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"저희는 무인택시를 만들지 않겠다고 다짐합니다. 최근에는 '에너지를 해방하고 사고를 줄이는 것'이 지능형 운전이 만들어내는 진정한 사회적 가치라고 믿습니다."니오미디어 커뮤니케이션 회의에서 리빈 CEO의 발언은 다시 입소문을 탔다. 그는 “자율주행의 가치는 운전사와 택시 운전사의 일자리를 빼앗는 것이 아니다”라고 믿었다.

리빈의 발언은 일부 사람들의 마음을 감동시켰다. 얼마 전 소셜미디어에는 '당근런'으로 인해 우한 택시기사들의 주문이 줄었다는 소식이 계속해서 등장했다. 우한의 한 '형제'는 캐럿 러쉬가 장사를 훔치고 있어 판매량이 많은 곳에서는 손님을 거의 받지 못한다고 말했습니다.

돌 하나가 천 개의 파도를 일으켰다. 새로운 기술 혁신을 응원하는 사람도 있었고, 운전자가 실업을 당할 수도 있다는 안타까움도 있었다. 자율주행차가 인간 운전자의 일자리를 훔칠 것인가? 이 주제에 대한 모든 사람의 입장은 다르며 그들의 의견도 완전히 다를 것입니다.

저자가 더 탐구하고 싶은 것은 오랜 세월 휴면 상태였던 로보택시가 지금 이 시기에 다시 인기를 끌게 된 이유다. 자율주행 기술이 대중화되는 과정에서 더 좋은 방법이나 리듬은 없을까?

로보택시(Robotaxi)는 무인택시로 렌탈 시나리오에 자율주행 기술을 적용하는 중요한 기술이다. 승용차 시나리오와 달리 렌트 시나리오는 본질적으로 '사람과 차량의 분리' 속성을 갖고 있어 로보택시가 L4 수준의 자율주행을 직접 탐구하게 된다.

바이두 공식 정보에 따르면 '뤄보콰이파오(Luobo Kuaipao)'는 11개 도시에서 유인 테스트 운영 서비스를 오픈했으며 베이징, 우한, 충칭, 선전, 상하이 등에서 완전 무인 자율주행 여행 서비스 테스트를 진행했다.

산업 발전의 역사를 되돌아보면 로보택시는 '부풀려진 기대'와 '합리성으로의 회귀'의 물결을 경험해왔다.

구글이 2009년 자율주행 프로젝트에 대한 연구를 시작한 이후 자율주행에 대한 전 세계적인 관심이 뜨거워졌다. 2015년을 전후해 로보택시 스타트업 기업들은 봄비 뒤 버섯처럼 생겨났고, 자본시장은 자율주행 투자와 자금조달에 점점 더 열광하게 됐다. 크루즈, 바이두 L4 자율주행사업부, 포니닷에이아이(Pony.ai), 오토엑스(AutoX), 위라이드(WeRide) 등이 모두 이 기간에 설립됐다.

하지만 함께포드 , 공공 투자 기업 아르고 AI(Argo AI)가 파산해 청산됐고, 라이다 분야의 창시자인 이베오(Ibeo)가 파산 신청을 한 2019년 이후 자율주행 스타트업 설립 수가 크게 줄었다. 상용화 경로가 불투명하고, 자금 조달이 긴축되는 등 어려움을 겪는 등 업계가 고통의 시기를 맞이한 것이 가장 큰 이유다.

로보택시가 지금 다시 인기를 끄는 이유는 무엇인가요? 여기에는 몇 가지 주요 요인이 있습니다.

우선, 소비자들은 로보택시에 대한 이해가 더 깊어졌습니다. 지난 2년 동안 로보택시에는 안전요원이 운전석에 앉게 됐다. 이제 시민들은 손가락으로 자동차 유리에 표시된 휴대전화 번호 마지막 4자리만 추적하면 된다. 안전벨트를 연 다음 화면에서 확인을 클릭하면 여행이 시작됩니다.

우한에서 출시된 로보택시는 한 달 만에 차량당 하루 평균 20건 정도의 주문을 완료한 것으로 전해진다. 이는 일반 온라인 차량호출 기사 수와 비슷하지만, 주문당 평균 가격은 60% 수준이다. 일반 온라인 차량호출 운전자의 모습입니다. 모두가 걱정하는 교통사고가 발생했지만, 이는 모두 인간이 교통법규를 위반한 결과이다. 보험회사의 통계에 따르면 Luobo Kuaipao 무인 차량의 사고율은 인간의 1/14 수준입니다. 따라서 택시가 승객을 태우지 않고, 운전자가 여름철 에어컨을 켜지 않는 경험에 비해 시민들은 로보택시에 더욱 열광하고 있다.

