미국 자율주행차 관련주 대장주 -핵심부품기업 종목추천
▣ 미국 자율주행차 관련주 대장주 추천종목 확인하기
지난번 포스팅에서 인공지능 관련주를 공부하면서 인공지능의 도입으로 가장 큰 변화가 올 분야가 모빌리티(운송) 분야라는 것을 언급한 적이 있습니다.
전기차, 차량 공유시스템 등 예고된 산업 변화 속에서 다가올 모빌리티 산업의 핵심은 자율주행이라고 볼 수 있습니다.
그렇다 보니 자동차 업체, 플랫폼 업체, 라이드 셰어링 업체 등을 불문하고 모두 자율주행 기술을 우선적으로 확보하려고 치열한 경쟁을 펼치고 있습니다.
2019~2020년에는 5G가 주식시장의 태풍의 눈이었다면 다가올 2021~2022년에는 자율주행차가 그 자리를 대신할 것이라고 예상합니다.
자율주행차 종목은 인공지능 분야이기 때문에 한국 보다는 미국 쪽을 살펴보시는 게 좋습니다. 자율주행차 핵심부품관련 추천종목이 궁금하시다면 아래를 참조해주시기 바랍니다.
자율주행차 시대를 대비해서 투자자들은 미리 어떤 기업이 패러다임의 변화를 맞아 수혜를 받을지 공부할 필요가 있습니다. 본격적으로 시작해보겠습니다.
1. 자율주행(Self-driving systerm)이란?
자율주행차란 주행상황을 차량시스템이 스스로 판단해 운전자의 개입 없이 목적지까지 운행하는 자동차를 말합니다. 현재는 지능형운전자보조시스템(ADAS)의 형태, 즉 운전자가 존재하고 시스템이 운행 중 일부 상황만을 스스로 인지하여 자동차를 제어하는 수준으로 자율주행을 실현하고 있습니다.
▣ 자율주행차의 기술수준 분류
자율주행차는 성능 수준에 따라 레벨 0~5로 분류됩니다. 자율주행은 레벨 2~3의 Automated Driving에서 레벨 4~5의 Autonomous Driving으로 넘어가 레벨 4~5가 보편화될 수 있는지 없는지가 관건이 될 것입니다. 즉, 운전자의 통제없이 주행이 가능한지 여부가 자율주행 기술의 핵심입니다.
▣ 변화하는 자율주행차 생태계
자율주행차로 제가 기대하고 있는 미래는 Level 4 자율주행을 기반으로 한 로보 택시(Robo-Taxi)입니다. 미국 캘리포니아 주에는 구글의 웨이모를 필두로 운송 서비스 사업을 하려는 업체들(이하 'MaaS(Mobility as a Service)')이 모여들고 있습니다.
기존에는 '부품 공급업체 -> 완성차 업체 -> 소비자'로 이어지는 흐름이었다면 향후 MaaS 시대로 변화함에 따라 완성차 업체의 역할은 축소되고 MaaS 업계가 운송 시장의 주도권을 잡게 될 것입니다.
따라서 1차 공급업체들이 MaaS 업체로 직접 공급하게 되는 경우가 점진적으로 확대될 것으로 예상됩니다.
탑티어 자동차 부품회사인 마그나(Magna)의 경우 이미 차량 공유 플랫폼 업체인 리프트(Lyft)와 파트너십 체결을 맺었고, 실제로 위탁생산을 하고 있습니다.
MaaS업체들이 시장을 주도하게 되면 핵심 부품과 제어 기술을 갖춘 업체들이 장기적으로 MaaS 업체들로부터 파트너십 요청을 받게 되어 수혜를 받을 것으로 기대됩니다.
이미 모바일플랫폼을 통해 자체 수요처를 확보한 MaaS 업체들 입장에서 자동차 브랜드는 더 이상 필요하지 않기 때문입니다.
MaaS 시장은 기존 자동차 대비 매출이 급격히 증가하여 2030 년에는 자동차 판매시장을 추월할 것으로 예상됩니다. MaaS 기반으로 형성된 로보 택시 시장은 따라서 부품업체들에게 거대한 신규시장을 제공할 것입니다.
▣ 생각보다 쉽지 않은 완전자율주행
구글의 웨이모(Waymo)는 미국 캘리포니아 주에서 레벨 4 자율주행 택시를 시범운행 중으로 가장 높은 기술 수준을 보유한 것으로 평가됩니다. 그러나 웨이모의 레벨 4 주행도 맵핑 데이터를 보유한 일부 지역에 국한된다는 점에서 여전히 한계가 존재합니다.
