ROS는 출발점, 양산은 ‘책임’이 만든다

Apex.AI는 ROS2 생태계를 기반으로, 자동차 양산에 필요한 실시간성·신뢰성·인증·장기 유지보수(LTS)까지 포함한 상용 소프트웨어 플랫폼을 제공한다. CES 2026에서 이들이 반복한 메시지는 ‘ROS의 가능성’이 아니라, 결국 양산을 움직이는 것은 책임지는 구조라는 점이었다. 얀 베커 CEO, 타비스 제토 부사장과 이야기를 나눴다. 

글 | 한상민 기자_han@autoelectronics.co.kr 
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ROS는 왜 여전히 자동차에서 중요한가요? AUTOSAR나 독자 플랫폼과 비교했을 때 ROS의 본질적 가치는 뭔가요? 
Jan Becker    ROS는 지금도 자율주행 시스템, 로보틱스, 자동차 소프트웨어를 ‘처음부터’ 만들려는 사람들에게 가장 좋은 진입로를 제공합니다. 완전히 바닥부터 시작해 시스템을 구성하려는 경우 ROS는 시작을 빠르게 만들어줍니다. 다만 대부분의 조직이 어느 순간 ROS만으로는 한계에 부딪힌다는 것을 경험합니다. 그 시점부터는 양산을 위한 실시간성, 신뢰성, 책임 있는 유지보수가 필요해지고, 그래서 고객들이 Apex.AI와 같은 곳을 찾거나, 독자 개발을 선택하게 됩니다.

Tavis Szeto     ROS가 만들어낸 가장 큰 가치는 사람들이 개발할 때 “어떤 RTOS인지, 어떤 SoC인지”에 덜 묶이도록 만드는 추상화 레이어에 있습니다. AUTOSAR든 독자 플랫폼이든, 원래 그렇게까지 유연하게 설계된 체계는 아니었죠. 특히 팬데믹 이후처럼 공급망이 흔들리고 플랫폼 전환이 잦아진 시기에는 플랫폼을 빠르게 바꾸고도 개발 속도를 유지할 수 있는 유연성이 중요해졌습니다. 그게 ROS가 준 독보적인 기반입니다.

Jan Becker    ROS는 또한 정의된 API와 데이터 포맷을 제공합니다. 예를 들어 데이터 기록(Recording) 방식처럼 대학·연구기관에서 사실상 표준처럼 쓰이는 포맷이 이미 있습니다. 그래서 학계에서 개발된 코드를 산업이 가져와 쓰기도 훨씬 쉽지요. 정리하면 ROS는 프로토타이핑과 초기 개발의 표준 기반이고, 그 다음 단계에서 제품을 만들기 위해서는 또 다른 책임 구조가 필요해집니다.


 
SDV에서 ROS2는 실제로 어디까지 쓰이고 있나? 양산 적용됐나요? 때가 됐는데요.  
Jan Becker     현재 업계에서 ROS2는 주로 초기 프로토타이핑 단계에서 많이 쓰입니다. 조직이 실제 제품 개발로 들어가기로 결정하면, 그때부터는 ROS 기반으로 쌓았던 것을 양산 기준으로 다시 재설계하거나, Apex.AI 같은 상용 플랫폼으로 전환하는 흐름이 많습니다.

Tavis Szeto    “ROS2가 양산에 없다”라고 단정하는 것은 정확하지 않습니다. 이미 중국에서는 ROS2 기반 소프트웨어가 L2/L2+ 애플리케이션으로 양산 차량에 들어가 있고, 수백만 대 규모로 이미 도로에 깔려 있습니다. 중국 외 지역에서는 아직 본격적으로 대량 양산 사례가 넓게 퍼지지 않았을 뿐입니다. 그리고 앞으로는 그쪽에서도 인증 요구(특히 Safety 관련 요구)가 더 강해질 가능성이 큽니다.


오픈소스 소프트웨어가 양산차에 들어가는 가장 큰 장벽은 ‘안전 인증’입니다. Apex.AI는 어떻게 접근합니까? 
Jan Becker    우리는 기본적으로 업계 표준의 베스트 프랙티스를 따릅니다. 고객이 특정 릴리즈를 선택해 양산 프로그램으로 들어가면 그 시점부터는 그 릴리즈를 개발 기간 전체에 걸쳐 장기 지원(LTS) 모드로 유지합니다. 인증이 필요한 프로그램이라면 고객과 함께 인증 프로세스를 실제 프로젝트 단위로 맞춰 진행합니다.

