한편으로 맞는 부분도 있고, 안 맞는 부분도 많아서
양쪽의 의견이 분분 할것 같네요.
모르는 부분이면 좀더 공부나 조사를 하고 근거를 가지고 주장을 했으면 하는 생각이네요.🤔
https://twitter.com/Tesla_Teslaway/status/2084187365581721931
한편으로 맞는 부분도 있고, 안 맞는 부분도 많아서
양쪽의 의견이 분분 할것 같네요.
모르는 부분이면 좀더 공부나 조사를 하고 근거를 가지고 주장을 했으면 하는 생각이네요.🤔
https://twitter.com/Tesla_Teslaway/status/2084187365581721931
어떻게 보면 시청자 수준에 맞게 영상을 만들었나 하는 생각도 드네요.🥹
(참, 비오는 밤에 사람도 잘 안보이는 신호등 색상이나 표지판 내용을 볼 수 있는 라이다가.. 웨이모에 장착되어 있나보군요..)
뭔가 모르는 부분은 우격다짐 느낌이 들기는 하네요.🥹
5년~10년 뒤에는 테슬라가 말한대로 모든걸 비전으로 다 처리할 수 있겠지만
현재는 아직 기술이 성숙하지 못한 상태이니 센서들이 많으면 많을수록 안전하겠죠.
아직 기술력이 안되면 돈으로 발라서라도 해결해야지 어쩌겠습니까.
그래서 한쪽은 자율주행을 상용화 한거고 다른쪽은 아직 못한거구요.
무인 택시 시스템의 현재 완성도는 웨이모가 가장 앞서지만 그게 안전까지 보장 못 해주는게 뉴스로 종종 나오는 현실이기는 하네요.🤔
https://www.yna.co.kr/view/AKR20260130003900091
올해의 차도 기자들이 뽑는 현실이라 일반인보다 더 많이 알기는 하겠지만 그게 꼭 맞냐라면 아닌 경우도 종종 있더군요.🤔
출처 링크 보시면, 8/3 정도 인듯 하네요.
비전만으로 하는건 아무래도 불리할 수 밖에 없죠
센서라는게 단 한개라도 더 있으면 유리하니까요
FSD로 주차하는거랑 중국 자율 주행차가 주차하는것만 봐도
차이가 상당히 많이 나기도 하구요
모두 계속 개발하고 있는 과정이고 완벽하지 않으니 장단점이 있는것 같네요.😅
물리학 법칙을 이야기 하는것도 아니고.
목표 달성을 어떻게 도달하는지는 개발하는 곳 마다 다르고 그게 수렴할수도 다양할수도 있죠.
지금 로봇청소기가 라이다만 가지고 하진 않죠?
복합센싱을 하던 광힉기반이거나 레이저기반 등 다양히게 사용하면서 구현되지만.
목표는 다 같은데 어느게 더 잘하냐. 호율적으로 수행하냐에 따라 제품의 가치평가를 주죠.
RGB 비전만 쓸지 다른 비전을 혼합해서 쓸지는 개발하는 쪽에서 쓸거고, 소비자는 거기서 골라쓰면 될 일입니다.
애초에 RGB 카메라는 자율주행에서 필수로 쓰니까요.
맞냐 틀리냐의 문제가 아닙니다 이건.
이걸 맞냐 아니냐로 본다면 다수는
테슬라가 맞다고 보고 생각할 가능성이 더 큰거죠.
얘내가 잘하고 결과도 냈으니 맞는거로 볼 수 있으니까요
근데 다른방법으로도 목표 달성하면 한가지만 답은 아니겠죠..?
네 맞습니다. 서로 장단점이 있고, 남을 비방 하기보다는 자기 방향에 몰두하는게 무난해 보이네요.
잘 모르면서 하나는 완벽하고 다른건 문제가 많다라는 시각은 좀 위험하기는 합니다.😥
아시면 이런글은 가져오시면 안되는 겁니다..
기술적으로 이해하기 쉽게 뭐가 틀린건지 언급도 없는데 뭐 어쩌라고 라는 생각밖에 안듭니다.