웨이모가 운행 중인 자율주행 레벨 4 차량은 엄청나게 비싸고 미국 내에서 시범주행 조차 허가받기 어려워 일부 주에서만 가동중이며, 사고 관련 법적 책임 등 상당한 리스크를 해결해야 하는 과제도 많이 남아있습니다.
레벨 4~5단계로 가기 위해서 방대한 자율주행 운행 데이터, V2X 등 자동차-ICT-ITS 등 인프라를 통한 개선 등 자율주행의 신뢰성을 높이기 위한 기술 개선이 요구되는 상황입니다.
※ V2X란?
V2X(Vehicle to Everything communication, V2X communication)란, 차량이 유・무선망을 통해 다른 차량 및 도로 등 인프라가 구축된 사물과 정보를 교환하는 것 또는 그 기술을 뜻함. 커넥티드 카와 유사.
▣ ADAS 수준의 기능들은 점점 좋아질 것
이런 한계점 때문에 자율주행 기술이 일반 도로상에서 보편적으로 구현되기까지는 최소 십수 년이 걸릴 것으로 보입니다. 현실적으로 상당기간은 레벨 2~3 단계의 자동차 주행 보조 기능(ADAS)들이 더해지며 자율주행이 발전하는 형태가 이뤄질 것입니다.
※ ADAS란? 운전자의 안전성과 편리성을 향상시키기 위해 다양한 센서 기능을 포함한 운전 보조 시스템
2. 자율주행차, 핵심 부품은 무엇일까?
레벨 4, 5의 완전 자율주행 기술이 언제 완성되는지와 관계없이 레벨 2, 3의 ADAS 구성을 위해서 필요한 핵심 부품은 무엇일까요?
기존의 완성차에서 자율주행차로 넘어가려면 반드시 필요하고 더 많이 탑재될 부품은 차량용 센서일 것입니다.
완성차 기업을 중심으로 첨단 운전자 보조 시스템 ADAS 부품을 탑재하는 비율이 증가하고 있고 그에 따라 글로벌 자동차 센서 시장은 연간 13.7%의 성장률과 함께 2022년 230억 달러 규모의 시장으로 성장할 것으로 전망됩니다.
▣ 자율주행차의 눈이 될 카메라와 센서
웨이모의 자율주행차는 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 카메라, 보조센서의 조합을 통해 물체를 감지하고 식별하는 반면, 테슬라의 오토파일럿은 값비싼 라이다(LiDAR) 없이 1개 전방 레이더, 8개의 카메라, 12개의 초음파 센서만으로 구현됩니다.
우리는 여기서 웨이모든 테슬라든 자율주행차량에 필수적으로 탑재하는 부품이 카메라, 레이더 센서, 초음파 센서라는 것을 알 수 있습니다. 테슬라를 제외한 자율주행차 업체들은 라이다(LiDar)를 사용하기 때문에 라이다(LiDAR)도 중요한 부품 중 하나입니다.
따라서 자율주행차의 핵심 부품은 인지 센서로서 레이더(Radar) 센서, 라이다(LiDar) 센서, 초음파(Ultrasonic) 센서로 정리할 수 있습니다.
차량용 카메라(이미지센서)
카메라는 이미지센서를 통해 주변 환경 정보를 이미지로 감지하며 차선, 신호등, 보행자 등 다양한 사물을 인식할 수 있으나 날씨 변화에 따라 인지능력이 상이한 단점이 있습니다. 그러나 카메라는 레이더, 라이다 대비 가격경쟁력이 높아 가장 먼저 탑재가 확대될 전망입니다.
자동차 출하대수는 연 1억대로 스마트폰 출하량 대비 1/15 수준이나 자동차용 센서 가격이 약 3배 이상 높고 탑재량이 많아 장기적으로 자동차용 이미지센서 시장규모가 스마트폰 이미지센서 시장 규모에 육박할 것으로 예상됩니다.
주파수 대역폭이 넓을수록 해상도가 높아져 24 GHz 대비 77 GHz는 속도, 해상도, 정밀성이 3배 뛰어나며 24GHz는 단거리, 77GHz는 장거리 탐지에 사용됩니다.
또한 전파를 이용하기 때문에 기상환경이나 밤낮을 구별하지 않고 안정적으로 거리 측정을 할 수 있어 카메라를 보완하는 역할을 합니다.
차량용 레이더는 데이터의 정확성을 높이기 위해 측정 거리와 측정 각도, 전파의 주파수 대역폭 확대를 목표로 발전하고 있는 한편 경량화, 소형화, 저가화를 위한 노력을 지속 중입니다.
