Auto China 2026 Seeway.ai 부스. 천장의 발광 링 구조물 아래 ‘지견신경’이란 슬로건이 걸려 있다.  

Seeway.ai는 지도 벤더라는 말로 설명하기 어려운 회사였다. 지도와 로컬라이제이션에서 출발했지만, 지금은 데이터 컴플라이언스, ADAS, 콕핏, 칩, 글로벌 전개 지원까지 차량 지능화의 여러 계층을 함께 묶으려 하고 있다. Auto China 2026의 이 부스가 흥미로웠던 이유는 중국 SDV 생태계가 단순 기능 경쟁을 넘어 실제 양산과 해외 확장을 가능하게 하는 보이지 않는 인프라를 준비하고 있음을 보여줬기 때문이다. 이 기사는 Seeway.ai라는 한 회사를 통해 중국식 신형 티어 1이 어떤 모습으로 등장하고 있는지를 들여다본 기록이다.

글 | 한상민 기자 _ han@autoelectronics.co.kr 
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Auto China 2026의 Seeway.ai 부스 천장에는 거대한 AI 조형물이 걸려 있었다. 발광하는 원형 링 구조물. 그 아래에는 ‘지견신경’이라는 슬로건이 있었다. 대략적으로 번역하면 ‘AI가 새로운 경계를 연다’는 의미다. 새로운 경계를 연다는 말은 인상적이지만 질문도 생긴다. 무엇으로, 그리고 무엇을 위해 여는 것인지.
부스 안으로 들어서자 오히려 혼란이 더 깊어졌다. Cockpit, NOA, localization, data compliance, AI agent, embodied AI 같은 단어들이 곳곳에 공존한다. 이곳은 더 이상 지도를 파는 회사 부스처럼 보이지 않는다.
Seeway.ai는 한때 NavInfo였다. 중국에서 상업용 차량 디지털 지도를 구축한 초기 기업 중 하나였고, 2002년 중국 정부로부터 국가 지도·측량 라이선스를 받은 첫 번째 회사 중 하나였다. 하지만 지금 이 회사는 스스로를 다른 이름으로 부르고 있다. 그리고 그들이 실제로 판매하고 있는 것도 더 이상 단순 지도 데이터가 아니다. 이 회사가 팔고 있는 것은 중국에서 차량 AI가 실제 서비스로 작동하기 위해 필요한 보이지 않는 전제 조건들이었다.
Seeway.ai 측은 이 변화를 ‘전환(transition)’이 아니라 ‘비로소 보이게 됐다(recognition)’는 표현으로 설명한다. 지난 20년 동안 지금 업계가 ‘지능형 차량의 기반 인프라’라고 부르는 것을 계속 구축해 왔고, 시장이 바라보는 방식이 달라진 것은 완전히 다른 일을 시작했기 때문이 아니라, 원래 보이지 않던 것들이 이제야 보이기 시작했기 때문이라는 것이다.



