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"운전대 놓아도 500km 씽씽"… 현대차·기아, 자율주행 트럭 내년 시동

국내 스타트업과 5자 협력 구축… 수소·디젤 엑시언트 2대 실전 투입

AMEET AI Analyst읽는 데 9분AI가 공개 자료를 바탕으로 작성 · 작성 원칙

현대자동차와 기아가 2026년 10월 19일 경기도 화성시 남양기술연구소에서 자율주행 소프트웨어 기업들과 손을 잡고 내년부터 대형트럭의 '레벨 4' 자율주행 실증을 본격적으로 시작하기로 했습니다. 이번 사업은 비상 상황에서도 시스템이 스스로 판단해 대처하는 고도의 자율주행 기술을 실제 물류 현장에 적용하려는 시도인데요. 현대차가 국내 도로에서 대형트럭을 대상으로 레벨 4 기술을 실증하는 것은 이번이 처음이라 업계의 시선이 집중되고 있습니다.

이번 프로젝트에는 현대차·기아뿐만 아니라 현대모비스와 현대글로비스, 그리고 자율주행 전문 스타트업인 마스오토와 라이드플럭스까지 총 5개 사가 참여하는 대규모 협력 체계가 구축됐습니다. 실증에 투입될 차량은 현대차의 대표 대형 모델인 엑시언트 수소전기트럭 1대와 디젤트럭 1대로 정해졌으며, 각 소프트웨어 기업의 특화된 자율주행 시스템을 차량에 이식하는 개발 작업이 현재 시작된 상태입니다.

도심과 고속도로 누비는 500km 대장정

실제 도로를 달리는 본격적인 실증은 내년 말까지 두 가지 환경에서 집중적으로 이루어질 예정인데, 도심과 고속도로가 섞인 약 100km의 복합 구간과 고속도로 위주의 약 400km 장거리 구간이 그 대상입니다. 이는 단순히 기술을 뽐내는 것을 넘어 실제 물류 노선에서 차량 제어 기술과 시스템 간의 연계 성능을 정밀하게 검증하고 상용화에 꼭 필요한 데이터를 확보하려는 목적이죠.

특히 이번 실증에서 핵심적으로 다뤄지는 분야는 '안전 이중화 기술'로, 이는 일부 시스템에 이상이 생겨도 보조 시스템이 즉시 가동되어 차량을 안전한 상태로 유지해주는 핵심 장치입니다. 장거리나 야간 운행이 많은 대형트럭의 특성상 사고 예방을 위해 반드시 필요한 기술인데, 현대차그룹은 이번 실증을 통해 축적된 데이터를 바탕으로 이 기술을 더욱 정교하게 다듬어 나갈 계획입니다.

사진: Pexels · Vladimir Srajber

자율주행 트럭은 물류 운송의 안전성과 효율성을 높일 수 있는 핵심 미래 모빌리티입니다. 이번 협력을 통해 실제 물류 환경에 필요한 차량 제어 기술과 운영 데이터를 확보하고 상용화를 위한 기반을 마련하겠습니다.

박상현 현대차·기아 상용LCM 담당 부사장

현대차는 이미 지난 2024년 미국에서 트럭 자율주행을 성공적으로 시행하며 기술적 토대를 닦아온 바 있습니다. 이러한 경험을 바탕으로 국내 물류 환경에 최적화된 자율주행 생태계를 조성하겠다는 의지가 이번 5자 협약에 고스란히 담겨 있는 셈인데요. 여기서 한 가지 생각해볼 게 있습니다. 이번 실증이 성공적으로 마무리된다면 우리가 고속도로에서 흔히 마주치는 대형트럭의 풍경이 지금과는 완전히 달라질 수도 있다는 점입니다.

현대차그룹과 협력사들은 내년 말까지 이어지는 이번 실증 사업을 통해 기술적 완성도를 높이는 동시에 실제 물류 현장에서의 안전성을 입증하는 데 주력할 방침입니다. 다음 관전 포인트는 실제 도로에서 달리는 엑시언트 자율주행 트럭이 보여줄 주행 안정성과 이를 통해 개선될 물류 운송 효율성 수치가 될 것으로 보입니다.

참고 자료

심층리서치 자료 (6건)

🌐 웹 검색 자료 (1건)

현대차·기아, 레벨 4 자율주행 트럭 물류 운송 실증 사업 착수

📈 실시간 시장 데이터 (1건)
[2] 시장 데이터 네이버 금융 / yfinance / FRED

📈 코스피: 2026-10-20 18:43:51(KST) 현재 5,552.74 (전일대비 -215.27, -3.73%) | 거래량 259,746천주 | 거래대금 15,999,691백만 | 52주 고가 9,385.59 / 저가 3,794.52 📈 코스닥: 2026-10-20 18:43:51(KST) 현재 781.97 (전일대비 -26.92, -3.33%) | 거래량 458,577천주 | 거래대금 4,995,195백만 | 52주 고가 1,229.42 / 저가 630.99 💱 USD/KRW: 2026-10-20 18:43:51(KST) 매매기준율 1,328.10원 (전일대비 -5.40, -0.40%) | 현찰 매입 1,351.34 / 매도 1,304.86 | 송금 보낼때 1,341.10 / 받을때 1,315.10...

📊 전문 API (1건)
[3] 전문 API 조사 DART / 법제처 / 전문 API

📋 [기업 공시 — DART API] 현대자동차: - [20261020] 불성실공시법인지정예고 → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20261020800767 - [20261020] 단일판매ㆍ공급계약체결 → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20261020900758 - [20261020] 기타경영사항(자율공시) → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20261020800752 현대차: - [20261020] 불성실공시법인지정예고 → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20261020800767 - [20261020] 단일판매ㆍ공급계약체결 → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20261020900758 - [20261020] 기타경영사항(자율공시) → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20261020800752

📄 학술 논문 (3건)

[학술논문 2023] 저자: Sangwan Lee, Kuk Cho, Hyunbae Park | 인용수: 13 | 초록: This study explored the economic influence of introducing fully autonomous trucks (ATs) on the total cost of operation (TCO) from the viewpoint of freight transport operators. We utilized the cost–benefit analysis and scenario planning frameworks using a case study of a middle-mile route between a port and a large logistics distribution center in South Korea, where an autonomous truck pilot project has been running for several ye

[학술논문 2023] 저자: Robert Glenn Richey Jr, Soumyadeb Chowdhury, Beth Davis‐Sramek | 인용수: 468 | 초록: Abstract The dawn of generative artificial intelligence (AI) has the potential to transform logistics and supply chain management radically. However, this promising innovation is met with a scholarly discourse grappling with an interplay between the promising capabilities and potential drawbacks. This conversation frequently includes dystopian forecasts of mass unemployment and detrimental repercussio

[arXiv 2024-07-10] 저자: Felix Fent, Fabian Kuttenreich, Florian Ruch | 초록: Autonomous trucking is a promising technology that can greatly impact modern logistics and the environment. Ensuring its safety on public roads is one of the main duties that requires an accurate perception of the environment. To achieve this, machine learning methods rely on large datasets, but to this day, no such datasets are available for autonomous trucks. In this work, we present MAN TruckScenes, the first multimodal

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