자율주행 화물운송 시대, 물류 기업이 주목해야 할 SCM 변화 6가지

사람이 탑승하지 않은 트럭이 화물을 싣고 미국 고속도로를 밤새 달려 다음 날 아침 목적지에 도착합니다. 중국에서는 여러 대의 트럭이 함께 주행하는 군집주행 기술의 실증과 상용화가 추진되고 있으며, 한국에서도 지난 4월 자율주행 유상 화물운송이 최초로 허가됐습니다.

글로벌 시장조사 기관 MarketsandMarkets는 자율주행 트럭 시장이 2024년 407억 달러에서 2035년 1,799억 달러로 성장하고, 연평균 성장률은 14.4%에 이를 것으로 전망했습니다. 자율주행 화물운송은 더 이상 먼 미래의 기술이 아니라, 실제 물류 서비스로 진입하고 있습니다.

그렇다면 물류기업과 화주는 지금 무엇을 준비해야 할까요?

중요한 것은 자율주행 트럭이 언제 완전 무인화되느냐가 아닙니다. 자율주행 기술이 SCM의 구조와 운영 방식을 어떻게 바꾸느냐입니다.

💡오늘 내용 빠르게 훑기

• 자율주행 화물운송은 고속도로 간선운송에서 시작해 도심 미들마일로 넓어지고 있습니다.
• 해외 기업들은 무인 운송 서비스, 운전석 없는 차량, 군집주행, 시뮬레이션 등 서로 다른 방식으로 상용화에 접근하고 있습니다.
• 자율주행은 운송시간, 재고, 차량 활용률(운송 Capacity), 물류 네트워크, 물류센터 운영, TMS까지 SCM 전반을 바꿀 수 있습니다.
• 상하차, 사고 책임과 보험, 제도 등 풀어야 할 과제도 남아 있습니다.
• 지금 기업이 할 일은 트럭 구매가 아니라, 자사 물류 네트워크에서 자율주행이 효과를 낼 지점을 찾는 것입니다.

화물 자율주행이란?

자율주행 화물운송은 자율주행 기술을 탑재한 화물차가 정해진 운행 조건과 구간에서, 사람의 운전 개입을 최소화하거나 배제한 채 화물을 운송하는 것을 말합니다.

초기 상용화는 복잡한 도심보다 고속도로 중심의 장거리 간선운송과 반복적인 미들마일 노선에서 먼저 진행되고 있습니다. 고속도로는 주행 경로와 교통 환경이 비교적 정형화되어 있고, 같은 구간을 반복 운송하는 경우가 많아 기술을 실제 운영에 적용하고 검증하기 쉽기 때문입니다.

최근에는 적용 범위가 넓어지고 있습니다. 고속도로 간선운송을 넘어, 물류센터와 서브터미널을 잇는 도심 미들마일까지 실증이 이어지고 있습니다. CJ대한통운의 대구 실증이 대표적인 사례입니다.

해외 자율주행 화물운송은 어디까지 왔을까?

화물운송 자율주행을 시뮬레이션으로 고도화하고 있는 캐나다의 Waabi (출처 : Waabi 공식 홈페이지)

자율주행 트럭을 개발하는 기업들의 접근 방식은 조금씩 다릅니다. 어떤 기업은 실제 운송 서비스를 빠르게 확대하고, 어떤 기업은 차량의 형태 자체를 바꿉니다. 또 다른 기업은 여러 대의 차량을 하나의 시스템으로 연결하거나, 실제 도로 대신 시뮬레이션으로 기술을 고도화합니다.

각 사례를 보면 자율주행 화물운송은 단순히 ‘운전자가 없는 트럭’을 만드는 기술만은 아니라는 점을 확인할 수 있습니다.

서로 다른 기술, 하나의 방향

중요한 것은 운전자가 사라진다는 사실 자체가 아닙니다. 자율주행 트럭이 실제 운송에 투입되면, 기업은 어떤 노선에 자율주행 트럭을 배치할지, 기존 기사 운송과 어떻게 조합할 지부터 다시 고민해야 합니다.