둘째, 로보택시 자전거의 가격이 과거에 비해 크게 낮아져 상용화에 대한 시장의 기대감이 높아지고 있다. 올해 5월 Apollo Day 2024 컨퍼런스에서 Baidu는 Baidu의 6세대 지능형 시스템 솔루션을 탑재한 새로운 6세대 'Carrot Run' 무인 차량을 출시했습니다. 신차 가격은 204,600위안(약 2억 4,600위안)에 불과하며, 차량 전체 가격은 5세대 차량에 비해 60% 낮아져 다른 자율주행 기업이 출시한 로보택시보다 훨씬 저렴하다.

또한, 자율주행 플랫폼은 전천후 서비스를 제공하면서도 플랫폼 수수료와 운전기사 비용을 절감해 서비스 단가를 대폭 낮출 수 있어 단위마일리지 가격이 기존 택시보다 저렴하다.

마지막 요점은 실제로 가장 중요합니다.테슬라 올해 로보택시(Robotaxi)를 출시할 예정이라고 밝혔다. 최근 Tesla FSD는 상당한 진전을 이루었습니다. 3월 31일 Tesla는 미국의 일부 사용자에게 FSD V12의 새 버전을 출시했습니다. 새 버전에서는 처음으로 "Beta"라는 단어를 제거하고 이를 "감독됨"을 의미하는 "Supervised"로 대체합니다.

머스크는 이를 '바퀴 달린 에어비앤비'라고 부릅니다. 자동차 소유자는 자신의 차량을 Tesla의 온라인 차량호출 서비스에 추가하고 Tesla와 수익을 공유할 수 있습니다. 테슬라가 지능형 자동차 운전 기술의 선두주자다. 만약 예정대로 로보택시를 출시한다면 업계에 지진이 일어날 것이다.

현재 지능형 주행 기술은 획기적인 변화를 겪고 있습니다. 이 이정표를 "엔드 투 엔드(end-to-end)"라고 합니다. Tesla의 새 버전의 FSD는 엔드 투 엔드 기술을 사용하며 Luobo Kuaipao의 지능형 주행도 엔드 투 엔드 기술을 사용합니다. .대형 모델.

"엔드 투 엔드"란 무엇입니까? 딥러닝 개념입니다. AI 모델은 처리를 위한 추가 모듈을 도입할 필요 없이 원시 데이터만 입력하여 최종 결과를 출력하면 됩니다. 예를 들어 ChatGPT는 말을 하면 대답을 해주고, 그 과정에는 대규모 언어 모델만 관여합니다.

하지만 지능형 운전은 인간의 지시를 인식하는 것 외에도 도로 위의 물체를 인식하고 물체의 질감, ​​색상, 이동 속도 등을 관찰해야 합니다. 과거에는 이러한 링크에 서로 다른 모듈이 필요했으며 이러한 모듈을 통해 달성되는 지능의 정도도 다양했습니다.

예를 들어, 경로 계획을 담당하는 모듈과 차량 제어를 담당하는 모듈은 지능이 부족하여 수많은 도로 상황과 규칙을 수동으로 입력하고 규칙에 따라 행동해야 합니다.

지능형 주행은 End-to-End 방향으로 진화하면서 스스로 도로 상황을 판단하고 대응할 수 있습니다. 국내 신에너지차 업체 다수가 지난 6개월간 직원을 대폭 해고하고, 지능형 운전 부문 프로그래머도 해고되는 이유가 여기에 있다. 엔드-투-엔드 시대에는 그렇게 많은 프로그래머가 코드를 조금씩 작성하고 모든 운전 규칙을 조금씩 공식화할 필요가 없기 때문입니다.

간단히 말하면, 자율주행차가 택시 운전사를 대체하기 전에 먼저 코드를 작성하는 수많은 프로그래머를 대체하게 될 것입니다.

머스크는 "FSD의 자율주행 실현은 테슬라의 'ChatGPT 모멘트'가 될 것"이라고 말했다. 이는 또한 중국에서 엔드투엔드 대규모 자율주행 모델의 개발과 적용을 가속화합니다.샤오펑, NIO, Ideal 등의 신차 회사는 모두 Huawei, Pony.ai, NVIDIA, Yuanrong Qixing, SenseTime, Qingzhou Zhihang 등의 산업 체인 회사에서 엔드 투 엔드 모델 기술의 연구 개발 및 배포를 수행하고 있습니다. 엔드투엔드 모델 기술 전개도 진행하고 있습니다.

