[리포트·정보] 자율주행, 과속은 없다 / 4. 자율주행 관련주(Lv 2~3 업체)에 대한 재평가

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안녕하세요 🖐🖐🖐

주린이 루루입니다 😆😆

지난 번 포스팅에 이어서 자율주행 업체에 대한 분류를 살펴보고 다음 번에는 관련 기업에 대한 간략한 소개로 이번 포스팅을 마치겠습니다.

자율주행 생태계

자율주행 생태계는 자율주행차량을 만드는 OEM과 모빌리티기업(AV Builds), AV스택, 센서, 프로세서, 데이터/연결, 매핑, 소프트웨어/알고리즘, 안전/보안, 개발도구 등으로 구성되어 있습니다. OEM 기업들은 기존 생산 모델뿐 아니라 미래의 robo-taxi/MaaS 차량용 AV 기술을 적극적으로 개발 중이며, Mobility 기업들은 기존의 생산 차량을 개조, 자체적인 자율주행기술 스택과 결합한 여러 공급 업체의 시스템을 통합하고 있습니다. AV(자율주행차) 스택 범주에는 인지, 판단 및 제어 작업을 처리할 수 있는 AV 하드웨어 또는 소프트웨어 플랫폼을 제공하는 회사들이며, 센서 범주는 AV 스택의 가장 큰 부분을 차지하고 있습니다.

자율주행 OEM과 모빌리티 기업(AV Builds)

OEM 기업들은 기존 생산 모델뿐 아니라 미래의 robo-taxi/MaaS 차량용 AV 기술을 적극적으로 개발 중이며 최종 목표는 AVs를 소비자 및/또는 AV서비스 운영자에게 판매하는 것이라고 할 수 있습니다. OEM에서는 일반적으로 별도의 사업부로 운영하고 있는데 많은 OEM은 지난 몇 년간 Lv 2시스템을 생산 차량에 공급하기 시작했고 생산 모델에 Lv 3 기능을 도입한 OEM이 몇 개 있지만 규제 및 운전권 반환 문제로 인해 Lv 3 시스템을 배치하는데 여전히 많은 문제가 있습니다. Mobility 기업들은 기존의 생산 차량을 개조, 자체적인 자율주행기술 스택과 결합한 여러 공급 업체의 시스템을 통합 중이며 최종 목표는 일반 대중 및 플릿 판매를 위해 AV모빌리티 서비스를 운영하는 것이라고 할 수 있습니다. 대부분의 빌드는 제한된 환경에서 운영되도록 설계된 승차공유 플랫폼, 로보택시, 배달 차량으로 지정됩니다.

자율주행 스택과 센서 기업

AV스택 범주에는 인지, 판단 및 제어 작업을 처리할 수 있는 AV 하드웨어 또는 소프트웨어 플랫폼을 제공하는 회사가 포함됩니다. 최종 목표는 자체적으로 완전한 AV를 개발 중인 OEM및 이동성 서비스 운영자에게 AV하드웨어 및 소프트웨어 스택을 제공하는 것입니다. 센서 범주는 AV스택의 가장 큰 부분으로 감지 범주는 CMOS/CCD, 레이더, 라이다, 초음파, IR/NIR(또는 열), GPS/GNSS 및 IMU(관성 측정 장치)를 포함한 센서 유형이 포함되며 많은 기능 중에서 센서는 차량 주변의 3D환경과 차량, 보행자, 심지어 동물을 포함한 현장의 다른 움직이는 물체를 감지하는데 사용됩니다. 대부분의 LiDAR는 비싸고 직렬 생산 차량에 적합하지 않지만, 더 저렴한 LiDAR 기기를 개발하는 70개 이상의 회사가 있고, 가격이 훨씬 저렴한 솔리드 스테이트 장치를 개발하고 있습니다.

자율주행 프로세서와 데이터/연결 기업

자율주행 프로세서 범주에는 처리 논리 또는 라이센스 IP를 제공하는 회사가 포함되어 있습니다. 이 도메인에 포함된 프로세서 기술과 유형에는 DSP(디지털 신호 처리), FPGA(Field-Programmable Gate Array), GPU(그래픽 처리 장치), 마이크로 컨트롤러, SoC(칩)의 시스템, VPU(비전 처리 장치)등이 포함되며 이러한 처리 기술은 이미지 인식, 지역화, 제어 신호, 실행 중인 신경 네트워크, 연결, 보안 및 안전 분야에 사용됩니다. 자동차 산업의 주요 반도체 회사들은 대부분 능동적 안전과 자율적 제어 내에서 다양한 영역에 대한 솔루션(즉, 노드)을 제공합니다. GPU는 이러한 유형의 컴퓨팅 환경을 처리하는데 인기 있는 선택이 되며 인공지능기반 알고리즘 처리에도 적합합니다. Data/Connectivity 범주에는 차 내 네트워크 또는 차량 외부의 무선 네트워크를 통해 데이터 이동을 지원하는 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 제공하는 회사가 포함되는데 미래의 AVs는 다른 차량 및 인프라와 통신해야 하므로 데이터 연결 스택의 필수 구성 요소가 됩니다.