운송 시간과 운송 패턴이 달라진다면 재고와 안전 재고 전략도 달라질 수 있고, 물류센터의 운영 시간이나 Hub & Spoke 구조를 재설계할 필요도 생깁니다. 나아가 TMS에서도 자율주행 트럭을 하나의 운송 옵션으로 보고 기존 차량과 함께 배차하고 관리하는 체계가 필요해집니다.

결국 자율주행의 영향은 차량 한 대의 기술적 성능을 넘어 운송, 재고, 물류센터, 배차 시스템 등 SCM 전반의 운영 방식으로 확장됩니다. 자율주행 트럭이 SCM의 새로운 변수로 주목 받는 이유도 여기에 있습니다.

자율주행 트럭이 SCM을 바꾸는 6가지 변화

1. 운송시간의 경계가 달라집니다

기존 장거리 화물 운송에서는 트럭의 주행 성능만으로 운송시간이 결정되지 않았습니다. 운전자가 얼마나 운전할 수 있는지, 언제 휴식을 취해야 하는지, 교대가 필요한지가 실제 도착시간을 결정하는 중요한 변수였습니다. 장거리 노선에서는 트럭이 물리적으로 더 달릴 수 있는 상황에서도 운전자의 법정 운전시간과 휴게시간에 따라 중간에 운행을 멈춰야 합니다. 이에 따라 운송사는 운전자의 근무시간과 휴게시간, 교대 여부까지 고려해 배차와 도착시간을 설계해야 했습니다.

하지만 자율주행 트럭이 상용화되면 운전자 없이 운행할 수 있는 구간과 시간이 확대되면서 차량의 가동시간을 기존보다 길어질 것으로 기대되고 있습니다.

실제로 미국의 Aurora는 2025년 5월 텍사스 댈러스–휴스턴 구간(I-45)에서 안전요원 없는 완전 무인 상용 운행을 시작했습니다. 같은 해 8월에는 같은 구간에서 야간에도 무인 운행이 가능하다는 것을 검증했는데, 운전자의 법정 근무시간(HOS) 제한이 없는 자율주행 트럭은 차량 가동률을 최대 2배까지 높일 수 있다고 설명했습니다. 연말까지 확장을 계획 중인 약 1,000마일의 Fort Worth–Phoenix 노선에 대해서는, 의무적인 휴식시간이 없어지면 운송시간을 거의 절반으로 줄일 수 있다고 봤습니다.

SCM 관점에서 주목할 점은 단순히 속도가 빨라진다는 사실이 아닙니다. 리드타임을 구성하는 방식 자체가 달라질 수 있다는 점입니다. 기존에는 출발 → 운행 → 휴식 → 운행 → 도착으로 이어지는 일정이었다면, 자율주행 운송이 확대되면 출발 → 지속 운행 → 도착에 가까운 운영이 가능해지는 거죠.

물론 충전, 정비와 같은 차량 운영 시간은 여전히 필요합니다. 하지만 운전자의 휴식과 교대라는 제약이 줄어들면 장거리 간선운송의 시간 구조가 달라질 수 있습니다. 결국 자율주행 화물운송은 배송 속도를 높이는 기술을 넘어 리드 타임을 다시 설계하는 기술이 될 수 있습니다.

2. 리드타임이 달라지면 재고 전략도 달라집니다

운송시간을 줄이는 것만큼 중요한 것은 운송시간을 얼마나 정확하게 예측하는가입니다. 공급망에서는 수요 변동 뿐 아니라 보충 리드타임과 그 변동성도 재고 수준을 결정하는 중요한 요소입니다.

자율주행 화물운송이 일정한 노선에서 안정적으로 운영되며 운송시간의 변동성을 낮춘다면, 기업은 불확실성에 대비해 쌓아두던 안전재고(Safety Stock)를 다시 설계할 수 있습니다.

