오늘자 중앙일보 칼럼입니다.
한국 자율주행 전문가가 미국에서 FSD를 경험해보고 자율주행 기술이 "특이점"에 도달했다고 판단한 것으로 보입니다.
이제 한국의 선택지는 두 가지 정도로 좁혀진 듯하다.
첫째, 외국의 검증된 기술을 수입해 국내 차량에 탑재하는 것이다.
둘째, 테슬라의 경험을 받아들여 같은 방법으로 개발을 시도해 보는 것이다.
후자의 경우는 개발 과정에서 쌓은 테슬라의 수많은 노하우를 재현해 내야 한다는 측면에서 쉽지 않다. 결국 한국도 예외 없이 자율주행 기술의 상용화를 위해서는 천문학적인 돈과 시간을 일관되게 투자해야 한다는 사실을 확인만 하고 닭 쫓던 개 지붕 쳐다보는 신세로 전락할 판이다.
현대는 2027 4분기에 레벨2 SIM이 가능한 차량을 양산한다는 계획입니다.
FSD처럼 카메라 기반에, HD맵을 필요로 하지 않는 시스템이죠.
바로 아트리아 AI..
2027..
애타게 기다립니다.
잘못된 방향을 잡았을 뿐이지요.
모셔널에 쏟은 자본과 시간을 제대로 썼다면 중국 중급 수준의 자율주행은 시연하고 있을겁니다.
이제 와서 E2E로 방향을 틀었다고는 하는데 포티투닷의 한정적인 인원으로 과연 27년까지 쓸만한 결과가 나올지 걱정되네요
2027년 되면 레벨4로 차에서 영화도 보고, 업무도 하고 밥도 먹고, 다 된다고 그랬는데 .. ㅜㅜ
왜 일론머스크는 거짓말쟁이고, 정의선이 약속한 일정을 못 지키는건 아무말 않느냐 했다가 차단을 당했습니다...
도전적인 목표는 될 수도 있고 안될 수도 있는데, 도전적으로 하지 않으면 안될 가능성이 더 높죠
반대로 정의선 회장의 포부는 “거짓말”이라고 하고 일론의 포부는 “목표 설정”이라고 할 수도 있겠죠.
차단 당해도 개의치 않을 것 같습니다..
이후 소프트웨어 업데이트를 꾸준히 진행해서 FSD, 오토파일럿을 발전시켜온걸로 아는데
현대는 올해 말, 내년 초 부터 플레오스 커넥트를 탑재한 차량들이 신차 출시하겠지만
과연 해당 차량들에 27년 예정인 아트리아AI를 활용한 E2E자율주행 사용을 위한
하드웨어들을 미리 탑재해서 출시할까? 라는 걱정이 있네요
로드맵을 보면 27년쯤 신차부터 완벽한 SDV차량 출시라고 되어있고
그러면 25년~27년 사이에 출시되는 차량들은 결국 플레오스라는 껍데기만 갖고있는 애매한 차량이 되어버릴텐데
SDV는 2028년입니다. 레벨2 SIM이 SDV보다 살짝 먼저네요..
(SDV가 레벨2 SIM의 전제조건 아닌가 싶은데 말이죠..)
네..저도 SDV가 레벨2+ 주행의 전제조건일거같아서 그게 아쉽습니다.
출시시기도 늦는데 이전차량마저 업데이트 불가하니...
중국차들이 그나마 자율주행에서 선방하는게 강력한 차량 컴퓨터 때문이 아닐까요?
하드웨어 적인 처리능력도 떨어지고 소프트웨어도 떨어지면 따라갈 방법이 없잖아요?
테슬라처럼 자체 하드웨어를 개발한다고 하는 것 같던데요..
"후자의 경우는 개발 과정에서 쌓은 테슬라의 수많은 노하우를 재현해 내야 한다는 측면에서 쉽지 않다."라는 문장도 더 동의 안하고요..(이렇지 않을 것으로 예상하기 때문에 비관적으로 보지 않는다는 얘기가 더 가깝겠네요)
그렇게 생각하는 이유는 뭐.. 간단합니다.