그리고 자율주행한다고 십수년을 투자하고 있는데 아직도 상용화를 못한 상태고.. 현재 테슬라가 잘나간다고 한들 다양성을 인정하지 않고. 독선모습 등
결과물에 자아의탁 해서는 안돼죠..
자율주행 관련으로 다양한 커뮤니티 의견을 보다보면 테슬라의 성과를 자신의 성과처럼 여기고 말하는 경우가 보입니다.
뭐 부분적으론 현대든 다른기업 성과도 그렇지만요
저 사람보다 자동차 관련 공부 많이 하고 , 지식 많은 사람 별로 없을텐데요...????
온라인 이라고 아무것도 모르고 비하하면 안됩니다.
맞습니다. 많이 알고 있다고 모두 정답은 아니고 적게 알고 있다고 다 틀린것도 아니니 서로 의견을 존중하고 검토/검증 하는게 무난해 보이네요.
본문 유투버의 주장에 틀린게 있다는 것도 맞는 얘기고요.🤔
그래야 글쓴님 말이 맞다고 다른분들도 인정 합니다.
그게 안되면 그냥 어그로 밖에 안되는거에요.
미디어를 맹신만 안해도 다행인 요즘이기는 한데 저도 잘 알지 못하니 AI 에게 문의를 해 봤네요.
1. 가장 명확하게 틀린 부분: “테슬라는 레벨4를 상정하지 않고 차를 만들었다”영상에서 테슬라가 레벨4(운전자 없는 완전 자율주행)를 처음부터 목표로 설계하지 않았다는 취지의 발언이 나옵니다.
이게 왜 틀렸나?
테슬라는 초기부터 **unsupervised FSD(감독 없는 자율주행)**와 로보택시를 명시적으로 목표로 해왔습니다. 일론 머스크는 수년간 “Full Self-Driving”을 Level 4/5로 발전시키겠다고 반복해서 말했고, HW3·HW4 하드웨어는 그 목표를 위해 설계·생산됐습니다.
실제로 2024~2026년 사이 오스틴 등에서 안전요원 없는 로보택시 테스트를 진행 중이며, Cybercab(로보택시 전용 차량)도 공개했습니다.
“소프트웨어 팔아먹으려고 FSD를 마케팅하는 것” 정도의 해석은 과도한 축소입니다. 테슬라는 자율주행 칩(Dojo, AI5 등)에 막대한 투자를 하고 있고, 삼성 등과 대규모 계약도 맺었습니다.
이 부분은 댓글에서도 “근거 없는 정도가 아니라 그냥 완전 틀린 말”이라고 직접 지적됐습니다.
2. 센서 비교 과장: “카메라만 쓰는 테슬라는 밤·비에 무용지물, 웨이모의 다수 센서는 어떤 상황에도 안전”
영상은 웨이모의 카메라+라이다+레이더 조합을 강조하며 테슬라 비전(카메라 중심)의 한계를 크게 부각합니다.
사실 관계
웨이모는 HD맵 + 다중 센서(라이다 등)로 지오펜스(특정 구역) 안에서 높은 안전성을 보여줍니다. 누적 주행거리와 사고율 통계도 좋습니다.
그러나 “어떤 상황에도 완벽”은 아닙니다. 정전으로 신호등이 꺼졌을 때 멈추거나, 특정 상황에서 길을 막는 사례, NHTSA 조사 대상이 된 사고 등이 보고된 바 있습니다.
테슬라의 카메라+신경망 접근은 “사람처럼 보는” 방식입니다. 밤·비·눈에서도 학습 데이터와 소프트웨어 업데이트로 계속 개선되고 있으며, 실제 사용자 영상과 통계에서 상당한 성능을 보입니다. “무용지물” 수준은 현재 시점의 과장입니다.
핵심 차이: 웨이모는 정밀지도가 필수라 새 도시 확장에 시간이 많이 걸리고, 테슬라는 **맵리스(지도 의존 최소화)**로 확장성이 높다는 점입니다. 둘 다 장단점이 있습니다.
맞아요
누구든 주장을 하려면 근거를 제시해야죠
대표적으로 2문장이 틀린게 눈에 띄네요.
1. “테슬라는 레벨4를 상정하지 않고 차를 만들었다”
-> 현재 도로에 서비스 중인 테슬라 로보택시가 있는데요.