자율주행 매핑과 소프트웨어/알고리즘 기업

자율주행 차량 기능에 사용되는 매핑 자산은 성능과 안전을 위해 매우 중요한 사항입니다. Avs 맵은 매우 상세하며, 차선이 보이지 않거나 환경 요소로 덮여 있을 때 차량이 정상적으로 작동되도록 정밀 차선 모델을 포함하고 있습니다. 또한 AV를 현지화 할 수 있는 랜드 마크 및 기타 물리적 구조, 그리고 속도 제한, 커브 경고, 차선 폐쇄 등을 포함한 데이터도 포함됩니다. 이 범주에는 AVs에 디지털 지도 데이터를 제공하는 지도 회사가 포함되며 일부 회사는 서비스로 전체 맵을 제공하는 반면 다른 회사는 서비스로 매핑을 제공하고 있습니다. Software/Algorithm범주는 매우 광범위하며 미들웨어, 런타임 소프트웨어, 응용 프로그램 소프트웨어 및 AI소프트웨어를 제공하는 회사를 포함하고 있는데 자율 제어의 많은 기능 요소에 적용됩니다.

레벨 2~3 수준의 ADAS/시스템 업체에 대한 재평가 필요

자율주행 생태계를 좀 더 간단명료하게 구분지어보면 인지, 판단, 제어 등의 자율주행 부품, 부품이 통합제어되는 시스템, 시스템이 탑재되어 이를 기반으로 다양한 모빌리티 서비스를 구현하는 것으로 밸류체인이 구성되어 있습니다. 앞서 언급한 것처럼 완잔자율주행이 상용화가 아직 멀어서 수익을 내기 어려운 레벨 4~5단계에 대한 막연한 기대보다는 향후 10년동안 보급 확산이 기대되는 레벨 2~3 수준 ADAS와 시스템통합업체에 대한 재평가가 필요하다가 판단되며 국내업체에서는 단연 현대모비스와 만도의 수혜가 예상됩니다.

현대모비스, 자율주행 레벨 2~4 대응 성장 전략 마련

레벨 2/3 단계의 센서 부분에서 빠른 시장 진출을 통한 시장 기회를 확보하기 위해 카메라와 레이더는 자체 기술 확보에 주력하고 기술력이 부족한 라이다의 경우 2019년 10월 벨로다인과 지분투자를 통해 협업관계 구축했습니다. 레벨 3 제어기 부분에서는 레벨 3 차종 개발/공급을 통해 트랙레코드를 쌓아 시스템 공급 역량 확보에 주력하고 있으며 레벨 4 이상 분야는 OEM/모빌리티업체의 개발에 참여하고, 모빌리티 사업자 제휴로 기술 및 사업기회 확보 추진하고 있습니다. 특히 2019년 9월 현대차 그룹은 미국 Aptiv와 50:50의 자율주행 솔루션 개발 JV 설립했습니다.

만도, ADAS 통한 레벨 2~3 수준 대응 및 레벨 4 자율주행 기술 구현 추진

만도는 레벨 3 수준의 조건부 자율주행 기술 구현 및 적용하고 있으며, 레벨 4 수준의 자율주행 기술 구현 추진하고 있습니다. 국내 최초 자체 기술로 제작한 자율주행차 운행 허가를 국내뿐 아니라 미국 캘리포니아주에서도 획득했으며 만도 자율주행 차량에는 전방, 전측방, 후측방 레이더와 전방 카메라, 전후방 영상기록장치, 운전자 인터페이스, 운행기록 및 별도 기록장치 등 자체 개발한 원천 기술을 탑재하고 있습니다. 이외 에도 차간거리유지시스템(SCC). 자동긴급제동장치(AEB), 지동차선유지장치(LKAS), 후측방경보시스템(BSD), 교통정체지원시스템(TJA) 등 운전자보조시스템 등을 적용했으며 2018년 ‘제로셔틀’ 무인주행으로 자율주행 레벨 4 시험 운행에 성공했습니다. 만도는 최근까지 고젝, SOSLAB, 스프링클라우드, 뉴빌리티, 쓰리세컨즈, 카본스튜지오, 립하이, 맥스트, 스파르타 등의 스타트업에 투자하고 있으며 SOSLAB은 우리나라 라이더 센서 스타트업체로 메인 라이더는 만도 직접 개발하고 대안컨셉은 스타트업을 통해 진행 중입니다. 스프링클라우드는 우리나라 자율주행 셔틀서비스 회사로 운행 데이터 획득을 위해 투자하고 있습니다.

마치며

이전 포스팅에서도 말씀드린 것처럼 3~4단계의 자율주행차가 상용화되기까지는 꽤 오랜 시간이 남았습니다. 따라서 그 이전 단계에 있는 자율주행 관련 업체에 더 많은 관심을 가질 필요가 있다고 판단되며, 국내에서는 현대모비스와 만도가 대표적인 종목이라고 할 수 있습니다. 산업군 자체가 장기적으로도 성장성이 높은 섹터이다보니, 장기적으로 접근하더라도 기간에 따라서 주요 종목들에 대한 비중을 조절할 필요가 있는데 결론적으로는 단/중기적인 접근에서 3단계 이상의 자율주행을 요구하는데 수혜받을 업종은 그 효과가 드러나기까지 너무 오랜 시간이 걸릴 수도 있다는 점이 주요 포인트인 것 같습니다.