테슬라, 100년車 공정 뒤집다

테슬라가 사이버캡 행사를 소규모로 진행한 것은 로봇 택시 서비스의 본격적인 개시를 위한 규제 기관의 허들이 여전히 남아있기 때문이다. 동시에 차량 대량 출시 전 사고 위험을 검증하며 조심스럽게 확장을 시도하는 것으로 보인다. 행사에 일론 머스크 대신 치프 엔지니어들이 전면에 나선 것은 세대교체의 가능성으로도 해석된다.

기존 방식은 껍데기를 먼저 만들고 사람이 좁은 구조물 안에서 내부를 장착하는 어려운 공정이었다. 테슬라는 이를 개선해 차체를 전면부, 후면부, 중앙부 세 개 블록으로 나누어 작업 효율을 극대화하고, 자동 접근성을 높여 향후 로봇과 옵티머스의 투입 기반을 마련한다.

기존 자동차 제조 공정은 프레스, 차체, 도장 공정의 자동화율이 90% 이상으로 높다. 현대차 그룹 등 기존 완성차 업체들은 의장 조립 공정이 20~30%대 자동화율로 남아있는 마지막 과제였다. 테슬라는 공정 순서를 재배치하여 사람이 개입해야 하는 복잡한 구간들을 상당 부분 자동화할 수 있다고 주장하며, 이는 기존 공정의 자동화 한계를 극복하려는 시도이다.

자동차 도장 공정은 프라이머 도포, 건조, 도색, 클리어 코팅 등 최소 7번에서 12번의 공정을 거치며 전체 에너지 소모의 50%와 물 사용의 70%를 차지하는 비효율적인 과정이다. 사이버캡은 이를 개선하기 위해 폴리우레탄 재질에 색상을 입히는 사출 방식을 채택했다. 이는 도장 공정을 생략하여 비용과 공정 복잡성을 극단적으로 줄이려는 의도다.

기존 차량도 일부 부품에 플라스틱이 사용되지만, 외피 전체에 무도장 사출 방식을 도입한 것은 이례적이다.

비전 센서의 중요성 때문에 카메라 이물질 제거 기능을 도입한 것으로 해석된다.

이 배터리는 400V 시스템을 기반으로 약 48kWh 용량을 패키징한 것으로 알려졌다.

이번 행사에서 무선 충전에 대한 언급이 없었으며, 공개된 배선도상으로도 무선 충전 시스템은 확인되지 않았다. 로봇 택시 운영 시 사람이 수동으로 충전하는 것은 비효율적이므로, 후진을 이용한 기구적 자동 체결 방식이나 미래의 무선 충전 도입 가능성이 거론된다. 이는 자율주행 서비스의 완전한 자동화를 위한 중요한 과제이다.

테슬라가 비전 센서 의존도가 높아 정밀한 주차 및 픽업 서비스에서 고전할 가능성이 제기된다. 웨이모는 방대한 고객 픽업·드롭 지점 데이터를 축적하며 자율주행 서비스에서 우위를 점하고 있다. 테슬라는 데이터 축적을 통해 점진적으로 이러한 격차를 줄여나갈 것으로 전망된다.

테슬라는 '자기 인증제'를 기반으로 사이버캡을 정면 돌파하려는 전략을 세우고 있다. 그러나 사이버캡의 상용화를 위해서는 규제 기관과의 합의 부족에 대한 우려가 존재한다. 데이터 공개의 투명성이 사회적 수용성을 확보하는 핵심이며, FSD와 다른 로봇 택시 환경에서의 데이터 입증 필요성도 제기된다.

미국에서는 자율주행 규제 완화를 위한 논의가 활발히 진행 중이며, NHTSA(미국 도로교통안전국) 역시 노 페달, 노 핸들 차량에 대한 규제를 마련하려는 시도를 하고 있다. 사이버캡의 안전 이슈에 대한 통계적 입증이 필요하며, 이는 기술 혁신 속도와 규제 기관의 부담 사이의 간극을 좁히는 중요한 과정이다.

테슬라는 일반 내비게이션을 활용하며, 고정밀지도(HD Map)와는 차이를 보인다. 이로 인해 마지막 목적지 도착 구간에서 주행 정밀도 문제가 나타나는 고질적인 이슈가 있다. 데이터 축적 방식과 HD 맵 보유 기업 간의 경쟁 우위가 중요한 가운데, 테슬라 FSD의 V12 버전 이후 비약적인 발전이 기대된다.

로봇 형태(폼팩터)의 차이에 따라 새로운 데이터 축적 방식이 필요하며, 자동차 공장 내 자동화된 단순 반복 작업의 데이터 활용 가치도 주목받는다.

테슬라의 옵티머스 로봇은 22 자유도와 텐돈 방식 등 복잡한 기술을 적용하며 정밀 제어에 집중하고 있다. 이는 제조 현장에서 5지형 손가락이 필요한지에 대한 의문을 제기하며, 궁극적인 지향점이 제조 현장이 아닌 가정용 로봇 시장일 가능성을 시사한다. VLA(비전 랭귀지 액션) 및 촉각 데이터(VTLA)의 중요성이 더욱 강조된다. 옵티머스의 높은 자유도와 정교한 손가락 움직임은 다양한 일상 작업을 수행하는 데 유리하며, 복잡한 환경에서 인간과 상호작용하기 위한 기반을 다진다. 이는 테슬라가 로봇을 단순한 생산 도구가 아닌, 범용성을 가진 인공지능 에이전트로 발전시키려는 의지를 보여준다.

휴머노이드 로봇 시장은 초기 단계로, 현재 실용성은 떨어진다. 유니트리 휴머노이드의 판매가는 1만 6천 달러 수준이지만, 소프트웨어 최적화 비용을 포함하면 약 1억 원이 소요된다. 제조 현장 투입보다는 학습 및 엔터테인먼트 용도로 30~40%가 판매되고 있으며, 지난해 5,500대, 올해 상반기에만 7,000대 가까이 판매되는 등 시장은 성장하고 있다.

휴머노이드 로봇 개발에서 데이터의 양도 중요하지만, 양질의 데이터가 핵심이다. 중국은 생산량과 공급망을 갖추고 있지만, 실제 산업 제조 현장에서의 양질의 데이터는 한국이 우위에 있다. 미국 기업들이 한국의 제조 데이터와 협력을 모색하는 이유도 여기에 있다. 한국의 휴머노이드 로봇은 주로 제조 현장에 투입될 가능성이 높으며, 이는 고품질 데이터를 축적하는 데 유리하게 작용할 것이다. 이러한 양질의 데이터는 로봇의 학습 능력과 실용성을 크게 향상시킬 수 있는 핵심 자산으로 평가된다.