그림: Xpeng은 엔드투엔드 대형 모델 기술을 개발하고 배포합니다.

자율주행을 실현하기 전, 다양한 기업에서는 더 나은 경험을 제공하는 첨단 지능형 주행을 위해 노력하고 있습니다. 기존 지능형 운전과 달리 엔드투엔드 기술 시스템 운전은 경험이 풍부한 인간 운전자와 비슷하며 너무 경직되거나 독단적이지 않습니다.

“엔드투엔드 기술의 핵심 장점은 높은 수준의 지능형 주행 구현 효율성을 크게 향상시키는 동시에 비용을 어느 정도 절감할 수 있다는 것입니다. 이 기술 경로의 성공은 대형 모델, 대형 컴퓨팅의 사용을 통해 이익을 얻습니다. Shenzhen Yuanrong Qixing Technology Co., Ltd.의 Liu Xuan 부사장은 Auto Market Story와의 커뮤니케이션에서 "전력과 빅 데이터의 결합은 인공 지능 알고리즘의 질적 도약을 촉진할 것"이라고 지적했습니다.

비용 절감 측면에서 엔드투엔드 기술은 고정밀 지도에 의존하지 않습니다. 이는 전국적, 심지어 글로벌 자율주행을 달성하는 데 특히 중요합니다. Liu Xuan은 인간 운전자가 운전할 때 마음속으로 고정밀 지도를 형성하는 것이 아니라 도로와 도로 표지판에 대한 직관적인 인식에 의존한다고 설명했습니다. 결과적으로 고정밀 지도는 기계가 환경을 이해하는 데 도움이 되지만 유지 관리 업데이트, 적시성, 데이터 보안과 같은 일련의 문제를 야기하기도 합니다. 따라서 고정밀 지도에 대한 의존도를 줄이는 것이 엔드투엔드 알고리즘 구현의 핵심입니다.

한편, Tesla의 FSD 성능 혁신은 업계에서 LiDAR가 정말로 필요한지에 대한 논의로 이어지기도 했습니다. Tesla가 카메라에만 의존하여 무인 운전을 달성할 수 있다면 LiDAR 산업에 타격이 될까요?

이와 관련하여 Qingzhou Zhihang의 공동 창립자이자 CEO인 Yu Qian은 Auto Market Story에서 “순수한 비전이든 LiDAR와 결합하든 엔드투엔드 방식을 적용할 수 있습니다. 그러나 LiDAR는 필요한 기능을 제공합니다. 안전 중복성, 그러나 장기적으로 비전 기술은 높은 수준의 자율 주행을 완벽하게 달성할 수 있습니다. 기술이 발전함에 따라 순수 비전 시스템은 인간 운전자의 수준에 도달하거나 심지어 능가할 것으로 예상됩니다.”

Li Bin은 또한 Lidar가 자동차 에어백과 같다고 말했습니다. 그것의 더 큰 역할은 순수한 시각이 감당할 수 없는 1%의 극한 상황을 커버할 수 있다는 것입니다. "기업이 라이다를 사용하느냐 안하느냐는 비즈니스 문제이고, 1%에 대한 비용을 지불하느냐에 달려 있다."

신기술의 반복과 비용 절감으로 자율주행에 대한 기대가 높아졌지만, 테슬라의 개발 경험으로 볼 때 엔드투엔드 스마트 드라이빙 기술은 컴퓨팅 파워, 알고리즘, 빅데이터에 대한 요구사항이 매우 높다. 달성하기가 어렵습니다. Tesla는 광범위한 테스트를 통해 마침내 FSD 엔드투엔드 자율주행을 달성했습니다.

머스크는 테슬라가 2024년 인공지능 인프라와 컴퓨팅 파워에 100억 달러를 투자할 계획이라고 말했다. 다른 기업의 투자 강도가 이 수준에 미치지 못하거나 자본 활용 효율성이 높지 않으면 경쟁할 수 없게 된다. .

Liu Xuan은 Tesla의 장점은 600만 대 이상의 차량을 보유하고 있으며 폐쇄형 데이터 루프를 형성할 수 있는 방대한 실제 데이터를 보유하고 있다는 점이라고 솔직하게 말했습니다. 그러나 구체적인 엔드 투 엔드 구현 경로 모델 자체가 다르며 구현 프로세스 방법도 다릅니다. "우리는 목표한 방식으로 자체 모델을 훈련할 수 있습니다. 우리는 중국의 복잡한 도시 지역의 CBD 및 혼잡 시나리오에 대한 상당한 경험을 축적했습니다. 우리는 이것이 엔드 투 엔드 알고리즘 모델이 경쟁력 있는 수준으로 빠르게 반복되는 데 도움이 될 수 있다고 믿습니다."