AI는 거의 매월, 매분기 퀀텀점프를 하고 있기 때문...;;;
그리고 남의 실패를 그대로 따라갈 필요도 없기 때문입니다...;
다만 기존 판매된 차량은?.. 이라는 질문에는 뭐 답이 없겠죠..
자율주행을 바라고 현기차를 산다면.. 확실한 로드맵(스케쥴이나.. 보상안.. 혹은 레거시 차량에 대한 모비스 튠?)이 나온 후 사는게 맞다고 생각합니다.
후자를 따라 한다고 해도 최소 10~20만장의 GPU 가 설치 된 AI데이터센터와 몇십억 마일의 로드데이터가 필요한데요.🤔
AI 퀀텀점프가 테슬라 노하우를 대체할 수는 없을 것입니다. 주행 자동화는 결국 실제 세상의 도로를 수없이 달림으로서 검증되기 때문이죠..
그건 관점이 저랑 다르시고요..
이상적인 자율주행을 100점이라고 했을때.. 100점을 이루는 것은 아마 어렵겠죠(테슬라도 마찬가지일겁니다..)
거기에 전 100점을 목표로 할 필요가 있을까.. 하는 쪽이라서요..
(100점이 뭔지도 아직 모호하죠.... 혼자 주행만 잘하면 되나.. 타인에 의한 사고는 어디까지 회피해야 100점일까.. 등등..)
다시.. 기준점(100점)을 테슬라라고 하면..
90점까지는 빠르게 따라 잡을 수 있을겁니다(AI가 그렇더라고요... AI를이용해서 100점 만들기는 정말 힘든데 얼추 비슷하게 만드는건 귀신같단 말이죠..).
몇점까지 따라잡은 후 시장에 출시할 것인가는 그 시점의 시장상황(그러니까 대중의 관용도..)에 따라 다를거 같고요..
테슬라도 만약 출시한다면.. 안되는 부분은 보험으로 커버할꺼라서.. 다른 후발주자도 비슷하겠죠..
테슬라가 그렇게 욕 먹던게 100점 아닌데도 출시해서
고객 베타테스터 어쩌고 아닌가요??
현기 소프트웨어 수준의 회사가 AI를 시작만 해도
퀀텀점프 수준 기술력을 확보한다는건
거의 대부분 불가능 하다고 생각합니다
현기가 AI 기반 EtoE 기술력 하면 빅데이터를 위해
베타 테스트 해야 할텐데
테슬라 점수의 반에 반도 안될꺼에요
그걸 과연 고객이 쓸 수 있게 출시 할 수 있을지 모르겠네요
잘못 생각하시는게 AI 퀀텀점프가 AI에 돈을 쳐바르면서 시도하는 업체의 기술이 퀀텀점프를 하는거지
아무것도 안하고 가만히 있는 업체에 퀀텀점프된 기술이 뚝 떨어지는게 아닙니다.
다른애들이 퀀텀점프한만큼 테슬라 자율주행도 퀀텀점프해서 여기까지 온 거죠.
몇 점까지 따라잡았는지는 시장에 출시하기 전에는 알 수 없습니다. 출시해도 금방 알 수 있는 것도 아니고요..
많은 차로, 많은 지역에서, 많은 상황에 노출되면서 많은 시간에 걸쳐 검증이 되는 것이죠.
모니터나 스피커에서 출력되는 AI가 아니라 서로간에 수없는 상호작용이 이루어지는 물리 세계에서의 AI죠..
어차피 울트라 퀀텀 되면 순간이동기술 나올텐데 자율주행쯤 건너뛰죠 뭐..
과거의 기술 대부분 하드웨어적인 기계적인거나 전자부품은 리버스 엔지니어링으로 어느정도 따라하면서 노하우를 빠르게 쌓아갈수있지만.. 과거 우리나라나 중국이 이런 방식으로 빠르게 성장하고 따라갔었죠.
AI쪽은 리버스엔지니어링이 과연 가능할까 싶습니다. 주행 데이터나 엣지케이스들을 얼마나 수집하고 학습시키느냐에 따라 안정성도 올라갈테니까요. 저는 좀 쉽지 않아 보이긴 합니다..
