테슬라의 FSD(Full Self-Driving) 기술은 완전 자율주행을 목표로 개발된 AI 기반 시스템으로, 로보택시 서비스의 핵심 동력이다. 2024년 공개된 사이버캡(Cybercab)은 FSD를 통해 스티어링 휠과 페달 없이 운행되며, 2025년 텍사스주 오스틴에서 로보택시 서비스를 시작한다. FSD는 인간 운전자를 대체하며 비용 절감, 안전성 향상, 환경적 이점을 제공해 모빌리티 산업을 재정의한다. 본 분석에서는 FSD의 기술적 구성, 로보택시 구현 방식, 강점, 경쟁사 비교, 도전 과제를 살펴보고, 로보택시 시장에서의 역할을 평가한다.
2. FSD 기술 개요
2.1 FSD의 정의와 발전 과정
FSD는 테슬라의 자율주행 소프트웨어로, 도시와 고속도로에서 인간의 개입 없이 차량을 운행하도록 설계되었다. 2016년 오토파일럿(Autopilot)에서 시작해 2020년 FSD 베타로 공개되었으며, 2025년 기준 버전 12.5가 배포되었다. FSD는 SAE 기준 레벨 23 수준이지만, 레벨 45(완전 자율주행)를 목표로 지속적으로 발전 중이다.
2.2 테슬라의 비전 중심 접근법
테슬라는 LiDAR(레이저 기반 거리 측정) 대신 카메라와 AI를 중심으로 FSD를 개발한다. 일론 머스크는 “인간이 눈으로 운전하듯 기계도 카메라로 충분하다”고 주장하며, 8~12개의 고해상도 카메라, 레이더, 초음파 센서를 사용한다. 이는 웨이모의 LiDAR 중심 접근과 대비되며, 비용 절감과 대량 생산에 유리하다.
2.3 하드웨어와 소프트웨어 구성
FSD는 HW4(Hardware 4) 칩으로 구동되며, 초당 2.5테라플롭스의 연산 능력을 제공한다. 소프트웨어는 신경망(Neural Network) 기반으로, 객체 인식, 경로 예측, 의사 결정을 실시간으로 처리한다. 테슬라의 도조(Dojo) 슈퍼컴퓨터는 FSD의 AI 훈련을 가속화하며, 2025년 기준 100엑사플롭스 이상의 연산력을 제공한다.
3. FSD의 로보택시 구현 메커니즘
3.1 자율주행 레벨 4~5로의 전환
FSD는 현재 레벨 2~3(운전자 감독 필요) 수준이지만, 로보택시는 레벨 4(특정 조건에서 완전 자율주행) 이상을 요구한다. 테슬라는 2025년 말까지 레벨 4를 달성하고, 2026년 사이버캡 양산 시 레벨 5(모든 조건에서 자율주행)를 목표로 한다. 이를 위해 복잡한 도시 환경, 악천후, 돌발 상황을 처리하는 AI를 고도화하고 있다.
3.2 실시간 데이터 처리와 경로 최적화
FSD는 실시간으로 교통 신호, 보행자, 차량을 인식하고, 클라우드와 연결된 데이터를 통해 경로를 최적화한다. 예를 들어, 오스틴에서의 로보택시 서비스는 교통 혼잡을 15~20% 줄이며, 승객 대기 시간을 평균 5분 이내로 단축한다. 이는 연료 소비와 탄소 배출을 감소시키는 핵심 요인이다.
3.3 사이버캡과의 통합
사이버캡은 FSD 전용으로 설계된 2인승 차량으로, 스티어링 휠과 페달을 제거해 공간 효율성을 높였다. FSD는 사이버캡의 카메라와 센서를 활용해 360도 환경 인식을 제공하며, OTA(Over-The-Air) 업데이트로 실시간 성능을 개선한다. 이는 로보택시의 운영 비용을 마일당 0.5~0.7달러로 낮추는 데 기여한다.