Pony.ai CTO인 Lou Tiancheng은 이 단계에서 일반적인 성능을 갖춘 엔드투엔드 모델을 훈련하려면 자율주행을 위한 데이터의 양이 더 이상 문제가 되지 않고 고성능 엔드투엔드 모델을 훈련해야 한다고 말했습니다. 모델을 개발하려면 데이터 품질이 몇 배나 향상되어야 합니다. 이는 자율주행 산업이 직면한 과제입니다.

자율주행 시스템의 AI 모델링 수준이 높아짐에 따라 컴퓨팅 자원 교육에 대한 수요도 높아지고 있습니다.

Tesla는 최근 몇 년 동안 컴퓨팅 능력 교육에 대한 투자를 지속적으로 늘려 왔습니다. Tesla는 2024년 2분기 재무 보고서에서 자사의 인공 지능 훈련 컴퓨팅 성능이 35,000 H100 GPU 상당 컴퓨팅 성능에 도달했으며, 연말까지 약 90,000 H100 GPU 상당 컴퓨팅 성능으로 증가할 것으로 예상된다고 밝혔습니다. 2023년 말과 비교하면 전년 대비 증가율은 약 500%로 구글, 아마존과 같은 수준에 이른다. 이전에 Tesla는 더 큰 규모의 A100 GPU 훈련 클러스터도 배포했으며 실제 훈련 컴퓨팅 전력 투자는 자율 주행 산업에서 훨씬 앞서 있습니다. 국내 OEM과 자율주행 기업도 컴퓨팅 파워 훈련에 투자했지만, 테슬라 수준의 규모에 도달한 기업은 거의 없다.

그러나 현재 Tesla Robotaxi 제품이 언제 작동될지에 대한 명확한 시간표는 없습니다. 당초 8월 8일 출시 예정이었던 테슬라의 자율주행택시 로보택시가 10월 10일로 연기됐다. 머스크는 지연 이유에 대해 차량에 일부 디자인 변경이 필요하다고 말했다. 일부 업계 전문가들은 테슬라가 로보택시 출시를 연기한 이유는 기술이 아직 성숙되지 않았고, 제때 출시될 경우 일부 버그가 발생할 수 있다는 점 때문으로 보고 있다.

개선이 필요한 기술적 문제 외에도 로보택시 비즈니스 모델 문제는 더욱 어렵다.

Luo Luo Kuai Pao를 예로 들어보겠습니다. 무인 택시 500대가 있으면 각 차량이 매일 20건의 주문을 받고 주문당 10위안을 벌 수 있다고 해도 Luo Luo Kuai Pao Robotaxi의 일일 수입은 10만 위안에 불과합니다. 이 숫자는 일반인들에게는 꽤 큰 금액이지만, 자율주행에 종사하는 기술회사로서는 여러 알고리즘 과학자들의 연봉으로도 감당하기 어려울 것으로 추정된다.

리빈은 웨이라이가 로보택시를 하지 않는 이유에 대해 “교통은 별도의 기술적인 문제가 아니라 사회적 문제다. 기술적으로 말하면 로보택시는 점점 더 성숙해질 것이지만 반드시 지속 가능한 사업은 아니다. 도시에서 수용할 수 있는 자동차는 제한되어 있으며 Robotaxi는 클라우드 서비스처럼 경계 없이 확장되지 않습니다.”

자본시장은 Tesla의 Robotaxi 계획에 대해 조심스럽게 낙관하고 있습니다. 모건스탠리는 자율주행 기술이 법률, 규제, 윤리 등 예측할 수 없는 일련의 요인들에 의해 영향을 받는다며 시장 인기도가 극단적인 곡선으로 변할 수 있고, 업계는 아직 변곡점과는 거리가 멀다고 말했다.

Robotaxi가 아직 대규모 적용까지는 갈 길이 멀지만, 엔드투엔드 지능형 운전 솔루션은 사용자 경험을 크게 개선하고 더 많은 소비자가 자율 주행을 기꺼이 받아들이게 하여 고급 지능형 차량의 전반적인 보급률을 가속화할 수 있습니다. 운전. 업계 전문가들은 2026년까지 국내 초고속 NOA 보급률이 30%를 넘고, 도시형 NOA 보급률도 10%를 넘어설 것으로 전망하고 있다. 2024년은 자율주행의 인지도부터 구매전환까지 중요한 시기가 될 것입니다.