티투닷 대표(현 AVP 본부장 겸직).

핵심 맥락
라이다 단가는 과거 $2,000~ 에서 $800 이하 (현 발레오 스칼라 3기준 )로 낮아졌지만 외산 의존도 높고,
카메라는 하드웨어는 초기 단가가 저렴하나 AI, 연산 인프라, 데이터 학습 등 추가 비용 구조가 큼.
즉, 전체 시스템 비용은 오히려 LiDAR방식보다 커질 수 있다는 이야기. 

• 카메라는 z축(거리) 정보를 직접 인식하지 못하므로, 이를 보완하기 위해 고도화된 AI 추론 알고리즘이 필요함
• AI 추론을 위해서는 대규모 학습 데이터와 고성능 연산 인프라가 필수이며,
   결과적으로 시스템 전체 비용은 라이다 방식보다 높아질 수 있음
• 예시로, 테슬라는 완전자율주행 구현을 위해 Dojo 슈퍼컴퓨터를 자체 설계·운영 중이며,
   현대차 역시 SDV 운영을 위한 전용 클라우드 시스템(h클라우드) 확장이 불가피하다는 전망이 있음

전환 이유
단가보다는 OEM 주도형 구조 설계 가능성이 더 큰 결정 요인.
현대차는 클라우드(h클라우드) 및 내재화된 인프라로 플랫폼 통제력 강화 가능.
OEM이 자율주행 구조를 직접 설계하고 통제하려는 전략으로 해석됨.

전략적 시사점

• 포티투닷은 5년 연속 실적 부진 상태 ('23 영업 손실 1,761억)로 밸류에이션 방어 전략 필요
• 이번 공개는 납품 확대 및 내재화 전략의 일환
• 웨이모 협업은 별도 라인, 본 전략과 무관
• 플랫폼 주도권 확보와 소프트웨어 중심 구조 정립이 핵심

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관련 용어 정리:

1. 라이다 (LiDAR)
레이저 기반 거리 측정 센서.
3D 공간 정밀 인식이 가능하며, 객체 거리와 형상을 직접 계산함.
외산 의존도가 높고, 부품 단위 공급 중심이라 OEM의 통합 설계 주도권 확보가 어려움.

2. 카메라 기반 자율주행
영상 데이터(2D)를 기반으로 인식·판단 수행.
거리 정보(z축)는 직접 측정하지 못하고, AI 추론 모델로 보완함.
정확도를 확보하려면 고성능 컴퓨팅과 방대한 학습 데이터가 필요하고, 결과적으로 시스템 비용이 상승함.

3. 아트리아 AI (Atria AI)
포티투닷이 개발한 레벨2+ 자율주행 인지 시스템.
카메라 8대, 레이더 1대 조합으로 구성.
OEM 주도형 통합 설계를 전제로 하며, 2026년 시험차량 적용 → 2027년 양산 예정.

4. 엔드투엔드 설계 (End-to-End Design)
센서, 컴퓨팅, 알고리즘, 제어까지 전체 구조를 OEM이 일괄 설계·관리하는 구조.
외산 부품 중심에서 벗어나 플랫폼 주도권을 확보할 수 있음.

5. h클라우드
현대차 그룹의 SDV 전용 클라우드 인프라.
OTA, 커넥티드, 인포테인먼트 외에 자율주행 데이터 처리 플랫폼으로도 확장 중.
카메라 기반 자율주행 확장 시 필수 인프라로 언급됨.

6. 포티투닷
현대차·기아가 총 1조 원 이상 투자한 자율주행 기술 자회사.
현재 실적은 5년 연속 적자, 자산 투입은 증가 중.
현대차 내부 개발 조직과 연계하여 차량 탑재형 자율주행 플랫폼을 개발 중임.

7. 웨이모 협업
현대차의 아이오닉5를 기반으로 한 자율주행 알고리즘 공동 개발 프로젝트.
송창현 사장은 관여하지 않고, 별도 라인에서 장재훈 대표가 주도.
혼합 센서 기반의 로보택시용 플랫폼 중심.