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최근 외신들은 테슬라의 FSD(Full-Self Driving, 완전자율주행시스템)가 중국 진출에 난항을 겪을 수도 있다고 보도했다. 중국 승인당국은 미국 내 테슬라 소프트웨어로 인한 사고 우려와 데이터 보안 문제 등을 이유로 아직 테슬라의 최신 자율주행 기술을 승인하지 않고 있다.

위 루머와 Tesla FSD의 중국 진출 시기에 대해 Tesla China는 China News Weekly에 "관련된 정보가 없다"고 답변했습니다.

올해 4월 머스크 테슬라 최고경영자(CEO)는 중국 내 테슬라 FSD 시스템 도입을 홍보할 목적으로 '전격 중국 방문'을 했다. 머스크는 2분기 실적발표에서 테슬라가 올해 말 이전에 유럽, 중국 등 다른 시장에서도 FSD 라이선스를 취득할 것으로 예상된다고 밝혔다.

"Tesla FSD는 혁신적인 기술이며 업계에 큰 격려가 됩니다." 최근 개최된 제4회 심양 지능형 커넥티드 차량 컨퍼런스에서 중국 공학원 학자 Li Keqiang은 Tesla FSD를 확언했습니다. 그러나 Li Keqiang은 또한 Tesla FSD가 실제로는 여전히 '섀도우 모드' + '엔드 투 엔드 대형 모델'인 고급 보조 운전이라고 말했습니다. 진정한 의미에서 대형 모델에 필요한 완전한 데이터베이스인 차량-도로-클라우드 통합에는 자연스러운 이점이 있습니다. Li Keqiang은 "신세대 FSD와 차량, 도로, 클라우드의 통합 사이에는 모순이 없습니다"라고 말했습니다.

2019년 테슬라는 중국 현지화 생산을 실현하며 국내 신에너지차 개발을 촉진하는 메기가 됐다. 이제 Tesla FSD가 중국 진출을 앞두고 있으며, 다시 한번 국내 지능형 운전 분야의 발전을 자극하는 메기가 될 수 있습니다.

늑대가 온다? 기회와 도전이 공존한다

머스크는 2016년 초에 Tesla 소유주들을 위한 밝은 미래를 구상했습니다. 즉, 무슨 일이 생기면 사람들을 돕기 위해 자율적으로 운전하는 자동차, 아무 일도 일어나지 않을 때 일자리를 찾고 돈을 벌기 위해 나가는 자동차입니다.

8년이 지났고 머스크가 상상한 미래는 아직 실제로 도래하지 않았지만 지능형 운전이 업계에 가져다주는 상상의 공간은 계속해서 발전하고 성장하고 있습니다.

이미지 출처: Tesla

"차량, 도로, 클라우드를 통합한 복잡한 시스템을 포함한 지능형 운전이 이제 대규모 적용 단계에 진입할 예정입니다." 리커창에 따르면 올해 첫 5개월 동안 우리나라 신차의 50% 이상이 판매되었습니다. 지능형 운전보조 시스템이 탑재됐고, L3 레벨도 시장 진입이 예상되며, L4 레벨 실증 범위를 포함해 상용화 단계도 확대되고 있다.

주시찬(Zhu Xichan) 통지대학교 자동차대학 교수는 “테슬라의 엔드투엔드(end-to-end)와 인공지능은 자율주행을 더욱 가능하게 한다”며 “엔드투엔드(End-to-end)는 테슬라를 통해 대중화됐고, 국내 자동차 회사들은 엔드투엔드(End-to-End)를 이야기하고 있다”고 말했다. 그러나 Zhu Xichan의 견해로는 AI 훈련을 위한 데이터 양과 컴퓨팅 성능 측면에서 국내 기업과 Tesla 사이에 여전히 큰 격차가 있습니다. "Xpeng Motors의 AI 컴퓨팅 능력은 중국에서 상대적으로 강력하지만 Tesla보다 수십 배나 나쁩니다."

