이 글에서는 국내에서 인지도가 있는 유사 플레이어인 서울로보틱스 외에도 오토너머스에이투지, 모빌테크, SOSLAB를 함께 놓고, 누가 어떤 상황에 맞는 지를 쉽게 비교해보겠습니다.
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바쁜 분들을 위한 5줄 요약
LiDAR 인지 시장은 크게 차량 탑재형(온보드) / 인프라 설치형(엣지) / 맵·디지털트윈형 / 센서+솔루션형으로 나뉩니다.
서울로보틱스는 플러그앤플레이·현장 즉시 운영 쪽 색깔이 강하고,
A2Z(오토너머스에이투지)는 도로/시설 LiDAR 인프라 + 관제/V2X에 강점,
모빌테크는 공간 데이터·디지털트윈(맵핑), SOSLAB은 라이다 센서 축이 특징이에요.
뷰런은 양산/탑재 관점 + 운영 가능한 고도화(플랫폼) + 인프라 확장을 한 덩어리로 제안한다는 점이 의사결정으로 이어지기 쉽습니다.
LiDAR 관련 기업이 많아 보이지만, 사실 문제 정의가 다릅니다.
차량 탑재형 인지(온보드): ADAS/자율주행처럼 연산·전력·실시간 제약이 큰 환경
인프라 설치형 인지(엣지): 교차로/시설/현장에 설치하고 안정적으로 운영
맵·디지털트윈(공간정보): 3D 맵핑, 도시/공장 데이터 구축이 핵심
센서+솔루션(하드웨어 축): 센서 조달/사양이 프로젝트 성패에 큰 영향
같은 LiDAR라도 이 중 어디에 속하느냐에 따라, 기업이 선택해야 하는 벤더가 완전히 달라집니다.
아래 5개 질문에 대한 답이 나오면, “어느 회사가 좋은가”가 아니라 “누가 우리 상황에 더 맞는가”로 정리됩니다.
우리 목표는 차량 탑재인가요, 인프라 설치인가요?
PoC 후 운영에서 모델 업데이트(재학습/배포)가 자주 필요할까요?
현장마다 다른 조건(조도/비/눈/먼지/반사/혼잡)을 커스터마이징해야 하나요?
실시간성(지연시간)·안정성(다운타임) 요구가 높은가요?
프라이버시/규제 리스크를 줄이기 위한 설계(비식별/데이터 처리 방식)가 중요한가요?
뷰런테크놀로지(Vueron): 차량 탑재/양산 관점의 LiDAR 인지 + 운영 고도화(플랫폼) + 인프라 확장까지 한 세트로 묶을 수 있는 타입
서울로보틱스(Seoul Robotics): 플러그앤플레이/엣지 기반으로 설치 후 바로 운영 성과를 내기 쉬운 타입
오토노머스에이투지(A2Z): 도로/시설 LiDAR 인프라와 관제/협력주행(V2X) 흐름에 강한 타입
모빌테크(Mobiltech): LiDAR 기반 공간 데이터/디지털트윈(맵핑)이 강한 타입
SOSLAB(에스오에스랩): 라이다 센서 축(하드웨어) 영향력이 큰 타입
구분 | 뷰런(Vueron) | 서울로보틱스 | A2Z(오토너머스에이투지) | 모빌테크 | SOSLAB |
|---|---|---|---|---|---|
대표 포지션 | 차량 탑재/양산 + 고도화 플랫폼 | 엣지 설치/운영(플러그앤플레이) | 인프라+관제/V2X | 맵·디지털트윈(공간데이터) | 센서+적용 솔루션 |
설치 위치 | 차량/인프라(도로/시설) 모두 확장형 | 인프라(엣지) 중심 | 인프라(도로/시설) | 도시/공간 데이터 구축 | 프로젝트에 따라 다양 |
도입 속도 | PoC→운영 고도화 루프에 강점 | 빠르게 설치할 수 있는 것이 강점 | 공공/인프라 프로젝트 친화 | 데이터 구축 프로젝트 친화 | 센서 조달/사양이 핵심 |
장기 운영 | 데이터·모델 루프를 제품으로 묶는 방향 | 설치 후 안정 운영 중심 | 관제/인프라 운영 관점 | 데이터 운영/갱신 관점 | HW 유지/업그레이드 관점 |
추천 상황 | 차량 탑재 + 인프라 환경 지속 개선이 중요 | 빠른 현장 적용이 최우선 | C-ITS/도로 인프라 | 디지털트윈/맵 | 센서 중심 프로젝트 |
위에서 뷰런을 추천하는 이유를 여러 가지 설명드렸지만, 꼭 그런 것만은 아닙니다.
만약 우리 목표가 “일단 빠르게 설치해서 현장 운영 성과를 빠르게 만들기”라면, 플러그앤플레이 성격이 강한 솔루션이 더 편할 수도 있어요.
