중국 도시 파일럿의 진화: "주입식 학습"에서 "원-스테이지 엔드투엔드"로

1. 규칙 시대: 도시 NOA의 "주입식 학습" 함정

중국 지능형 운전의 첫 도약은 고속도로에서 도시로의 진출이었다. 하이웨이 NOA는 비교적 단순하다. 도로는 폐쇄되어 있고, 기하학은 일관되며, 참여자는 대부분 자동차다. 도시 NOA는 다른 차원이다. 신호등, 무방비 좌회전, 보행자, 전동 스쿠터, 빨간불 무시하는 배달 라이더, 혼잡한 교차로의 "지퍼 매너" — 복잡성은 기하급수적으로 증가한다.

초기의 지배적 접근은 가능한 모든 시나리오를 손으로 쓴 규칙으로 커버하는 것이었다. 수천 개의 if-then-else: 녹색 후 언제 출발, 끼어들 때 얼마나 감속, 무방비 좌회전 궤적을 어떻게 계획. 고속도로에서勉强히 통하지만, 도시에서는 무너진다. 중국 도로 이용자는 거의 규칙을 따르지 않으며, 롱테일 시나리오는 어떤 규칙 라이브러리도 초과한다. 한 테스트 팀이 인정했다: "주입식 학습 같다 — 미리 매핑된 경로에서는 빛나지만, 등록되지 않은 시나리오를 만나면 차는 망설이고, 어색하게 움직이고, 운전자에게 넘긴다."

결과: 2025년 중국 도시 NOA 침투율은 약 **15.1%**에 그쳤으며, 20만–30만 RMB 이상 차량에 집중되어 있었다. 롱테일을 정복하지 못하는 한, 대중화는 막혀 있다.

2. 투-스테이지 엔드투엔드: 어색한 과도기

업계는 **엔드투엔드(E2E)**로 선회했다. 심층 신경망이 규칙 스택을 대체한다. 센서 입력, 운전 명령 출력, 시스템은 대규모 인간 운전 데이터로부터 학습한다.

양산에 들어간 첫 번째 E2E 물결은 거의 항상 투-스테이지였다. 1단계: 원시 센서 데이터를 중간 표현(시맨틱 맵, 주행 가능 영역, 검출 객체)으로 변환. 2단계: 그 중간 표현에서 궤적이나 제어 명령을 생성.

투-스테이지 E2E는 양산이 빠르고 설명 가능했다. 치명적 결함은 정보 손실이다. 인식 모듈이 선택한 중간 표현이 계획 모듈이 필요로 하는 모든 디테일을 담고 있다고 보장되지 않는다. 두 모듈 사이의 경계는 구조적으로 신호를 버리는 병목이다.

한 문장으로: 투-스테이지 E2E는 여전히 "인식이 먼저, 계획이 나중"이다. 순수 규칙 시대보다 사용자 경험은 나아졌지만, 차는 여전히 뻣뻣하게 운전한다 — 급제동, 차선 변경 망설임, 종방향 제어 끊김. "뻣뻣함"은 해결했지만 "어색함"은 해결하지 못했다.

3. 원-스테이지 엔드투엔드: 진짜 "근육 기억 운전"

지난 1년 동안 원-스테이지 엔드투엔드는 군비경쟁을 촉발했고 주요 업체들의 기술적 합의로 빠르게 자리잡았다. 핵심 아이디어는 잔인할 정도로 단순하다: 하나의 모델, 처음부터 끝까지. 단일 신경망이 센서 입력을 받고 궤적을 출력하며, 수동으로 정의된 중간 모듈은 없고, 전체 스택이 안전 목표에 대해 엔드투엔드로 최적화된다.

가장 두드러진 특징: 인간적인 운전.

모델은 사실상 운전을 위한 "근육 기억"을 개발했다. 엔지니어가 "끼어들면 X m/s² 감속"을 작성할 필요가 없다. 수백만 km의 인간 운전 데이터 학습을 통해 인간 운전자 직관에似た "차의 감각"을 얻는다: 부드러운 추종, 앞차 예측, 이른 가속 페달 떼기, 스티어링과 액셀의 섬세한 협조. 갑작스러운 스티어링 입력, 미세 보정, 황급한 정지는 없다. Horizon HSD 원-스테이지 스택을 탑재한 Chery Exeed ET를 테스트한 사람의 요약: "스티어링과 액셀이 매우 섬세한 터치로 조율된다. 갑작스러운 조타나 앞뒤 보정은 없다." 이것이 진정으로 운전을 배운 엔드투엔드 모델의 모습이다.

