테슬라 FSD
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테슬라 FSD(Tesla Full Self-Driving)는 미국의 전기자동차 제조사 테슬라(Tesla)가 개발한 인공지능 기반 첨단 운전자 보조 시스템으로, 차량에 장착된 카메라와 인공 신경망을 이용해 주변 교통 상황을 인식하고 가속·제동·조향·차선 변경·교차로 통과 등의 운전 작업을 수행하는 기술이다. 정식 명칭인 FSD(감독형, Full Self-Driving (Supervised))는 운전자의 지속적인 감독을 전제로 하며, 명칭과 달리 운전자 없이 운행할 수 있는 완전 자율주행 시스템은 아니다.
테슬라 FSD는 운전자가 설정한 목적지까지 차량이 상당 부분의 운전 작업을 수행하도록 지원하는 소프트웨어 중심의 주행보조 기술이다.
일반적인 어댑티브 크루즈 컨트롤(ACC)이나 차로 유지 보조 기능이 주로 속도와 차로를 유지하는 데 집중하는 반면, FSD는 도심 교차로, 좌회전과 우회전, 신호등, 보행자, 복잡한 차선 구성 등 다양한 상황에서 주행 경로와 차량의 움직임을 결정하도록 설계됐다.
주요 특징은 다음과 같다.
- 도심 및 고속도로 주행: 목적지 경로를 따라 직진, 회전, 차로 변경, 합류 및 분기 등을 수행한다.
- 교통 상황 인식: 신호등, 도로 표지, 주변 차량, 보행자, 자전거 및 도로상의 장애물을 인식한다.
- 인공지능 기반 제어: 대규모 실제 주행 데이터를 활용해 학습한 신경망으로 주행 판단과 제어를 수행한다.
- 소프트웨어 업데이트: OTA(Over-the-Air) 방식으로 기능과 주행 성능을 개선할 수 있다.
- 운전자 감독: 운전자는 항상 주행 상황을 확인하고 필요하면 즉시 개입해야 한다.
- 차량별 기능 차이: 하드웨어 세대, 생산 국가, 소프트웨어 버전, 현지 규제 및 구매 조건에 따라 제공되는 기능이 달라질 수 있다.
테슬라는 FSD가 차선 변경, 다른 차량과 장애물 회피, 좌·우회전 등 다양한 주행 작업을 수행할 수 있다고 설명하면서도 차량을 완전한 자율주행차로 전환하는 것은 아니라고 명시한다.[1]
2026년 10월 기준 FSD는 테슬라의 핵심 인공지능 사업 가운데 하나이면서, 기술적 안전성, 자율주행이라는 명칭의 적절성, 사고 책임, 정부의 인증 및 감독, 차량별 기능 제한 등을 둘러싼 논쟁의 대상이기도 하다.
특히 대한민국에서는 2025년 11월 감독형 FSD가 정식 도입된 이후 미국 생산 차량과 중국 생산 차량 사이의 기능 제공 차이가 논란이 됐다. 2026년에는 비공식적인 기능 활성화에 대한 형사 수사와 정부의 안전성 검증 부재 문제가 발생했고, 10월 8일 국회 국정감사에서 테슬라코리아의 공식 검증 신청 여부와 국내 규제 체계가 주요 쟁점으로 다뤄졌다.[2]
자동차 자동화 수준을 구분할 때는 미국 자동차공학회인 SAE International의 J3016 분류 체계가 널리 사용된다.
| 단계 | 명칭 | 특징 | 운전 책임의 주체 |
|---|---|---|---|
| 레벨 0 | 비자동화 | 자동화된 지속적 주행 제어 없음 | 운전자 |
| 레벨 1 | 운전자 보조 | 조향 또는 가감속 중 일부를 보조 | 운전자 |
| 레벨 2 | 부분 주행 자동화 | 조향과 가감속을 동시에 제어하지만 운전자가 주변 상황을 지속적으로 감독 | 운전자 |
| 레벨 3 | 조건부 주행 자동화 | 정해진 조건에서 시스템이 운전 작업을 맡고 필요할 때 운전자에게 제어권 전환을 요청 | 시스템이 운전 작업 수행, 운전자는 인수 요구에 대응 |
| 레벨 4 | 고도 주행 자동화 | 정해진 운행가능영역에서 운전자 개입 없이 주행 작업과 비상 대응 수행 | 시스템 |
| 레벨 5 | 완전 주행 자동화 | 사람이 운전할 수 있는 모든 도로 및 환경 조건에서 자율주행 | 시스템 |
테슬라 FSD(감독형)는 레벨 2에 해당한다.[3]
차량이 목적지까지 운행하는 것처럼 보이거나 장시간 운전대 조작 없이 주행하더라도, 이 사실만으로 레벨 3 이상의 자율주행으로 분류되는 것은 아니다.
자율주행 수준은 운전자가 실제로 핸들을 얼마나 자주 잡는지가 아니라, 시스템이 운전 환경 감시와 돌발 상황 대응에 어느 정도 책임을 지도록 설계됐는지를 기준으로 구분한다.
테슬라의 감독형 FSD에서는 운전자가 지속적으로 주행 환경을 감시하고 언제든지 차량을 제어할 준비가 되어 있어야 한다. 따라서 운전자가 잠을 자거나 스마트폰을 장시간 바라보는 등의 행동을 해도 되는 시스템이 아니다.[1]
다만 레벨 2라는 기술적 분류가 모든 사고에서 운전자에게 민사·형사 책임이 100% 귀속된다는 의미는 아니다. 실제 사고에서는 운전자의 주의 의무 위반뿐 아니라 차량 결함, 제조사의 경고 및 설명 의무, 제품 책임, 사고 발생 경위 등에 따라 법률적 책임이 별도로 판단될 수 있다.
| 항목 | FSD(감독형) | 완전 자율주행 |
|---|---|---|
| 운전자 상시 감시 | 필요 | 필요하지 않음 |
| 돌발 상황 대응 | 운전자가 즉시 개입해야 할 수 있음 | 시스템이 독자적으로 대응 |
| 수면·독서 등 비운전 활동 | 허용되지 않음 | 시스템이 정상 작동하는 허용 영역에서는 가능 |
| 운전자 없는 운행 | 지원하지 않음 | 레벨 4·5에서는 해당 운행 조건 내에서 가능 |
| 기술적 분류 | SAE 레벨 2 | 일반적으로 SAE 레벨 4·5 |
FSD라는 명칭에 포함된 Full Self-Driving은 테슬라의 제품명이며, 이를 곧바로 SAE 레벨 5에 해당하는 기술적 인증으로 해석해서는 안 된다.