Tesla FSD의 중국 시장 진출이 임박한 것과 관련하여 BAIC Blue Valley의 Zhao Ji 이사는 China News Weekly와의 인터뷰에서 "앞으로 무엇이 올 것이며 이는 또한 상반기에 국내 기업의 기술력을 시험하는 또 다른 시험이 될 것"이라고 말했습니다. 올해 무한 당근 달리기가 많은 주목을 받았고, 지후도 어느 정도 주목을 받았습니다. 올해 6월 산업정보기술부가 발표한 발표에 따르면 Jihu Automobile은 스마트 커넥티드 차량의 첫 번째 승인 및 도로 시범 목록에 포함되었습니다. Zhao Ji는 "현재 Jihu는 스마트 조종석 및 스마트 운전 분야에서 Hongmeng OS 스마트 조종석과 Huawei 운전 보조 시스템을 갖추고 있으며 자동차 산업의 지능형 변혁에 대처하기 위해 강자들과 협력하고 있습니다."라고 말했습니다.

Neusoft Reach의 사장 겸 CTO인 Du Qiang은 China News Weekly와의 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다. "Tesla FSD의 진입은 메기 효과입니다. 이는 국내 자율 주행 전체에 대한 도전입니다. 또한 인센티브이기도 합니다. 장기적으로 자율주행 산업 전체에 도전이 될 것입니다." 운전 능력을 향상시킬 수 있는 좋은 기회입니다."

"도전에 직면한 다양한 자동차 회사는 서로 다른 기술 경로를 가지고 있습니다. 일부는 Tesla와 유사하여 순수 시각적 솔루션을 구축하고 엔드 투 엔드 솔루션을 향해 나아가고 있습니다. 이 경로의 과제는 대규모 데이터 센터를 구축하는 방법입니다. 자동차 회사들은 역량 개발을 위해 고가의 라이더 사용을 고집하고 있다.” Du Qiang은 Che-Road와 클라우드의 통합을 위한 중국 솔루션을 구체적으로 언급하면서 “Tesla는 자전거 인텔리전스 + 클라우드 컴퓨팅 성능, Che-Road Cloud를 기반으로 합니다. 통합 솔루션은 이를 완성하기 위해 도로 끝에서 일부 정보와 장비를 더 많이 활용하고, 도로 끝에서 비교적 양호한 커버리지를 갖춘 주요 도시, 주요 간선 고속도로 및 고속도로에서 자율 주행의 대규모 시나리오 적용을 실현할 수 있습니다.

FSD는 "차량-도로-클라우드 통합"에 반대하지 않습니다.

자율주행을 달성하기 위해서는 일반적으로 FSD라는 두 가지 기술적 경로가 있다고 여겨지고, 다른 하나는 '차량-도로-클라우드 통합'이라고 부르지만, 그 둘이 완전히 반대되는 것은 아닙니다.

쉽게 말하면, Tesla FSD는 자동차에 눈을 설치하고, 자동차에 두뇌를 설치하고, AI가 눈으로 도로를 보면서 운전을 배우게 함으로써 자율주행을 구현합니다. 차량-도로-클라우드 통합은 차량 측과 도로 측에 각각 신호 송수신 장치를 두고 이를 함께 클라우드로 전송하는 것으로 이해될 수 있으며, 클라우드는 자율 주행을 위해 차량과 교차로에 명령을 내리는 데 사용됩니다.

Li Keqiang은 FSD가 다양한 도로에서 보조 운전 모드로 들어갈 수 있지만 제한된 시나리오, 인식 사각지대 및 지평선 너머 인식 제한으로 인해 도시 MPI(인계 마일리지)가 여전히 부족하며 실제로는 높은 수준의 보조 운전입니다.

리커창은 Tesla FSD가 '섀도우 모드' + '엔드 투 엔드 대형 모델'이며 이는 자동차-클라우드 협업의 응용 모델이지 전통적인 자전거 지능이 아니라고 믿습니다. FSD 의사 결정이 운전자의 의사 결정과 일치하지 않는 경우 데이터는 FSD 교육을 위해 클라우드로 다시 전송되고 교육 결과는 최적화되어 차량에 OTA를 배포하여 운전 수준이 계속해서 인간에게 접근하도록 합니다. 수준.