물론 자율주행 트럭이 도입된다고 안전재고가 자동으로 줄지는 않습니다. 운송의 속도와 정시성이 실제로 얼마나 안정적으로 확보되는가에 따라 변화할 수 있습니다. 그래서 자율주행은 SCM에 이러한 변화를 가져올 수 있게 됩니다.

자율주행 → 운송 리드타임 및 변동성 변화 → 공급망 불확실성 변화 → 재고 전략 변화

운송을 단순히 화물을 옮기는 비용이 아니라, 재고와 현금 흐름까지 연결된 SCM 변수로 봐야 하는 이유입니다.

국제물류경영저널(International Journal of Logistics Management)에 실린 한 연구도 자율주행 기술이 트럭 가격의 최대 70%까지 추가 비용을 더할 수 있다는 점을 반영해 최적 주문량(EOQ)을 다시 계산해야 한다고 분석했고, 그 결과 재고가 소수의 거점에 집중되는 ‘재고 중앙집중화’ 현상이 나타날 수 있다고 봤습니다. 안전재고를 설계할 때 운송시간 단축 효과만이 아니라, 자율주행 기술 자체의 비용구조까지 함께 고려해야 하는 이유입니다.

3. 차량 가동률이 높아지면 운송 여력도 달라집니다

중국 Pony.ai의 군집주행 모습 (출처: Pony.ai 링크드인)

자율주행 트럭의 경제성을 단순히 ‘운전자 인건비 절감’만으로 설명하기는 어렵습니다. 센서, 컴퓨팅, 통신, 안전 설계 등 기존 트럭에 없던 비용이 새로 생기기 때문입니다.

오히려 SCM 관점에서 주목해야 할 것은 차량 활용률(Asset Utilization), 즉 투입된 차량 한 대가 실제로 얼마나 많은 운송을 수행하는가입니다.

운행 가능 시간이 늘고 불필요한 대기와 중단이 줄면, 같은 물량을 처리하는 데 필요한 차량 대수와 운영 방식도 달라집니다. Aurora도 자율주행 트럭의 주요 가치로 차량 활용도를 내세우고 있고, Pony.ai의 군집주행이 발전하면 여러 대를 하나의 운송 단위처럼 운영하는 방식도 가능해집니다.

결국 운송비를 보는 관점도 ‘트럭 한 대를 운영하는 비용’에서 ‘필요한 운송량을 확보하는 비용’으로 넓어질 수 있습니다. 실제로 Aurora는 트럭을 직접 소유·운영하는 단계를 거쳐, 장기적으로는 자사 자율주행 시스템을 마일당 요금으로 제공하는 ‘서비스형 드라이버(Driver as a Service)’ 모델로 전환하겠다는 계획을 공개했습니다.

결국 운송비를 보는 관점도 ‘트럭 한 대를 운영하는 비용’에서 ‘필요한 운송량을 확보하는 비용’으로 넓어질 수 있습니다.

4. 물류 네트워크의 설계가 달라질 수 있습니다

자율주행 트럭의 도입 변화는 도로에서 끝나지 않습니다. 트럭이 거점에 도착하는 시간이 바뀌고, 운송 스케줄의 예측 가능성이 높아지면 센터의 입고, 출고 시간, 상하차 운영, 허브 간 연결 방식도 함께 다시 설계할 수 있습니다.

자율주행에 적합한 고속도로 구간과 물류거점이 연결되면, 장기적으로 자율주행 트럭의 교대·환적을 위한 Transfer Hub 같은 새로운 거점 구조가 생길 수 있습니다. ‘대형 자율주행 트럭 → 지역 물류거점 → 도심 배송’으로 이어지는 Hub & Spoke 구조가 더 정교해지는 것입니다.

여기에 자동 상하차 시스템, AGV, AMR, 무인지게차 같은 물류센터 자동화 기술이 연결되면 차량 자동화의 효과가 거점 내부까지 이어집니다. 자율주행 트럭의 진짜 효과는 차량과 거점의 운영이 함께 바뀔 때 커집니다.

