TOWS 분석이란 기업 외부 환경의 기회와 위협을 찾아내고 기업 내부 환경의 강점과 약점을 발견해, 기회를 활용하고 위협은 억제시키며, 강점을 활용하고 약점을 보완하는 전략 수립을 말한다. 외부 환경에서 유리하게 작용하는 기회 요인, 외부 환경에서 불리하게 작용하는 위협 요인, 경쟁사 대비 강점, 경쟁사 대비 약점이 각각 무엇인지 알아보자.

Threat: 서울로보틱스의 위협 요인

Analysis 1. 레벨4 자율주행 시대 위기 직면

2022년 10월 미국 포드와 독일 폭스바겐에서 총 36억 달러(약 4조 9,856억 원)의 투자를 받은 아르고AI는 2016년 창업 이후 6년 만에 문을 닫았다. 구글 '웨이모', GM '크루즈'와 함께 자율주행 선두 주자였던 아르고AI가 퇴장함에 따라 자율주행 시대에 대한 불안감이 증폭됐다. 당초 레벨4 자율주행 시대가 2021~ 2022년에 완성될 것으로 예상했지만, 조 단위 투자에도 불구하고 완성 결과물이 나타나지 않고 있다. 이런 시장의 흐름에 완성차 업계도 자율주행 차량 완전 보급 시점을 계속 연기하고 있다. 잠정적으로 2020년대 후반 도입을 목표로 했던 곳들도 그 시점을 2030년 이후로 계속해서 미루고 있는 상황이다. 국가마다 자율주행에 대한 규제가 다르고 법률적 안전장치가 없다는 점도 큰 걸림돌이다. 때문에 기술이 개발되더라도 실제 도입까지 걸리는 시간을 아무도 예상할 수 없는 위기 상황이 되고 있다.

Analysis 2. 라이다 고가로 인한 확장성 의심

자율주행에서 가장 필수적인 센싱 기술 중 가장 정확하고 빠른 기술이 라이다이지만, 비싼 가격 때문에 자율주행 및 대중화의 확장성에 대한 의심이 상존하고 있다. 자율주행 차량을 양산하기 위해서는 라이다 이용이 필수인데, 가격 자체가 고가라 어려운 부분이 있다. 시장조사업체 BIS리서치는 자율주행 보급을 위해서는 라이다 양산 가격이 최소 1,500~2,000달러(약 200만 원) 수준은 되어야 한다고 분석한다. 차량 한 대에 센서가 여러 대 사용될 수 있음을 감안하면 개당 수십만 원까지 낮아져야 한다. 물론 최근 휴대전화에서도 라이다를 사용할 정도로 가격이 낮아졌지만, 자동차용 라이다, 여러 개 사용 등이 계속 걸림돌이 될 수 있다.

Opportunity: 서울로보틱스의 기회 요인

Analysis 1. 라이다 시장 급성장 추세

자율주행의 본격화에 따라 핵심 기술인 라이다(LiDAR)의 글로벌 시장 규모가 크게 성장할 것으로 전망된다. 시장조사업체 욜 인텔리전스에 따르면 글로벌 자동차 및 산업용 라이다 시장 규모는 2021년 21억 달러에서 2027년 63억 달러로 3배 정도 성장할 것으로 관측된다. 2022년부터 2027년까지의 연평균 성장률은 약 22%다. 특히 산업용 라이다보다는 자율주행 분야 라이다가 더욱 성장할 것이며, 중국 시장이 전체 시장을 이끌고, 미국과 프랑스가 추격할 것으로 전망된다.

Analysis 2. 완전 자율주행 시대 지원 정책 본격화

정부가 2025년까지 운전자가 개입하지 않고 시스템이 운전을 통제하는 완전 자율주행 레벨4 버스와 택시를 출시할 목표를 세웠다. 또 2027년까지 버스와 택시가 아닌 승용차를 출시한다는 목표다. 국토교통부는 2022년 미래 모빌리티 시대 선제적 대응 전략인 ‘모빌리티 혁신 로드맵’에서 이 내용을 포함해 발표했다. 실제 이 로드맵 속에는 2022년 말, 일본과 독일에 이어 세계에서 세 번째로 부분 자율주행차(레벨3)를 상용화할 예정이다. 또한 2035년 완전 자율주행이 대중화(자율주행 신차 보급률 50% 이상)될 경우, 도로 혼잡도가 완화되면서 이동 시간이 줄 것으로 예상된다. 교통사고 사망자도 2035년에는 1,000명 이하로 감소할 것으로 보인다. 아울러 레벨4 차량 시스템(결함 시 대응 등), 주행 안전성(충돌 시 안전 확보 등) 등 자동차 안전 기준(제작 기준)을 마련하고, 기준 마련 이전에도 별도의 성능 인정 제도를 운영해 자율차의 제한 없는 운행을 지원할 예정이다.

