테슬라의 자율성을 위한 청사진: 중복성, 원격 운영자, 허브

테슬라의 야망은 전기 자동차를 넘어 지속 가능한 풍요로움으로 확장되고 있으며, 최근 회사는 그 목표가 지속 가능한 풍요로움이라고 말했습니다. 그러나 차량 자율성 문제를 해결하고 대규모 로봇택시 네트워크를 구축하는 것은 그 목표를 향한 핵심 단계입니다.

오늘 FSD Supervised는 자율주행 차량의 가능성을 엿볼 수 있지만 진정한 자율주행 차량으로의 여정에는 개발 중인 여러 기둥이 상호 연결되어 있습니다.

The FSD Journey

테슬라의 야망의 기반은 오랫동안 반복적인 여정을 걸어온 FSD에 있습니다. FSD의 최종 목표는 자율주행 차량과 Tesla의 휴머노이드 로봇인 Optimus를 모두 구동하는 것입니다.

FSD의 여정은 실제 사용자를 대상으로 실제 테스트와 광범위한 데이터 수집의 초기 단계인 FSD 베타로 시작되었습니다. 첫 번째 사용자는 트위터와 YouTube의 인플루언서들이었습니다. Tesla는 결국 미국에서 안전 점수를 보유한 더 많은 오너에게 FSD 베타를 개방한 후 캐나다로 프로그램을 확대했습니다. 얼마 지나지 않아 안전 점수 요건이 삭제되었고, Tesla는 FSD를 구매하거나 FSD에 가입한 모든 사람에게 FSD 베타를 제공했습니다. 이 과정은 몇 년에 걸쳐 진행되었습니다.

2024년 봄, Tesla는 베타 라벨을 제거하고 FSD (Supervised)를 정식으로 도입했습니다. FSD Supervised는 Tesla가 직접 작성한 코드의 대부분을 삭제하고 엔드투엔드 AI 네트워크에 의존하는 접근 방식을 채택했습니다. 이는 AI가 대부분의 입력과 출력을 대신하는 중요한 아키텍처 전환이었으며, 이는 AI가 처음으로 브레이크와 가속기를 제어한다는 것을 의미합니다.

FSD v12.5가 출시되면서 FSD는 실내 카메라가 장착된 차량에서 핸즈프리 경험도 제공하게 되었습니다. 스티어링 휠 잔소리는 마침내 사라졌습니다.

FSD 비감독

이제 Tesla는 기능적인 버전의 FSD(비감독)를 배포하는 것을 궁극적인 목표로 삼고 Robotaxi에 집중하고 있습니다. Tesla는 이미 프리몬트와 기가 텍사스에서 생산 라인에서 출고장으로 차량을 이동하는 것과 같은 물류 작업에 FSD 무감독을 사용하고 있습니다.

또한 오스틴에서 곧 출시될 로봇택시 네트워크에 앞서 안전 운전자가 있기는 하지만 캘리포니아와 텍사스에서 FSD 무감독을 테스트하고 있습니다. 아담 조나스와 같은 애널리스트의 일부 보고서에 따르면 Tesla는 원격 운전자를 통해 차량을 원격으로 감독할 계획이라고 언급했지만, 원격 운전은 차량을 위험한 상황에서 벗어나게 하고 차량 성능을 평가하는 데 국한될 것으로 예상됩니다.

FSD의 전체 진화 과정은 도로 위 수백만 대의 Tesla 차량에서 수집한 방대한 양의 데이터를 바탕으로 이루어지며, AI는 비교할 수 없을 정도로 다양한 실제 경험을 통해 지속적으로 학습하고 개선할 수 있습니다. Tesla는 방대한 양의 데이터를 수집한 다음 자동으로 주석을 달아 학습 제품군의 우선순위를 지정합니다.

컴퓨팅 하드웨어

점점 더 정교해지는 AI 모델을 훈련하고 실행하려면 차량 자체와 Tesla의 성장하는 데이터 센터 모두에서 엄청난 컴퓨팅 성능이 요구됩니다. 차량 내 FSD 하드웨어는 HW3에서 현재 AI4로 도약했습니다.

그러나 점점 더 크고 복잡해지는 AI 모델에 대한 요구가 증가함에 따라 V13은 이미 AI4를 한계까지 밀어붙이고 있으며, 곧 출시될 AI5 하드웨어는 메모리와 컴퓨팅 성능을 높여 차량 내 처리 성능을 더욱 개선할 것으로 예상됩니다. 그렇다고 해서 AI4가 자율주행을 달성할 수 없다는 것은 아니지만, AI5는 향상된 처리 능력으로 인해 장기적으로 더 안전할 것으로 예상됩니다.

차량 내 하드웨어와 병행하여 Tesla는 자체 슈퍼컴퓨팅 인프라에 수십억 달러를 투자하고 있습니다. 여기에는 머신 러닝과 방대한 양의 비디오 데이터 처리를 위해 특별히 설계된 Tesla의 맞춤형 슈퍼컴퓨터인 도조가 포함됩니다. 아직 프로토타입 단계인 도조와 함께 Tesla는 기가 텍사스 남쪽에 코텍스 1.0을 이미 배치했으며, 북쪽에는 최근 발표한 코텍스 2.0이 있습니다. 이 두 시설은 모두 대규모 GPU 클러스터로, 가까운 미래에 FSD 개발을 담당할 것입니다.

로봇택시 네트워크에 필요한 모든 것

로봇택시 서비스가 성공하고 널리 채택되기 위해서는 앱을 실행하는 순간부터 목적지에 도착할 때까지의 경험이 사용자에게 최대한 원활해야 하고 차량 운영에는 매우 효율적이어야 합니다. 이를 위해서는 자율주행 차량과 네트워크를 중심으로 전체 생태계를 구축해야 합니다.

