테슬라가 동차제 테스트에서 두드러진 성과를 거둔 것은 오랜 기간 동안 고수해온 순수 비주얼 기술 노선 덕분이다. 다른 자동차 제조사들이 일반적으로 채택하는 "라이다 + 밀리미터파 레이더 + 카메라" 다중 센서 융합 방식과는 달리, 테슬라는 오직 카메라만으로 시각 정보를 수집하고, 고급 알고리즘 처리를 통해 환경 인식 및 의사 결정을 수행한다. 이러한 기술 선택은 테스트에서 몇 가지 뚜렷한 장점을 보여주었고, 동시에 업계 내에서 지속적인 논란을 일으켰다.

비용 효율성은 순수 비주얼 솔루션의 가장 직관적인 경쟁력이다. 업계 데이터에 따르면, 테슬라 모델 3의 지능형 주행 시스템 비용은 라이다를 장착한 원계 M9보다 약 40% 낮다. 라이다의 단품 비용은 현재 약 500달러에 달하는 반면, 테슬라가 사용하는 일반 카메라 비용은 불과 수십 달러에 불과하다. 이러한 비용 차이는 테슬라가 높은 이윤을 유지하면서도 알고리즘 개발과 데이터 처리에 더 많은 자원을 투입할 수 있게 한다. 네티즌들은 이에 대해 날카로운 댓글을 남겼다: "순수 비주얼이 올바른 경로다. 현실 세계는 인간을 위해 준비된 것이며, 라이다는 하드웨어 비용을 낭비하는 것"이라고.

테스트에서 가장 인상 깊었던 것은 테슬라 시스템이 보여준 인간과 유사한 의사 결정 논리였다. "공사 중 도로에서 트럭을 만나는" 상황에서, 모델 3는 시속 130km로 장애물 구역에 접근할 때, 앞의 장애물을 신속하게 인식하고 브레이크를 작동시켰을 뿐만 아니라, 차선 변경, 잠시 정지 후 천천히 우회하는 등 일련의 복잡한 작업을 수행하여 단 2.55미터의 좁은 공간에서 무사히 통과했다. 이러한 "부드럽고 매끄럽게, 심지어 '논리적으로' 위기 상황에 대응하는" 능력은 테슬라의 엔드 투 엔드 신경망의 핵심 장점을 보여준다. 단순한 "인식-반응"이 아니라, 인간 운전자의 종합적인 판단 과정을 모방하는 것이다.

테슬라의 기술 아키텍처 혁신 또한 그 성과가 뛰어난 중요한 이유이다. FSD V12는 비전 트랜스포머 아키텍처를 채택하여, 엔드 투 엔드 모델을 통해 이미지 입력에서 제어 명령으로의 매핑을 직접 구현한다. 그 희소화된 경로 예측 알고리즘은 복잡한 교차로의 의사 결정 응답 시간을 120밀리초로 단축시켜 인간 수준에 가깝게 만든다. 더 중요한 것은, 테슬라 시스템이 "단일 의사 결정 흐름" 설계를 채택하여 다중 시스템 간의 충돌 문제를 피하고 있다는 점이다. 동차제 테스트에서 원계 M9는 공사 장면에서 AEB(자동 긴급 제동)가 작동한 후 NCA(자동 내비게이션 보조) 기능이 강제로 중단되어 시스템 전략이 붕괴되었으나, 테슬라의 FSD 시스템은 통합 아키텍처를 사용하여 "좌우 손이 서로 방해하는" 상황이 없고, 의사 결정이 더욱 일관되고 안정적이다.

그러나 순수 비주얼 솔루션은 여러 가지 의문과 한계에 직면해 있다. 테스트 방법과 장면 선택에 대한 논란이 가장 먼저 제기된다. 화웨이 ADS 책임자는 소셜 미디어에서 "진정한 지능형 주행 경쟁은 도시 마을, 재래시장 등 복잡한 장면에서 이루어져야 하며, 폐쇄된 고속도로가 아니다"라고 지적했다. 실제로 동차제 테스트는 모두 고속도로 장면으로, 중국 특유의 복잡한 도시 도로 상황, 예를 들어 보호 없는 우회전, 비차량 혼행 등의 상황이 포함되지 않았으며, 이러한 점이 바로 순수 비주얼 솔루션의 약점으로 인정받고 있다. 올해 2월의 실측 결과에 따르면, FSD는 중국 도시 도로에서 34회의 위반을 발생시켰고, 대중교통 전용 도로, 조수차선 등 현지 특유의 교통 요소에 대한 인식 능력이 현저히 부족했다.