Weakness: 서울로보틱스의 약점

Analysis 1. 라이다 소프트웨어 매출 연결 애매

코로나19가 글로벌 자동차 산업에 부정적인 영향을 미쳤지만, 완성차 업계의 고급형 차량에서는 ADAS 장착 등 첨단 기술 접목에 영향이 없었다. 이 ADAS 장착 차량에는 레벨4~5 자율주행 차량의 라이다 시스템은 필수적이다. 다만, 아직은 승용차보다는 자율주행 버스, 로보 택시, 자율주행 트럭 등에 주로 라이다가 장착되고 있다. 이처럼 아직은 라이다 활용도가 미흡한 상황이다. 서울로보틱스가 일부 완성차 업계와 전략적 제휴를 맺고 있지만, 매출로 직접적으로 연결되는 부분은 크지 않다.

Analysis 2. 지속적인 영업손실

서울로보틱스는 영업이익 측면에서 2019년 -8.4억 원, 2020년 -19.0억 원, 2021년 -30.0억 원으로 계속 부진에서 벗어나지 못하고 있기 때문에 영업손실 지속에 대한 부담을 가지고 있다. 특히 매출 대비 영업손실의 비율이 2019년, 2020년에서는 -400.0%가 넘는 수준이며, 2021년에는 -263.2% 수준을 기록하고 있다. 순이익도 2019년 -3.4억 원, 2020년 -14.9억 원, 2021년 -19.3억 원으로 계속 부진한 상태다. 매출액은 지속적으로 증가하고 있지만, 단기적인 급증을 기대하기에는 시장 환경에서 애매한 부분이 존재한다. 따라서 단기적으로는 영업이익 및 순이익 측면에서도 부담이 될 수밖에 없다.

Strength: 서울로보틱스의 강점

Analysis 1. 범용적이고 독보적인 기술력 보유

서울로보틱스의 핵심 소프트웨어인 SENSR(Smart 3D perception Engine by Seoul Robotics)은 라이다 센서와 견고한 AI 알고리즘을 활용해 주변 환경을 인지하는 실시간 고밀도 데이터 인식 솔루션을 제공한다. SENSR의 데이터 솔루션은 물체를 탐지, 분류, 추적, 예측하며 100% 탐지율과 카메라 솔루션 대비 1,000배 낮은 오탐률을 지니고 있다. 또 높은 호환성을 가지고 있어 전 세계 라이다 센서 모두에 활용될 정도로 범용적이고 독보적인 기술력으로 인정받고 있다. 실제로 전 세계에서 유일하게 호환 가능한 3D 라이다(LiDAR, Light detection and ranging) 소프트웨어를 다루는 스타트업으로 인정받고 있다.

또한 ‘인프라를 통한 자율성(Autonomy Through Infrastructure, ATI)’이라는 새로운 접근법을 제시해 자율주행 시스템을 각 차량이 아닌 인프라에 배치하는 방식을 사용 중이다. 기존 자율주행 시스템은 개별 차량에 고성능 센서와 컴퓨터를 장착해 막대한 비용이 드는 반면, 인프라 기반 자율주행은 지능형 교통 네트워크를 확장하는 방식으로 사각지대를 없애 안전성을 높였다. 아울러 5년 동안 구축한 딥러닝 기술로, 악천후에도 고해상도의 인지를 제공할 수 있으며, 독보적인 정확도, 효율성, 안전성을 갖췄기 때문에 레벨5 자율성을 달성해 완전 자동화 방식으로 수백 대의 차량을 군집 주행할 수 있다.

Analysis 2. 차별적 기술력으로 물류 분야 확장성

서울로보틱스는 핵심 소프트웨어를 바탕으로 자율주행 차량 시장뿐만 아니라 스마트 시티, 스마트 팩토리, 로봇 등 다양한 시장으로 진출을 확장하고 있다. 우선 물류 분야다. 서울로보틱스는 ‘ATI’ 기술을 기초로 BMW와 협력해 해당 공장에서 완성차 물류 자율주행을 상용화하면서 자동차 물류 시장에 진출했다. 완성차 업체가 제조한 차량이 소비자에게 도착하기까지 수많은 차고지와 선박 등으로 이동하는 과정에 자율주행 기술을 적용한 것이다. 핵심 기술인 3D 컴퓨터 비전은 독일 산업 리포트에서 세계 1위 기술력으로 거론되는 등 관심이 집중되고 있다.