테슬라는 오토파일럿(Autopilot), 향상된 오토파일럿(Enhanced Autopilot, EAP), FSD 등의 이름으로 주행보조 기능을 제공해 왔다.
| 구분 | 주요 기능 | 특성 |
|---|---|---|
| 오토파일럿 | 앞차와의 거리 유지, 차로 중앙 유지 등 | 기본적인 차로 중심 주행보조 |
| 향상된 오토파일럿(EAP) | 자동 차선 변경, 내비게이트 온 오토파일럿, 자동 주차, 차량 호출 등 시장별 지원 기능 | 오토파일럿의 기능을 확장한 패키지 |
| FSD(감독형) | 일반도로 및 고속도로에서 경로를 따라 주행, 회전, 차선 변경, 주변 차량 및 보행자 대응 등 | 복잡한 도로 환경까지 주행보조 범위를 확대 |
각 기능의 포함 여부는 차량 출고 시기와 판매 국가에 따라 다르며, 미국과 한국에서 같은 명칭의 패키지가 항상 동일하게 구성되는 것도 아니다.
2026년에는 미국 시장과 한국 시장에서 FSD의 일시불 판매를 중단하고 구독 중심으로 전환하는 정책도 시행됐다.[4]
FSD의 핵심은 테슬라 비전(Tesla Vision)이라고 불리는 카메라 중심의 환경 인식 기술이다.
테슬라는 과거 카메라와 레이더를 함께 사용하는 방식에서 점차 카메라 중심의 시스템으로 전환했다. 미국 도로교통안전국(NHTSA)에 따르면 이러한 전환은 2021년부터 본격적으로 진행됐다.[5]
일반적인 자율주행차 개발에는 카메라 외에도 라이다(LiDAR), 레이더(Radar), 초음파 센서 등을 조합하는 접근법이 사용된다. 반면 테슬라는 주요 주행 인지 기능에서 카메라 영상과 컴퓨터 비전을 중심으로 주변 환경을 이해하는 방식을 채택했다.
테슬라 비전의 주요 역할은 다음과 같다.
- 객체 탐지: 자동차, 보행자, 자전거, 이륜차 및 기타 장애물의 존재와 위치를 파악한다.
- 차로 인식: 차선, 도로 경계, 교차로 및 주행 가능한 공간을 파악한다.
- 신호 인식: 신호등 상태와 도로 표지판을 인식한다.
- 거리와 움직임 추정: 여러 카메라 영상 및 시간에 따른 변화로 주변 객체의 위치와 이동 상태를 추정한다.
- 공간 이해: 차량 주변의 3차원 구조와 장애물의 점유 상태를 추정한다.
- 상황 예측: 주변 차량이나 보행자가 앞으로 어떻게 움직일지를 예측한다.
사람이 눈으로 도로를 이해하고 운전할 수 있다는 점은 카메라 중심 접근법의 기술적 배경 중 하나다.
그러나 카메라 방식에는 한계도 존재한다.
- 강한 역광과 빛 번짐에 의한 영상 품질 저하
- 안개, 폭우, 폭설, 먼지 등으로 인한 시야 감소
- 카메라 렌즈의 오염이나 가림
- 원거리 물체의 거리 및 속도 추정 불확실성
- 도로 표지의 훼손이나 복잡한 차로 구성
- 드물게 나타나는 비정형적인 도로 상황
이러한 문제는 단순히 카메라 개수를 늘리는 것만으로 해결되지 않는다. 센서의 신뢰도를 평가하고, 인식 능력이 저하되는 상황을 감지하며, 필요할 때 운전자에게 충분히 일찍 경고하는 능력이 함께 요구된다.
실제로 미국 NHTSA는 2026년 3월 테슬라 FSD의 시야 저하 감지 및 운전자 경고 체계를 대상으로 기술 분석 조사를 개시했다.[5]
테슬라 FSD는 딥 러닝과 인공 신경망을 활용하며, 개발 과정에서 엔드투엔드 학습(End-to-End Learning)의 비중을 높여 왔다.
전통적인 자율주행 소프트웨어는 다음과 같이 여러 기능을 분리하는 구조를 사용하는 경우가 많다.
센서 입력 ↓ 객체 인식 및 환경 모델링 ↓ 주변 객체의 움직임 예측 ↓ 주행 경로 계획 ↓ 차량 제어 명령
이 방식에서는 사람이 작성한 규칙과 개별 알고리즘이 각 단계에 상당한 비중을 차지한다.
예를 들어 다음과 같은 규칙을 별도로 구현할 수 있다.
- 앞차와의 거리가 가까워지면 감속한다.
- 정지선에 접근하고 신호등이 적색이면 정지한다.
- 특정 조건에서 차로 변경을 수행한다.
- 보행자가 예상 경로에 진입하면 충돌을 방지한다.
반면 엔드투엔드 학습은 입력과 최종 주행 행동 사이의 관계를 신경망이 통합적으로 학습하도록 하는 접근법이다.
FSD의 엔드투엔드 구조를 개념적으로 표현하면 다음과 같다.
다중 카메라 영상 ↓ 영상 특징 추출 및 시공간 정보 통합 ↓ 학습된 주행 신경망 ↓ 주행 궤적 및 행동 결정 ↓ 차량 제어 시스템 ↓ 조향·가속·제동
테슬라는 FSD v12에서 수백만 개의 영상 클립을 학습한 엔드투엔드 신경망을 도심 주행 시스템에 적용했다고 설명했다. 당시 공개한 소프트웨어 변경 설명에는 기존의 약 30만 줄 이상에 해당하는 명시적 C++ 주행 규칙을 신경망 기반 방식으로 대체했다는 내용이 포함됐다.[6]
다만 엔드투엔드 방식이 차량의 모든 소프트웨어와 안전장치를 하나의 신경망으로 대체했다는 뜻은 아니다.