규제가 먼저다

부스 안쪽 터치스크린에는 거대한 무인 광산 트럭 화면이 떠 있다. 그 옆에는 ‘무인 광산 트럭 컴플라이언스 시나리오’란 문구가 적혀 있다. 자동차 전시회에 광산 차량이? 하지만 맥락이 보이기 시작하자, 이것이야말로 부스 전체를 관통하는 핵심 주제라는 것을 깨달았다.
중국에서 카메라, 라이다, 위치 정보를 다루는 자율주행 시스템은 반드시 국가 데이터 규제를 통과해야만 한다. 수집된 도로 데이터는 비식별화 과정을 거쳐야 하고, 지리 정보는 중국 표준 좌표계 기준으로 다시 재구성돼야 한다. 그리고 이 모든 과정은 감사 가능한 체계 안에서 관리돼야 한다.
Seeway.ai 측은 이를 이렇게 설명했다.
“중국에서는 고속도로 NOA나 자율주행 기능이 탑재된 차량이라면 카메라와 라이다 데이터가 반드시 중국 규정을 충족해야 합니다. 데이터는 우선 비식별화돼야 하고, 지리 정보 역시 중국 표준에 맞게 재구성돼야 합니다. 현재 저희의 데이터 컴플라이언스 시장 점유율은 40% 이상입니다.”
40%라는 숫자는 시장 점유율 이상의 의미를 갖는다. 그것은 Seeway.ai가 2002년 이후 축적해온 지도 라이선스, 정부 네트워크, 그리고 규제 대응 경험의 결과다. 중국에서 NOA 기능을 실제 양산차에 적용하려면 OEM은 반드시 이 규제 허들을 넘어야 한다. 그리고 Seeway.ai는 자신들을 그 과정을 가장 효율적으로 해결할 수 있는 플레이어로 포지셔닝하고 있다.
중국에서 자율주행은 더 이상 단순한 알고리즘 정확도나 TOPS 경쟁만의 문제가 아니다. 차량이 수집하는 카메라, 라이다, 위치, 지도 데이터 전체가 규제 프레임워크 안에서 처리돼야 한다. 데이터 반출, 비식별화, 지리 정보 관리, 규제 준수는 실제 서비스 단계에서 가장 먼저 부딪히는 현실적인 장벽이 되고 있다.
그런데 Seeway.ai가 설명하는 진짜 어려움은 사람들이 예상하는 것과 조금 다르다. 기술적으로 보면 각각의 문제에는 개별 해결책이 있다. 지도 계약을 새로 맺고, GDPR 컨설턴트를 고용하고, 지역마다 로컬라이제이션 벤더를 붙이면 된다. 하지만 중국 OEM이 8개 시장에서 동시에 출시 속도로 이 모든 것을 운영하려 하면, 실패 원인은 하나의 링크가 끊어지는 것이 아니다. 시스템 전체의 복잡성이 일정과 비용을 계속 증폭시키면서 결국 경쟁력을 약화시키기 때문이다. 그래서 실제로 필요한 것은 개별 부품 공급업체가 아니라 end-to-end 전체 stack을 책임질 수 있는 단일 파트너라는 것이다. Seeway.ai가 바로 여기서 출발하고 있었다.




xD Map의 3단계 구조와 업계 진화 경로. HD 고정밀 지도에서 SD+ 증강 지도로의 수렴 흐름이 한 화면에 정리돼 있다.



지도는 가벼워지고, 의미는 깊어진다

부스 안의 또 다른 스크린에는 ‘xD Map’이란 개념이 전시돼 있다. 구조는 3단계 피라미드 형태였다. 맨 아래에는 Road Layer, 그 위에는 RTTI(실시간 교통 정보), 그리고 최상단에는 Semantic Lane Layer가 배치돼 있다. 그 옆 다이어그램은 더 흥미롭다. HD High-Precision Map → Lightweight HD Map → SD Standard Map → SD+ Enhanced Map. 무거운 HD Map 구조에서 점점 더 가벼운 형태로 이동하는 흐름이다. 그리고 그 종착점에는 다음과 같은 문구가 적혀 있다.
“업계 합의와 비용·사용자 경험 사이의 최적 균형.”
Seeway.ai는 HD Map을 부정하고 있는 것이 아니다. 대중형 NOA 시대에 맞게 HD Map을 다시 가볍게 재구성하고 있다. 지도는 여전히 필요하다. 하지만 모든 정보를 초고정밀 형태로 유지하는 것은 비용과 운영 측면에서 지나치게 부담이 커진다. 그래서 산업의 방향은 Light HD Map, SD+ Enhanced Map, semantic road layer 쪽으로 이동하고 있다.
Seeway.ai 측은 이 흐름을 이렇게 설명한다. 고속도로 환경에서는 도로 geometry가 상대적으로 안정적이기 때문에 SD+ Enhanced Map만으로도 충분한 성능을 제공할 수 있다. 비용은 훨씬 낮고 업데이트 주기는 더 빠르다. 반면 모든 도로에서 full HD precision을 유지하는 경제성은 대중형 city NOA 시장에서 현실적으로 성립하기 어렵다. 그리고 city NOA의 핵심은 더 많은 기하학적 정밀도가 아니라는 것이 Seeway.ai의 판단이다. 핵심은 semantic depth다. 즉, “차선이 어디에 있는가?”가 아니라 “그 차선이 무엇을 의미하는가?”를 이해하는 것이다.
특히 Semantic Lane Layer는 단순히 차선 위치만 표현하는 개념이 아니다. 교차로 topology, 신호 phase context, 각 junction에서 허용되는 행동까지 포함한다. 인간이 읽는 지도가 아니라 AI가 이해하고 추론하기 위한 도로 표현 방식이다. 이것은 정밀도를 포기하는 것이 아니라 precision-to-cost ratio를 다시 균형화하는 작업이다.
즉, 20년 동안 HD Map을 만들어온 회사가 이제 HD Map 이후의 시대를 이야기하는 것이다.
HD Map은 사라지지 않을 것이다. Robotaxi 운영이나 premium highway NOA 같은 고부가 영역에서는 계속 남는다. 하지만 대규모 대중 시장 기준으로 산업의 방향은 이미 움직였다. Seeway.ai는 그 합의를 만드는 데 스스로가 중요한 역할을 해왔다고 설명한다.