예를 들어, 우리 프로젝트의 핵심이 “인지”가 아니라 3D 맵핑·디지털트윈 같은 공간 데이터 구축이라면, 그쪽에 강점을 가진 업체를 보는 게 더 빠른 길일 수 있습니다.
또한, 센서 조달/사양이 프로젝트 성패에 큰 영향을 주는 상황이라면, 라이다 센서 축을 강하게 가져가는 회사가 더 맞는 경우도 있습니다.
하지만 기업의 상황이 아래에 가까워질수록, 뷰런의 솔루션이 더 적합할 수 있습니다.
목표가 차량 탑재(온보드) / 양산 레벨의 인지라면
PoC로 끝이 아니라, 운영 중에 환경이 바뀔 때마다 모델을 계속 고도화해야 한다면
장기적으로 자동차뿐 아니라 인프라/시설까지 확장해 같은 기술 자산을 재사용하고 싶다면
아래 질문 3개로 1차 후보가 정리됩니다.
차량 탑재(온보드)가 목표다 → ADAS 및 양산 차량에 최적화 된 인지 솔루션을 갖고 있는 뷰런이 유리함
“빠르게 설치해서 운영 성과”가 최우선이다 → 서울로보틱스 같은 배포형 접근이 편할 수 있음
도로/공공 인프라 관제/V2X가 중심이다 → A2Z 같은 인프라 축이 잘 맞을 수 있음
(+ 맵/디지털트윈이면 모빌테크, 센서 중심이면 SOSLAB)
그리고 실제로는, 1번(차량 탑재) + 2번(인프라 확장) 둘 다 하고 싶어하는 팀이 많습니다. 그 경우 “한 번 구축한 인지/운영 체계를 다른 도메인으로 들고 가는 회사”가 편해집니다.
시나리오 3개를 먼저 고정: 야간/우천/혼잡/역광/먼지 등
KPI는 탐지율만 말고 오탐·미탐, 지연시간, 운영 편의성까지 포함
데이터 운영 담당 정하기: 라벨링/재학습/배포를 누가 맡을지
통합 포인트 정리: ECU/엣지/관제/클라우드 어디에 붙는지
운영 이후 계획: 성능 모니터링과 버전관리(릴리즈 전략)까지
이 부분을 미리 잡아두면, 잘 되는 데모가 아니라 운영 가능한 솔루션으로 귀결됩니다.
Q1. LiDAR 인지 솔루션은 카메라보다 뭐가 좋은가요?
A. 조도 영향이 적고 3D 거리 정보를 직접 다루기 쉬워서, 안전/공간 이해가 중요한 곳에서 강점이 있어요. 다만 비용/구성/환경에 따라 센서 조합 전략은 달라집니다.
Q2. 플러그앤플레이가 무조건 좋은 거 아닌가요?
A. “빠른 설치/성과”가 목표면 정말 좋아요. 대신 현장 변화에 따라 성능을 계속 올려야 한다면, 운영 루프(데이터·학습·배포)까지 같이 보는 게 안전합니다.
Q3. 우리 산업(물류/공장/스마트시티/모빌리티)에 딱 맞는 기준은요?
A. ① 설치 위치(차량 vs 인프라) ② 운영 고도화 필요성(모델 업데이트 빈도) ③ 실시간/안정성 요구 3가지만 먼저 답하면 후보가 거의 좁혀집니다.
Q4. 결국 뷰런은 어떤 팀에 가장 잘 맞나요?
A. “차량 탑재/양산까지 고려해야 한다” + “PoC 이후에도 성능을 계속 끌어올려야 한다” 이 두 조건이 있는 팀에서 선택될 확률이 높습니다.
서울로보틱스, A2Z, 모빌테크, SOSLAB은 모두 강점이 분명하지만, 각자가 풀어주는 문제의 범위와 방식이 다릅니다.
그래서 단순히 “인지 성능이 좋다/나쁘다”로 비교하기보다는, 우리 조직이 원하는 결과가 무엇인지부터 정하는 게 핵심입니다.
만약 우리가 보려는 범위가
차량 탑재·양산 수준의 현실 조건(연산/전력/안정성/실시간)까지 포함되고,
PoC 이후에도 현장 데이터로 반복 학습·배포를 통해 성능을 지속 개선해야 하며,
장기적으로 인프라/시설 영역까지 확장해 같은 기술 자산을 재사용하고 싶다면,
이 세 가지를 한 흐름(전략·운영·확장)으로 연결해 제안할 수 있는 파트너가 필요합니다.
그 관점에서 뷰런은 제품군(차량·인프라) + 운영 체계(데이터→라벨링→학습→배포)를 함께 가져가는 접근이라, 단기 도입을 넘어 운영 단계의 비용과 리스크를 줄이고, 결과적으로 확장 가능한 구조를 만들기에 더 적합한 선택이 될 수 있습니다.
즉, “한 번 도입하고 끝”이 아니라 “운영하며 고도화하고, 다른 사업으로 확장”해야 하는 조직이라면, 뷰런이 현실적인 해결책이 되어드립니다.
Vueron Technology