내비게이션, 차량 상태 관리, 기능 활성화 조건, 안전 감시, 구동장치 제어 등에는 별도의 소프트웨어와 제어 체계가 존재한다. 또한 세부 신경망 구조 및 안전 제어 방식의 전체 구현 내용은 공개돼 있지 않다.
엔드투엔드 방식의 장점은 사람이 모든 예외 상황에 대한 규칙을 작성하지 않더라도 다양한 주행 사례를 학습할 수 있다는 점이다.
반면 학습된 신경망이 특정 행동을 선택한 이유를 개별 규칙으로 명확하게 설명하기 어려울 수 있으며, 학습 데이터에 충분히 반영되지 않은 상황에서 안전한 행동을 보장하기 어렵다는 한계가 있다.
FSD의 성능 개선에는 실제 차량에서 수집된 주행 영상과 운전 사례가 중요한 역할을 한다.
테슬라는 대규모 차량 운행 데이터를 이용해 신경망을 학습·개선하는 개발 체계를 구축했다.
주행 데이터에는 다음과 같은 정보가 활용될 수 있다.
- 실제 도로의 카메라 영상
- 차량의 속도와 주행 궤적
- 운전자의 조향·가감속 조작
- 교차로와 도로 합류 상황
- 차량과 보행자의 상호작용
- FSD가 수행한 주행 및 운전자 개입 상황
- 드물게 발생하는 위험 상황
이러한 데이터로 학습한 모델은 실제 차량에 배포되기 전에 검증 과정을 거치며, 이후 OTA 업데이트를 통해 성능이 개선될 수 있다.
특히 개입 사례(Intervention)는 중요한 분석 대상이다. FSD가 예상과 다른 행동을 보였거나 운전자가 위험하다고 판단해 직접 제어권을 가져온 상황은 시스템 개선에 활용할 수 있는 사례가 된다.
다만 단순히 누적 주행거리가 증가한다는 이유만으로 시스템의 안전성이 자동으로 입증되지는 않는다.
안전성 평가에는 주행거리뿐 아니라 도로 종류, 기상 조건, 사고 발생률, 위험 상황 노출 빈도, 운전자 개입 유형 등 다양한 변수를 고려해야 한다.
FSD 개발에서는 대규모 컴퓨팅 자원을 이용하는 학습(Training) 단계와 실제 차량에서 주행 판단을 수행하는 추론(Inference) 단계를 구분한다.
| 구분 | 학습 | 추론 |
|---|---|---|
| 목적 | 신경망의 가중치 개선 | 현재 상황에 대한 주행 판단 |
| 주요 환경 | 데이터센터 및 대규모 GPU 클러스터 | 차량 내부 FSD 컴퓨터 |
| 입력 | 대규모 과거 주행 데이터와 학습용 데이터 | 현재 카메라 영상 및 차량 상태 |
| 시간 제약 | 학습 과정에 장시간 소요 가능 | 실시간 판단 필요 |
| 결과 | 학습된 모델 | 주행 판단과 차량 제어에 필요한 출력 |
이러한 구조에서 FSD의 실시간 주행 판단은 기본적으로 차량 내부 컴퓨터에서 수행된다.
따라서 차량이 주행할 때마다 모든 영상을 원격 서버로 보내고 서버의 응답을 기다려야 하는 방식은 아니다. 다만 지도 정보, 데이터 업로드, 서비스 관리, 소프트웨어 업데이트 등에 네트워크 연결이 활용될 수 있다.
FSD는 차량 내부의 전용 인공지능 연산 장치를 사용한다.
주요 하드웨어 세대에는 다음과 같은 것들이 있다.
| 구분 | 통용 명칭 | 특징 |
|---|---|---|
| Hardware 2·2.5 | HW2·HW2.5 | 초기 오토파일럿 및 FSD 개발 단계의 플랫폼 |
| Hardware 3 | HW3 / AI3 | 테슬라의 자체 FSD 연산 플랫폼을 본격적으로 적용한 세대 |
| Hardware 4 | HW4 / AI4 | 카메라와 연산 성능 등이 개선된 후속 플랫폼 |
HW4는 HW3보다 발전된 하드웨어이지만, 특정 기능을 사용할 수 있는지는 연산 성능만으로 결정되지 않는다.
같은 HW4 차량이라도 생산 국가와 판매 지역, 인증 조건, 소프트웨어 버전에 따라 FSD 이용 가능 여부가 달라질 수 있다.
또한 기존 HW3 차량에서 최신 소프트웨어 기능을 어느 범위까지 구현할 수 있는지는 별도의 기술적 문제다.
2026년에는 구형 HW3 차량에서도 최신 소프트웨어 기능을 제공하기 위한 경량화 모델이 도입됐지만, HW3와 HW4가 동일한 연산 능력을 갖는 것은 아니다.
이 문제는 과거 FSD 기능을 장기간 사용 가능한 옵션으로 구매했던 소비자에게 중요한 쟁점이 됐다.
2026년 테슬라는 기존 AI3(HW3) 차량을 대상으로 FSD v14 Lite를 도입했다.
이는 AI4 기반 v14의 주행 행동을 AI3의 상대적으로 제한된 카메라 및 연산 환경에 맞추는 방식이다.
테슬라는 이러한 과정을 모델의 능력을 다른 모델에 이전하는 지식 증류(Knowledge Distillation) 방식으로 설명했다.
2026년 7월 테슬라의 공식 분기 실적 자료에 따르면 한국에서도 AI3 차량을 대상으로 v14 Lite가 배포됐다.[7]
주요 변경 사항에는 다음이 포함됐다.
- 교차로, 합류 및 분기 상황에 대한 대응 개선
- 보행자와 다른 차량의 갑작스러운 진입 상황 처리 개선
- 내비게이션 경로 처리 개선
- 주차 및 후진 관련 기능 확대
- 도착 위치 선택
- 속도 프로필 설정
v14 Lite라는 명칭은 구형 하드웨어에 맞춰 일부 기능과 연산 구조를 조정했다는 의미이며, AI4의 모든 기능이나 성능을 동일하게 제공한다는 뜻은 아니다.