파트너 로고 대형 스크린. Qualcomm, Huawei, BYD, Toyota, DENSO, Volkswagen, Microsoft 등 글로벌 OEM·Tier 1·클라우드 업체들과의 협력 현황을 보여준다.



단일 창구 전략

부스 안 파트너 로고 화면에는 Qualcomm, Huawei, BYD, Toyota, DENSO, Valeo, Volkswagen, Microsoft 그리고 수많은 중국 AI 스타트업 로고들이 빼곡하게 들어서 있다.
Seeway.ai 측은 그들의 역할을 이렇게 설명했다.
“중국 OEM이 글로벌 시장으로 수출하려면 지역마다 다른 지도 서비스 업체들과 각각 계약해야 합니다. 하지만 저희 솔루션은 이 모든 서비스를 하나로 통합할 수 있습니다. infotainment 측면에서는 OEM이 CVAI 하나만 상대하면 됩니다.”
Seeway.ai가 하려는 것은 더 넓다. 중국 OEM이 글로벌 시장으로 나갈 때 마주치는 지도 사업자, GDPR, 지역 규제, localized HMI 파편화를 하나의 계층에서 해결하려 하고 있다. OEM이 국가별로 각각 다른 지도 사업자와 계약하는 대신, Seeway.ai가 하나의 통합 창구(single integration window)가 되려는 것이다. 이는 최근 중국 SDV 생태계에서 반복적으로 나타나는 패턴과도 닮았다. Huawei가 HiCar를 통해 cockpit 생태계를 확장했던 방식, Horizon Robotics가 Journey SoC를 중심으로 알고리즘 생태계를 구축하는 방식처럼, Seeway.ai 역시 지도·규제·글로벌 배포 계층을 점점 자기 내부로 흡수하고 있다.
부스 한쪽에는 일본 내비게이션 UI, 중동 지역 화면, 북미용 인터페이스가 나란히 전시돼 있었다. 그 위에는 다음과 같은 문구가 적혀 있다.
“모든 차량과 모든 시장을 위한 내비게이션을 정의한다.”
그래서 이곳은 지도 회사가 아니라, 중국 OEM을 위한 글로벌 소프트웨어 게이트웨이처럼 느껴졌다. 




렌더링 이미지 대신 실물 ECU와 히트싱크가 아크릴 케이스 안에 전시돼 있다. ‘우리는 양산 가능한 공급업체’라는 메시지를 하드웨어로 직접 말하는 장면이다.