왜이리 날이 서 있으신지 모르겠지만..
현기는 AI를 만드는 곳이 아니라 AI를 활용하는 쪽이라서요... -_-a
자율주행쪽의 AI는.. 리버스 엔지니어링이 필요한게 아니라.. 활용 노하우가 필요하겠죠..;;
같은 말을 3번째 하게 되는데.. AI자체야 돈을 쳐발라야 퀀텀 점프가 되는 말씀 맞고요(현재로서는..)
현기는 AI를 생산하는게 아니라.. AI를 활용하는 쪽이라서요..(사용자..)
아마 테슬라처럼 하려면 그 말씀이 맞을겁니다.
하지만 성숙기에 들어서기 시작한(아직은 극 초입이지만..) AI활용 기술은 활용방법에 따라 그 단계를 줄여줄거라는 얘기입니다..
AI를 활용하려면 누군가가 만들어 놓은 모델이 있어야죠. ChatGPT를 도입하지 않고 자체 LLM 도입하는 회사들은 오픈소스 llama(요즘엔 기업은 유료화 되고 있음)나 그 외 오픈소스 LLM 기반으로 파인튜닝해서 쓰는데, 테슬라 FSD 같은 E2E 모델은 누가 만들어주나요.
텍스트 데이터야 데이터셋 확보가 비교적 수월하고, 딥시크 학습시킨 방법처럼 기존의 타 LLM을 학습에 활용하는 꼼수라도 가능하지만, 자율주행은 그렇게는 안되는데요.
결국 라이센스를 하든, 테슬라처럼 비용을 들여서 데이터 파이프라인부터 구축하든 해야 합니다.
E2E모델이 뭐라고 생각하시나요?
테슬라는 통합을 시키는 방향으로 진행되는 것 같은데. 크게 기능요소를 나눠보면 detection, planner, control 등이고.. 그에 대한 모델들은 현재도 꽤 존재합니다...
그리고 애초에 테슬라같은.. 이라는 전제가 필요할까.. 라는 의문인데.. 자꾸 테슬라같이 해야한다고 가정하고 말씀하시네요 ㅋ
테슬라를 포함한 기존 모든 업체들은 카메라로부터 오브젝트를 분리해 인지하는 작업을 뉴럴넷에 맡겼고, 그 결과물로 나오는 벡터스페이스 정보를 활용해 플래너를 코딩했죠.
코딩은 조건문으로 동작하다보니 파생되는 모든 경우의 수에 대한 대응을 고려 해야 합니다. 반면 뉴럴넷 기반 플래너는 명시적 코딩 없이도 최적의 제어명령을 추론(inference)해 낼 수 있죠.
E2E 모델은 카메라 입력부터 제어 출력까지, 명시적인 인지 네트워크를 분리하지 않고 인지-플래너까지 하나의 네트워크로 만든 상태입니다. 굳이 E2E 구조가 아니라 분리된 네트워크로 인지 모듈 따로 플래너 모듈 따로 만들 수도 있는데, 테슬라에서는 하나의 통합된 모듈로 구성되었다고 합니다.
인지 모듈까지 통합 시켰다는 것은 카메라 정보가 벡터스페이스로 변환되는 과정에서 유실되는 정보까지 활용할 수 있다는 의미죠. 안개 속에서 희미하게 보이는 형체, 폭우 속에서 뚜렷한 형체가 식별되지 않는 물체를 벡터스페이스는 오브젝트로 변환하지 못하는 경우가 생기지만 E2E 모델은 그런 경우에 품질이 나쁜 데이터도 활용 가능한 장점이 있죠.
E2E 모델이 핵심이 아닌 신경망 플래너가 핵심이긴 합니다만, 그 신경망 플래너를 만들기 위해 엄청난 데이터가 필요하고, 시뮬레이터를 통해 만들어 내는 플래너의 품질이 실제 주행데이터로 만든 플래너만큼의 품질은 낼 수 없을겁니다. 현실은 바둑판이 아니니까요.