또한 v14 Lite를 차량에 배포했다는 사실과 모든 국가·차량에서 합법적으로 활성화할 수 있다는 사실은 구별해야 한다.
| 시기 | 주요 경과 |
|---|---|
| 2014년 | 테슬라가 오토파일럿용 하드웨어를 도입하며 운전자 보조 기술 확대 |
| 2016년 | 장래 완전 자율주행 기능에 대응한다는 목표 아래 새로운 하드웨어와 FSD 관련 구상 발표 |
| 2019년 | 자체 설계 FSD 컴퓨터를 적용한 HW3 플랫폼 도입 |
| 2020년 | 미국에서 일부 이용자에게 도심 주행 기능을 포함한 FSD 베타 제공 |
| 2021년 | 테슬라 비전을 중심으로 카메라 기반 주행 인식 체계 전환 본격화 |
| 2022~2023년 | FSD 베타 제공 범위 확대와 주행 신경망 개선 |
| 2024년 | 엔드투엔드 신경망 중심의 FSD v12 확대 및 감독형 명칭 사용 |
| 2025년 11월 | 대한민국에서 FSD(감독형) 정식 제공 시작 |
| 2026년 3월 | 대한민국 국토교통부가 FSD 무단 활성화의 위법성을 공식 안내 |
| 2026년 4월 | 무단 활성화 관련 경찰 수사 의뢰 |
| 2026년 7월 | 한국에 FSD v14 Lite 배포 |
| 2026년 8월 | 한국에서 월 구독 중심으로 판매 방식 전환 |
| 2026년 10월 | 국회 국정감사에서 FSD 안전성 검증 부재와 생산지별 이용 제한 논란 |
대한민국의 초기 FSD 도입은 2025년 11월 OTA 업데이트를 통해 시작됐다. 초기 배포 대상은 미국 생산 모델 S·X와 사이버트럭 등 가운데 적격 하드웨어가 장착된 차량이었다.
이후 하드웨어별 소프트웨어 업데이트와 지원 차량 범위가 확대됐다.
대한민국에서 FSD를 둘러싼 가장 큰 논란 중 하나는 같은 테슬라 차량이라도 생산 국가에 따라 FSD 이용 가능 여부가 달라진다는 점이다.
미국에서 생산된 차량은 한미 자유무역협정(FTA)에 따른 자동차 안전기준 인정 체계를 적용받을 수 있지만, 중국 등 다른 국가에서 생산된 차량은 국내 자동차 안전기준을 별도로 충족해야 한다.
2026년 10월 기준 이러한 제도 차이 때문에 일부 미국 생산 차량에서는 감독형 FSD를 이용할 수 있지만, 국내 판매량의 상당 부분을 차지하는 중국 생산 모델 3·모델 Y에서는 정식 이용이 제한됐다.[2]
중요한 점은 중국산 테슬라에 기술적으로 FSD를 구현할 수 없기 때문에 제한되는 것이 아니라는 점이다.
실제 기능 이용 가능 여부에는 하드웨어, 소프트웨어, 차량 구성과 함께 인증 및 규제 조건이 적용된다.
따라서 HW4가 장착된 신형 차량이라도 국내 승인 조건을 충족하지 못하면 FSD를 이용하지 못할 수 있다.
반면 비교적 오래된 미국 생산 차량 중에서도 필요한 조건을 충족하면 감독형 FSD를 이용할 수 있다.
이는 단순한 차량 성능의 차이가 아니라 자동차 안전기준 적용 방식의 차이에서 비롯된 현상이다.
2026년 10월 8일 국회 국토교통위원회 국정감사에서 공개된 테슬라코리아 제출 자료에 따르면 국내 테슬라 차량의 FSD 지원 현황은 다음과 같다.
기준: 2026년 9월 말 등록 현황
| 구분 | 차량 수 | 비율 |
|---|---|---|
| 국내 등록 테슬라 | 238,968대 | 100% |
| FSD 이용 가능 차량 | 53,477대 | 22.4% |
| FSD 이용 제한 차량 | 185,491대 | 77.6% |
| 이용 제한 차량 중 중국 생산 모델 3·Y | 183,407대 | 전체 등록 차량의 약 76.7% |
테슬라코리아가 제출한 자료와 별도로 서영득 테슬라코리아 대표는 국정감사 답변에서 국내 약 23만 대 중 약 4만 5,000대가 FSD를 이용할 수 있다고 설명했다.
이는 사전 제출 자료의 5만 3,477대와 일치하지 않는다. 두 수치가 다른 이유는 공개된 보도만으로 명확히 확인되지 않으며, 집계 기준과 적용 시점을 추가 확인할 필요가 있다.[2]
이용 가능 차량의 수와 실제 FSD를 사용한 차량의 수 역시 구분해야 한다.
테슬라코리아가 제출한 자료에는 FSD 운행 데이터가 집계된 차량 30,303대와 누적 FSD 주행거리 약 9,180만 km가 제시됐다.
서영득 대표는 같은 국정감사에서 누적 주행거리가 1억 km를 넘었다고 설명했다. 이는 실제 주행거리의 측정 시점 또는 집계 기준이 달라 발생한 차이일 가능성이 있지만, 공식적으로 확인된 원인이라고 단정할 수는 없다.[2]
테슬라의 공식 안내에 따르면 차량의 FSD 이용 가능 여부는 다음 요소의 영향을 받는다.
- 생산 국가와 현지 안전기준 적용 여부
- 차량 모델 및 생산 연식
- FSD 컴퓨터의 하드웨어 세대
- 차량 소프트웨어 버전
- FSD 구매 또는 구독 상태
- 지역별 기능 제공 범위
테슬라는 공식 한국어 지원 문서에서 FSD 컴퓨터 3.0 또는 4.0이 장착된 차량에 대한 구독을 안내하면서도, 실제 기능 제공은 지역과 차량 조건, 규제 승인에 따라 달라진다고 명시하고 있다.[8]
따라서 차량에 FSD 컴퓨터가 장착돼 있거나 FSD 관련 구매 이력이 존재한다는 사실만으로 국내에서 즉시 모든 기능을 사용할 수 있다고 판단해서는 안 된다.
2026년 10월 8일 국회 국토교통위원회 국정감사에서는 국내에서 실제 FSD를 이용하는 차량이 존재함에도 정부의 별도 안전성 시험이 시행되지 않았다는 문제가 제기됐다.