5. 물류센터의 운영 방식도 달라질 수 있습니다

트럭이 언제 도착하는지에 따라 물류센터는 상하차 인력과 도크를 배치하고 후속 운송 일정을 조정합니다. 운송 스케줄이 달라지면 센터의 입출고 운영도 영향을 받습니다.

예를 들어 자율주행 트럭이 야간이나 새벽에 안정적으로 도착한다면, 기업은 해당 시간대의 입출고를 늘리거나 센터 운영시간을 조정하는 방안을 검토할 수 있습니다. 반대로 센터가 그 시간에 상하차 준비가 되어 있지 않다면, 운송시간이 줄어도 대기시간이 늘어 전체 효율은 나아지지 않습니다.

그래서 운송 스케줄, 도크 예약, 상하차 인력 배치, 자동화 설비 운영을 함께 설계해야 합니다. 운영시간을 반드시 늘려야 한다는 뜻은 아닙니다. 물량, 인력, 자동화 수준에 따라 답은 다릅니다. 다만 운송과 센터를 따로 최적화하던 방식에서 벗어나, 공급망 전체의 흐름을 연결해 보는 관점이 더 중요해집니다.

6. TMS가 자율주행 트럭을 ‘운송 capacity’로 관리해야 합니다

자율주행 트럭으로 확보한 운송 여력이 실제 운영에 쓰이려면, 기존 배차 시스템 안에서 자율주행 트럭을 하나의 운송수단으로 관리할 수 있어야 합니다. 어떤 화물을 맡길지, 어떤 노선에 투입할지, 언제 출발시킬지를 기존 차량과 함께 판단해야 하기 때문입니다.

실제로 Aurora와 미국 TMS 기업 McLeod Software는 2025년 8월 API 연동을 통해, 기존 TMS 안에서 자율주행 트럭 운송을 예약하고 배차·실시간 위치·운송 상태까지 관리할 수 있도록 했습니다.

자율주행 트럭이 별도 플랫폼에서만 관리된다면 오히려 운영 복잡성이 늘어납니다. 자율주행 도입은 차량 한 대를 추가하는 문제가 아니라, 차량을 기존 물류 운영체계 안에서 어떻게 배차하고 관리할 것인가의 문제입니다.

아직 풀어야 할 과제도 있습니다

자율주행이 SCM에 가져올 변화가 크지만, 상용화가 넓어지려면 해결해야 할 과제도 분명합니다.

상하차는 여전히 사람의 몫입니다. 간선 구간이 자율화되어도 상하차 인력과 준비가 따라오지 못하면, 도로에서 줄인 시간이 거점에서 대기시간으로 바뀝니다. 이 때문에 국내외에서 자율주행 차량의 자동 상하차 기술을 실증하는 테스트베드 구축도 진행되고 있습니다.

사고가 났을 때 책임은 누구에게 있을까요? 운행 주체가 사람에서 AI로 바뀌면 책임의 중심도 ‘운전자’에서 ‘제조사와 시스템 제공자’로 옮겨갈 수밖에 없습니다. 전통적인 자동차보험의 제3자 배상 성격은 약해지고 제조물책임보험 성격이 강해지며, 사고 원인 분석과 과실 배분의 경계도 흐려질 수 있습니다. 보험사의 보장 범위, 재보험 설계, 법적 분쟁 대응 전반에 걸친 재정립이 필요한 이유입니다.

화물 자율주행을 앞두고 기업이 준비해야 할 것

기업은 운송 경로와 노선 전략은 물론 재고 및 출하 계획까지 재조정할 필요가 있습니다.

자율주행 화물운송의 상용화 시점을 정확히 예측하기는 어렵습니다. 기술 뿐 아니라 법·제도, 안전성 검증, 보험과 책임 범위, 운송비용, 인프라가 함께 갖춰져야 하기 때문입니다.