Li Keqiang의 견해에 따르면 단일 자동차 회사의 대형 모델에 대한 훈련 데이터에는 본질적인 단점이 있습니다. 첫째, 데이터 양이 제한되어 있어 대규모 학습 데이터를 얻을 수 없습니다. 둘째, 데이터 유형이 불완전하고 학습 데이터의 완전성을 보장할 수 없습니다. 차량-도로-클라우드 통합 시스템은 차량의 자율 보고 데이터 수집 모드와 도로변 감지의 통합 컬렉션을 통합하며, 더 넓은 범위, 더 복잡한 교통 시나리오 및 더 완전한 데이터 유형을 갖추고 있어 자연스러운 장점이 있습니다.

인공지능이라는 신세대 정보통신기술이 자동차 산업의 변혁을 가속화함에 따라, 우리나라는 '차량-도로-클라우드 통합' 지능형 커넥티드카라는 혁신적인 발전 경로를 제시하는 데 앞장서고 있다. 최고 수준의 정책 및 규정 설계 및 수립 업계 각계각층에서 테스트 및 시연이 활발히 진행되고 있으며, 지능형 커넥티드 차량 개발을 위한 새로운 방향을 제시하고 있습니다. 내 나라에서는.

이미지 출처: Neusoft Reichi

Neusoft Reach는 현재 자율주행 산업이 L2에서 L3 수준으로 빠르게 대중화되고 있다고 믿습니다. 시장 경쟁은 주로 센서 구성과 칩 컴퓨팅 성능을 중심으로 이루어지며 성능 및 하드웨어 비용은 병목 현상에 직면해 있습니다. 이러한 맥락에서 자동차 회사는 클라우드 대형 모델과 엣지 컴퓨팅의 통신 기반, 도로 측 감지 및 실시간 동적 데이터 분석을 결합하여 미래 자동차의 지능형 업그레이드를 실현하기 위한 혁신적인 개발 경로가 되었습니다. 미래 스마트 자동차의 지속적인 개발에 직면한 Neusoft Reach의 자동차-클라우드 통합 풀 스택 제품은 자동차 회사가 자동차 최종 제품 기술 역량 구축 및 클라우드 플랫폼 역량 구축을 통해 지능적이고 효율적이며 지속적으로 반복할 수 있도록 지원합니다. 동시에 지능형 네트워크 솔루션을 제공하여 커넥티드 카의 대규모 적용을 위한 미래 지향적인 기술 지원을 제공합니다.

'Chelu Cloud'는 어떻게 상용화를 이루나요?

“지능형 커넥티드카는 하이테크 제품이고, 하이테크 산업화는 기술적인 폐루프와 상업용 폐루프라는 두 가지 조건을 충족해야 합니다. 기술적인 폐루프가 있으면 상업용 폐루프는 없을 수도 있지만, 만약 있다면 기술적인 폐쇄 루프도 없고 상업적인 폐쇄 루프도 없을 것입니다.”라고 Li Keqiang은 설명합니다.

Li Keqiang의 견해에 따르면, 연결된 지능형 운전은 아직 상업적인 폐쇄 루프를 형성하지 못했습니다. 첫째, 현재 차량-도로-클라우드 통합에 대한 연구 개발 및 시연은 주로 초기 단계입니다. 둘째, 현재 차량-도로-클라우드 통합 시스템의 대부분은 여전히 ​​굴뚝형 아키텍처를 갖고 있으며 계층적 분리 및 도메인 간 공유를 구현하지 않습니다. 그는 데모 애플리케이션이 두 가지 문제를 모두 해결할 수 있기를 바라고 있습니다.