장종태 더불어민주당 의원은 국토교통부와 한국교통안전공단으로부터 제출받은 자료를 근거로 국내 FSD 안전성 검증의 공백을 지적했다.
당시 주요 내용은 다음과 같다.
- 국내에서 수만 대의 차량이 FSD를 사용할 수 있는 상태임.
- 실제 FSD 운행 기록과 상당한 누적 주행거리가 존재함.
- 국토교통부와 한국교통안전공단의 FSD 별도 시험·평가 실적은 없음.
- 향후 검증을 위한 구체적 계획 역시 제시되지 않음.
- 생산 국가에 따라 FSD 사용 가능 여부가 달라지는 문제가 발생함.
서영득 테슬라코리아 대표는 국토교통부 등 관계기관에 FSD 검증을 공식 요청한 사실이 없다고 인정했다.
다만 국토교통부가 관련 제도와 절차를 마련한다면 안전성 검증에 협조하겠다는 입장을 밝혔다.[9]
논란의 핵심은 미국산 FSD 차량의 국내 운행이 허용된 사실과 한국 정부가 FSD 자체의 안전성을 실증적으로 확인했다는 사실이 같지 않다는 점이다.
미국 안전기준 인정 체계의 적용은 국내에서 별도의 FSD 주행 성능 검증을 마쳤다는 의미가 아니다.
반대로 별도 국내 시험 실적이 없다는 사실만으로 해당 시스템이 기술적으로 반드시 위험하다는 결론을 내릴 수도 없다.
이 문제는 규제 적용과 실제 안전성 입증을 구분하여 판단할 필요가 있다.
국내에서는 상대적으로 고가이거나 판매 비중이 낮은 미국 생산 차량에서 FSD를 사용할 수 있는 반면, 판매량이 많은 중국 생산 모델 3·모델 Y에서는 사용할 수 없는 문제가 발생했다.
소비자 측에서 제기할 수 있는 주요 논점은 다음과 같다.
- 동일한 브랜드의 차량인데 생산 국가에 따라 기능 제공 여부가 달라지는 것이 합리적인가?
- 동일한 하드웨어를 탑재했는데도 서로 다른 규제를 적용하는 것이 적절한가?
- 제조사가 정식 안전성 검증과 승인 절차를 충분히 추진했는가?
- 정부가 새로운 운전자 보조 기술에 대응하는 인증 체계를 적시에 마련했는가?
- 이미 FSD를 구매한 차량에 기능 제공이 지연되는 경우 소비자 보호가 충분한가?
반면 자동차 안전기준은 차량의 생산 국가와 적용되는 국제협정에 따라 달라질 수 있으므로, 단순히 같은 하드웨어를 사용한다는 이유만으로 법적으로 동일한 취급을 해야 한다고 단정하기는 어렵다.
장종태 의원은 2026년 10월 8일 국정감사에서 이러한 생산지별 사용 제한을 지적하면서 국토교통부와 테슬라에 안전성 검증 및 제도 개선을 요구했다.[10]
대한민국의 자동차 안전기준 체계는 국제 자동차 기술 규정과 국내 법령을 바탕으로 운영된다.
FSD와 관련하여 중요한 규정 중 하나는 유엔 유럽경제위원회(UNECE) 자동차기준조화세계포럼(WP.29)의 운전자 제어 보조 시스템 관련 기준이다.
이 중 UN Regulation No. 171은 DCAS(Driver Control Assistance Systems)를 다룬다.
DCAS는 운전자를 보조하여 지속적인 조향과 속도 제어를 수행하는 시스템을 규율하기 위한 기술 기준이지만, 테슬라 FSD가 제공하는 모든 도심 주행 기능을 그대로 포괄하는 기준은 아니다.
2026년 10월 국정감사에서는 국토교통부가 도입을 추진 중인 DCAS 기준만으로는 FSD의 도심 주행 기능을 수용하기 어렵다는 문제가 제기됐다.[10]
이 때문에 관련 논란은 단순한 제품의 허가·불허 문제가 아니라 다음과 같은 기술적·제도적 문제를 포함한다.
- 도심 교차로의 자동 주행 판단을 어떠한 기준으로 평가할 것인가?
- 운전자의 감독 능력과 개입 가능성을 어떻게 검증할 것인가?
- 사고 회피 및 교통법규 준수 성능에 어떤 시험을 적용할 것인가?
- 국제기준에 아직 포함되지 않은 기능을 국내에서 별도 인정할 수 있는가?
- 소프트웨어 업데이트로 주행 기능이 변화할 때 재검증을 어떻게 수행할 것인가?
국내에는 일정한 조건에서 외국 자동차 안전기준을 인정할 수 있는 법적 근거도 존재한다.
따라서 규제 개선 논의에는 새로운 기준의 제정뿐 아니라 기존 안전기준 특례의 적용 가능성과 그에 필요한 시험·인증 절차도 포함된다.
2026년에는 국내에서 공식적으로 FSD를 사용할 수 없는 테슬라 차량에 비공식 장비나 소프트웨어 변경을 적용해 기능을 활성화하는 사례가 발생했다.
일부 이용자들은 이러한 행위를 관용적으로 FSD 탈옥(Jailbreak)이라고 불렀다.
국토교통부는 2026년 3월 31일 테슬라 FSD 기능의 무단 활성화가 불법이라고 공식 안내했다.
이후 2026년 4월 23일 국토교통부는 일부 차량의 FSD 기능을 무단 활성화하는 등 소프트웨어를 임의 변경한 법규 위반 사례를 경찰에 수사 의뢰했다고 밝혔다.
테슬라코리아는 관련 소프트웨어 취약점을 인지하고 자동차 사이버보안 위협 상황을 신고했으며, 무단 활성화가 확인된 차량의 FSD 기능을 원격으로 비활성화하는 대응을 진행했다.[11]
국토교통부는 자동차의 안전한 운행에 영향을 줄 수 있는 소프트웨어를 임의로 변경·설치·추가·삭제하는 행위가 자동차관리법상 금지될 수 있다고 설명했다.
위반 시에는 2년 이하의 징역 또는 2,000만 원 이하의 벌금에 처할 수 있다는 입장을 밝혔다.