웨이모 주행에서 뻘짓 사례들을 보면 needs more lidar가 아닌, 플래너가 멍청해서 생기는 일들이 많이 보이죠..
AI기술이 거의 없는 업체에게
성숙기에 들어간 ai기술이라고
그냥 확보되고 쓸수 있는게 아니죠
음.. 테슬라 방식이 아니면.. 안된다 라는 말씀을 하고 싶으신건가요?
아니면 저에게 지식을 전수해주고 싶으신건가요?
요점을 잡기가 힘드네요..
애초에 테슬라처럼 하기엔 시간과 노력이 많이 걸린다..는 것도 말하고 시작했고..
다른 방법으로 하더라도 그 수준을 따라잡기에도 시간이 많이 걸린다..도 이미 제가 말한 말이고... 자꾸 같은 말씀을 하시는 이유가.. -_-a
E2E모델이 핵심이 아닌 신경망 플래너가 핵심이라는 말은 또 뭔지..;;
테슬라 E2E모델이..기존의 디텍션, 컨트롤, 플래너 등 주행에 필요한 모델을.. 통합 학습시킨걸텐데요..;;
당연히 투자는 필요하겠죠?;;
테슬라가 가지고 있는 gpu수준으로 투자가 되나요??
빅데이터는요??
기술은 투자만 하면 다 성공해서
성숙기에 접어든 AI 기술이 확보되나요??
한마디로 AI기술로 뭘 보여준게 하나도 없는 현기이고
중국 화웨이 기술 사서 쓰는 수준인데
AI 퀀텀 점프로 뭘 어떻게 해요??
AI관련 성취를 뭐 하나 보여준게 있나요??
테슬라처럼 안 하고 하면 현대도 할 수 있다고 생각하시는거군요.
저는 반드시 E2E로 모듈들을 이어 붙이는 것이 정답인가 여부는 알기 어렵지만, 코딩 기반 플래너로는 입력이 카메라 뿐일 때 충분히 잘 동작하기 어렵다고 생각합니다.
카메라만 쓸거면 신경망 플래너는 필수라고 봅니다.
그런데 그 신경망 플래너를 만들수 있는 자원을 가진 회사가 없다는거구요.
비루한 지식으로 따라잡긴 힘들지만..
안개 속에서 희미하게 보이는 형체, 폭우 속에서 뚜렷한 형체가 식별되지 않는 물체를 벡터스페이스는 오브젝트로 변환하지 못하는 경우가 생기지만 E2E 모델은 그런 경우에 품질이 나쁜 데이터도 활용 가능한 장점이 있죠.
벡터스페이스는.. 임베딩값을 데이터베이스화 하는 것을 말씀하시는거겠죠..
(테슬라도 기본적으로 트랜스포머를 쓰는 것 같으니..)
말씀하시는건 아마 노이즈낀 데이터를 증강시켜 사물인식을 하도록 만드는 과정을 얘기하시는 것 같은데..
(다른거라면 무시하셔도..) AI초창기에 나온 과거사진 해상도 복원하는 모델(요즘은 아에 없는 부분도 복원시켜주죠..)과 유사할걸요?;;;
물론 실패할수도 있습니다.. 테슬라보다 더 투입해도 실패할수 있을걸요..
다만, 성공을 위한 필요 요건이 테슬라만큼 많이 필요하진 않을거라는 얘기죠.
AI얘기하다가 왜 또 코딩기반이 나오는지는 모르겠습니다만..;;
얘기의 전제를 다시한번 봐주시면 좋겠네요..
님이 주장하는 근거나 자료가 있나요??
AI 아무것도 보여준거 없이 중국 기술 사서 쓰는 현기가
어마어마한 노력과 투자를 해도 테슬라 수준이 되기 힘든데
무에서 유를 창조하는 건데
무슨 근거로 테슬라 만큼 노력 안해도
성공 할 수 있을꺼라는 건가요??
제가 얘기 드린건 이미 현기등에서 발표하고 보여준
근거들 기반입니다
음.. 글쎄요.. 근거라.. 현대관계자가 아니니 믿을만한 근거는 당연히 없습니다...
(다른 산업의 유사사례라면 몇개 말씀드릴 수 있겠지만....)