4. FSD의 기술적 강점
4.1 대규모 데이터 기반 AI 학습
테슬라는 전 세계 500만 대 이상의 차량에서 수집한 51억 마일(2025년 기준)의 주행 데이터를 활용한다. 이는 웨이모(약 2,000만 마일)보다 250배 많은 데이터로, FSD의 신경망은 다양한 도로 조건과 운전 시나리오를 학습한다. 데이터 축적은 FSD의 정확성과 안정성을 지속적으로 향상시킨다.
4.2 비용 효율적 설계
FSD 시스템의 원가는 약 2,472달러로, 웨이모의 LiDAR 기반 시스템(15,000~50,000달러)보다 저렴하다. 카메라와 HW4 칩은 대량 생산이 가능하며, 사이버캡의 예상 가격(3만 달러 미만)을 낮춰 로보택시의 경제성을 강화한다.
4.3 OTA 업데이트와 지속적 개선
테슬라는 OTA 업데이트로 FSD를 실시간으로 개선한다. 2024년 한 해 동안 12번의 주요 업데이트가 배포되었으며, 각 업데이트는 객체 인식률을 약 5~10% 향상시켰다. 이는 로보택시의 안정성과 새로운 도시로의 확장을 가속화한다.
5. 경쟁사 기술과의 비교
5.1 웨이모의 LiDAR 중심 접근
웨이모는 LiDAR, 레이더, 고정밀 지도를 활용해 레벨 4 자율주행을 상용화했다. 이는 복잡한 환경에서 높은 정밀도를 제공하지만, 센서 비용과 지도 제작의 지역적 제한으로 확장성이 낮다. 반면, FSD는 카메라 기반으로 비용은 저렴하지만, 악천후나 비정형 도로에서의 안정성이 과제다.
5.2 크루즈, 포니AI 등과의 차별점
GM의 크루즈는 LiDAR와 카메라를 혼합 사용하며 샌프란시스코에서 서비스를 운영했으나, 2023년 사고로 중단되었다. 포니AI는 중국에서 레벨 4 서비스를 제공하지만, 정부 지원에 의존한다. FSD는 글로벌 데이터와 OTA 업데이트로 차별화되며, 테슬라의 기존 차량 네트워크를 활용해 빠른 확장이 가능하다.
6. 도전 과제와 한계
6.1 기술적 안정성과 안전 문제
FSD는 31건의 사망 사고(2025년 기준)로 미국 도로교통안전국(NHTSA) 조사를 받고 있다. 복잡한 교차로, 보행자 밀집 지역, 악천후에서의 오류는 레벨 4~5로의 전환을 지연시킬 수 있다. 테슬라는 2025년 말까지 사고율을 인간 운전자(100만 마일당 0.7건) 이하로 낮추는 것을 목표로 한다.
6.2 규제와 법적 장벽
자율주행 규제는 지역마다 다르며, 캘리포니아는 레벨 4 승인을 위해 엄격한 테스트를 요구한다. 텍사스주는 규제가 유연하지만, 연방 차원의 법적 프레임워크는 아직 미비하다. 테슬라는 규제 당국과 협력해 2026년까지 다수 지역에서 승인을 받는 것이 관건이다.
6.3 소비자 신뢰 확보
FSD의 사고 기록과 기술적 불확실성은 소비자 신뢰에 영향을 미친다. 웨이모는 투명한 안전 보고서로 신뢰를 얻었지만, 테슬라는 데이터 공개가 제한적이다. 로보택시 서비스의 성공을 위해 사용자 피드백과 안전 데이터를 적극적으로 공유해야 한다.
7. 결론: FSD가 로보택시 시장에 미치는 영향
FSD는 대규모 데이터, 비용 효율성, OTA 업데이트로 로보택시의 핵심 기술로 자리 잡았다. 사이버캡과 통합된 FSD는 2025년 오스틴을 시작으로 로보택시 네트워크를 확장하며, 마일당 0.5달러 이하의 요금으로 대중화를 이끌 전망이다. 그러나 안전성, 규제, 신뢰도 문제는 해결 과제로 남는다. FSD는 웨이모와의 경쟁에서 비용과 확장성으로 우위를 점하며, 2030년까지 자율주행 시장의 30~40%를 차지할 잠재력을 지닌다. 테슬라의 FSD는 로보택시를 넘어 모빌리티의 미래를 재정의할 핵심 동력이다.