환경 의존성은 또 다른 큰 도전이다. 순수 비주얼 솔루션은 폭우, 역광 등 극단적인 환경에서 인식 정확도가 30% 감소할 수 있다. 비록 테슬라 HW5.0 하드웨어가 12개의 내후성 카메라를 장착하고, 삼성 맞춤 렌즈와 난방 요소 및 발수 코팅을 사용하여 비와 눈 날씨에서도 250미터의 유효 탐지 거리를 유지할 수 있지만, 실제 복잡한 환경에서는 여전히 성능 변동이 발생할 수 있다. 반면, 다중 센서 융합 솔루션은 라이다의 능동 탐지 능력을 통해 악천후 조건에서도 더 안정적인 인식 성능을 제공할 수 있다.

주목할 점은 기술 노선 간의 완전한 대립이 아니라, 업계에서 융합 추세가 나타나고 있다는 것이다. 화웨이 ADS 3.0은 "라이다 주도, 비주얼 보조" 전략으로 조정되었고, 테슬라도 알고리즘을 조용히 개선하고 있으며, 최신 FSD 베타 13.2 버전은 더 많은 의미 분할 기술을 도입하여 인식 정확도가 27% 향상되었다. 업계의 공감대가 점차 형성되고 있다: 절대적인 최적 경로는 없으며, 특정 시장 환경과 기술 생태에 가장 적합한 조합 솔루션만이 존재한다. 테슬라가 동차제 테스트에서 보여준 성과는 특정 조건에서 순수 비주얼 솔루션의 실행 가능성을 입증했지만, 이 경로가 모든 장면에서 보편적인 장점을 가진다는 것을 의미하지는 않는다.

동차제 보조 주행 테스트 결과가 발표된 후, 테슬라의 성과가 널리 주목받았지만, 테스트 자체의 방법론, 공정성 및 대표성에 대한 논란도 뒤따랐다. 이러한 논란은 단순히 스마트 주행 평가 시스템에 대한 대중의 관심을 반영할 뿐만 아니라, 업계의 표준화 구축 부족을 드러낸다. 이러한 논란의 점들을 깊이 분석하는 것은 테스트 결과의 실제 의미를 올바르게 이해하는 데 매우 중요하다.

테스트 변수 통제는 가장 의문이 제기되는 측면 중 하나이다. 여러 업계 전문가와 자동차 제조사들은 테스트에서 중요한 매개변수인 차량 속도, 거리 등이 통일된 기준이 없다고 지적했다. 예를 들어, "앞차가 갑자기 사라지는" 테스트 항목에서, 서로 다른 모델이 직면하는 장면 조건이 다르다. 어떤 차량은 왼쪽 차선이 비어 있어 우회할 수 있지만, 다른 차량은 왼쪽 차선이 다른 차량에 의해 점유되어 우회할 수 없다. 마찬가지로, 차량 간 거리 설정은 각 자동차 제조사가 정의한 "중간" 설정을 사용했지만, 이 기준의 차이는 매우 크다: 테슬라의 "중간"은 약 120미터의 거리(7개의 흰 선)에 해당할 수 있지만, 원계의 "중간"은 약 45미터(3개의 흰 선)에 불과하다. 이러한 출발선 불일치는 테스트 결과의 수평 비교를 어렵게 만든다.

이러한 의문에 직면하여, 동차제는 "변수가 완전히 일치할 수는 없지만, 전체 논리는 실제 고속 사용 장면에 가깝다. 표준 실험실 테스트가 아니다"라고 응답했다. 그들은 테스트의 목적이 "누가 가장 똑똑한가"가 아니라 "누가 가장 실수를 하지 않는가"를 보는 것이라고 강조했다. 이러한 입장은 어느 정도 합리성이 있다. 왜냐하면 실제 도로 환경은 본래 변수가 가득하고, 스마트 주행 시스템은 불확실성에 대응할 수 있는 능력을 갖추어야 하기 때문이다. 그러나 비교 평가로서, 중요한 변수를 적절히 통제하는 것은 결과의 과학성을 보장하는 기본 요구 사항이다.