다만.. 후발주자의 잇점이라고 해야할까..라는 측면에서 몇가지 전제를 깔고 말씀드린거니까요..
바로 밑의 pkpk님의 말씀을 참고해주시면 좋겠습니다...
그리고 제가 드린 말씀은.. 적게 투입해도 반드시 성공한다..가 아니라..
성공에 필요한 요건이 줄어 들었다입니다.. 말장난 같지만요...;;
명시적으로 나오는 인식 결과물을 생각하시니까 노이즈 낀 데이터로 증강학습 시키는 기법을 떠올리시는 것 같은데, 좀 다릅니다.
인식/플래너 네트워크가 통합되어 있으면 어느 Layer까지 출력물이 형태 인식이고, 어디서부터 플래너 판단을 위한 레이어인지 구분도 희미해지지 않겠습니까?
그 상태가 되었을 때는 온전한 형태를 복원하는 과정을 거치지 않고도, 부족한 정보는 부족한 상태 그대로 판단에 쓰이겠죠.
그러니깐….. 님 말로 그대로 옮기면
현기가 AI에서 성공에 필요한 요건이 줄어들었다..
이 님의 주장의 근거 자료가 있으신가요??
뭘 원하시는지 모르겠습니다만.. 윗댓글과 같습니다.
다른 산업의 사례와.. 몇가지 전제를 깔고 말씀드린거니까요?
더 나가면 제 밑천이 나올거 같아 이만 줄입니다.
다만.. 노이즈낀 그 상태의 데이터..(그니까 식별이 안되는 상태)는 플래너도 적용하면 안되지 않을까 합니다
요건 자신 없어요. 테슬라 모델 동작 방식을 몰라서..
(통합모델을 가지고.. 인지니 플래너니.. 구분 자체가 좀 웃기긴 하지만..).
신뢰성있는 데이터를 기준으로 판단해야 한다는 기본 가정을 가지고..
노이즈 데이터(안개)를 얘기 하시기에 증강시켜서 사용하나 싶어서 여쭤본 것이고..
사람이라면 뭔가 희미하게라도 보이면 속도를 줄이는 판단을 하겠죠. 신경망도 그런 판단을 배울 수 있습니다.
그런데 인식이 또렷해야 한다는 것을 전제로 하면, 어느 정도 또렷해진 이후부터 대응하도록 임계값을 코딩하거나, 인식이 불량하면 지속적으로 느리게 주행하게 하거나.. 결정 해 놓은 정책대로 주행을 하지 사람처럼 주행하게 만들긴 어렵겠죠.
불확실한 정보 속에서도 추론을 할 수 있는게 신경망의 강점이라 생각합니다.
흠... 님이 주장하신건 추측으로 이해하면 되겠네요
근거가 있어야 정보가 되는거니 궁금해서 여쭤본것 뿐입니다
테슬라는 아쉬울게 없고 현기는 협상 카드도 없고. 그냥 부르는게 값이 되어버립니다.
기억애 다들 그정도 하고 있다는 의견도 있었던 것 같습니다. 위험할까봐 적용을 안할 뿐이지..
2030년까지 하이브리드 차종만 14개 차종으로 확대하겠다는 현대 라인업에 시기상 무조건 적용 될 걸로 보이는데..
이건 방향을 완전히 갈팡질팡 잘못짚고 가는게 아니라면 뭔가 '혁신적인 혁신부품'을 개발하고있다는 소리로 보이네요.
굳이 전세계 탑급 국내업체를 배제하고 배터리도 내재화하겠다는게 설마 자율주행때문일지도 모르겠네요,
일발 역전, 승부수 이런 얘기는 영화나 드라마에서나 나오는 것이지, 현실에선 쭉 벌어진 채로 가는거죠.
승차감, 가죽 덧대는 것으로 경쟁력을 논하던 시대는 저물어 간다고 봅니다.
