테슬라는 왜 라이다를 안 쓸까? – 비전 온리 전략의 모든 것 (자율주행, FSD, 오토파일럿)

테슬라는 왜 라이다를 안 쓸까? – 비전 온리 전략의 모든 것 (자율주행, FSD, 오토파일럿)

대부분의 자율주행차는 라이다를 탑재하지만, 테슬라는 완전히 다른 길을 선택했습니다. 그 이유는 기술, 비용, 철학까지 모두 담겨 있습니다.

 

 

앞선 1편에서 자율주행 기술의 단계와 FSD의 현재 수준에 대해 정리했었죠.

 

이번 2편에서는 그 연장선에서, ‘왜 테슬라는 라이다(LiDAR)를 사용하지 않는가?’라는 질문에 대해 깊이 들어가 보려 합니다.

 

처음엔 저도 의아했어요. “왜 경쟁사들은 다 비싸게 라이다 달고 있는데, 테슬라는 그걸 과감히 빼지?” 실제로 일론 머스크는 라이다에 대해 “바보 같은 짓(Fool’s Errand)”이라고까지 말했죠.

 

그럼에도 불구하고 테슬라는 2021년부터 레이더까지 제거하며 오직 ‘카메라만으로 세상을 이해’하려 하고 있습니다.

 

비전 온리(Vision-only) 전략, 그 철학과 현실, 그리고 장단점까지 이번 글에서 차근차근 설명드릴게요.

 

2025년, 테슬라 자율주행은 어디까지 왔을까? (FSD, 오토파일럿)

2025년, 테슬라 자율주행은 어디까지 왔을까? (FSD, 오토파일럿)

 

목차

라이다란 무엇인가? 대부분의 자율주행차는 왜 라이다를 쓰는가? 테슬라 비전 온리 전략 – 철학과 이유 비전 vs 라이다 – 장단점 비교 2025년 현재, 누가 더 앞서고 있나? 총정리 – 완전 자율주행의 방향은?

라이다란 무엇인가?

라이다(LiDAR: Light Detection and Ranging)는 빛(Light)을 이용한 거리 측정 기술입니다.

 

레이저를 주변에 발사한 뒤, 물체에 닿아 돌아오는 시간(time-of-flight)을 측정하여 고정밀 3D 맵을 실시간으로 생성할 수 있습니다.

 

쉽게 말해, 차가 ‘눈’을 넘어 ‘레이저로 주변을 스캔’하는 것입니다.

 

도로, 사람, 자전거, 건물 등 장애물을 정확하게 인식할 수 있어, 자율주행에 있어 중요한 ‘거리 판단’에서 매우 유리한 기술이죠.

구성요소	기능
레이저 송수신기	레이저 빛을 발사하고 반사되는 신호 수신
회전기구	360도 회전하며 주변 환경 스캔
3D 포인트 클라우드 소프트웨어	측정값을 실시간 3D 지도로 변환

자율주행 스타트업 웨이모(Waymo), GM의 크루즈(Cruise), 현대차의 모셔널(Motional) 등은 모두 라이다 기반 자율주행 시스템을 채택하고 있습니다.

대부분의 자율주행차는 왜 라이다를 쓰는가?

라이다가 사랑받는 이유는 단순합니다. “정확하고, 안전하며, 기존 규제에 맞다”는 것.

 

센서 자체가 생성하는 데이터가 워낙 정밀해서, 신호등, 차선, 보행자, 거리 판단 등에 있어 카메라보다 훨씬 안정적이라는 평가를 받습니다.

• 밤이나 악천후에도 작동 가능 (빛 기반이므로 밝기 영향 적음)
• 사람이나 차량의 거리·형태 식별 정확도 높음
• 차량 간 충돌 예측·회피 판단에 유리

특히 규제기관과 보험사는 ‘라이다 기반 자율주행’에 더 우호적입니다.

 

데이터 정확도, 예측 가능성, 테스트 신뢰도 측면에서 기존 자동차 산업의 요구와 잘 맞기 때문이죠.

 

하지만 이처럼 완벽해 보이는 라이다를 테슬라는 고의로, 의도적으로 제거했습니다. 이제 그 이유를 알아보겠습니다.

테슬라 비전 온리 전략 – 철학과 이유

2021년, 테슬라는 기존 자율주행 시스템에서 라이다는 물론 레이더까지 제거하며 'Vision Only' 전략을 선언했습니다.