2026년 10월 8일 국정감사에서는 FSD 무단 활성화 사례가 93대 확인됐다고 언급됐다. 테슬라는 소프트웨어 업데이트를 통해 해당 기능의 비공식 활성화를 차단한 것으로 알려졌다.[10]
이 논란은 단순한 유료 소프트웨어 이용권 문제를 넘어 다음과 같은 정보보안 문제와 연결된다.
- 차량 소프트웨어의 무결성 훼손
- 승인되지 않은 기능의 활성화
- 제조사의 보안 업데이트와 인증 체계 우회
- 안전 관련 소프트웨어의 임의 변경
- 차량 기능의 원격 비활성화와 소유자의 권리
- 사이버보안 사고 발생 시 책임 소재
특히 자동차의 주행 제어에 관여하는 소프트웨어는 일반적인 애플리케이션과 달리 오작동이 직접적인 인명 피해로 이어질 수 있다.
따라서 차량 소유자가 자신의 자동차를 개조할 수 있는 범위와 공공도로에서 사용할 수 있는 주행 제어 소프트웨어의 안전성 확보 의무는 별개의 문제로 검토된다.
FSD 사고와 관련된 또 다른 논란은 운전자의 감독 책임과 제조사의 제품 안전 책임 사이의 관계다.
테슬라는 감독형 FSD 이용 시 운전자가 주행 상황을 지속적으로 확인하고 필요할 때 즉시 개입해야 한다고 명시한다.[12]
그러나 사고 원인에 따라 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.
- 운전자가 시스템의 경고를 무시했는가?
- 운전자가 개입할 수 있는 충분한 시간이 있었는가?
- FSD가 교통법규를 위반하는 주행 명령을 생성했는가?
- 차량이 주변 위험을 인식하지 못했는가?
- 제조사가 시스템의 알려진 한계를 충분히 고지했는가?
- 경고 및 운전자 감시 시스템에 결함이 존재했는가?
레벨 2 시스템이라는 이유로 제조물 책임 문제가 배제되는 것은 아니다.
대한민국에서는 개별 사고의 사실관계에 따라 도로교통법, 자동차관리법, 제조물책임법 및 일반 불법행위 책임 등의 적용 가능성이 검토될 수 있다.
2026년 10월 8일 국정감사에서도 테슬라가 FSD 이용 중 발생한 사고의 책임을 운전자에게 두는 정책과 관련한 논쟁이 제기됐다.[2]
FSD의 Full Self-Driving이라는 명칭은 일반 이용자에게 완전 자율주행 기능으로 받아들여질 가능성이 있다.
그러나 감독형 FSD는 실제로 운전자의 지속적인 주의를 요구하는 레벨 2 시스템이다.
이 때문에 해외에서는 FSD와 오토파일럿이라는 명칭이 실제 기술적 능력을 과장하거나 소비자를 혼동시킬 수 있다는 문제가 제기돼 왔다.
논쟁의 핵심은 다음과 같다.
- 제품명이 실제 제공 가능한 기능과 일치하는가?
- 운전자 감독이 필요하다는 사실이 충분히 강조되고 있는가?
- 미래에 구현할 기능과 현재 제공하는 기능을 명확히 구분하고 있는가?
- 소비자가 광고를 근거로 합리적인 구매 판단을 내릴 수 있는가?
따라서 문서나 보도에서 FSD를 설명할 때는 단순히 완전자율주행이라고만 표현하기보다 FSD(감독형) 또는 감독형 주행보조 시스템이라는 설명을 함께 사용하는 것이 정확하다.
FSD는 운전자의 지속적인 주의를 요구하기 때문에 운전자 감시 시스템(DMS, Driver Monitoring System)이 중요하다.
테슬라는 차량 내부 카메라를 이용해 운전자의 주의 상태를 감시한다.
시스템은 운전자의 주의가 운전 작업에서 벗어났다고 판단하면 경고를 표시하고, 필요한 경우 기능을 해제하거나 일정 기간 사용을 제한할 수 있다.[12]
다만 감시 시스템에도 한계가 존재한다.
- 운전자가 실제로 도로를 이해하고 있는지 완벽하게 판단할 수 없음
- 시선 방향과 실제 집중 상태가 반드시 일치하지 않음
- 선글라스, 조명, 카메라 가림 등의 영향을 받을 수 있음
- 경고가 발생하기 전 이미 위험 상황이 발생할 수 있음
따라서 운전자 감시 시스템은 운전자의 주의 의무를 대체하는 기능이 아니다.
고도화된 주행보조 시스템에서 중요한 인간공학적 문제는 자동화 편향(Automation Bias)이다.
운전자는 시스템이 오랜 시간 정상적으로 작동할수록 시스템의 판단을 과도하게 신뢰할 수 있다.
예를 들어 수십 분 동안 FSD가 성공적으로 주행한 후 운전자가 전방 감시에 소홀해지는 상황이 발생할 수 있다.
이때 시스템이 예상하지 못한 돌발 상황에서 갑작스럽게 잘못된 행동을 수행하면 운전자의 개입이 늦어질 위험이 있다.
따라서 시스템의 평균적인 주행 능력뿐 아니라 다음과 같은 항목이 중요하다.
- 시스템의 예측 불가능한 오류 빈도
- 오류 발생 시 운전자의 개입 가능 시간
- 위험 상황을 사전에 알리는 경고의 적절성
- 운전자 주의 상태 유지 능력
- 장시간 이용에 따른 운전자의 행동 변화
미국 NHTSA는 2025년 10월 7일 FSD가 교통법규를 위반하는 주행 명령을 수행할 가능성과 관련한 예비조사 PE25012를 개시했다.
조사 대상 차량 규모는 약 288만 대로 추정됐다.
주요 조사 대상은 다음과 같다.
- 적색 신호에서 교차로 진입
- 반대 방향 차로로 진입
- 차선 표시 및 통행 방향 인식 오류
- 회전 전용 차로에서 잘못된 진행
- 운전자가 예상하지 못한 갑작스러운 주행 행동
NHTSA는 FSD의 행동이 운전자에게 충분히 예고됐는지, 운전자가 적절하게 개입할 시간이 있었는지도 조사 대상으로 제시했다.[13]
이는 FSD가 도로를 인식하는 능력뿐 아니라 시스템이 생성하는 주행 명령 자체가 교통법규에 부합하는지를 평가하는 조사라는 점에서 의미가 있다.
