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경제/국제증시

모빌리티 산업 분석의 전망 (feat. 테슬라의 핵심가치, FSD)

by MINK1016 2024. 1. 18.
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모빌리티 산업 분석의 전망 (feat. 테슬라의 핵심가치, FSD)
모빌리티 산업 분석의 전망 (feat. 테슬라의 핵심가치, FSD)

 

LA와 Vegas에서 FSD를 경험했고, 이후 CES를 참관했습니다. 매년 이맘 때 미국에 가는 이유는 'Tesla vs. non-Tesla'에 대한 업데이트입니다. 선도업체 Tesla가 얼마나 더 진전했는지, 경쟁업체들은 어떤 방법으로 격차 축소를 위해 노력하고 있는지를 비교하는 것이 모빌리티 산업 분석의 전부라 생각합니다.

 

먼저 Tesla의 핵심 가치인 FSD에 대해 말씀 드리겠습니다. Tesla는 판매된 차량들을 통해 소프트웨어를 개발하는 Fleet Learning을 전개합니다. 2014년 10월~2015년 10월, 1.0년간 개발된 첫 번째 소프트웨어의 이름이 Autopilot입니다. 사용자 명령에 따른 자동 차선 변경이 가능한 고속도로 크루즈 컨트롤입니다. 이를 제어한 하드웨어는 Mobileye EyeQ3였고, 연산 능력은 초당 0.25조번이었습니다.

 

2016년 10월~2019년 4월, 2.5년에 걸쳐 개발된 두 번째 소프트웨어의 이름은 Navigate on Autopilot (NoA)입니다. 고속도로 in & out, 차선변경, 추월 등을 통해 목적지까지 개입 없이 이동 가능한 고속도로 완전 자율주행입니다. 이를 제어한 하드웨어가 Nvidia Drive PX2였으며, 연산 능력은 초당 21조번이었습니다.

 

2019년 4월~현재, 5.0년 남짓 개발되고 있는 세 번째 소프트웨어의 이름이 바로 FSD입니다. Full Self-Driving이란 이름 그대로 모든 도로에서의 완전 자율주행을 목표합니다. 이를 제어하는 하드웨어가 자체 개발한 컴퓨터 FSD입니다. 소프트웨어와 이름이 같습니다. 2019년 4월 첫 버전의 연산능력이 초당 144조였으며, 현재 S와 X에 적용된 최신 버전은 초당 500조번에 가깝습니다.

 

Fleet Learning은 개발자와 사용자의 공동 개발입니다. 사용자가 축적한 현실 주행 데이터가 개발자에게 보내지고, 개발자는 이를 바탕으로 소프트웨어를 개선한 뒤 사용자 차량의 소프트웨어를 새것으로 업그레이드합니다. 이 같이 공동 개발 과정에서 사용되는 소프트웨어의 이름에는 'Beta'라는 표기가 따라 붙습니다.

 

두 번째 소프트웨어인 NoA도 2016년 10월~2018년 10월 2.0년간의 사전 개발 기간을 거친 뒤, 2018년 10월~2019년 4월 6개월간 공동 개발 Beta 기간을 갖고 완성됐습니다.

 

세 번째 소프트웨어인 FSD의 유의미한 공동 개발 Beta 기간이 시작된 것은 2021년 늦가을입니다. 인지/판단의 중추인 Occupancy Network 개발이 진행된 V10의 도입 시점입니다. 처음에는 선별된 소수 사용자들만 V10 Beta를 이용하며 공동 개발에 참여했으나, 성능 개선이 이루어지며 2022년 중순부터는 다수의 일반 사용자들이 모두 개발에 참여하고 소프트웨어의 진전을 경험할 수 있게 되었습니다.

 

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2023년 1월, 저희는 V10의 마무리 단계인 10.69.3.1이 적용된 차량을 SF에서 경험했습니다. 그리고 2024년 1월, V11의 마무리 단계인 11.4.9를 LA & Vegas에서 경험했습니다. V10과 V11의 눈에 보이는 차이는 소프트웨어의 갯수입니다. V10은 고속도로 주행에서 두 번째 소프트웨어인 NoA가 그대로 사용되고, 도심 주행에서는 세 번째 소프트웨어 FSD가 Beta 딱지를 달고 사용자와 개발자의 동시 통제 하에 사용되었습니다.

 

이 같은 두 소프트웨어의 공존은 개발을 위해 불가피한 선택이었지만, 동시에 불편함을 야기합니다. 세상의 모든 도로는 끊어지지 않고, 주행을 위한 인지 데이터는 분절되지 않습니다. 그러나 두 소프트웨어의 교체 시점 (고속도로 in & out)에서 새롭게 작동이 시작되는 소프트웨어는 인지 데이터 Input Flow 한가운데에서 모든 것을 새로 시작하게 됩니다.

 

소파에서 잠을 자다 눈을 뜨니 시속 50km/h로 이동 중인 운전석에서 깨어난 것과 같다고 비유하겠습니다. 놀란 나머지 급가속/급감속이 발생합니다. 소프트웨어의 좌충우돌을 보며, 사용자는 불안하고 작동을 멈추고 주행에 개입하게 됩니다. 이것이 제가 느낀 10.69.3.1에서의 단점이었습니다.