라이다(LiDAR) 센서
라이다는 빛을 이용해 레이더가 볼 수 없는 사각지대를 감지하고 자동차의 주변 환경을 3D로 인식, 맵핑하여 안전한 자율주행을 지원합니다.
욜 디벨롭먼트(Yole Development)가 2018년 발표한 자료에 따르면 적어도 로보 택시 센서 시장에서는 라이다가 가장 큰 비중을 차지할 것으로 예상하고 있습니다.
자율주행차에 관심 있는 분들은 라이다 센서에 대한 논란을 많이 접하셨을 것입니다. 구글 웨이모, 우버, 포드 등 자율주행차를 개발하는 대부분의 회사들이 핵심 기술 중 하나로 라이다 센서를 투입한 상황입니다.
반면, 테슬라는 라이다가 비싸고 에너지를 많이 잡아먹는다며 라이다를 쓰는 것은 어리석다고 지적합니다. 테슬라는 자율주행에 필요한 데이터를 확보하기 위해 레이더, GPS, 지도, 초음속 센서 등을 활용할 뿐입니다.
이에 반박하는 입장은 고속도로가 아닌 시가지 주행을 목표로 하는 로보 택시 기업들의 입장에서 현실적으로 라이다는 필요한 기술이라는 의견입니다. 라이다는 오차가 다른 센서들에 비해 월등히 적기 때문입니다.
GPS도 차량 위치를 알 수 있는 기능을 갖추고 있으나 최대 10m 정도의 오차가 있으며, 고속도로에서도 문제가 발생할 수 있는 오차인데 시가지에서라면 그 오차는 치명적일 것입니다.
또 시가지에서는 많은 보행자와 주차 차량 등 대상과의 거리를 측정하면서 안전하게 주행할 필요가 있는데 시가지에서는 대상과의 거리를 수 cm 단위로 측정할 수 있는 센서가 필요합니다.
현시점에서 시가지 자율주행에 대응할 수 있는 특정 정밀도를 각진 센서는 라이다뿐이라는 것이 웨이모를 비롯한 로보 택시 업체들의 입장입니다.
최근 고정형 라이다(Solid-state Lidar)가 개발되면서 라이다 가격이 $7,500에서 $100까지 내려갈 가능성이 높은 것으로 전망되어 라이다를 비판하는 한 가지 요소는 해결된 셈입니다.
기술적인 측면에서도 기존에 비쌌던 360도 회전 스캐닝 방식보다는 제한된 수평 시야각의 고정형 방식이 선호된다고 합니다.
▣ 자율주행차의 뇌, 프로세서
자율주행차의 또 다른 핵심은 레이더와 라이더, 카메라, 센서 등으로 파악된 인지 정보를 처리하고 판단하는 것입니다. 컴퓨터에서 정보를 처리하는 장치가 CPU(중앙처리장치)라면, 자율주행차에서는 GPU(Graphics Processing Unit)가 주요 프로세서라고 할 수 있습니다.
CPU는 데이터를 하나씩 순서대로 처리하는 방식이라면, GPU는 동시다발적으로 발생하는 정보를 한꺼번에 처리하기 때문에 여러 센서에서 발생한 정보를 동시에 파악한 후 분석하는 것이 중요한 자율주행차에서 GPU의 역할이 중요해질 것입니다.
3. 미국 자율주행차 관련주 종목추천
위에서 살펴 보았듯이 자율주행차의 핵심부품에는 카메라, 라이다, 레이더, 프로세서 등이 있습니다. 어떤 주식을 추천할만할까요? 궁금하신 분들은 아래를 참조해주시기 바랍니다.
▣ 차량용 카메라(이미지센서) 관련 주식
아래는 로보택시 서비스 업체들이 ADAS 센서를 어느 제조사로부터 공급받는지를 나타낸 표입니다. 보다시피 벨로다인(Velodyne)이 압도적인데 비상장입니다.
2019년에 현대모비스가 전략적 제휴를 위해 벨로다인에 5,000만 달러(한화로 600억 원 규모)의 투자를 진행한 바 있습니다.
라이다 분야에서 두각을 나타내는 또 다른 업체는 쿼너지(Quanergy)입니다. 고속도로 자율주행 기능이 적용된 현대 자동차 제네시스 EQ900이 쿼너지의 라이더를 탑재하면서 국내에도 많이 알려지게 되었습니다.
쿼너지도 역시 비상장인데 다만 델파이(Delphi)가 삼성벤처투자 등과 함께 쿼너지에 지분을 투자하고 기술 협력 중이기 때문에 라이다 시장 내 투자대안이 될 수 있습니다.