다만 규제기관의 조사 개시는 해당 차량 전체에 결함이 확정됐거나 리콜이 결정됐다는 의미는 아니다.
NHTSA는 별도로 2024년 10월부터 FSD가 안개, 역광, 먼지 등 시야가 저하된 환경에서 적절하게 대응하는지 조사했다.
2026년 3월 18일에는 이를 기술 분석 단계인 EA26002로 격상했다.
조사 대상 차량 규모는 약 320만 대로 추정됐으며, 관련 조사 자료에는 충돌 사고 9건과 사망자가 발생한 사고 1건이 포함됐다.[5]
NHTSA는 카메라 성능이 저하됐음에도 시스템이 이를 충분히 감지하지 못하거나 운전자에게 경고를 너무 늦게 제공했을 가능성을 문제 삼았다.
이는 카메라 중심 자율주행 기술에서 다음과 같은 과제가 중요하다는 점을 보여준다.
- 센서 성능 저하의 신속한 감지
- 영상 정보의 신뢰도 평가
- 위험 수준에 따른 주행 판단 변경
- 운전자에게 충분한 개입 시간 제공
- 차량 앞쪽 장애물에 대한 지속적인 추적
테슬라는 자체 차량 안전 보고서를 통해 FSD 이용 시 사고율 등의 지표를 공개하고 있다.[14]
그러나 FSD가 사람의 운전보다 안전한지 평가하려면 단순한 주행거리 대비 사고 건수 비교만으로는 충분하지 않다.
다음과 같은 변수를 통제해야 한다.
| 변수 | 안전성 통계에 미치는 영향 |
|---|---|
| 도로 종류 | 고속도로와 도심 교차로의 사고 위험이 다름 |
| 차량 연식 | 신형 차량과 구형 차량의 충돌 안전 및 보조 기능 차이 |
| 운전자 특성 | 운전 경력, 연령, 운전 습관 등에 따른 차이 |
| 기상·조명 | 주간·야간·우천·폭설 등에 따른 위험 차이 |
| 사고 정의 | 경미한 접촉사고와 에어백 전개 사고 등 집계 범위 차이 |
| 운전자 개입 | 위험 직전 FSD가 해제된 경우 사고의 분류 문제 |
| 주행 조건 | 기능이 주로 활성화되는 도로와 일반 운전 도로의 차이 |
FSD 누적 주행거리가 증가하는 것은 사용 규모를 보여주는 지표이지만, 그 자체가 사고 위험이 낮다는 증거는 아니다.
반대로 사고 사례가 존재한다는 사실만으로 FSD가 전체적으로 인간의 운전보다 위험하다고 단정할 수도 없다.
정확한 비교에는 동일하거나 충분히 유사한 운행 조건에 기반한 사고율과 위험도 분석이 필요하다.
미국은 테슬라 FSD가 가장 먼저 대규모로 제공된 시장이다.
테슬라는 감독형 FSD를 상용 제공하는 동시에 별도의 로보택시 사업을 추진하고 있다.
그러나 일반 소비자가 사용하는 감독형 FSD와 운전자 없는 로보택시 운행은 법적·기술적으로 구분해야 한다.
미국에서는 FSD의 교통법규 위반 가능성, 악천후 및 시야 저하 상황에서의 안전성, 기능 명칭과 광고 표현 등이 지속적인 조사와 논쟁의 대상이 되고 있다.
유럽에서는 FSD의 적용을 위한 규제 승인 문제가 주요 과제다.
2026년 10월 7일 로이터 보도에 따르면 테슬라는 유럽연합 차원의 확대 승인을 추진했지만, 속도 제한 준수와 안전성 검증 방식 등을 둘러싼 회원국 간 이견이 있었다.
독일 등 일부 국가는 승인 확대를 지지한 반면, 프랑스와 스웨덴 등은 일부 기준에 이견을 제기했다. 주요 표결은 최소 2026년 12월까지 연기된 것으로 보도됐다.
테슬라가 시스템을 완전 자율주행으로 오인하지 않도록 Tesla Assisted Driving이라는 명칭을 제안했다는 내용도 보도됐다.[15]
2026년 10월 현재 일부 유럽 국가별 승인과 유럽연합 전체의 통일된 승인 문제는 구분할 필요가 있다.
중국에서도 FSD 기능의 제공 범위와 과거 광고·판매 방식에 대한 논쟁이 발생했다.
FSD의 명칭과 기능에 대한 기대가 소비자의 구매 결정에 영향을 줄 수 있으며, 특히 기능이 소프트웨어 업데이트나 규제 승인에 따라 달라질 때 구매 당시 설명과 실제 제공 범위 사이에 분쟁이 발생할 수 있다.
중국 시장 역시 현지 규제와 데이터 처리 요건에 따라 FSD의 기능 제공 범위가 결정되므로 미국의 서비스 구성을 그대로 적용할 수는 없다.
대한민국에서는 FSD를 과거 일시불 옵션으로 판매했으나, 2026년 8월 구독제로 전환했다.
테슬라코리아는 당초 2026년 8월 10일부터 구매 방식을 변경할 예정이었으나, 실제 전환 일정은 8월 21일로 연기됐다.
| 구분 | 가격 | 비고 |
|---|---|---|
| 기존 FSD 일시불 | 9,043,000원 | 신규 일시불 판매 종료 |
| 기본 오토파일럿 보유자의 FSD 구독 | 월 150,000원 | 차량 이용 자격 충족 필요 |
| 향상된 오토파일럿(EAP) 보유자의 FSD 구독 | 월 75,000원 | EAP 보유자에 대한 별도 구독료 |
위 구독료는 2026년 10월 9일 확인한 테슬라 대한민국 공식 안내 기준이며, 향후 변경될 수 있다.[8]
기존에 일시불로 FSD를 구매한 이용자는 해당 구매 조건에 따른 이용권을 유지할 수 있으나, 그 범위는 구매 당시 약관과 차량 조건에 따라 확인해야 한다.
또한 FSD 구독이나 구매 이력이 존재한다는 사실이 국내에서 지원되지 않는 기능을 사용할 법적 권리를 자동으로 부여하는 것은 아니다.
테슬라는 FSD 개발과 함께 운전자 없는 차량 운행을 목표로 하는 로보택시 사업도 추진하고 있다.
