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모두의공원

이미지로만 분석하며 자율주행이라..요🤔 7

2026-01-12 14:08:19 118.♡.118.196
Juzis

라이다 비용이 많이 들어간다고 해요.


부품비나 배터리소모비용이나 as시 추가부품유무 등



보완점은 아마 동일브랜드끼리의 거리공유라던지, 많이 쏘아올린 인공위성에서 관측을 해준다던지,


GPS칩 마냥 거리마다 심어두고 차량에 직접 도움을 주는 뭔가를 네트워크상으로 처리해줄지.


뭐 이런거 생각이 나네요.

Juzis 님의 게시글 댓글
SIGNATURE
이해하면 나도 할 수 있다.


결과보다 과정을 중요시하는 사람

어설픈 추측은 놉. 방구석 제갈량 그만yo

힌트 흘리고 다니는 사람이 생각보다 잘 없음.

LR네임:

모두에게 떳떳한 사람으로 남아야 한다.

나만의 후라이드:

술, 담배 안 하기
노래방 안 다님
첫 직장을 목적 없이 아무 직종이나 대충 지원하지 않기
나와 상대의 보안 철저
내가 아는 선에서 최선의 선한 길부터 생각함
남의 거 응용 최소화(얻어걸치기 싫어함)
말과 글은 같게
되는 방향부터 먼저 생각한다
없는 말, 거짓말 안 하기(매우 싫어함)
패 다 까고 시작하기
취미는 최대한 전공과 동떨어진 것으로(전공과 접목 시 폭넓게 활용하기 위함)
대출 없이 내가 벌어서 살아보기
삐치지 않기
지극히 당연한 것은 빼고 말하기/생각해보기
기존에 없던것을 생각하라
모르면 확실하게 질문하기


B형 INTP

가장 싫어하는 대답:

경우에 따라 달라요 << 이런식
질문에 되묻기
뻔한 대답 등

클리앙에서 느낀점:

댓글이 필요없을 정도면, 게시물이 이 서명 내용처럼 주절주절 너덜너덜 해져야된다
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댓글 • [7]
nariyada
IP 203.♡.164.9
01-12 2026-01-12 14:18:28 / 수정일: 2026-01-12 14:37:16
·
라이다 비용은 꾸준하게 줄어들어서 이젠 개당 500달러이하도 나오고 있습니다.

테슬라가 라이다와 레이더 등 다른 센서를 포기한건 부품 비용도 있지만
비전 외 다른 데이터가 오히려 자율주행 학습에 방해된다고 본것 같습니다.
Wolowitz
IP 58.♡.2.33
01-12 2026-01-12 14:21:11 / 수정일: 2026-01-12 14:24:33
·
이미 V2V라고 자동차들끼리 통신하고 있고 올해부터 유럽에서 의무화 논의중입니다. V2I라고 신호등이나 도로와도 통신중입니다. 중국은 이미 많이 진행 되었고요.

영국에 있을때 자동차간 통신 관련해서 5G 인프라 미팅에 들어가 본적 있습니다. 그게 벌써 6년도 넘은 거 같은데...
리누
IP 223.♡.82.11
01-12 2026-01-12 14:31:32
·
인프라에 의존하는 방식의 한계는 이번에 웨이모가 보여줬죠. 신호가 다 함께 죽으니 교차로에 멈춰서 교통마비..
Juzis
IP 223.♡.209.156
01-12 2026-01-12 14:36:42
·
@리누님 지금의 방식에선 실패를 겪었지만 온디바이스 AI칩이 중요해진 이유네요

하지만 이미지만으론 한계가 분명해보이네요
joo720
IP 118.♡.3.209
01-12 2026-01-12 16:07:16
·
@리누님
FSD 는 사람이 타고있어도 사고 나는대요
기술력이 아니고 안전 문제죠
테슬라가 안전을 포기하는 타입이죠
리누
IP 223.♡.82.11
01-12 2026-01-12 19:01:43
·
@Juzis님

외부 정보 없이도 주행하되 실시간성이 중요하지 않은 정보는 외부에서 받아 참고하는 형태로 발전할 여지는 있겠지요.

네비게이션이 주는 보조정보는 지금도 활용하고 있고 요즘 추세는 언어로 정보를 제공해도 처리할 수 있게 가고 있으니까요.
만백성맞으라
IP 175.♡.60.198
01-12 2026-01-12 16:47:14 / 수정일: 2026-01-12 16:49:43
·
테슬라는 선택을 한겁니다
한살 아기한테 무턱대고 킥복싱을 시키느니
일단 걸음마부터 시키고 나중에 호신을위해 필요하면 킥복싱을 시키는 겁니다
아직 아무것도 모르고 몸의 제어도 내맘처럼 안되는 상황에서 이것저것 우겨넣는다고 뇌가 발달하지 않습니다
뭐 일반 지능알고리즘이 나온다면 동시학습이 의미있으나 아직은 사람이 튜닝할곳이 많은 현단계의 학습상 두가지 상이한 데이터를 동시에 일치시켜가며 학습이 쉽지않고 오히려 노이즈처럼 작용합니다

하드웨어도 중요합니다 공부머리는 유전인것처럼
아무리 좋은 과외 선생을 붙여도 서울대가 꿈인 사람들이 있었죠(대기업손주들)

차량 프로세싱 파워도 탸생적으로 한정적입니다.
아마 미래에 폰노이만 프로세스들이 병렬로 바뀌면 가능할지 모르지만 지금은 처리 능력이 딸립니다
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