@리누님 한국은 그럴지 몰라도 미국은 이번에 일론의 이미지가 테슬라 자동차에 끼친 영향이 많이 큽니다.
물론 소비자들에겐 싸고 좋으면 결국 사게될지도 모르겠지만 당분간은 영향이 있을 겁니다.

리누님// 참 일관성 있네요

@leftwing님

언제 무슨 댓글부터 저를 기억하시는지 궁금해서 찾아봤습니다.

https://www.clien.net/service/board/park/18929206CLIEN

이때 일방적이니 어쩌니 하셨었죠.
결과가 어떻게 되었나 보세요.

https://www.clien.net/service/board/park/19022014CLIEN

@천문공님 우리나라에서는 모델Y를 엄청 저렴하게 들여와서.... 일단 가격 경쟁력에서 먹고 들어가는지라 쉽게 꺾이진 않을 듯 합니다.....

@천문공님 사실 일론이 미국에서 기행벌였지 한국에서 벌이진 않았기 때문에 한국에서 크게 꺾일 이슈는 없어보이긴 하네요

@플라잉바이크님

다 성공하진 않죠. 보링컴퍼니도 지지부진 하고 있고, 자율주행 역시 처음 호언장담하던 시기의 기술로는 달성할 수 없어서 그 동안 발전한 기술을 채용해서 이제서야 성공에 가까워지고 있죠.

세미는 대규모 공급할만큼 가성비가 안되는 상황에서 사용성을 평가한 것이고, 차량 자체는 좋은 평가를 받고 있습니다. 배터리 원가가 충분히 좋아져야 본격적으로 풀 수 있겠죠.

@스카이스님

일상주행데이터가 99퍼이고 고급데이터는 대부분 보험사데이터나 생성데이터 입니다.
과적합된 데이터는 일정이상은 필요가 없어요..

인공지능에게 덧셈뺄샘만 수억번 가르친다고 수학을 잘하진 않습니다. 데이터의 질과 다양성이 가장 중요합니다.

@macman님 어떤 데이터를 고급이라고 정의 하신지 모르나, 일상 주행데이터 자체가 좋은 데이터에요.

@스카이스님

현재 자율주행에서는 엣지케이스가 고급데이터인데요
일상에서 그런일이 일어날확률은 거의 없습니다

@스카이스님

자율주행 업계에서는 ‘엣지 케이스(rare / long-tail events)’ 데이터를 사실상 ‘고급 데이터’로 취급합니다. 이유는 다음과 같습니다.

1. 정보 밀도

하루하루 반복적으로 발생하는 평범한 주행 상황은 이미 수십억 km 이상 축적돼 있어 추가 학습 가치가 떨어집니다. 반면 드물게 일어나는 돌발 상황(건널목에서 전동 휠체어가 역주행, 표지판이 강풍에 눕는 등)은 데이터 1건이 모델 성능과 안전 지표를 크게 끌어올립니다. 업계가 “희소 시나리오만 남기고 나머지는 버린다”는 ‘데이터 다이어트’ 전략으로 전환한 배경도 여기에 있습니다.



2. 규제 · 안전 검증

인증 기관은 ‘보통 상황’보다 ‘위험-빈도 낮음-위험도 높음’ 시나리오에서의 사고율을 핵심 지표로 봅니다. 따라서 업체들은 엣지 케이스 재현 · 테스트용 로그를 확보-태깅-재학습하는 파이프라인을 우선시합니다. Waymo·Cruise·Mobileye 등이 ‘long-tail mining’ 팀을 따로 두는 이유입니다.



3. 시장 가치

일반 도심 주행 로그는 GB당 몇 센트 수준에 거래되지만, 완전 수동 주석이 붙은 엣지 케이스는 건당 수십~수백 달러가 붙습니다. 최근 공개된 OpenAD Edge-Case 세트(6 천여 장면)도 “고질적 데이터 부족 영역을 메운다”며 주목을 받았습니다.



4. 수집 난이도와 비용

실제 도로에서 몇만 km당 한 번 나올까 말까 한 상황을 의도적으로 만나는 것은 거의 불가능하므로,

대규모 차량 플릿이 자동으로 이상치 패턴을 감지해 업로드

시뮬레이터로 가상 생성 후 현실 데이터로 fine-tune

사고·클레임 로그와 러프 센서 스트림을 후처리해 오프라인 발굴
같은 고비용 절차가 필요합니다. 이 과정 자체가 경쟁력입니다.




5. 한계

엣지 케이스가 아무리 ‘고급’이어도 표본 수가 극단적으로 적으면 통계적 일반화가 어렵습니다. 그래서 최근 연구 흐름은 **“엣지 케이스를 많이 모으는 것” → “엣지 케이스를 잘 ‘일반화’해 예측 가능 영역으로 확장”**으로 이동 중입니다. Wayve의 E2E 모델이나 Tesla의 camera-only 전략이 대표적 시도입니다.




결론적으로, 엣지 케이스 데이터는 희소성·안전 기여도·규제 적합성 때문에 단가와 전략적 가치가 압도적으로 높아 ‘고급 데이터’라 부를 만합니다. 다만 절대량 확보가 어려워, 대규모 실차 플릿과 시뮬레이션·자동 감지-선별 기술을 함께 갖춘 기업만이 효과적으로 활용할 수 있습니다.

@macman님 주행,환경,상황에 대한 데이터가 인간에겐(활동반경과 상황이 개별 개인 입장에선 거의 동일하니) 별다르지 않지만, 전체로보면 모든게 작지 않은 가치가 있고, 그런 데이터를 테슬라는 경쟁사대비 몇천배 축적했고 정재했습니다. 그거 별거 아니라면 그런가보죠.