히트싱크가 증명한다

아크릴 케이스 안에는 렌더링 이미지 대신 실제 ECU 박스와 도메인 컨트롤러, cockpit 모듈이 전시돼 있다. 히트싱크와 커넥터 구조까지 그대로 노출돼 있다. 사실 이런 장면은 Auto China 2026에서 반복적으로 나타났다. Horizon Robotics, Autolink, Seeway.ai 같은 중국 자율주행 업체들은 PCB 설계, thermal 구조, 커넥터 아키텍처를 적극적으로 전면에 내세우고 있다. 메시지는, 우리는 더 이상 데모 스타트업이 아니라 실제 양산 가능한 automotive supplier라는 것이다. Seeway.ai는 실제로 양산 레퍼런스를 강조했다. 
둥펑의 프리미엄 브랜드 Voyah는 Seeway.ai의 highway NOA 솔루션을 처음 양산 적용한 OEM이다. 양산은 2024년 8월부터 시작됐고, 현재 이 차량은 중국 시장에서 가장 많이 판매되는 MPV 중 하나로 자리잡고 있다.
그들의 자율주행 stack은 Horizon Robotics의 Journey 6 시리즈 기반이다. Journey 6B는 기본 L2 ADAS, lane centering, automated parking, remote parking을 담당하고, Journey 6E는 highway NOA, 램프 진입·진출, 자동 차선 변경을 처리한다. Journey 6P는 최대 500 TOPS 기반 city NOA를 지원한다. 차량 포지션과 기능 단계에 따라 서로 다른 SoC를 조합하는 방식이다. 그리고 그 위에 Seeway.ai는 perception, driving, parking 알고리즘과 cockpit 기능을 통합한다.
Seeway.ai와 Horizon Robotics의 관계는 일반적인 SoC 구매 관계보다 훨씬 깊게 통합돼 있다. Seeway.ai 측이 쓰는 표현은 “특정 silicon architecture를 중심으로 한 systems integration”이다. Horizon의 Journey architecture는 알고리즘, toolchain, inference runtime까지 integrator에게 공개돼 있고, 바로 그 개방성이 Seeway.ai가 자사의 지도 데이터, localization engine, compliance framework에 최적화된 application-layer stack을 구축할 수 있게 만든다. 핵심은 이 architecture가 silicon 위의 가치 계층(value layer)을 직접 가져갈 수 있게 해준다는 점이다.
PhiGo Entry 주행·주차 통합 솔루션은 이미 300만 세트 이상의 design win을 확보했고, PhiGo Max는 1000+ TOPS 기반 end-to-end city NOA를 목표로 하고 있다. 그리고 Seeway.ai는 현재 중국에서 Horizon Robotics의 가장 큰 고객이라고 설명한다.
칩 사업도 빠르게 확장되고 있었다. 자회사 AutoChips의 SoC와 MCU 누적 출하량은 이미 수억 개 규모에 도달했다. 이 칩들은 cockpit, body control, infotainment 전반에 사용되고 있었고, CarPlay, Android Auto, Huawei HMS 같은 글로벌 생태계와의 연동도 지원하고 있었다. 업계에서는 이런 저가형 automotive SoC를 ‘출해신기(出海神器)’라고 부르기도 한다. 문자 그대로 중국 OEM의 해외 진출을 위한 ‘마법 무기’ 같은 존재라는 의미다.




Voyah MPV 전시 차량. Seeway.ai의 highway NOA 솔루션이 양산 적용된 레퍼런스 사례다.