차량-도로-클라우드 통합 자율주행 기업인 모모구오토링크는 지난 2년 동안 전국 12개 이상의 성 및 시에서 지능형 네트워크 연결 차량-도로-클라우드 통합 프로젝트를 진행해왔다. Mushroom AutoLink의 CTO인 Guo Xingrong은 China News Weekly와의 인터뷰에서 Cheluyun을 구현하는 동안 발생하는 문제에는 여러 가지 이유가 있다고 말했습니다.

이미지 출처: 중국 전기자동차 100인 위원회

첫 번째는 이 문제에 대한 모든 사람의 입장과 판단입니다. 도로변의 인프라를 고려하고 지능형 네트워크를 공공 인프라로 제공해야 합니까, 아니면 청산할 수 있는 자산으로 구축해야 합니까?

또한, 지능형 네트워크 연결 등 차량-도로 통합 프로젝트를 실증사업으로 모색할 것인지, 아니면 대규모 적용으로 다룰 것인지도 검토 중이다.

“10km, 5km의 도로를 건설하거나 10km, 20km의 면적을 구획하는 등 초기 단계에서는 소규모 건설이 많이 이루어졌습니다. 이제부터 소규모 시연은 더 이상 자동차 회사와 사용자의 요구는 물론 업계의 향후 개발 요구도 충족할 수 없습니다."라고 Guo Xingrong은 말했습니다. "자동차 회사의 일반적인 요구 사항은 다음과 같습니다. NOA 같은 자동차는 전국적으로 운행할 수 있다. 5제곱킬로미터나 10제곱킬로미터의 면적은 실제로 사용자에게 큰 이익을 가져다 주지 않기 때문에 이 일에는 별로 관심이 없다”고 말했다.

"산업 발전도 마찬가지입니다. 이 산업의 급속한 발전에는 반드시 규모의 효과가 필요합니다. 규모가 커지면 한편으로는 비용이 급격히 줄어들 수 있고, 다른 한편으로는 전체 산업이 주도될 것입니다." 궈싱롱(Guo Xingrong)이 말했다.

셋째, 중국은 과거 도로, 교량, 부동산 등의 개발 및 건설 등 전통적인 인프라 건설에 상대적으로 뛰어났으며, 이를 바탕으로 새로운 기술 운영자가 필요한 새로운 비즈니스 또는 기술 모델이 중첩되었습니다. 어떤 사람들은 이제 그들을 "새로운 품질의 운영자"라고 부릅니다. 한편으로, "새로운 품질의 사업자"는 도시 전역의 도로변 교통 시설의 선택 및 배치를 계획하고, 클라우드 플랫폼을 구축하고, 도로 및 클라우드 데이터를 통해 자율 주행 및 지능형 연결 차량을 활성화하고 운영해야 합니다. 다양한 자율주행차가 국내에 도입되기 때문에 많은 첨단기업의 참여가 필요합니다. 또한, 자동차, 도로, 클라우드 3개 단말의 데이터를 진정으로 통합하려면 도로 경험, 클라우드 경험, 자동차 경험을 갖춘 운영자가 필요합니다. Guo Xingrong은 "운영 없는 건설은 최종 효과를 내지 못할 것입니다."라고 말했습니다.

"차량, 도로, 클라우드의 통합 개발은 기술과 산업의 발전 추세와 일치하며 전략적 초점을 유지하고 기술 구현을 계속 추진해야 합니다."라고 Li Keqiang은 말했습니다. 현재 해결해야 할 문제를 이해하고, 발생하는 문제를 해결하여 고품질 솔루션을 마련하기 위한 계획을 체계적으로 추진합니다. "우리는 발전 경로에 대한 공감대를 형성하고, 개발 기간을 확보하고, 투자를 계속 반복하고, 새로운 국가 시스템의 장점을 최대한 발휘하고, 전반적인 조정을 통해 투자를 더욱 늘리고, 문제를 해결하고, 대규모 산업화를 달성해야 합니다. 최대한 빨리 목표를 달성하라”고 리커창이 말했다.

저자: 류산산(劉山山)