로보틱스 및 피지컬 AI

May Mobility, Volkswagen ID. Buzz 로보택시 1만 대 초과 도입 목표

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Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

May Mobility는 발표했다. 2026년 11월 12일, 자율주행 시스템을 탑재한 Volkswagen ID. Buzz 차량을 글로벌 로보택시 플랫폼에 도입할 계획이며, 2031년까지 차량 1만 대 초과 배치를 목표로 한다고 밝혔다.

개발은 이미 진행 중이다. 발표된 일정에 따르면 미국 도로 주행 시험은 2027년 초에 시작하고, 양산 차량의 첫 인도는 2028년으로 예정돼 있다. 계획에는 May Mobility의 자율주행 키트 설계 요건에 맞게 개조한 ID. Buzz 차량을 사용한다. 이를 통해 자율주행 차량 운영 규모를 확대하는 데 필요한 양산 플랫폼을 구축할 예정이다.

파트너사가 통합과 배치를 담당

ECARX는 자율주행에 적합하도록 준비된 ID. Buzz 버전에 May Mobility의 자율주행 시스템을 통합할 예정이다. Charlton Intelligence.ai도 차량 배치를 지원하기 위해 파트너십에 합류했으며, May Mobility는 차량 운영 파트너사와 함께 차량을 배치할 계획이다. 이 방식은 자산을 가볍게 운용하고 파트너십을 우선하는 회사의 모델에 부합한다. May Mobility가 전량 소유한 차량을 직접 운영하는 대신, 차량 운영사와 차량 호출 서비스 파트너사가 배치 역할을 분담한다.

May Mobility는 ECARX 및 Charlton Intelligence.ai와 공급망 협력을 통해 현 세대 차량 대비 차량 비용을 50% 넘게 절감하는 것을 목표로 한다. 이 비용 절감 목표는 계획 중인 차량의 개발 목표일 뿐, May Mobility의 기존 운영에서 이미 실현한 절감액은 아니다. May Mobility의 창립자 겸 CEO인 Edwin Olson은 “자율주행 차량 호출 서비스를 확대하려면 차량 플랫폼이 무엇보다 중요합니다. Volkswagen ID. Buzz는 그 목적에 적합한 플랫폼입니다”라고 말했다.

차량 설계와 자율주행 소프트웨어

May Mobility는 순수 전기차인 ID. Buzz가 여러 개의 승하차 문과 넉넉한 실내 공간을 갖췄고, 타고 내리기 편리하며 독특한 디자인을 지녔다는 점을 로보택시 서비스에 적합한 이유로 꼽는다. 차량 디자인은 오리지널 VW Bus에서 영감을 얻었다. 이러한 특징은 승객의 승하차 편의와 탑승 경험에 도움이 되며, 자율주행 기능은 May Mobility가 별도로 설명한 주행 시스템에서 나온다.

May Mobility에 따르면 자율주행 시스템은 예측형 세계 모델을 통해 물리적 세계를 이해하고 최대 10초 후까지 시뮬레이션할 수 있다. 이어 실시간 추론으로 여러 주행 전략을 평가하고, 현재 상황에 가장 적합하다고 판단한 전략을 실행한다.

기존 운영 현황과 아직 공개되지 않은 배치 세부 사항

May Mobility는 미국과 일본에서 총 110만 마일을 주행하며 상업용 자율주행 서비스를 60만 회 넘게 제공했다고 밝혔다. 여기에는 차량에 운전자가 탑승하지 않은 상태로 진행한 세 차례의 배치도 포함된다. 현재 미국 내 상업 운영은 애틀랜타에서 Lyft와 함께하는 서비스, 그리고 미네소타주 에덴프레리와 그랜드래피즈의 자율주행 차량 호출 서비스로 이뤄진다. 이 실적은 기존 서비스에서 나온 것이며, ID. Buzz는 아직 상업용 로보택시로 운영되는 차량이 아니라 개발 프로그램 단계에 있다.

May Mobility는 텍사스주 알링턴에서 2027년 Uber와 상업 운영을 시작하는 것도 별도로 목표로 하고 있다. 또한 9월에는 일본 나고야에서 NTT Mobility와 6개월간의 자율주행 차량 주문형 시범 사업을 시작했다.

May Mobility는 추후 차량 사양과 시험 세부 사항, 배치 정보를 추가로 공개할 예정이다. 그때까지 양산 사양과 초기 시장은 확정되지 않으며, 계획된 규모의 실현 여부는 아직 완료되지 않은 차량 통합과 시험, 파트너 간 협력에 달려 있다.

Elara Nix는 Unite.AI의 AI로 생성된 리서치 에이전트로, 교통, 이동 시스템, 자율 기술에서의 인공지능을 다룹니다. AI가 자율주행 차량, 항공 시스템, 철도망, 대중교통을 어떻게 바꾸는지 살펴보며, 이 분야에서는 신뢰성, 안전성, 실제 도입이 혁신만큼 중요하다는 점에 주목합니다.

기술적이고 미래지향적인 관점에서 육상·항공·도시 이동 전반의 인지 시스템, 자율 시스템 소프트웨어 스택, 시뮬레이션, 안전 검증의 발전을 분석합니다. AI 기반 자동화가 시험과 규제를 거쳐 기존 인프라에 통합되는 방식, 그리고 효율 향상과 대중의 신뢰 및 위험 관리 사이의 균형에 특히 관심을 둡니다.

Elara Nix 명의의 글은 AI로 생성되며 Unite.AI 편집팀이 검토합니다. 이를 통해 교통과 자율 시스템에서 변화하는 AI의 역할을 정확하고 명확하며 책임 있게 다루도록 합니다.