심천 테크 탐방중 2. 포니.ai (PONY.US) : Toyota·BAIC·GAC 등 완성차 업체와 협력해 L4 자율주행 시스템을 탑재한 로보택시를 운영. 중…

>>심천 테크 탐방중 2. 포니.ai (PONY.US) : Toyota·BAIC·GAC 등 완성차 업체와 협력해 L4 자율주행 시스템을 탑재한 로보택시를 운영. 중국 주요 도시를 중심으로 로보택시 사업을 상용화, 유럽·중동·아시아 등 해외 시장으로도 사업 확대 **체감상 작년 6월 탐방 대비 당국 속도조절 등으로 위축 분위기 •자율주행 사업 및 사업모델 : L4 Robotaxi 중심으로 완전 무인 상업운영을 확대 중이며, 현재 약 2,000대 중 800대가 완전 무인 차량임. 장기적으로 수천~10만 대 이상 확대를 목표로 하나 규제와 대중 수용에 따라 점진적으로 성장할 전망 •L4 개인용 차량과 Robotaxi : 개인 소유 L4 차량은 사고 책임과 전국 단위 무인주행 허용 등 규제 문제가 있어 단기 상용화가 어려움. 향후 수년간 승용 L4의 주요 상업 형태는 Robotaxi가 될 것 •맵핑 및 엔드투엔드 : 엔드투엔드는 알고리즘 구조이고 지도·지리정보는 별도 개념으로, 엔드투엔드 모델에서도 지도 활용이 가능 •무지도 주행 및 온라인 맵 : 도로 환경이 지속적으로 바뀌기 때문에 오프라인 지도에만 의존할 수 없음. 온라인 인식과 맵 구축을 통해 공사·차선 변경 등 새로운 환경에 대응 •L4 운영지역과 규제 : 지역별 운행 제한은 기술보다 정책과 안전성 검증의 영향이 큼. 새로운 지역에서 대규모 무인운행을 위해서는 규제기관의 안전성 검증이 필요 •자율주행 기술 발전 단계 및 시장 기대 : 과거 시장은 자율주행 발전 속도를 과도하게 기대했으나, 2024~2025년 이후 중국·미국에서 실제 무인운행이 확대됨. 향후 기술·규제·대중 수용이 함께 진행되며 점진적으로 시장이 확대될 것으로 봄 •강화학습 및 월드 모델 : 가상 월드 모델에서 생성한 데이터를 활용해 강화학습을 진행함. 인간 운전 모방이 아닌 인간보다 안전하고 편안한 주행 목표 •시뮬레이션과 실제 데이터의 선순환 : 시뮬레이션 환경과 실제 도로의 차이를 줄이는 것이 핵심임. 실제 환경의 다양한 비정상 상황까지 반영해야 해 Sim-to-Real 구현이 가장 어려운 부분이라고 설명 •월드 모델의 실제 데이터 검증 : 실제 데이터는 신규 모델의 안전성 테스트와 월드 모델 정확도 검증에 활용함. 대규모 학습 데이터는 대부분 시뮬레이션으로 생성해 실제 데이터 의존도는 낮다고 설명 •자체 L4 데이터 경쟁력 : 인간 운전자 데이터보다 실제 L4 차량에서 확보한 데이터의 활용 가치가 높다고 봄. L4 차량 데이터를 통해 월드 모델을 개선하고 다시 AI 운전자를 학습하는 선순환 구축 •하드웨어·소프트웨어 및 경량 자산 운영 : 올해 3,500~4,000대 운영을 목표로 하며, 파트너가 차량을 보유하고 회사가 차량·소프트웨어를 제공하는 경량 자산 모델도 병행 •단위경제성(UE) 및 차량 수익성 : 7세대 차량부터 차량 및 운영 효율성이 개선됐으며, 광저우와 선전에서 UE 흑자 전환을 달성함. 차량을 추가할수록 매출총이익 기준 수익을 낼 수 있는 구조를 확보했다고 설명 •차량 규모 확대 및 장기 BEP : 현재는 차량 단위 수익성 확보 이후 규모 확대가 핵심임. 수만~10만 대까지 확대되면 연구개발비를 커버하고 그룹 전체 BEP에 도달할 수 있을 것으로 봄 •비용 구조 및 연구개발 효율성 : 비용은 연구개발비와 차량 운영비가 중심이며, 운영 도시가 확대돼도 연구개발 비용과 인력을 동일 비율로 늘릴 필요가 없는 높은 개발 효율성을 경쟁력으로 제시 •차량 운영비 및 km당 비용 : 차량 가격은 약 20만 위안이며, 100대 규모 운영센터에 약 3명의 인력만 필요할 수 있다고 설명함. 1km당 비용은 1위안 미만, 0.8위안 미만일 가능성이 있다고 언급 •현금흐름 및 자금조달 : 사업 확대로 FCF는 마이너스가 예상되지만 비용 증가율은 차량 증가율보다 낮게 관리할 계획임. 현재 현금 약 14억 달러, 올해 예상 FCF 유출 약 3억 달러 수준이며 필요 시 추가 자금조달도 검토 •차량 금융 및 자산 운영 방식 : 차량 담보 금융리스·대출 등을 활용할 수 있으며, 차량 투입 후 약 3~4년 또는 그 이전에 투자금을 회수할 가능성 •추가 연구개발 방향 및 안전성 : 사업 확장과 함께 자율주행 안전성 개선을 지속함. 회사 차량의 사고율은 인간보다 크게 낮으며, 보험료도 인간 운전 택시의 절반 이하 수준이라고 설명 •AI 안전성 기준 및 규제 : 대규모 Robotaxi 상용화를 위해서는 인간보다 크게 높은 수준의 안전성이 필요할 수 있다고 판단함. 향후 인간 대비 10배~100배 수준의 안전성을 언급 •복잡한 지역에서의 운행 경쟁력 : 선전·상하이·광저우의 복잡한 도심과 우천 상황에서도 운행할 수 있는 능력을 경쟁력으로 제시함. 특히 우천 시 차량호출 수요가 높아 중요하다고 설명 •Waymo와의 경쟁력 : 중미 간 정치적 환경상 유럽 등 제3지역에서 경쟁할 가능성이 높다고 봄. 중국 내 1km당 비용 1위안 미만과 낮은 운영 인력 부담을 주요 비용 경쟁력으로 제시 •중국 경쟁사 차별점 : 일부 경쟁사가 비교적 단순한 환경에서 운행하는 반면, 회사는 선전·상하이·광저우의 복잡한 핵심 도심까지 운행 가능. 특히 우천 등 어려운 환경에서의 운행 능력을 차별점