 

즉, 카메라만으로 세상을 인식하고, 인간처럼 판단하겠다는 접근입니다.

 

일론 머스크는 라이다를 “바보 같은 짓(Fool’s errand)”이라고 말했죠. 왜일까요? 그 이유는 아래와 같이 요약할 수 있습니다.

• 비용 문제: 라이다 센서는 개당 수백만 원으로, 대량생산에 불리함
• 인간 중심 학습: 인간은 라이다 없이 운전 → 카메라 기반 인식이 더 '사람처럼'
• 센서 간 충돌 이슈: 라이다·레이더·카메라 데이터를 종합하는 과정에서 충돌 발생 가능
• 데이터 일관성 확보: 비전 온리 시스템이 학습 효율이 높고, OTA로 개선 용이

요컨대, 테슬라는 단기적인 안정성보다 장기적인 AI 학습 효율성과 확장성을 선택한 셈입니다.

 

즉, 지금은 조금 불안하더라도, “궁극적으로 사람보다 더 나은 시야”를 만들기 위해 과감한 선택을 한 것이죠.

비전 vs 라이다 – 장단점 비교

항목	라이다 기반	비전 온리 (테슬라)
정밀도	높음 (3D 거리 인식)	카메라 해상도에 따라 달라짐
비용	고가 (대량 양산 어려움)	저렴함 (기존 부품 사용 가능)
악천후 대응	상대적으로 우수	물방울·역광 등 취약
AI 학습 확장성	센서 종류 많아 학습 복잡	End-to-End 학습 구조에 유리

정밀도와 즉시 안전성은 라이다가, 비용과 장기 학습 효율은 비전이 강점입니다.

 

각 전략의 철학이 다르고, 경쟁사의 선택도 이 기준에서 갈라집니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q 라이다가 더 정확하다면 테슬라도 언젠가 다시 사용할 수 있지 않나요?

그럴 가능성은 매우 낮습니다. 일론 머스크는 라이다를 아예 ‘필요 없는 기술’로 간주하고 있으며, 현재의 AI 학습 모델도 카메라 기반으로 완전히 설계되어 있기 때문입니다.

Q 비전 온리 전략의 가장 큰 단점은 뭔가요?

비나 안개, 역광 상황에서 카메라 시야가 흐려질 수 있고, 거리 측정 정밀도도 라이다에 비해 부족하다는 점이 약점으로 꼽힙니다.

Q 그럼 왜 경쟁사들은 라이다를 고집하나요?

정밀도와 즉각적인 안전성 때문입니다. Waymo, Cruise 같은 기업은 “사람처럼 보려고 애쓰기보다 더 정확하게 스캔하는 것이 낫다”는 철학을 갖고 있습니다.

Q 테슬라의 비전 전략은 언제 완성형이 될 수 있을까요?

정확한 시기는 미정입니다. 하지만 FSD v12 이후 딥러닝 기반의 성능 개선 속도가 빠르게 진행되고 있으며, 테슬라는 수년 내 ‘사람보다 나은 인식력’을 목표로 하고 있습니다.

자율주행 기술이 점점 고도화되고 있는 지금, 라이다냐 비전이냐의 선택은 단순한 센서 종류를 넘어 각 기업의 철학과 방향성을 보여주는 핵심입니다.

 

정밀하고 안정적인 라이다 중심 전략 vs 인간처럼 보고 판단하는 비전 온리 전략.

 

어느 쪽이 정답일지는 아직 확실하지 않지만, 테슬라는 분명 자신만의 길을 가고 있습니다.

 

저는 테슬라를 8천km 이상 직접 타면서 느꼈어요. 아직 완벽하진 않지만, 분명히 점점 더 ‘사람처럼’ 주행하고 있다는 것.

 

카메라 하나하나에 데이터를 쌓고, 업데이트마다 조금씩 ‘더 나아지는 차’를 경험하는 건 정말 흥미롭습니다.

 

여러분은 어떤 전략이 더 설득력 있어 보이시나요? 댓글로 여러분의 생각도 함께 나눠주시면 감사하겠습니다 :)

 

다음 테슬라 시리즈에서는 FSD v12가 실제로 어떻게 작동하는지, 실사용자 입장에서 어떤 변화가 있었는지에 대해 풀어보겠습니다!