그래서 지금 기업이 할 일은 자율주행 트럭을 당장 구매하는 것이 아닐 수 있습니다. 먼저 자사 물류 네트워크에서 자율주행의 경제성과 운영 효과가 생길 수 있는 지점을 찾아두는 것부터 시작할 수 있습니다.

① 어떤 노선이 자율주행에 적합한가?

장거리 고속도로, 반복 운송, 야간 운송처럼 운행 조건을 표준화하기 쉬운 노선부터 검토해야 합니다.

② 리드타임이 바뀌면 재고 전략도 바뀌는가?

운송시간이 얼마나 줄어드는지뿐 아니라, 변동성이 얼마나 줄어드는지 확인해야 합니다. 자율주행을 운송비 절감만으로 보지 말고 안전재고와 재고 회전까지 연결해서 봐야 합니다.

③ 차량이 바뀌면 거점 운영도 바뀌는가?

자율주행 트럭의 도착시간과 운행시간이 달라질 때, 물류센터의 운영시간과 상하차 프로세스를 다시 설계할 수 있는지 살펴봐야 합니다.

④ 기존 TMS와 연결할 수 있는가?

배차·관제·ETA·예외관리까지 기존 시스템과 얼마나 자연스럽게 연결되는지가 관건입니다. 별도 플랫폼에서만 관리된다면 새로운 운영 복잡성이 생깁니다.

⑤ 자율주행을 ‘차량’이 아니라 ‘운송 capacity’로 볼 수 있는가?

가장 중요한 질문입니다. 자율주행 트럭을 새 차량으로 구매하는 것이 아니라, 기존 물류 네트워크에 더할 수 있는 새로운 운송 capacity로 바라볼 때 비로소 SCM 전략과 연결됩니다.

자율주행 트럭의 시대, SCM의 질문도 달라져야 합니다

그동안 자율주행 트럭을 둘러싼 논의는 언제 완전 자율주행이 가능한가였죠. 하지만 실제 화물운송이 시작되면서 자율주행 트럭은 운전자를 대체하는 데서 끝나는 게 아니라 운송시간과 차량 활용 방식을 바꾸고, 재고 전략을 바꾸고, 물류센터와 거점의 운영 방식을 바꾸며, TMS가 운송 capacity를 관리하는 방식까지 바꿀 수 있습니다.

그래서 기업에게 중요한 것은 화물운송 자율주행의 상용화 시점보다 아래 사항들에 대한 준비가 더 중요합니다. 자율주행 트럭의 변화는 도로 위에서 시작되지만, 그 효과가 완성되는 곳은 결국 SCM 전체일 것입니다.

• 우리 물류 네트워크에서 어디부터 적용할 수 있는가?
• 그 변화가 리드타임과 재고에 어떤 영향을 주는가?
• 기존 TMS와 물류센터는 이를 받아들일 준비가 되어 있는가?

FAQ

자율주행 화물운송은 국내에서도 상용화됐나요?

네. 2026년 7월 국내 최초로 자율주행 트럭을 활용한 유상 화물운송 서비스가 시작됐습니다. 자율주행 기업 라이드플럭스는 한진과 함께 군산항에서 전주 택배센터를 거쳐 대전 메가허브센터까지 약 116km 구간의 택배 화물을 운송하고 있습니다.

자율주행 트럭은 어떤 노선에 먼저 적용될 가능성이 높나요?

기에는 장거리 고속도로와 정해진 구간을 반복 운행하는 노선이 유력합니다. 복잡한 도심보다 주행 환경이 비교적 예측 가능하고, 출발지와 도착지가 정해진 노선에서 운영 조건을 표준화하기 쉽기 때문입니다.

해외에서는 고속도로 중심의 장거리 화물운송이 상용화의 주요 무대가 되고 있으며, 국내에서도 고속도로 실증을 넘어 물류거점 간 미들마일 운송으로 적용 범위가 넓어지고 있습니다. 향후에는 노선별 운행 조건과 물동량, 거점 운영 시간을 함께 고려해 적용 대상을 선정하는 것이 중요합니다.