이외에 앱티브, 마그나, 삼성, 네이버로부터 6천5백만 달러를 투자받은 이노비즈 테크놀로지 (Innoviz Technologies), 루미나 테크놀러지 (Luminar Technology)도 있지만 비상장이고 아직은 시장지배력이 높지 않으므로 설명을 생략하겠습니다.
차량용 레이더 센서 관련 기업
자동차용 레이더 센서 칩 시장은 상대적으로 시장규모가 작고, 제품 생산시 고가의 장비가 필요하여 인피니언, NXP, ST마이크로일렉트로닉스가 과점구조를 형성하고 있습니다.
특히 인피니언은 레이다의 센싱 및 프로세싱 칩 M/S 1위이자, 라이다의 MEMS 거울 선두 업체 Innoluce를 인수하며 두각을 나타내고 있습니다.
레이더 모듈 및 시스템은 대형 자동차 부품사인 보쉬, 콘티넨탈, 발레오, 헬라 등이 사업을 영위하고 있습니다. 장거리 레이더 시스템의 시장점유율(15년 기준)은 콘티넨탈 26%, 보쉬 22%으로 양사가 약 50%를 차지하며 다음으로 덴소 11%, 오토리브 9%, 델파이 8% 순서입니다.
단거리 레이더 시스템 시장점유율(‘15)은 헬라 28%, Valeo 24%, 오토리브 20%, 콘티넨탈 15%, 기타 13% 순입니다.
프로세서 관련 기업
프로세서를 하드웨어라고 구분하기는 했지만 사실 엔비디아, 모빌아이, 인텔, 자일링스 등 프로세서를 만드는 기업들이 하드웨어만 생산하는 것이 아니라 딥러닝 등 인공지능 알고리즘 솔루션도 같이 제공하고 있다는 점에서 완벽히 부품 기업이라고 하기보다는 플랫폼 기업에 더 가까울 것입니다.
프로세서 기업들은 자율주행차의 중요한 부분을 차지할 것이라고 생각하기 때문에 반드시 포트폴리오에 포함해야 된다고 생각합니다.
현재 테슬라가 엔비디아의 플랫폼을 사용하고 있는데 현재 자체 플랫폼 FSD을 개발하고 있어 엔비디아에게는 악재로 작용하겠습니다. 다만, 테슬라가 자체적으로 설계한 FSD 칩을 삼성전자가 위탁 생산할 것으로 알려져 있습니다.
요약
앞으로 자율주행이 본격화되면 차량에 더 많은 카메라가 탑재될 것이라는 측면에서 차량용 카메라 시장이 매력적이고 라이다 시장은 이전에는 없었지만 새롭게 창출되는 시장이라는 점에서 괜찮아 보입니다.
다만, 자율주행차의 선도기업인 테슬라는 라이다가 필요하지 않다고 선언했기 때문에 향후 차량용 센서 진영이 어떻게 변화할지 지켜봐야겠습니다.
차량용 센서 밸류체인 분석을 기반으로 각 센서 분야에서 시장지배력이 높고 향후 성장 가능성이 높아 보이는 회사들을 추려봤습니다.
현재 해당 회사들이 시장에서 어느 정도의 밸류에이션을 적용받고 있고 비싼지 아닌지 가늠해보기 위해서 Forward PER와 시가총액을 영업현금흐름(OCF)으로 나눈 값을 비교해봤습니다.
영업현금흐름(OCF)은 말 그대로 영업활동을 해서 벌어들인 현금을 말합니다. 여러 가지 변수가 존재하는 당기순이익을 가지고 계산하는 PER보다 기업의 영업가치를 좀 더 잘 나타내 줍니다.
일반 PER가 과거의 순이익을 기준으로 계산했다면 Foward PER는 앞으로 이 기업이 벌어들일 순이익을 현재 시가총액으로 나눠서 계산하는 방식입니다.
이번 포스팅에서는 미국 및 해외 자율주행차 부품 업체들에 대해서 알아봤습니다. 우리나라는 자율주행차 기술에서 뒤처진 면이 있습니다.
하지만 공부하다 보니 한국기업 중에서도 관심 가는 기업들이 몇 개 있어서 다음 포스팅에서는 자율주행차 관련 국내 부품 기업들을 소개해보려고 합니다.
로그인 필요 없는 공감과 댓글은 좋은 포스팅을 지속하는데 큰 힘이 됩니다. 감사합니다.
▼ 같이 읽으면 좋은 글
최근댓글