인위적 개입 논란은 테스트 과정의 공정성과 관련이 있다. 원계 M9의 공사 장면 테스트 비디오에서 차량이 갑자기 방향을 틀어 회피 동작이 실패했으며, 일부 네티즌은 슬로우 모션 비디오를 통해 운전자가 차량 제어에 개입했다고 의심했다. 동차제 기술자는 이것이 AEB 시스템이 작동한 후 NCA 기능이 중단되어 발생한 시스템 충돌이며, 인위적 개입이 아니라고 설명했다. 이 설명은 합리적이지만, 테스트 과정에서 투명성이 부족하다는 문제를 드러낸다. 만약 테스트 측이 사전에 더 자세한 작업 규정과 판별 기준을 공개할 수 있었다면, 이러한 논란은 피할 수 있었을 것이다.

더 근본적인 논란은 테스트 장면의 대표성이다. 동차제 테스트는 15개의 고위험 장면에 집중하며, 모두 미리 설정된 표준화된 상황이다. 그러나 실제 도로 환경은 훨씬 복잡하고 다양하며, 특히 중국 도시 특유의 교통 현상인 전기차의 무분별한 통행, 보행자가 가드레일을 넘는 것, 비차량의 역주행 등은 테스트에서 반영되지 않았다. 화웨이 ADS 책임자의 비판은 핵심을 찌른다: "진정한 지능형 주행 경쟁은 도시 마을, 재래시장 등 복잡한 장면에서 이루어져야 한다." 테스트 장면의 한계는 결과가 각 시스템의 실제 사용에서의 성능 차이를 전면적으로 반영하기 어렵게 만든다.

브랜드에 대한 의혹도 주목할 만하다. 일부 네티즌은 동차제의 투자자인 홍산 캐피탈이 테슬라에도 투자하고 있어 테스트가 "자본의 편향"이 있을 수 있다고 의심했다. 동차제는 테스트가 CCTV와 공동으로 조직되었으며, 전 과정이 녹화되어 편집되지 않았다고 강조했지만, 자본의 연관성은 대중의 신뢰에 영향을 미칠 수 있다. 홍멍 지행의 공식 "코멘트를 하지 않겠다"는 냉담한 반응은 일부 자동차 제조사가 테스트의 공정성에 대해 유보적인 태도를 가지고 있음을 암시한다.

이러한 논란의 이면에는 스마트 주행 산업의 표준 체계 결여라는 심층적인 문제가 반영되어 있다. 현재 중국은 국가 또는 산업 차원에서 통일된 스마트 주행 테스트 평가 기준을 구축하지 못하고 있으며, 각 평가 기관이 자체적으로 테스트 계획을 설계하여 결과를 서로 비교하기 어렵게 만들고 있다. 이상 자동차 CEO 리샹의 제안은 매우 건설적이다: "10만 가지 장면을 포함하는 통일된 테스트 기준을 수립해야 하며, 폭우, 야간, 터널 등 극단적인 환경을 포함해야 한다." 알려진 바에 따르면, 중국 자동차 산업 협회는 "스마트 주행 시스템 테스트 평가 규범" 제정 작업을 시작했으며, 2026년 시행을 계획하고 있다. 이는 업계 평가의 과학성과 신뢰성을 높이는 데 도움이 될 것이다.

또 다른 핵심 문제는 L2 시스템의 기능 경계이다. 테스트에 사용된 모든 차량은 L2급 보조 주행 시스템을 장착하고 있으며, 그 설계 초기 목적은 인간 운전자를 돕는 것이지 대체하는 것이 아니다. 공안부 교통 관리국 부국장 왕창은 명확히 말했다: "현재 중국 시장에서 판매되는 자동차에 장착된 지능형 주행 시스템은 자동 주행 기능을 갖추고 있지 않다." 이는 테스트 결과와 관계없이 운전자가 항상 주의를 기울이고 언제든지 차량을 인수할 준비를 해야 함을 의미한다. 일부 자동차 제조사가 "자동 주행" 능력을 과도하게 홍보하여 소비자에게 시스템 성능에 대한 비현실적인 기대를 초래한 것도 테스트 결과와 대중 인식 간의 차이가 발생하는 이유 중 하나이다.