Tavis Szeto    오픈소스는 ‘누가 책임지느냐’가 없으면 양산에서 늘 문제가 됩니다. 그래서 우리는 더 이상 ‘오픈소스 그대로’의 모델이 아닙니다. 우리는 오픈소스에서 출발했지만 지금은 코드의 대부분이 상용(프로프라이어터리) 형태이고, 그 덕분에 기능안전성 관점에서 요구되는 유지·관리·검증을 우리가 책임질 수 있는 구조로 바뀌었습니다. 양산에서 제일 어려운 건 ‘오픈소스니까 좋다’가 아니라, 누가 그걸 제품으로 책임질 수 있느냐입니다.


AUTOSAR는 Apex.AI의 경쟁자인가? Classic/Adaptive는 앞으로 어떤 역할을 할까요?  
Jan Becker    AUTOSAR Classic은 MCU 기반의 작은 ECU들에서는 앞으로도 오래 갈 것입니다. 이 영역은 개발이 성숙해져 있고 굳이 바꿀 이유가 크지 않습니다. 하지만 중앙집중형 아키텍처로 갈수록 일부 기능은 센트럴 컴퓨터로 이동하고, 일부 ECU는 사라질 수도 있습니다. 그럼에도 남아 있는 MCU ECU들은 계속 Classic 위에서 돌아갈 가능성이 큽니다. 고성능 컴퓨팅(HPC) 영역에서는 많은 OEM이 AUTOSAR Adaptive에서 다른 방향으로 이동하는 흐름이 보입니다. 어떤 곳은 ROS 프로토타입을 만든 뒤 우리(Apex.AI)로 오기도 하고, 어떤 곳은 BMW 사례처럼 Eclipse S-CORE 같은 새로운 시도를 통해 Adaptive에서 벗어나려는 방향도 있습니다. 핵심은 ‘Adaptive 위에 뭘 더 얹는다’라기보다, 저희가 보는 접근 자체가 더 현대적이고 효율적인 소프트웨어 아키텍처라는 점입니다.

Tavis Szeto     Apex.AI는 AUTOSAR와 공존할 수 있습니다. Classic이나 Adaptive를 쓰는 고객이 저희 솔루션을 함께 쓰는 경우도 있습니다. 즉, AUTOSAR가 남아 있어도 ‘우리가 막히는’ 구조는 아닙니다.


 
Eclipse SDV에서 Apex.AI는 어디까지 책임져야 한다고 보나? OEM 신뢰에 중요한 포인트는?
Jan Becker    우리는 Eclipse SDV의 멤버이고, S-CORE 범위와도 겹치는 지점이 있습니다. 다만 S-CORE는 오픈소스이고, 저희는 상용 회사입니다. 우리는 라이선스로 돈을 벌어야 하는 구조이기 때문에 일부 컴포넌트는 기여할 수 있어도 핵심 소프트웨어는 대부분 상용으로 남습니다. 오픈소스는 ‘아직 아무도 돈을 벌지 못하는 구조’이기 때문에, 상용 회사가 모든 것을 그대로 오픈으로 넣는 것은 현실적으로 어렵습니다.


Apex.AI의 가장 큰 경쟁은 기술인지, 아니면 ‘책임질 수 있느냐’의 문제인지요? OEM의 결정 기준요?   
Jan Becker     우리가 현장에서 마주치는 가장 큰 경쟁자는 다른 상용 솔루션이라기보다 OEM이 ‘내부에서 직접 만들겠다’고 결정하는 경우입니다. 그런데 그 선택은 종종 일정 지연으로 이어집니다. 

Tavis Szeto    가장 어려운 경쟁은 결국 저희 고객이 스스로 개발하려는 선택입니다. 이건 기술 경쟁이 아니라 시간과 실행력의 문제에 가깝습니다.

Jan Becker    OEM이 오픈소스를 가져다 쓰려면 결국 실시간성과 신뢰성을 위해 다시 손을 봐야 하고, 그게 시간을 잡아먹습니다. 그래서 어떤 OEM은 ‘내가 만들면 더 빠를 것’이라고 생각해서 독자 플랫폼으로 가기도 합니다. 실제로는 그렇지 않은 경우가 많지만, 동기는 대개 ‘속도’입니다.