경계가 사라진 자리

부스 중앙 전시 차량 옆에는 세 개의 디스플레이가 나란히 놓여 있었다. 왼쪽은 운전 정보, 가운데는 메인 cockpit 인터페이스, 오른쪽은 3D avatar UI다. 지도, 음악, 대화 인터페이스가 하나로 연결돼 있다.
Seeway.ai가 설명하는 ‘창보일체’ 구조는 cockpit과 parking 기능을 하나의 Qualcomm 8155 칩 위에서 동시에 처리하는 통합 구조다. 그 위에서 동작하는 AI agent는 스타벅스 예약, 목적지 설정, 음악 재생 같은 기능들을 수행한다. 이 시스템은 클라우드만 의존하지 않는다. terminal 내부에서도 8 TOPS 연산 성능으로 동작하며, AI 생성 이미지와 모델도 로컬 디바이스 안에서 직접 실행된다. 실제 데모에서도 카메라 인식과 음성 interaction 상당 부분이 차량 내부 디바이스에서 직접 처리되고 있었다. 핵심은 차 안에서 독립적으로 동작하는 AI agent다.
중국 SDV 생태계에서 가장 빠르게 변화하고 있는 것 중 하나는 cockpit, autonomous driving, AI assistant 사이의 경계가 사라지고 있다는 점이다. Huawei, XPENG, Li Auto 모두 같은 방향으로 움직이고 있다. 차량이 하나의 ‘moving intelligent entity’로 진화할수록 cockpit은 그 지능이 사용자와 만나는 접점이 된다. 그리고 Seeway.ai 역시 바로 그 위치를 노리고 있다. 데이터 컴플라이언스, localization, ADAS 알고리즘, 해외 내비게이션 통합, cockpit AI interface를 하나의 흐름으로 묶으려 하고 있다.
흥미로운 점은 이 회사가 자동차에서 끝나려 하지 않는다는 것이다. Seeway.ai 측은 embodied AI 시스템과 로봇 역시 MCU와 제어 기술이 필요하다고 설명했다. 차량에서 축적된 localization과 edge AI 경험이 이제 로봇 같은 physical AI 영역으로 확장되고 있다는 의미다.



지역별 지도 사업자와 연동된 글로벌 내비게이션 솔루션 전시. 유럽·일본·중동·북미 시장별 인터페이스가 한 테이블 위에 펼쳐져 있다.



규제가 수출 무기가 되는 순간

Seeway.ai는 중국 내수 시장을 위한 회사가 아니다. Seat orientation adaptation, 168개국 인증 지원, 지역별 지도 통합, GDPR 대응, 해외 cockpit 솔루션. 이 모든 것이 부스 안에서 강조됐다. 
Seeway.ai 측은 현재 중국의 intelligent driving을 “frontier”라고 표현한다. 이 시장의 공급업체들이 세계에서 가장 진보된 기능들을 제공하고 있다는 것이다. 그리고 중국 AI frontier는 더 이상 중국 내부만의 이야기가 아니다. 한국, 일본, 글로벌 시장으로의 확장을 포함하고 있다. 그 수단은 단순한 알고리즘 자체가 아니다. 규제 대응 능력과 지역 통합 역량을 하나의 솔루션으로 패키징하는 것이다.
여기에는 하나의 역설도 존재한다. 중국 규제 인프라를 가장 깊게 이해하는 회사가, 바로 그 이해를 기반으로 글로벌 시장을 공략하고 있다는 점이다. Seeway.ai CEO인 패트릭 챙(Patrick CHENG)은 이것을 ‘Physical AI 시대의 새로운 Scaling Law’라고 설명한다.
Capability = Data Quality × Expression Paradigm × Data Volume.
기존 Scaling Law는 물리 세계에서는 더 이상 충분하지 않다. 이제 중요한 것은 단순 raw data volume이 아니라, 공간 데이터의 품질, 통합된 표현 체계, compliant data channel이다. 그리고 바로 이 세 가지가 Seeway.ai가 지난 20년 동안 구축해 온 것들이다.
Auto China 직전에 열린 베이징 로봇 마라톤은 이 방향성을 구체적으로 보여준 사례다. Seeway.ai는 여러 참가팀에게 고정밀 지도, 고정밀 positioning, 데이터 컴플라이언스 지원을 제공했고, 실제 복잡한 환경 안에서 완전 자율주행이 수행됐다. Seeway.ai 측은 이것을 단순한 concept demo가 아니라 capability transfer의 증명으로 설명한다. 자동차 stack과 robotics stack은 우선 perception과 localization 계층에서 먼저 만나고, 이후 decision과 control 영역으로 확장될 것이라는 판단이다.
“예전에는 매출이 1억 달러 수준이었지만, 지금은 25억 달러 규모입니다.”
목표는 ‘자동차가 도로를 이해하게 만드는 것’에서 ‘로봇이 세상을 이해하게 만드는 것’으로 이동하는 것이다. Auto China 2026의 Seeway.ai 부스는 그 전환의 현재를 보여준 장면이었다.


 

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)