최근 현대차그룹 첨단차플랫폼(AVP) 본부장(사장)에 박민우 박사가 선임됐다는 소식이 화제를 모았다. 그는 테슬라에서 오토파일럿 개발에 참여하고, 엔비디아에서 글로벌 완성차와 협업을 주도했던 인물이다. 한 기업의 사장급 인사에 관심이 쏠린 이유는 자율주행기술 경쟁에서 뒤처졌던 위기를 극복할 수 있을 것이라는 기대감 때문일 것이다.
미래 모빌리티 시장을 주도할 자율주행차를 개발하기 위해 전통 완성차는 물론 글로벌 빅테크까지 경쟁에 뛰어들었다. 그러나 불과 3년 전까지만 해도 어떤 기업도 손에 잡힐 듯한 완전자율주행차 양산에 이르지 못했다. 그 당시 자율주행 로직은 성능이 불완전한 인공지능(AI) 모듈들의 결합체였다. 이러한 불완전성을 해소하기 위해 모듈 사이사이에 사람의 운전 경험에서 추출된 룰을 추가하는 것이 자연스러운 선택이었다.
그러나 이런 룰 기반의 자율주행차량은 주행 중 학습하지 못한 상황을 만나면 큰 사고가 발생할 가능성이 커진다. 난관 극복의 비결은 생성형 AI 기술과 고성능 AI 반도체 기술이다. 이 덕분에 자율주행 로직은 카메라 영상부터 차량 제어까지 전 과정을 총괄하는 하나의 거대한 AI 모델로 구성된다. 이 모델은 명시적인 운전 지식의 주입 없이 방대한 주행 데이터를 통해 스스로 운전 기술을 학습한다.
꿈 같은 이 기술을 전문가들은 엔드투엔드(E2E) 자율주행이라고 부른다. 3년 전 이 혁신을 달성한 곳이 테슬라와 상하이 AI 연구소의 오픈드라이브랩이다. 그 후 2년 만에 E2E 자율주행차 양산 검증과 로봇택시 서비스 상용화에 성공했다. 작년 11월 국내에 감독형 자율주행(FSD)을 도입한 테슬라와 중국 비야디(BYD), 샤오펑이 선두 주자다.
하지만 국내에서는 자율주행 분야의 전문성을 갖춘 전문경영인이 없었다. 이런 상황에서 구원투수로 임명된 인재가 박민우 박사다. 테슬라의 FSD 기술이 뛰어나지만, 완전자율주행에는 한계가 있다. 현재 E2E 자율주행기술로는 사고가 발생했을 때 기계가 스스로 그 사고를 설명할 수 없다는 점이 대표적이다. 대중화를 위해선 자율주행차 보험의 산업화가 필요하다.
이를 위해서는 사고 조사 단계에서 자율주행차량이 당시 상황을 밝힐 수 있어야 한다. 이를 가능하게 하는 기술이 CES 2026에서 공개된 엔비디아의 ‘알파마요’ 플랫폼이다. 알파마요는 테슬라의 FSD와 달리 소스 코드를 모두 공개하는 오픈소스 정책을 채택했다. 2010년 아이폰의 국내 도입으로 위기를 겪었던 국내 기업이 글로벌 스마트폰 기업으로 성장하는데 결정적인 파트너십을 제공한 구글 안드로이드와 비견된다.
엔비디아의 자율주행기술 오픈소스 생태계를 활용하면 국내 기업은 그동안의 실기를 만회하고, 해외 경쟁사들과 동일한 출발점에 설 수 있다. 스마트폰 갤럭시의 신화를 창조했던 것처럼, 박민우 박사의 젊은 리더십이 현대차그룹의 자율주행 신화를 창조할 것이라 기대하고 응원해 본다.