FSD 의 개발과 발전 과정을 알고 있다면

공감이 가는 부분일듯 하네요.

이번 현대차의 발표를 보면서 기간이나 UI 가 아닌 저런 데이터와 기술축적을 어떻게 따라 갈수나 있을까 의문이 드는 상황입니다.

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테슬라는 처음부터 가장 정확한 거리 측정을 목표로 하지 않았다. 운전자가 “앞차와의 거리를 정확히 몇 미터인지 알아야 해”라고 생각하며 운전하지 않듯이, 테슬라의 접근법도 다르다. 

테슬라는 베테랑 운전자가 직관적으로 운전하듯이 작동한다. 

카메라에서 수집한 데이터를 신경망에 직접 입력하고, 차량이 이를 실시간으로 판단해 즉각적으로 반응한다. 즉, 3D 지도를 복원할 필요 없이, 시스템 자체가 3D를 이해한다. 

센서 데이터를 조합해 분석하는 대신, 한눈에 보고 즉시 이해하고 행동하는 방식이다. 이것이 비전 기반 시스템의 강점이며, 테슬라 FSD와 다른 자율주행 시스템의 본질적인 차이점이다. 

많은 기업들은 “얼마나 멀리까지 볼 수 있는가?” “얼마나 많은 장애물을 인식할 수 있는가?“를 목표로 한다. 하지만 FSD는 “나는 당신이 앞으로 무엇을 할지 미리 예측할 수 있는가?“를 추구한다. 

예를 들어, 라이다(LiDAR) 기반 시스템은 “앞쪽 30미터에 장애물이 있습니다.“라고 반응한다. 반면, FSD는 “앞에 문제가 생길 가능성이 높으니 미리 차선을 변경하겠다.“고 판단한다. 

FSD의 강점은 높은 정확도가 아니라, 정확하게 보일 때까지 기다릴 필요가 없다는 점이다. 중국 자동차 제조사들은 왜 따라갈 수 없는가? 중국 업체들도 엔드투엔드(end-to-end) 방식이 미래라는 점을 알고 있다. 

하지만 현실적으로 테슬라처럼 구현하기 어렵다. 

첫 번째 이유는 하드웨어다. FSD는 단순한 모델 실행이 아니라, H100 같은 최첨단 칩과 Dojo 슈퍼컴퓨터를 활용해 인간 수준의 운전 AI를 훈련한다. 중국은 출발 자체가 늦었고, 고성능 칩 확보도 쉽지 않다. 

두 번째 문제는 시장 구조다. 현재 출시되는 모든 차량은 “자율주행”이라는 타이틀이 없으면 팔리기 어렵다. 그러나 완전한 엔드투엔드 방식을 구현할 자신도 없고, 사고 책임 문제도 부담스럽다. 결국, 각 부품을 여러 회사에서 조달해 조립하는 ‘모듈화된 접근’을 선택할 수밖에 없다. 

예를 들어, •카메라는 A 업체, •라이다는 B 업체, •NPU는 C 업체에서 공급받는다. 이렇게 각기 다른 기술이 조합되면, 완벽한 통합이 어렵다. 

반면, FSD는 단순한 기능의 집합이 아니라, 실시간으로 세상을 이해하고 즉각적으로 반응하는 완전한 신경망 기반 시스템이다. 

이는 높은 수준의 통합이 필수적이며, 모듈화된 방식으로는 구현할 수 없다. 

두 번째 이유는 의사 결정의 차이 더 근본적인 차이는 기술이 아니라 의사 결정이다. 

테슬라는 순수 비전 기반 자율주행을 선택하며, 수십억 달러를 투자할 각오를 했다. 

사용자들의 불만과 비판을 감수하면서도, 오직 하나의 목표를 향해 나아갔다. 

“미래의 자율주행은 반드시 신경망이 세상을 이해하는 방식이 될 것이다.” 일론 머스크의 강력한 리더십도 중요한 요소였다. 

그는 테슬라 엔지니어링 팀을 이 방향으로 밀어붙일 수 있는 리더였다. 반면, 중국 자동차 업계는 “일단 차를 팔고 보자.“는 접근이 일반적이다. 

이 차이는 단순한 1~2년의 기술 격차가 아니라, 5년, 10년 단위의 구조적 차이로 이어지고 있다. 

그렇다면 중국에 기회는 없을까? 가능성은 있지만, 우선 FSD가 어떻게 발전하고 있는지를 정확히 이해해야 한다. 

FSD가 실시간으로 부드럽게 차선을 변경하고, 정밀한 반응을 할 수 있는 이유는 수백만 대의 차량이 축적한 방대한 학습 데이터 덕분이다. 

이제 단순히 센서를 추가하는 것이 아니라, 카메라 기반으로 세상을 이해하는 방식 자체를 따라잡아야 한다. 

하지만 중국 기업들은 이 ‘추격하는 과정’조차 본격적으로 아직 시작하지 못했다. 방향이 다르기 때문이다. 

속도의 문제가 아니라, 올바른 방향으로 가고 있는가의 문제다.