 

미국은 수 갈래의 고속도로들이 도심 내외를 가로지릅니다. 매번 그런 것은 아니나 이 같은 상황이 발생할 수 있는 환경을 마주할 때마다 긴장하게 되는 불편함이 존재했습니다. 물론 하나의 소프트웨어로만 지속 주행이 가능한 환경 (도심 내 주행 중 비보호 좌회전, 국립공원 극단적으로 구불구불한 산길 주행)에서는 그 탁월함에 탄성을 질렀습니다.

 

모빌리티 산업 분석의 전망 (feat. 테슬라의 핵심가치, FSD)

 

소프트웨어가 하나로 융합된 Single Stack V11은 기대 이상이었습니다. V11은 NoA가 제거됐고 FSD가 도심 뿐 아니라 고속도로까지 제어합니다. 더 복잡한 환경에서 더 정교한 인지/예측 능력을 수행 가능한 세 번째 소프트웨어가, 오래된 소프트웨어를 밀어내고 모든 도로 환경에서 운전대를 잡았습니다. 도심-고속도로-도심으로 이어지는 주행 환경에서 단 한 번의 어색함을 찾을 수 없었습니다.

 

출국 전 확인했던 V11에 대한 리뷰들에서 많이 나오는 표현이 '사람 같다'였습니다. 2024년 현재의 기술 수준에서 기계에게 부여할 수 있는 인간의 가장 높은 찬사가 '사람 같다'이지 않을까 생각합니다. 그리고 저도 느꼈습니다. "정말 사람 같다." 자연스러운 주행 구현이 사람 같습니다. 그리고 가끔 보여지는 부족한 부분도 사람 같습니다. 사람의 눈에도 헷갈리는 도심 내 도로공사 현장 주행 환경에서 전전긍긍하는 것도 사람 같고, 끼어들어야 하는 상황과 끼어들기를 받아들여야 하는 상황에서 주저주저 고민하는 것도 사람 같습니다.

 

소프트웨어간 충돌이 없다보니 느닷없던 팬텀 브레이킹도 사라졌습니다. 대부분의 주행 환경에서 신뢰할 수 있는 친구가 되어주었고, 가끔씩 운전 선배로서 한 마디 가르치고 싶은 맘이 들게 하는 후배처럼 느껴졌습니다. 실제로 혼자 궁시렁궁시렁 소프트웨어 대화하는 저 자신을 발견하기도 했습니다.

 

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현재 임직원들에게 V12가 배포되고 있습니다. 이번 CES에서 만난 Tesla 임직원분들은 곧 일반 사용자들에게 V12가 배포되고 2024년 중반쯤에는 기능이 상당히 완숙될 것이라 전망하고 있었습니다. 기술적 진전에 대한 개인적 기대는 2024년 V12 개발 완료 및 대중과 규제 기관의 신뢰 확보 시작, 2025년 Robo Taxi 일부 지역 가동 승인 확보 시작, 2026년은 FSD 소프트웨어/하드웨어 라이센싱 시작입니다.

 

FSD의 완성은 자동차 산업 정체성 변화의 완성을 의미합니다. 동시에 FSD의 완성은 노동을 대신할 물리적 인공지능 (=로봇) 시장의 개화를 의미합니다. 물리적 인공지능이 성공하기 위한 조건은 자율성입니다. 자율성이 존재하는 물리적 인공지능 만이 인류 기술 진화 역사의 결과이자 과정인 '생산성 혁명 (경제성과 편의성)'을 실현할 수 있습니다. 사람이 Controller로 제어하거나 코딩된 명령 구조만을 답습하는 로봇은 현 시대가 원하는 로봇 또는 물리적 인공지능이라 정의할 수 없습니다.

 

모빌리티 산업 분석의 전망 (feat. 테슬라의 핵심가치, FSD)
모빌리티 산업 분석의 전망 (feat. 테슬라의 핵심가치, FSD)

 

자율성은 두 가지에 기반합니다. 이동성 (Mobility)과 제 3의 객체에 대한 물리적 변화를 유발하는 행위 수행 능력입니다. 캡슐 커피 머신의 제어 로봇을 예로 들겠습니다. 캡슐 커피 앞에 서서 컵과 캡슐을 머신에 넣고 작동시키는 것이 바로 제 3의 객체에 대한 물리적 변화 유발 행위입니다. 이제 커피가 담긴 컵을 명령을 내린 인간에게 가져다 줘야 합니다. 빨리 움직이다가 커피가 흘러 넘치면 안되고, 옆에 걸어가는 다른 사람과 부딪혀도 안됩니다. 충돌하지 않고 A에서 B까지 이동할 수 있는 능력이 있어야합니다. 이것이 바로 움직일 수 있는 능력, 이동성 (Mobility =Mobile + Ability)입니다.

 

이동성이 부재한채 물리적 변화 유발 행위가 가능한 협동로봇은 이미 세상에 많습니다. 도움이 되는 것이 사실이지만 사용처의 한계와 생산성 개선 폭의 한계가 명백합니다. 저는 모빌리티 기술과 이에 기반한 자율 로봇 기술에 열광합니다. 가까운 미래에 이들 기술이 모두에게 당연하게 받아들여지며 인간 삶의 일부가 될 것이라 강력히 믿기 때문입니다.


 

 

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