그 핵심 구성 요소는 테슬라 앱의 로봇택시 섹션에 있는 테슬라 앱에 있을 것입니다. 앞서 사용자 상호 작용, 차량 호출, 여정 환경 설정 관리 등 세부 사항에 대해 조금 살펴본 바 있습니다.

인간 상호 작용을 최소화하고 차량 가동 시간을 최대화하는 것이 핵심입니다. 로봇택시가 효과적으로 유지될 수 있어야 하며, 무선 충전은 테슬라의 핵심 솔루션입니다. 향후 V4 슈퍼차저에 무선 충전 기능이 추가되면 충전과 청소라는 두 가지 핵심 서비스를 제공하는 네트워크 허브를 기반으로 하는 현재의 한계보다 무인 자율 주행이 훨씬 더 확장될 수 있을 것입니다.

두 번째 핵심 서비스인 청소는 또 다른 큰 항목입니다. 사용자들은 가격이 저렴하다면 덜 고급스러운 차량도 상관하지 않지만, 깨끗해야 합니다. 테슬라는 이미 이러한 네트워크 허브에 배치될 로봇택시 청소 로봇(https://teslacharger.co.kr/news/809)을 선보였습니다. 옵티머스에게는 이상적인 작업처럼 보일 수 있지만, 테슬라는 지금 당장 네트워크를 가동해야 하며, 이 작업에 특화된 로봇 팔 한 대가 인간형 로봇을 고용하는 것보다 더 저렴하고 빠를 수 있습니다. 하지만 테슬라는 이미 향후 이러한 역할을 위해 옵티머스를 고려하고 있을 것입니다.

사용자 대면 측면 외에도 테슬라는 정교한 차량 관리 및 운영 물류 허브를 갖춰야 할 것입니다. Tesla에게 이는 실시간 차량 모니터링, 사용 시간, 충전 및 유지보수 예측 스케줄링, 중요한 사고에 대한 원격 운영 또는 감독을 활용하는 지능형 배차 알고리즘을 의미합니다.

차량

물리적 차량 자체는 물론 이 전체 계획에서 중요한 요소입니다. 차량 자체에는 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행을 가능하게 하는 특정 속성이 필요합니다. Tesla는 비전 전용 접근 방식을 고수해 왔으며, 사람의 눈과 마찬가지로 카메라에서 데이터를 처리하는 것이 일반적인 자율성을 달성하는 가장 확장 가능한 경로임을 입증했습니다.

특히 상용 로보택시 서비스에서 비감독 자율성의 경우 강력한 하드웨어 이중화는 타협할 수 없는 요소입니다. 오늘날의 Tesla는 이미 제동 및 조향과 같은 많은 중요 시스템에 대한 백업 솔루션을 제공하고 있지만, 이중화된 FSD 컴퓨터 노드는 차량이 제어권을 유지하거나 심각한 사고 발생 시 안전한 지역에 도달하기 위해 정차할 수 있도록 도와줍니다.

테슬라가 Model Y로 로봇택시 시범 서비스를 시작할 계획이지만, 곧 출시될 사이버캡은 두 개의 AI4 FSD 컴퓨터를 호스팅하여 FSD의 이중성을 높이고 안전 여유도를 개선할 것으로 예상됩니다. 사이버캡은 다른 많은 로봇택시형 차량과 달리 처음부터 Tesla의 로봇택시 서비스를 중심으로 설계되고 있습니다. 저비용 제조, 높은 활용도, 내구성에 최적화되어 있으며 유지보수, 충전, 청소도 간편합니다.

규제 및 신뢰

자율성 해결은 단순한 소프트웨어나 엔지니어링 혁신을 넘어서는 것입니다. 또한 복잡하고 진화하는 규제 환경을 헤쳐나가야 합니다. 연방 차원의 도로교통안전국(NHTSA)과 같은 당국은 물론 다양한 주 및 지역 기관으로부터 완전 자율주행 상용 운행에 대한 승인을 얻는 것은 Tesla에게 중요하고 지속적인 과제입니다.

미국에서는 자율주행 차량에 대한 규칙과 규정을 표준화하려는 새로운 연방 자율주행 차량 프레임워크로 자율성에 대한 바람을 일으키고 있습니다. 이러한 프레임워크는 소규모 관할권 밖에서 로봇택시의 운행을 허용하는 법률을 실제로 마련하기 위한 시작에 불과합니다.

또한 중요한 것은 대중의 신뢰와 수용을 구축하는 것입니다. FSD를 사용하는 사람들은 이를 맹신하지만, 북미의 일반 차량 소유자는 주차장에서 도로변으로 소환되는 Tesla를 보면 여전히 완전히 놀라거나 당황할 것입니다.

Tesla가 일관된 안전성을 입증할 수 없다면 아무도 운전자도 없고 제어 수단도 없는 차량에 올라타지 않기 때문에 신뢰 구축은 필수적입니다. 이러한 일관된 안전성은 인간 운전자보다 훨씬 뛰어나야 하며, Tesla는 자율 차량 호출의 채택을 장려하기 위해 안전 마일스톤에 도달하는 방법을 투명하게 공개해야 합니다.

자율 주행에 대한 Tesla의 접근 방식은 기본적인 AI 소프트웨어와 이를 구동하는 맞춤형 실리콘부터 대규모 처리 인프라, 물리적 차량 하드웨어, 미래의 로봇택시 서비스에 필요한 전체 운영 에코시스템에 이르기까지 모든 측면을 다루는 수직 통합 전략입니다.

의심할 여지가 없지는 않지만, 올해 6월 Tesla는 자율주행 미래를 향한 여정을 시작합니다.