@스카이스님
과거엔 별거였지만 지금은 별게 아닙니다.
일정 이상은 필요가 없기 때문입니다.

수학자에게 덧셈뺄셈을 더 시킨다고 수학을 더 잘하진 않습니다.


일반 도심 주행 로그는 GB당 몇 센트 수준에 거래되지만, 완전 수동 주석이 붙은 엣지 케이스는 건당 수십~수백 달러가 붙습니다.

데이터의 가치가 그것을 증명합니다

@스카이스님 그런견 시간이 해결해줍니다

@macman님 생성형 AI 답변은 질문자의 의도에 맞춰 편향되기 때문에 근거로 제시하는 것은 부적절합니다.
아래는 클로드가 작성한 반대 의견입니다.


테슬라 FSD 데이터의 가치를 “엣지 데이터가 아니라서 낮다”고 평가하는 것은 머신러닝과 자율주행의 본질을 오해한 관점이라고 생각합니다.

**1. Foundation Learning의 중요성**
엣지 케이스를 제대로 처리하려면 먼저 일반적인 상황에 대한 robust한 기반 모델이 필요합니다. 테슬라의 방대한 일반 주행 데이터는 이런 foundation을 구축하는 핵심 자산이죠. 99%의 평범한 상황을 완벽하게 처리하지 못하면서 1%의 엣지 케이스만 잘 처리하는 시스템은 의미가 없습니다.

**2. 실제 도로의 “평범함”도 충분히 복잡**
도로 위의 일반적 상황이라는 게 실제로는 날씨, 조명, 교통 패턴, 지역별 운전 문화 등 수많은 변수의 조합입니다. 이런 다차원적 복잡성을 학습하는 데는 대용량 데이터가 필수적이에요.

**3. 엣지 케이스 발견과 정의의 문제**
무엇이 엣지 케이스인지 미리 정의하기 어렵습니다. 대용량 데이터를 통해서야 진짜 edge case가 무엇인지, 어떤 패턴이 rare event인지 식별할 수 있죠. 작은 데이터셋으로는 이런 구분 자체가 불가능합니다.

**4. Emergent Intelligence**
GPT처럼 scale이 커지면서 예상치 못한 capability가 나타나는 현상을 봐도, 단순히 “엣지 데이터만 중요하다”는 관점은 현대 AI의 작동 방식과 맞지 않습니다.

**5. Real-world Deployment**
자율주행차는 엣지 케이스보다 일반적 상황을 훨씬 많이 마주칩니다. 사용자 경험 관점에서 보면 평범한 상황에서의 안정성과 자연스러움이 더 중요할 수 있어요.

테슬라의 데이터 전략은 “perfect edge case handling”보다는 “comprehensive real-world performance”에 초점을 둔 접근 같습니다. 이게 더 실용적인 전략일 수 있죠.​​​​​​​​​​​​​​​​

@철쇄아님

생성형 답변이 부적절한게 아니라요
그 답변이 근거기반인지 아닌지가 중요합니다

팩트는 일상주행데이터는 저렴하고
엣지케이스는 비쌉니다.

일반 도심 주행 로그는 GB당 몇 센트 수준에 거래되지만, 완전 수동 주석이 붙은 엣지 케이스는 건당 수십~수백 달러가 붙습니다


그냥 llm에게 반문을 시키지 마시고 실제 업계 트렌드를 검색을 시키세요. 어떤 데이터가 고급데이터로 취급받는지 검색을 시켜보세요.
현재 자율주행을 개발하는 업계에서 일상주행데이터가 포화상태인지 아닌지 물어보시고요.

그것 없이 단순지식기반으로 반문하는건 말장난이라 의미가 없습니다.

@테스타로사님 그 시간을 테슬라가 유리하게 가지고 있죠.

macman님// macman님의 주장이 근거 기반의 팩트라면 그럴법도한데 철쇄아님의 주장도 상식적이고 근거 있어 직관적으로 그럴법합니다. 무엇이 말장난이라는 것인지 의아하군요.

업계 트렌드의 범위는 어디서 어디까지인가요.
주행로그의 수요자는 누구이고 현재 자율주행 시장에서 어떤 세부 목적이며 그런 맥락도 없이 데이터셑의 로트
사이즈나 카테고리 분류도 없이 엣지와 일상이 싸다 비싸다로 테슬라의 누적 데이터를 알고리즘이 아닌
단순 동일형식의 사칙연산으로 취급하시는 것이 오히려 지극히 표면적인 접근으로 보입니다.

@메칸더v님
상식적이라 함은 현재기준으로 틀릴수 있는 사실이고
근거라 함은 현재의 기준입니다.
근거와 상식이 과거기준이면 인용할 의미가 없습니다.

그리고 단순 반박문을 쓰라면 llm으로 지식기반으로 얼마든지 이어나갈수 있습니다. 그것도 의미가 없죠. 토론하고 반박한다고 벌어지고 있는 사실이 바뀌진 않습니다.

그래서 팩트가 중요하단겁니다. llm끼리 하는 말장난 말고
현재 업계에서 벌어지는 현황이요.

현재 일상주행 데이터는 과포화 상태인게 현실이고
엣지케이스가 고급데이터로 취급받습니다.

일상주행데이터가 중요하지 않다는게 아닙니다.
중요하지만 이미 과포화여서 더많은 일상데이터가 기술의 우위를 의미하지 않는다는 뜻입니다.

그리고 제가 일상주행데이터를 사칙연산으로 표현했다고 하는데
사칙연산이면 일상데이터가 많을수록 좋은건데요
전 비슷한 데이터의 일정 수량 이상은 큰 의미가 없다라는 뉘앙스로 얘기 했기때문에
오히려 알고리즘적으로 표현한것이 됩니다.

검색을 좀 해보심을 추천드립니다.