Tavis Szeto     OEM 입장에서는 결국 ‘이미 양산에서 검증되었는가’가 매우 중요합니다. 처음에는 ‘우리가 1호가 되긴 싫다’는 심리가 강합니다. 하지만 한 번 양산 프로그램에서 쓰이기 시작하면, 그 장벽은 크게 낮아지고 움직임이 빨라집니다.


 
SDV 양산이 본격화되면 OEM이 가장 두려워하는 ‘리스크 포인트’는 뭘까요? 이와 관련 Apex.AI는 어떻게 해야할까요? 
Tavis Szeto     사람들은 SDV를 이야기할 때 ‘OTA만 있으면 된다’고 생각하는데 실제로는 그렇지 않습니다. 소프트웨어 업데이트가 ADAS, 자동 제동과 같은 안전 기능까지 들어가면 그건 절대로 실패하면 안 됩니다. OTA는 또한 사이버보안 위협이 됩니다. 인포테인먼트 업데이트 정도는 상대적으로 부담이 덜하지만, 안전 기능이 포함되는 순간 업데이트의 보안성과 무결성은 핵심 공포지점이 됩니다. 그리고 SDV는 결국 차량 전체로 확대됩니다. OEM은 위험을 알면서도 고객은 ‘정비소에 계속 갈 수 없다’는 방향으로 움직이고 있습니다. 결과적으로 SDV는 선택이 아니라 필수가 됐고, 리스크는 피할 수 없고 관리해야 하는 문제가 됐습니다.
Apex.AI는 아직 규모가 작은 회사이기 때문에 이런 리스크를 넘기려면 초기에 신뢰받는 티어 1과 함께 묶여 들어가는 방식이 현실적일 수 있습니다. 티어 1이 다수의 프로그램 경험으로 OEM에게 보증할 수 있기 때문입니다. 하지만 시간이 지나 프로그램이 쌓이면, OEM은 점점 더 직접 저희를 선택할 수 있게 될 것입니다.


방산/로보틱스 영역에서 ROS 기반 소프트웨어를 배치할 때, 자동차와 무엇이 같고 무엇이 다른가요? 
Jan Becker    유럽 관점에서 전쟁이 가까워지면서, 유럽은 재무장을 크게 강화하고 있습니다. 그 과정에서 핵심 드라이버 중 하나가 자율화(Autonomous systems)입니다. 병력을 줄이고 원격 제어 또는 자율로 운영되는 시스템이 필요해졌습니다. 우리는 이미 이 영역에서 경험을 쌓았습니다. 두 번째는 연결성입니다. 센서와 전장(클라우드 또는 전장 네트워크), 그리고 액추에이터 사이를 디지털로 연결하는 요구가 강해지고 있습니다. 이건 저희가 하는 일과 매우 맞닿아 있습니다. 세 번째는 비용입니다. 방산은 전통적으로 고가의 독자 솔루션이 많고 개발 주기도 깁니다. 하지만 정부는 점점 더 듀얼 유즈(민수 기반 활용) 가능한 컴포넌트를 선호합니다. 이미 존재하는 것을 재사용해 비용과 시간을 줄이려는 움직임입니다. 우리는 그 방향에서, 자율화와 연결성을 빠르게 만들고 재사용으로 비용을 낮추는 데 기여할 수 있습니다.


마지막으로, 한국에서 Apex.AI는 어떻게 기억되길 원하나요?
Tavis Szeto     한국은 거의 모든 산업에서 엄청난 속도로 혁신을 만들어 글로벌 시장으로 가져가는 나라입니다. 소비자 전자, TV, 문화까지 전부 빠르게 움직입니다. Apex.AI가 한국에서 기억되고 싶은 건 단순히 ‘빠르다’가 아니라, 빠르되 안전하게(speed, but safely)입니다. 한국이 SDV에서 더 빨라질 수 있는 변곡점이 온다고 봅니다. 중국을 제외하면 한국이 SDV에서 가장 빠르게 치고 나갈 수 있는 잠재력이 큽니다. 우리는 그 과정에서 속도와 안전을 동시에 제공하는 파트너로 기억되고 싶습니다.


Apex.AI가 CES 2026에서 반복해서 강조한 것은 ‘ROS의 가능성’이 아니라, 양산에서 ‘누가 책임질 것인가’란 것이었다. ROS는 출발점이지만, SDV의 승부는 결국 제품화와 인증, 그리고 업데이트 이후까지 이어지는 책임에서 결정된다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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