그러나 다음 두 가지는 구분해야 한다.
| 구분 | FSD(감독형) | 운전자 없는 로보택시 |
|---|---|---|
| 목적 | 개인 차량의 주행 보조 | 승객의 무인 운송 |
| 운전자 | 운전자의 지속적인 감독 필요 | 승인된 운행 조건에서는 운전자 없이 운행 |
| 자동화 분류 | 레벨 2 | 운행 방식에 따라 레벨 4 등 |
| 사고 시 대응 | 운전자의 즉각적인 대응 필요 | 시스템이 운전 작업과 위험 최소화 대응 수행 |
| 규제 | 운전자 보조 시스템에 대한 규제 | 무인 자율주행 및 운송 서비스 관련 규제 |
테슬라가 로보택시 사업에서 사용하는 자율주행 기술과 소비자 차량의 FSD는 기술적으로 연관성이 있지만, 두 서비스를 동일한 법적·기술적 수준으로 간주할 수는 없다.
테슬라 FSD의 향후 발전과 상용화 확대에는 다음과 같은 과제가 있다.
- 기술적 안전성: 복잡한 교차로와 드문 위험 상황에서 안정적인 판단 능력 확보
- 센서 한계 대응: 악천후와 카메라 시야 저하 상황에서 위험 감지 및 대응 강화
- 운전자 감시: 자동화 편향을 줄이고 적절한 개입을 유도하는 시스템 개선
- 검증 체계: 실제 주행 데이터와 독립적인 안전성 검증을 결합하는 평가 방법 확보
- 하드웨어 호환성: 기존 HW3 차량에 대한 장기적 기능 지원과 업그레이드 문제 해결
- 규제 정합성: 국가별 안전기준과 새로운 주행보조 기술 사이의 제도적 차이 해소
- 소비자 보호: 기능 제공 범위, 구매 계약, 지원 일정 및 비용에 대한 명확한 안내
- 사고 책임: 운전자 감독 의무와 제조사의 제품 안전 책임 사이의 합리적인 기준 정립
- 사이버보안: 안전 관련 소프트웨어의 무결성과 업데이트 신뢰성 확보
대한민국에서는 특히 생산 국가에 따른 FSD 이용 제한을 어떻게 해소할 것인지와, 이미 국내 도로에서 운행하는 FSD의 안전성을 어떤 기준으로 검증할 것인지가 중요한 과제로 남아 있다.
2026년 10월 9일 현재 테슬라코리아는 정부의 검증에 협조하겠다는 입장을 밝혔지만, 공개적으로 확정된 정식 검증 일정이나 중국 생산 차량 전체에 대한 FSD 제공 시점은 확인되지 않았다.
- ↑ 1.0 1.1 Tesla, 「Full Self-Driving (Supervised)」, https://www.tesla.com/support/fsd , 확인: 2026-10-09.
- ↑ 2.0 2.1 2.2 2.3 2.4 머니투데이방송, 「테슬라, FSD 검증 신청도 안 했다…국감서 '정부와 협조'」, 2026-10-08, https://news.mtn.co.kr/news-detail/2026100822383045851 , 확인: 2026-10-09.
- ↑ SAE International, 「Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles, J3016」, https://saemobilus.sae.org/topics/electrical-electronics-and-avionics/automation/driving-automation , 확인: 2026-10-09.
- ↑ 뉴시스, 「테슬라코리아, FSD 구독제 도입 21일로 연기…'월 요금 15만원'」, 2026-08-07, https://www.newsis.com/view/NISX20260807_0003740610 , 확인: 2026-10-09.
- ↑ 5.0 5.1 5.2 NHTSA, 「Engineering Analysis EA26002: FSD Collisions in Reduced Roadway Visibility Conditions」, 2026-03-18, https://static.nhtsa.gov/odi/inv/2026/INOA-EA26002-10023.pdf , 확인: 2026-10-09.
- ↑ Tesla 소프트웨어 릴리스 노트, 「FSD (Supervised) v12.5.1.2」, Not a Tesla App 수록, 2024-08-06, https://www.notateslaapp.com/software-updates/version/2024.26.5/release-notes , 확인: 2026-10-09.
- ↑ Tesla, Inc., 「Q2 2026 Update」, AI & Software, 2026-07-22, https://ir.tesla.com/_flysystem/s3/sec/000162828026049213/tsla-20260722-gen.pdf , 확인: 2026-10-09.
- ↑ 8.0 8.1 Tesla 대한민국, 「풀 셀프 드라이빙(감독형) 구독」, https://www.tesla.com/ko_kr/support/full-self-driving-subscriptions , 확인: 2026-10-09.
- ↑ 뉴스핌, 「[2026 국감] 테슬라 서영득 대표 'FSD 검증 요청한 적 없다…제도 마련되면 협조'」, 2026-10-08, https://search.newspim.com/news/view/20261008001266 , 확인: 2026-10-09.
- ↑ 10.0 10.1 10.2 뉴스핌, 「[2026 국감] 장종태 '테슬라 18만대 FSD 불가…국토부, 관련 기준 마련해야'」, 2026-10-08, https://www.newspim.com/news/view/20261008001120 , 확인: 2026-10-09.
- ↑ 연합뉴스, 「국토부, 테슬라 자율주행 무단 활성화 수사 의뢰」, 2026-04-23, https://www.yna.co.kr/view/AKR20260423174600003 , 확인: 2026-10-09.
- ↑ 12.0 12.1 Tesla, 「Model S Owner's Manual: Full Self-Driving (Supervised)」, https://www.tesla.com/ownersmanual/models/en_us/GUID-2CB60804-9CEA-4F4B-8B04-09B991368DC5.html , 확인: 2026-10-09.
- ↑ NHTSA, 「Preliminary Evaluation PE25012: Traffic Safety Violations While Full Self Driving Is Engaged」, 2025-10-07, https://static.nhtsa.gov/odi/inv/2025/INOA-PE25012-19171.pdf , 확인: 2026-10-09.
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- ↑ Reuters, 「Musk welcomes German backing for Tesla driver assistance tech as group chases EU approval」, 2026-10-07, https://www.reuters.com/business/musk-welcomes-german-backing-tesla-driver-assistance-tech-group-chases-eu-2026-10-07/ , 확인: 2026-10-09.