빈패스트(VinFast)가 이스라엘 인공지능(AI) 기업 오토브레인스(Autobrains)와 손잡고 저비용 자율주행 시스템을 포함한 첨단 자율주행 기술을 공동 개발한다고 2026년 1월 26일 발표했다. 양사는 이번 파트너십을 통해 카메라 기반의 경제적인 자율주행 아키텍처인 “Robo-Car” 시스템을 연구·실증할 계획이다.
2026년 1월 26일, 로이터(Reuters)의 보도에 따르면, 이번 계약은 베트남 전기차 제조사인 빈패스트가 비용 절감과 배치 가속화를 위해 카메라 중심의 자율주행 방식을 채택하려는 전략의 일환이다. 빈패스트는 그동안 고가의 센서와 지도 기반 자율주행 개발에 상당한 투자와 지연을 겪어 왔으며, 이번 협력은 그러한 전환을 가속화한다는 의미가 있다.
회사 측 설명에 따르면, 두 회사는 우선 빈패스트의 기존 레벨2(Level 2) 운전자 보조 시스템을 기반으로 기술을 고도화하는 데 집중할 예정이다. 파일럿 테스트는 이미 빈패스트의 VF 8 및 VF 9 모델에서 진행 중이며, 점진적으로 더 진보된 기능을 차량 라인업 전반에 걸쳐 배포하는 것을 목표로 한다.
Robo-Car 아키텍처의 핵심은 전통적인 라이다(LiDAR), 레이더 배열, 고해상도 지도(HD map)에 의존하지 않고도 높은 수준의 자율주행을 구현할 수 있다는 점이다. 회사들은 이 시스템이 일곱 대의 표준 카메라와 고성능 소형 컴퓨팅 칩을 기반으로 설계돼 전통적 접근법에 비해 훨씬 낮은 비용으로 자율주행 기능을 제공할 수 있다고 설명했다. 이 접근 방식은 테슬라(Tesla) 방식과 유사하다고 명시했다.
“카메라 중심의 소형·고성능 컴퓨팅 아키텍처는 전체 시스템 비용을 크게 낮출 잠재력이 있다.”
현장 시험과 향후 계획으로는 하노이(Hanoi) 내 통제 구역에서 Robo-Car 시스템의 시험 주행을 이미 시작했으며, 향후 더 큰 도시와 해외 시장으로 시험 범위를 확대할 계획이라고 회사들은 밝혔다. 이는 기술 성숙도 확보와 규제 승인 단계에서 얻는 피드백을 반영하기 위한 구조적 접근이다.
용어 설명
자율주행 관련 용어에 익숙하지 않은 독자를 위해 몇 가지 주요 용어를 설명한다. 라이다(LiDAR)는 레이저 펄스를 이용해 차량 주변의 3차원 형상을 정밀하게 측정하는 센서다. 레이더는 전파를 이용해 물체의 거리와 속도를 파악하며, 날씨에 강점을 가진다. 고해상도 지도(HD map)는 도로의 세부 구조를 정밀하게 표현한 지도 데이터로, 일부 자율주행 시스템은 이를 기반으로 차량의 위치 추정과 주행 의사결정을 보조한다. 반면 카메라 기반 시스템은 이미지 인식 기술과 딥러닝 알고리즘으로 주변 환경을 해석해 자율주행 판단을 수행한다.
기술적·시장적 함의
카메라 기반의 저비용 자율주행은 생산단가와 차량 구매 가격에 실질적인 영향을 미칠 수 있다. 전통적으로 라이다와 고해상도 지도에 의존한 솔루션은 센서 비용과 지도 작성 비용이 상당하다. 따라서 표준 카메라 7대와 소형 고성능 칩을 활용하는 접근법은 동일한 자율주행 수준을 제공한다면 차량 당 총 시스템 비용을 크게 낮출 여지가 있다. 이는 대량 생산 중인 전기차의 가격 경쟁력 강화로 이어질 수 있다.
시장 확장 효과
비용이 낮아지면 더 많은 소비자가 첨단 운전자 보조 기능을 선택할 가능성이 커진다. 이는 빈패스트와 같은 제조사가 신흥시장과 가격 민감도가 높은 지역에서 경쟁 우위를 확보하는 데 유리하게 작용할 수 있다. 또한, 글로벌 확장 전략에서 낮은 단가의 솔루션은 해외 생산 및 판매를 빠르게 확대하는 데 도움이 된다.
규제·안전성 고려사항
그러나 카메라 기반 접근법에는 한계와 규제적 도전이 존재한다. 카메라는 눈(시각) 기반 정보에 의존하기 때문에 악천후(비, 눈), 야간 운행, 강한 역광 상황에서 센서 성능이 저하될 수 있다. 이에 대한 보완책은 알고리즘의 견고성 강화, 다중 센서 융합, 소프트웨어 안전성 검증, 그리고 엄격한 현장 테스트다. 규제 당국은 각국별로 요구하는 안전 기준을 충족했는지를 면밀히 심사할 것이며, 이는 상용화 시점과 시장 진입 속도에 영향을 미칠 수 있다.
리스크와 불확실성
또한 기술적 결함이나 오작동 시 발생할 수 있는 안전 문제는 브랜드 신뢰도와 법적 책임에 직결된다. 빈패스트와 오토브레인스는 이러한 리스크를 완화하기 위해 통제된 환경에서 충분한 검증을 진행하고, 점진적 기능 확장을 통해 상용화 위험을 관리하려는 전략을 취하고 있다.
전망 및 업계 영향 분석
업계 관측통들은 이번 협력이 빈패스트의 자율주행 기술 성숙도를 단기간 내에 끌어올리는 데 기여할 것으로 보고 있다. 특히 카메라 기반 솔루션이 상용화에 성공하면, 라이다 중심의 고가 솔루션을 채택한 업체들과의 경쟁 구도가 변화할 수 있다. 그 결과 소비자용 전기차의 가격 책정, 옵션 구성, 그리고 보조금 및 보험료 정책에도 파급 효과가 예상된다. 예를 들어, 차량 제조 원가가 하락하면 제조사는 가격 인하 또는 자율주행 기능을 표준 옵션으로 포함시키는 전략을 고려할 수 있다.
결론
빈패스트와 오토브레인스의 협력은 비용 효율성과 상용화 속도를 동시에 추구하는 전략으로 풀이된다. 하노이에서의 초기 테스트와 VF 8·VF 9 모델에 대한 적용은 기술 검증의 중요한 이정표다. 다만, 실제 상용화 성공은 기술적 완성도, 규제 승인, 그리고 현장 운용에서의 안전성 입증 여부에 달려 있다. 향후 수개월 내의 시험 결과와 규제 동향을 주목할 필요가 있다.