오늘날 원-스테이지 E2E는 **Tesla, Huawei, Horizon, Momenta, Bosch, QCraft(轻舟智航), MOVING ACT(魔视智能)**의 명시적 지지를 받고 있으며, 각 사가 대규모 투자를 하고 아키텍처를 실제 차량에 탑재하고 있다.

아키텍처	핵심 논리	전형적 경험
규칙 시대	손으로 쓴 if-then-else	"주입식 학습" — 사전 매핑 경로에서만 좋고, 롱테일에서 어색
투-스테이지 E2E	인식+계획 분리, 공동 학습	양산 빠름, 그러나 정보 손실로 차가 뻣뻣
원-스테이지 E2E	단일 모델, 센서 입력 → 궤적 출력	"직관 운전" — 매끄럽고, 인간적이며, 롱테일에서도 견고

4. 새로운 경쟁: 안전, 설명 가능성, 스케일

원-스테이지 E2E는 천장이 높지만, 새로운 문제를 가져온다: 블랙박스 함정. 의사결정 과정이 불투명해서, 차가 이상한 동작을 할 때 인식 실패인지 계획 실패인지 알기 어렵다. 필드 근본 원인 분석이 진짜로 어려워진다.

규제 당국도 이미 움직이고 있다. 2026년 8월 4일, MIIT는 L3·L4 자율주행에 대한 중국 최초의 강제 국가표준을 공포했다: GB 44721-2026, "지능형 연결 차량의 자동운전 시스템 안전 요구사항", 2027년 7월 1일 시행 예정. 이 표준은 변조 불가능한 자동운전 데이터 기록 시스템("차량 블랙박스"), OEM의 전 생애주기 안전 책임, 스티어링·브레이크·지능형 운전 컨트롤러의 하드웨어 이중화, 그리고 "완전 자율", "L2.999", "준-L3" 같은 오해의 소지가 있는 마케팅 용어를 금지한다.

이보다 앞서 2025년 9월 17일, MIIT는 L2 레이어(어댑티브 크루즈, 차선 중앙 유지, NOA)를 대상으로 하는 또 다른 강제 표준 **"결합 운전 보조 시스템 안전 요구사항"**에 대한 공개 의견 수렴을 시작했다. 손/시선 감지, 차선 변경 행동, 사고 분석용 데이터 기록 체인의 통일된 안전 기준을 설정한다.

규제가 강화되면서 경쟁의 논리는 "누가 더 높은 천장을 가졌는가"에서 "누가 E2E를 동시에 똑똑하고 신뢰할 수 있게 만드는가"로 이동한다. 주요 업체들은 안전하고 설명 가능한 원-스테이지 E2E에 투자하고 있다 — 안전 메커니즘을 모델 아키텍처 자체에 직조하고, 엔지니어와 규제 당국 모두 검증할 수 있는 감사 가능한 중간 모니터링 포인트를 제공한다.

스케일은 본격적인 단계에 들어섰다. 2026년 원-스테이지 E2E를 탑재한 양산 모델 수는 수십 개에 이를 것으로 예상된다. 2025년 11월, Bosch는 업계 최초의 양산급 원-스테이지 E2E 첨단 운전 솔루션을 Chery Exeed Sterra ES에 출시했다. 2026년 상반기, **ZYT(구 DJI Automotive)**는 "高悟性" E2E 4.0 모델을 Hongqi HS6 PHEV와 Tiangong 05부터 시작해 기존 FAW Hongqi 오너에게 OTA로 배포하기 시작했다.

결론

중국 도시 파일럿의 궤적은 깨끗하다. 손으로 쓴 규칙의 "주입식 학습"부터, 어색한 투-스테이지 E2E 과도기를 거쳐, 오늘날 양산되는 원-스테이지 E2E까지, 이것은 "어떻게 차에게 운전을 배우게 할 것인가"에서 "어떻게 차가 사람처럼 운전하게 할 것인가"로의 점진적 탈출이었다.

다음 역은 이전보다 더 어렵다. 시스템이 매끄러운 것만으로는 충분하지 않다. 투명하고 검증 가능하며, 20만 RMB 이상 클럽을 빠져나갈 만큼 저렴해야 한다. 진정한 도시 NOA의 "대중화"는 시트 아래 블랙박스를 갖춘 원-스테이지 모델이 오늘의 플래그십 가격의 절반에 안전하게 판매·유지·설명될 수 있는 날에 도래할 것이다. 그날, 단일 데모의 날이 아니라, 그날이 다음 10년 중국 지능형 운전을 정의할 것이다.