백엔드로 이게 갖춰져야 그나마 “시작” 단계인거고 그 앞으로도 갈길이 구만리죠
현기로 말하자면.. 절레절레
테슬라 방식이 최종 정답이라고 가정했을 때 다른 업체들은 테슬라도 겪었던 시행착오 시간을 건너뛸 수 있을지 몰라도, 데이터 수집 비용과 트레이닝 비용을 건너뛸 수는 없습니다. 여기에 쏟아붓는 비용은 기존 업체들이 감당하기 어려운 규모거든요.
시뮬레이터로 대체할수 있다는 주장도 있지만, 시뮬레이터는 기후환경이나 위치 등을 바꿔가며 데이터 증강을 할 수는 있지만, 다른 운전자나 보행자의 심리를 창조하지는 못합니다. 플래너의 핵심은 충돌 회피가 아니라 상호작용이거든요.
시뮬 대체론은 주장이 아니라 바램이라고 봅니다.
저도 쉽게 따라잡으면 좋겠습니다. 자국 기술로 보유하면 좋겠습니다.
“시뮬레이터는 운전자·보행자 심리를 못 만든다”는 과거 기준
CARLA + Scenic 같은 개방형 시뮬레이터는 다중 에이전트의 확률적 상호작용을 스크립트가 아닌 확률 언어로 정의해 학습용 데이터를 생성한다.
2024년 DeepMind SimAgent·Google “Generative Agents”는 실제 트래픽 로그를 학습해 ‘성질 급한 뒤차’, ‘횡단 직전 망설이는 보행자’ 같은 사회적-행동 프로파일을 생성-재현한다.
Waymo MotionLM·Open Motion Dataset 등은 수백만 건의 실주행 상호작용을 공개-벤치마크화했고, 다중 에이전트 예측 SOTA를 매년 갈아치우고 있다.
요컨대 “심리를 못 만든다”는 말은 2020년대 초반 시뮬레이터 상태를 전제한 낡은 주장입니더.
최근엔 테슬라에 굉장히 호의적인 포드 ceo도 테슬라 카메라 보다 웨이모 라이다가 맞다고 했죠
레벨4 이상이면 차량 1천만대가 악천후에도 도어투도어로 무사고 지속 가능해야 하는 차원이 다른 얘기거든요
근데 참 한국 자율주행 전문가라는 분이 이제 테슬라 타보고 놀랐다는것도 웃프네요
한국도 중국처럼 아날로그 기성세대들은 2선으로 물러나고 젊은 엔지니어들이 주도해야 할 듯 싶네요
레벨4에 악천후에도 도어투도어는 어디에 나오는 기준인가요?
레벨4는 지오펜싱, 기상에 따른 운행중단이 포함된 레벨이고, 레벨5가 지오펜싱, 기상조건 무관한 주행입니다.
* 웨이모나 테슬라나 로보택시 서비스는 레벨4를 표방하고 있지만, 보수적으로 보면 원격드라이버 인수요청 상황 때문에 레벨3로 봐야할 수도 있겠습니다.
레벨4면 악천후에도 운행 가능한 수준이여야 제조사가 리스크 없이 레벨4 딱지 붙일 수 있습니다
안그러면 레벨4 수준의 운전 제어권을 차가 갖고 있다 시시각각 변하는 환경에서 차가 추론능력을 잃고 갑자기 운전자에게 제어권을 주면
저번 샤오미 사건 같은 참사가 날 수도 있다는게 이미 수차례 증명된 바이죠
더군다나 레벨4면 제조사가 책임이기 때문에 제조사가 민간인이 아니라 기업(보험사)과 정부를 상대로 법정대결을 해야 하기 때문에 차원이 다른 문제 입니다
그 과정에서 언론과 대중들의 노이즈도 어마어마할 테고요 괜히 자율주행 레벨4면 사실상 레벨5 수준이라는게 아녀요
그러니까 그렇게 생각하신다는거죠?
어디서 제시하는 기준이 아니라..
악천후는 일반적이지 않은 재해 수준의 날씨까지 포괄하는 건데 어느 정도 수준까지 주행이 가능해야 한다고 보시는지요?
시간당 10~20mm 수준까진 문제 없이 주행 가능해야 하는게 당연할거고 이미 그 수준은 되어 있는것으로 보입니다. 그 이상의 폭우가 내리면 안전하게 정차하고 대기하겠죠. 손님을 더 이상 받지 않는다거나요.
