테슬라 로보택시 개선: 수요 예측을 통한 대기 시간 단축 및 운영자 확장

로보택시를 출시한 지 일주일 남짓 만에 테슬라는 확장성이 더 뛰어난 원격 감독 모델의 기반을 마련하기 시작했습니다. 이는 로보택시 네트워크에서 성공을 거두는 데 중요한 요소입니다.

약 일주일 전, 일론 머스크는 X에 테슬라가 한두 달 안에 이러한 전환을 가능하게 하는 중요한 안전 기준점에 도달할 가능성이 높다고 게시했습니다. 이는 차량 내 안전 모니터가 최소 한 달 더 필요하다는 것을 의미하지만, 앞으로 어떤 변화가 있을지에 대한 타임라인을 제공합니다.

안전하다고 판단되는 즉시 그렇게 하겠습니다.

아마 한두 달 안에 가능할 겁니다. 테슬라 AI는 주행 거리마다 계속해서 개선될 겁니다.

이 타임라인은 테슬라의 자율주행차 대 원격 감독자 비율 계획에 대한 질문에 대한 답변으로 마련되었습니다. 한 사람이 감독할 수 있는 차량이 많을수록 더 좋으며, 특히 그 비율을 100:1처럼 극단적으로 낮출 수 있다면 더욱 그렇습니다. 한 명의 운전자가 도시 전체의 로보택시를 관리할 수 있게 되며, 이는 로보택시 네트워크의 수익 창출에 매우 중요합니다.

테슬라가 야심찬 미래를 향해 노력하는 한편, 오스틴 시범 프로그램에서는 15분 대기 시간이 표준이 된 현재 사용자 경험을 개선하기 위한 즉각적인 조치도 취하고 있습니다.

대기 시간 해결

테슬라의 로보택시 수석 엔지니어 중 한 명인 에릭 E 에 따르면, 현재 15분 대기 시간은 물류 측면에서 고전적인 문제입니다. 차량 공급이 현재 승차 수요보다 부족하기 때문입니다. 테슬라는 이 문제를 해결하기 위해 두 가지 해결책을 제시합니다.

첫째, 테슬라는 오스틴에서 안전 감시원/차량 운전자를 더 많이 고용하여 공급을 직접 늘리고 있으며, 심지어 현장 채용 행사도 개최하고 있습니다.

로보택시 도입을 가속화하기 위해 텍사스주 오스틴에서 차량 운전자를 더 많이 채용하고자 합니다. 다음 주 목요일에 현장 채용 행사를 개최할 예정입니다. 공식 채용 공고에 지원하시고 다음 채용 행사 양식을 작성해 주시기 바랍니다.

채용 이벤트:…

둘째, 테슬라는 FSD와 로보택시 차량 관리 소프트웨어를 더욱 빠르고 스마트하게 개발하고 있습니다. 즉, 파일럿 데이터를 활용하여 수요를 예측하고 최적의 위치에 차량을 미리 배치하여 대기 시간을 단축함으로써 차량 운영을 더욱 효율적으로 조정하고 있습니다. 차량이 승객을 하차시킨 후, 아직 예약하지 않은 승객이라도 수요가 높은 지역으로 이동할 수 있습니다.

다음: 원격 감독

이러한 즉각적인 해결책은 모두 훨씬 더 큰 목표를 달성하기 위한 것입니다. 로보택시 네트워크 확장은 단순히 차량 수를 늘리는 것만이 아닙니다. 한 사람이 원격으로 안전하게 감독할 수 있는 차량의 수를 늘리는 것이기도 하며, 이는 로보택시가 수익을 창출하는 데 필수적인 요소입니다.

엘론의 발언을 통해 이러한 일정을 알 수 있습니다. 더 유연하고 유리한 3:1 비율(물론 이상적인 100:1에는 아직 한참 못 미치지만)은 몇 달 안에 달성될 가능성이 높습니다.

테슬라는 차량 내 안전 모니터에서 알 수 있듯이 안전에 최선을 다하고 있습니다. 단 한 건의 사고라도 로보택시 네트워크에 대한 대중의 인식을 손상시킬 뿐만 아니라 테슬라의 운영을 완전히 중단시킬 수도 있습니다.

도로에서 더 많은 로보택시를 통해 수집된 데이터는 전체 프로젝트에 매우 중요합니다. 테슬라는 더 많은 데이터를 수집하고 로보택시에 특화된 최신 FSD(자율주행시스템)를 출시하고 있습니다.

FSD는 자율 주행 마일당 원격 감독이 덜 필요하므로 Tesla는 원격 감독자당 차량 대수를 안전하게 늘릴 수 있으며, 이를 통해 서비스가 궁극적인 목표에 더 가까워질 수 있습니다.

테슬라는 로보택시 네트워크와 그 다음 단계에 대한 공격적인 로드맵을 제시했습니다. 앞으로 몇 달 동안 이 계획이 어떻게 진행될지, 그리고 테슬라가 지오펜스를 확대 하고 안전 모니터를 제거할 만큼 충분히 안심할 수 있을지 지켜봐야 할 것입니다.