테슬라, 자율주행 언제쯤 성공할까? #2

테슬라 자율주행의 핵심은 우리가 보는 실제 공간을 3D 벡터 공간으로 변환 후 그 공간에서 주행 계획을 세우고 주행하는 것에 있다고 합니다.

 

그럼,

바로 본론으로 들어가서 테슬라의 자율주행 기술인 FSD(Full Self Driving) 특징에 대해 간략하게 알아보도록 하겠습니다. 

 

1. 테슬라 비전(Tesla Vision)

• 8개의 카메라와 정교한 AI 기술과 빅데이터 기술을 활용해 자율주행 기능 수행
• 8개의 카메라를 통해 최대 250미터 범위에서 360도 확인 가능
• 경쟁사(구글, GM 등)들이 주로 사용하는 고가의 라이다나 레이더 장비는 이용하지 않음
• 레이더 장비를 이용하지 않는 이유는 정밀성이 떨어지고 왜곡된 데이터(잡신호)도 많이 발생해서 라고함

 

2. AI 학습 - 딥러닝

• 딥러닝은 빅데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 미래를 예측하는 기술
• 8개의 카메라와 센터로 데이터 수집 -> 분류 -> 가공 -> AI학습
• 최초로 수집된 데이터를 AI학습을 하기 위한 데이터로 변경하기 위해 많은 시간과 비용 발생

* 사람 대신 인공지능이 신경망을 통해 스스로 데이터를 압축·학습·처리하는 것을 '소프트웨어 2.0' 시대로 명명

 

3. 슈퍼컴퓨터 '도조(Dojo)'

• 테슬라의 자율주행 AI를 구동하는 신경망 학습에 사용
• 막대한 양의 도로 교통 데이터를 신경망 처리를 통해 분석, 자율주행 완성도를 높이는 목적으로 개발
• 'D1'으로 부르는 프로세서 탑재(자체 개발)
• D1칩은 50만 개 노드 동시 처리, 초당 36TB 데이터 처리 속도
• 최대 1.8 엑사플롭스(exaFLOP)급 성능 발휘 ( 초당 180경 번 연산 가능 )
• 전 세계 가장 강력한 슈퍼컴퓨터 5대 中 하나

 

4. 방대한 실 주행 데이터

• 테슬라 차량은 전 세계 270만 대 정도 판매('22년 1분기 누적 인도량 기준)
• 자율주행 기능을 켜지 않은 상태에서도 테슬라 측에 주행정보를 실시간으로 전송
• 51억 마일(82억 km) 정도의 실 주행 데이터 축적(경쟁사에 비해 압도적으로 많은 데이터를 보유함)
• 매년마다 전년대비 50% 이상의 차량 판매 증가율에 따라 실 주행 데이터는 더더욱 기하급수적으로 축적 예정

* 경쟁사 실 주행 데이터 - 웨이모: 230만 마일(370만 km), GM: 87만 6000마일(140만 km)

 

5. OTA(Over The Air)

• 차량 제어기의 소프트웨어 업데이트를 무선으로 할 수 있는 기술
• 제로백 0.5초 단축, FSD 기능 향상 등 차량 성능 향상
• 대부분의 차량 결함 및 리콜 발생 시 OTA를 통해 조치
• OTA를 통해 FSD 기능을 구독 서비스 형태로 전환하며 새로운 수익원 창출

 

 

간단히 요약하면,

테슬라는 경쟁사 대비 압도적으로 많은 실 주행 데이터를 기반으로 AI 학습을 통해 자율주행을 하고 있습니다.

또한, 매년 실 주행 데이터는 기하급수적으로 더 증가할 것이며, 그에 따라 더욱더 많은 학습을 거친 AI는 자율주행 성능을 급성장시키며 가장 먼저 완전 자율주행에 도달하게 될 것이라고 생각합니다. 

 

언제가 될지는 모르겠지만
가장 먼저 완전 자율주행을 성공할 기업은 테슬라라고 생각하기에
개인적으로 테슬라 투자는 선택이 아닌 필수라고 생각합니다. 

 

 

 

<* 테슬라 자율주행에 대해 좀 더 알아보기>

테슬라, 자율주행 언제쯤 성공할까? #1

 

테슬라, 자율주행 언제쯤 성공할까? #2

 

테슬라, 자율주행 언제쯤 성공할까? #3

 

테슬라, 자율주행 언제쯤 성공할까? #4

 

 

 

 

* 어디까지나 주관적인 의견이므로 투자에 참고만 해주세요.