사람도 운행하기 힘들 날씨에 레벨4 차가 운전해야 하는걸 기대하긴 어렵다고 봅니다.
레벨4는 탑승자가 DDT 폴백을 수행해야 하느냐 하지 않아도 되느냐가 핵심이지, 운행 범위나 기상 조건 같은 ODD는 제조사가 정하기 나름입니다.
제조사가 정한 ‘맑은 날씨에 시속 50키로 이하‘와 같은 조건에서 탑승자가 DDT 폴백을 수행할 필요가 없다면(즉, 승객이 된다면) 레벨4입니다.
즉, 레벨4는 ODD 내에서 탑승자에게 제어권을 넘기지 않습니다.
지금은 어느 정도 부터가 악천후인지 조차 정의하지 못 할 만큼 레벨4 수준의 자율주행이 멀기도 했고
레벨4 수준이란 웨이모 미국 몇 군데 테슬라 오스틴 한 군데만 서행 수준 운영할 만큼 굉장히 지엽적이죠
애초에 자율주행이란게 '레벨4는 악천후시 제한적' 처럼 문장 하나로 정의 할 수 있는 개념이 절대 아녀요
플라스틱 사출품 하나도 자동차 실내에 들어가면 온갖 인증을 다 받아야 하는데 자율주행은 규제 해제에 필요한 해석만 해도 고통스러운 수준의 작업이 필요 합니다
괜히 테슬라가 FSD에 레벨3 딱지 조차 못붙이는게 아니죠
제조사가 정한 조건은 매우 한정적이지만 도로나 기상 환경의 경우의 수는 무한대에 가깝습니다
그걸 기업 책임으로 운용해야 하는데 그게 1-2백대나 원투데이가 아니고 수백만대 수십년을 무사고 보장해야해요
샤오미가 사건 하나에 중국 자동차 산업계 전체가 들끓었죠
샤오미는 레벨2로 빠져나갈 구멍이 있었으니 대중의 뭇매와 공산당 경고로 끝났지 레벨3만 됐어도 자동차 사업 존폐의 문제로 갔을 겁니다
그 위험을 기업이 감수하려면 '악천후에도 완전 자율주행 가능' 수준이 아니면 그 어떤 제조사도 레벨4 딱지를 안붙일 겁니다
웨이모가 피닉스에서 “무인 운행”을 하다가도 우천 시 손님이 호출을 하면 직원이 직접 운전하면서 오고 그랬습니다. 날이 개면 직원이 운전을 안하더라도 운전석에 앉아 있기는 했죠.
하나의 차량에도 레벨0부터 레벨4까지의 상태가 혼재할 수 있습니다.
1만대만 넘어도 절대 그렇게 운영할 수가 없습니다
다시한번 정리하면 자율주행 레벨4는 제조사 입장에선 차원이 다른, 측량이 불가한 광범위한 리스크를 진다는거고
그건 제조사가 예외문구 정해서 피할 수 있는 규모가 아닙니다
그러니까 표준이 없고 본인 추측, 예상이라는 말씀이시잖아요. 맞죠? 그렇게 말씀하시면 그런 의견이신가보다 존중해드릴수 있는데, 의견을 팩트인 것처럼 말씀하시는 것 같네요.
미래를 예측하는 추측이야 얼마든 개인 의견 나눠도 좋지만, 업계 표준 용어의 정의는 임의로 바꾸지 않으시는게 소통에 도움이 될것 같습니다.
레벨이라는 것이 제조사와 자율주행 전문 업체에 따라 개념이 달라지지 않습니다. 1천대든 1만대든 ODD를 벗어나면 레벨0~2인 것입니다.
당시 레벨4 웨이모는 우천이라는 ODD 외부에서 레벨4가 아니았던 것이죠.
몇몇 제조사의 좁은 레벨3 영역에 대해 말이 많았잖습니까. 특정 고속도로 한정, 시속 60km 이하, 맑은 날씨, 100m 이내에 선행차량 필수, 직사광선으로 카메라가 가려도 안됨 등등 ..