자율주행 트럭을 도입하면 물류비가 바로 줄어드나요?

반드시 그렇지는 않습니다. 운전자 관련 비용을 줄일 가능성이 있지만, 자율주행 시스템과 센서, 컴퓨팅 장비, 안전 관리, 정비 등에 추가 비용이 발생합니다. 초기 도입 비용과 실제 운행 효율을 함께 고려해야 합니다. 따라서 차량 한 대의 가격이나 운전자 비용만 비교해서는 도입 효과를 판단하기 어렵습니다. 차량 활용률, 운송 capacity, 리드타임, 공차 운행, 시스템 운영비를 포함한 총소유비용(TCO)을 기준으로 기존 운송 방식과 비교해야 합니다. 운송비 절감 효과는 노선과 운행 빈도, 차량 가동률에 따라 달라질 수 있습니다.

자율주행 트럭 도입에서 TMS가 중요한 이유는 무엇인가요?

자율주행 트럭이 실제 물류망에서 활용되려면 차량의 주행 뿐 아니라, 화물 배차, 운송 일정, 실시간 상태까지 기존 운송 운영 체계와 연결돼야 합니다. 이 과정에서 TMS(운송관리시스템)의 역할이 중요해 집니다.

Aurora와 McLeod Software는 자율주행 트럭의 운송 capacity를 기존 TMS에서 예약하고, 운송 진행 상황을 확인할 수 있도록 시스템을 연동했는데요. 이처럼 TMS가 자율주행 운송과 연동되면 기존 운송망 안에서 자율주행 차량의 운송 가능 물량과 일정을 함께 관리할 수 있습니다. 결국 중요한 것은 자율주행 트럭을 개별 차량으로 도입하는 데 그치지 않고, 기존 운송망의 배차·운영 체계 안에서 효율적으로 활용하는 것입니다.

출처

• 헤럴드경제, “고속도로서 자율주행 트럭이 택배 운송” 국내 첫 유상 운송 허가
• 택배 싣고 달리는 로보트럭…라이드플럭스, 유상 화물운송 시대 연다
• CJ대한통운 뉴스룸, CJ대한통운, 대구시와 화물운송 자율주행 시범운행
• GlobeNewswire, Autonomous Trucks Market worth $179.9 billion by 2035, Globally, at a CAGR of 14.4%, says MarketsandMarkets — 자율주행 트럭 시장 2035년 전망(2025.2)
• BusinessWire, Aurora and McLeod Software Deliver Industry’s First Transportation Management System for Self-Driving Trucks — Fort Worth–Phoenix 무인 운행 및 McLeod Software 연동 발표(2025.8)
• Aurora, Begins Commercial Driverless Trucking in Texas — 2025년 5월, Aurora가 텍사스 댈러스–휴스턴 구간(I-45)에서 안전요원 없는 완전 무인 상용 트럭 운행을 시작했다는 발표.
• Aurora, The Road Never Sleeps: Aurora’s Trucks Go Driverless Day and Night — 2025년 8월, 같은 댈러스–휴스턴 구간에서 야간에도 무인 운행이 가능함을 검증했다는 발표.
• Shipment Sizing for Autonomous Trucks of Road Freight, The International Journal of Logistics Management — 자율주행 트럭 도입으로 늘어나는 기술 비용(최대 트럭 가격의 70%)을 반영해 최적 주문량(EOQ)을 다시 설계해야 하며, 그 결과 재고가 중앙집중화될 수 있다고 분석한 학술 연구.
• Aurora, 2025 Form 10-K, U.S. Securities and Exchange Commission — Aurora의 2025 회계연도 연차보고서. 안전요원 탑승 시범 운행을 지속 중이며, 향후 마일당 요금의 ‘서비스형 드라이버(DaaS)’ 모델로 전환할 계획이라고 공시.

글쓴이: 허지은· 콜로세움코퍼레이션 마케팅 본부