2. “카메라만 쓰는 테슬라는 밤·비에 무용지물, 웨이모의 다수 센서는 어떤 상황에도 안전”
-> 웨이모 비올 때 침수지역으로 들어가는 문제 발생 하는데요.
이름도 그래서 너 튜브...
테슬라 추종자들은 불편하게 들리겠지만 틀린 말은 아니라는거죠.
저 영상의 문제는 사실 검증도 없이 왜곡해서 사실인양 주장 한다는게 문제 같네요.
웨이모도 문제점 계속 나오고 계선 중인데요.🥹
뭐가 문제라고 구체적으로 지적 안하고 뭐라도 되는양 뭉뚱그려 그냥 잘못이라고 그러는거요.
구체적으로 분석해서 검증 설명 까지 해 줬으면 하는 아쉬움이 있네요.
잘못 된 주장 하기는 쉽고 그걸 증명하기는 어려운 현실이네요.😥
아마도 테슬라가 비전으로 완전자율주행을 구현하는 순간 저사람이 틀린거겠죠?
비전으로 완전자율주행을 하는 미래가 언젠가가 오면 '저사람 또는 내생각이 틀렸구나' 라고 생각하면 되죠.
웨이모가 현재 눈앞에 이미 많은 댓수의 상용화 서비스를 하고 있는데
왜 언제 올지 모르는 미래까지 감안해서
지금 현재에 논하고 있는데 테슬라가 웨이모보다 옳고 더 뛰어나다고 생각하는지 모르겠네요.
완전자율주행 곧 된다. 내년에 된다고 한지 이제 10년쯤 되어가는거 같은데
될때까지 테슬라 사기꾼들이네 라고 생각하다가
되면 이제보니 약속보다 한참 늦었지만 해냈네. 사기꾼 취소. 라고 하는게 정상적인 사고 흐름아닌가 싶네요.
저도 전문가는 아니지만,
대표적으로 2문장이 틀린게 눈에 띄네요.
1. “테슬라는 레벨4를 상정하지 않고 차를 만들었다”
-> 현재 도로에 서비스 중인 테슬라 로보택시가 있는데요.
2. “카메라만 쓰는 테슬라는 밤·비에 무용지물, 웨이모의 다수 센서는 어떤 상황에도 안전”
-> 웨이모 비올 때 침수지역으로 들어가는 문제 발생 하는데요. 올해 초 사람 치는 사고도 있었고요.
그리고 실제로 판매를 생각한다면, 경제적인 관점에서..
차량에 오만가지 센서 다 넣고
그 센서에서 올라온 데이터 다 처리할 수 있는 워크스테이션급 컴퓨터 넣고
지금 비전이나 언어모델 학습시키는 것과는
상대도 안되는 어마어마한 양의 데이터로 학습시킨다고 년간 몇조씩 데이터센터 운영비 꼴아박고
FSD 만들어서 하드웨어 포함 얼마에 팔 수 있을까요
얼마에 팔면 일반인들이 살까요?
애초에 차값에 다 넣고 2만달러 비싸게 팔면 사람들이 좋다고 살까요?
현재 허접한 비전 온리 셋업만으로도 hw sw 다 합쳐서 10000은 될 거 같은데요.
재밌게도
AI는 규모의 법칙을 가장 잘 반영하는 사례죠.
플릿이 커야 AI도 똑똑해 집니다.
결국 비싼 센서랑 비싼 추론 컴퓨터 넣는다고 차를 많이 못돌리면 똥멍청이 AI만 나오죠.
저는 두가지 관점을 얘기했지만 결국 두가지는 지속적으로 서로에게 영향을 줄 수 밖에 없는 요소입니다.
살만한 가격이 돼야 차와 자율주행 시스템이 팔리고
그게 팔려야 학습이 되고
학습이 반복적이고 폭넓게 고품질로 진행 되어야
지능이 발전합니다.
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현재 테슬라는 싸게 만들어서 많이 팔고 싶은 마음이 가장 커서 저러고 있는 거 겠지만
보급가능한 자율주행은 비전으로 만드는 거 말 곤 방법이 없는 것도 맞습니다. (현재기준, 아마도 향후 10년 이상도)