리스크를 지지 않기 위해 설정한 이런 코딱지만한 영역이라도 운전자가 사용자가 될 수 있으면 레벨3, 승객이 될 수 있으면 레벨4인 것입니다.
@graycode님 그래서 웨이모는 날씨 좋고 양지바른 곳에서만 운영하고 있죠
레벨3는 제한범위가 커서 '우리 레벨3 자율주행 쓰지마세요' 수준으로 제한했지만 (그마저도 벤츠 하나인 실정..)
운전자 개입 불필요 수준인 레벨4는 레벨3와 넘사벽 수준의 갭차이라 그렇게 제한하는게 불가합니다 레벨4 부터는 운전 시스템 전권이 차 한테 있는데 어디서 부터 어떻게 제한 해야될지 자율주행 며느리도 모를 겁니다
그렇다고 웨이모나 로보택시 처럼 원격 조종, 비상인원대기 시킬 수도 없죠..
양산차에서 레벨4를 하는 것은 너무 먼 이야기입니다.. 자율주행이 활성화된 미국에서도 그렇게 제한하면서 레벨4 하고 있잖아요. 이제 레벨4 하려는 테슬라도 오스틴에서 구역이 아주 좁고,웨이모는 “라이다 달고도” 아직 고속도로 유료 서비스가 안되고 있습니다.
말씀하신 1천만대의 악천후 도어투도어 무개입 일상다반화는 거의 레벨5 자율주행 수준입니다. 등록 승용차 댓수 절반에 달합니다.
뭐.. 레벨5에 도달 하려면 라이다가 필요하다고 결론 날 수도 있겠죠. 하지만 너무 먼 이야기이고 지금 당장 레벨2에서 자동 주행이 되는 것이 시급하다고 봅니다.
저 분도 2015년부터 스누버라는 자율주행 차를 개발하셨더군요. 연구원들과 함께 토르드라이브라는 스타트업을 창업하기도 한..
일단 자사 네비업데이트나 1년에 4번 에러 없이 똑바로 하기를......
테슬라같은 선두업체에서 소프트웨어를 사오는게 최선?일거같은데
그러면 역시나 라이센스비용 차값에 녹여서 소비자만 봉이 되겠죠
클리앙 내부의 일은 클리앙 안에서만 하시지요..
아니 ㅋㅋㅋㅋ
외부에다가도 박제를 시도하셧네요
보이지도 않는 곳에서 쉐도우 복싱을; 참 무슨 삶을 사시는 분인지 안타깝네요
제 기준에 일론은 돌아이, 정의선 회장은 돌아이는 아닌것 같습니다.물론 모든 돌아이가 혁신에 성공하지는 않습니다.
미래가 궁금하네요.
모든 기술을 상호 보완적으로 쓴다는것은 어느 하나가 압도적으로 자율주행에 접근한 후에야 가능한 일입니다. ㅎ 테슬라도 그걸 안해본게 아니에요.
그 모든 라이다든 정밀 지도든 결국 충돌하는 순간이 있어요. (없으면 또 그것대로 굳이 여러개를 쓸 필요가 없음) 그 시점에 어느쪽 판단을 믿냐. 여기서 현재로서는 비전이 가장 앞서있기 때문에 비전에 올인을 한겁니다.
지금 그 판단 조차도 어려운 구글이나 다른 방법들은 한계를 많이 만날꺼에요..
물론 공학자로서 fsd를 경험하고 충격을 받을 수 있다 생각은 들지만.. 뭔가 해당분야 전문가 느낌은 아닌거 같네요
100% 완벽하지는 않지만 시내도로와 고속도로를 차량 혼자서 목적지까지 이동을 하니 레벨4 로 생각한것 같네요.
만약 고속도로에서만 가능 했다면 레벨3 로 생각 했을듯 합니다.
본문중에 "전방 주시만 하면 운전대나 액셀·브레이크 페달을 조작할 필요가 없었다.."
라는 언급이 나오는데요
자율주행 전문가라면.. 저렇게 말하면서 레벨4 이상급이라고 생각하지는 않을것입니다