2025.10.03 (금)

  • 맑음동두천 25.8℃
  • 구름조금강릉 27.3℃
  • 맑음서울 26.6℃
  • 구름많음대전 25.0℃
  • 흐림대구 22.6℃
  • 흐림울산 23.8℃
  • 구름많음광주 24.8℃
  • 흐림부산 27.2℃
  • 구름조금고창 25.2℃
  • 제주 24.5℃
  • 맑음강화 25.7℃
  • 구름많음보은 24.4℃
  • 구름많음금산 25.9℃
  • 구름많음강진군 26.3℃
  • 흐림경주시 22.1℃
  • 구름많음거제 25.3℃
기상청 제공

빅테크

[빅테크칼럼] 자율주행 안전성 때문에 미국 소비자 35% 테슬라 안산다…유럽 이어 미국 소비자까지 '냉담'

 

[뉴스스페이스=윤슬 기자] 일론 머스크의 전기차 브랜드 테슬라가 내세우는 완전자율주행(FSD, Full Self-Driving) 시스템에 대해 미국 소비자들의 부정적 인식이 크게 늘고 있다.

 

CNBC, 클린테크니카, 에이인베스트,테슬라라티, 인베스트 뉴스에 따르면, 미국의 컨설팅 업체 슬링샷 스트래티지가 8000명을 대상으로 실시한 조사에서 응답자의 35%가 FSD 기능 탑재가 테슬라 구매 가능성을 떨어뜨린다고 답했으며, 오직 14%만이 오히려 구매 의사를 높인다고 밝혔다. 나머지 51%는 FSD 탑재 여부가 구매 결정에 큰 영향을 주지 않는다고 답했다.

 

FSD는 운전자의 감시 아래 운전 대부분을 자동으로 수행하는 보조 시스템이다. 하지만 설문 참여자 중 48%는 이 기술에 강력한 법적 규제가 필요하다고 응답했는데, 이는 지난 8월 미 마이애미 연방법원이 플로리다 2019년 오토파일럿 관련 치명적 사고에 대해 테슬라에 약 2억4300만 달러(약 3378억원)의 배상을 명령하고, 사고 책임의 33%를 테슬라 측에 인정한 판결과 맞물려 소비자 신뢰 하락을 반영하는 결과로 분석된다.

 

또한, 같은 기간 동안 테슬라 차량을 '안전하지 않다'고 보는 비율은 34%에서 36%로 상승했고, '매우 안전하다'고 평가한 응답은 17%에서 13%로 줄었다. 소비자들은 FSD 관련 과장된 홍보와 명확하지 않은 안전 경고, 그리고 사고 위험 가능성을 우려하며, 자율주행차량 제조사에 대한 사고 책임 강화와 광고 가이드라인 엄격화 요구가 거세다.

 

이러한 부정적 여론은 테슬라의 미국 내 브랜드 평판에 타격을 입히고 있으며 유럽 시장 판매도 7개월 연속 감소하는 등 글로벌 경쟁 심화 속에 테슬라의 시장 점유율 유지에 부담으로 작용하고 있다. 또한, 중국의 BYD와 현대기아차 등이 자율주행 기술 경쟁에서 부상하면서 테슬라는 기술 신뢰성 확보와 소비자 신뢰 회복이라는 과제를 안고 있다.

 

한편, 미국 교통부는 자율주행 기술 경쟁 촉진을 위해 규제 완화를 추진 중이며, 테슬라 역시 오토파일럿 기능을 탑재한 ‘로보택시’ 출시 준비에 들어간 상태다. 그러나 전문가들은 기술 혁신과 함께 사고 예방 및 소비자 보호를 위한 법적·제도적 장치 마련이 시급하다고 지적한다.

배너
배너
배너

관련기사

93건의 관련기사 더보기


[빅테크칼럼] 엔비디아 젠슨 황 아들 스펜서 황, "휴머노이드 로봇 미래는 두 발 걷기 아닌 양손 조작”

[뉴스스페이스=김정영 기자] 세계 최대 AI 기업 엔비디아가 휴머노이드 로봇 분야를 차세대 핵심 성장축으로 집중 육성하는 가운데, 젠슨 황 CEO의 장남 스펜서 황이 10월 1일 서울 코엑스에서 열린 ‘휴머노이드 콘퍼런스 2025’ 산업 패널 토론에 참여해 휴머노이드 로봇 산업 발전 방향과 국내외 기술 협력 전망을 제시했다. 스펜서 황은 2022년 엔비디아에 입사해 로보틱스 부문 프로젝트 리드를 맡고 있으며, 이번 방한에는 여동생 매디슨 황도 동행해 삼성전자 R&D캠퍼스와 수원 생산기술연구소를 방문했다. ZDNet Korea, CNBC, Markets and Markets, IFR에 따르면, 스펜서 황은 토론에서 “휴머노이드 로봇 발전의 핵심은 두 발 보행이 아닌 양손 조작 능력에 있다”고 강조했다. 그는 산업 현장과 물류 창고에서 피킹 작업, 다단계 조립과 같은 손을 이용한 작업이 휴머노이드 로봇 상용화의 가장 현실적 출발점이라며 “현재는 범용성을 위해 데이터를 축적하는 중요한 단계”라고 밝혔다. 실제 물류·산업현장 작업 데이터가 로봇 학습과 성능 향상에 필수적이라는 것이다. 로봇이 반복적이고 위험하거나 무거운 작업을 대신하며 현장 근로자들로부터 긍