테슬라는 자율주행기술을 점핑할 생각을 가지고 있군요.

테슬라가 생각하는 자율주행의 목표를 이제는 이해할 수 있을것 같습니다

생각보다 오랜시간 연구하고 목표를 확실하게 설정했다는게 느껴지네요

자율주행2~3단계에서 머무르다가 바로 테슬라가 자체적으로 책임보험을 지겠다고히면서

5단계 자율주행으로 직행하는것...

그게 테슬라가 세운 목표였군요

【 【테슬라 FSD의 자율 주행의 "ChatGPT Moment" 도래의 열쇠🔑: 왜 테슬라는 한정부 「레벨 3 인증」을 서두르지 않는 것인가?】

북미 테슬라 차량이 FSD(beta/Supervised)를 사용해 주행한 거리가 누적 10억 마일을 넘어섰다.
향후 1개월의 무료 트라이얼을 거쳐, 각국에서의 베타도 시작되어 한층 더 급격한 증가가 된다.

신경망 학습을 사용하는 한 예상치 못한 일이 벌어지는 상황에 대처하는 방법은 아마도 실제 세계에서 자리를 밟게 하고 많은 실제 경험을 쌓게 하는 이것밖에 없다.감시하는 드라이버가 실패(개입)를 한 장면의 데이터가 특히 귀중하다.이것은 컴퓨터라고 하는 「상자 정원」내의 시뮬레이션으로는 도저히 무리인 것이다.

왜 테슬라가 혼다나 메르세데스처럼 자율주행 능력에 관한 국가의 보증인 '한정된 레벨 3'의 인증 획득 등을 목표로 하지 않는지는 아래와 같이 이해할 수 있다.

혼다나 메르세데스등의 국가의 인증 취득을 마일스톤으로 하는 어프로치에서는, 지금은 예를 들면 「고속도로에서 정체시에 40 km/h이하의 스피드시에 한정의 레벨 3 자율주행의 인증을 취득했다」등의 한정 조건을, 향후의 연구 개발에 의해 단계적으로 제외하려고 하고 있을 것이다.하지만 내 예측으로는 이 방침으로는 끝까지 도달하지 못하고 좌절할 것이다.주된 이유는, 이 어프로치로는 end-to-end 뉴럴 넷으로의 이행이 거의 곤란하기 때문이다.

어쨌든 조금 생각해보면 교통사고는 복잡한 조건들이 얽혔을 확률의 문제이고, 완전히 무사고는 있을 수 없으니 어디선가 테슬라와 마찬가지로 일반 사용자에 의한 이용으로 판정을 받을 필요가 생긴다.그것을 피할 수는 없다.

그러나, 그 이상으로 중요한 것은, 한정 조건내에서 인증을 얻고 나서, 즉 「완전히 하고 나서 고객에게 건네준다」방침에서는, 「뉴럴 넷의 학습의 기회를 빼앗는다」가 되는 사실이다.즉, 인증 취득을 이정표로 하는 어프로치에서는 향상을 위해 필요한 프로세스에 스스로 큰 장애를 포함시키게 된다.

그래서 테슬라는 많은 타사들이 당연하게 여기는 접근법을 취하지 않을 것이다.

테슬라의 방침을 마음대로 이해하고 간단하게 정리하면 엔도투렌드 뉴럴넷 학습을 통해 어디까지나 운전자가 책임지는 레벨2 자율주행 그대로 거의 완성까지 가져가고, 어느 순간 테슬라가 사고 배상 책임을 질 각오를 하고 규제 당국도 납득했을 때 갑자기 완전한 자율주행이 실현되게 된다.

FSD를 사용하는 모든 차량으로부터의 데이터에 근거해, AI는 항상 학습에 의해 운전 기능을 계속 연마한다고 하는 향상의 프로세스는 끝나지 않는다.사람의 운전기술 향상과 다른 점은 사람의 기능 향상은 개인으로 닫혀 있어 다른 사람에게 복사할 수 없지만 같은 구조를 가진 신경망은 모든 차량에서의 경험을 통합해 학습할 수 있다는 데 있다.그러한 학습을 통해 만들어진 '슈퍼 드라이버'의 뇌 속 결합 데이터가 모든 차량에 전달되는 업데이트로 FSD 컴퓨터에 복사됨으로써 모든 차량이 더 우수한 슈퍼 드라이버가 된다.딜러 정비소에 갈 필요 없이 스마트폰 OS 업데이트와 동일하게 실시된다.

그렇다면 언제 종합적으로 레벨3를 인정할지는 기술의 문제라기보다 오히려 사고 통계나 배상액 예측에 근거해 자율주행 위험을 허용해야 하는지, 자율주행을 허용하지 않았을 때에 비해 사고가 얼마나 줄어들지, 그 차이는 충분히 큰지 등을 판정하는 문제가 된다.

자율주행을 실제로 사용할 수 있게 될 때가 바로 거기에 와 있다.
그렇기 때문에 테슬라는 어제 저가 EV 출시보다 FSD에 의존하는 로보택시 구현에 자원을 집중하기로 결정했다.

게다가 테슬라 차량에 대해서는 로보택시처럼 앞으로 제조할 EV뿐 아니라 지난 5년간 판매된 차량 모두 하드웨어 추가·변경 없이 어느 날 갑자기 전 차량이 어중간한 무제한 레벨3 자율주행차로 변신한다.게다가 앞으로도 5년 전 차를 포함해 몇 년간은 능력 향상이 이어진다.

이 접근법에 필요한 것은 수 100만대의 일반 사용자가 타는 실차 집단의 8개 카메라에서 비디오와 주행 데이터를 빨아들여 신경망 학습에 이용하는 대규모 시스템이다.엔비디아의 H100을 1만개, 테슬라 자체 개발한 D1 칩을 다수 사용한 도조스파콘에서 이러한 학습을 할 수 있는 시스템을 이미 구축한 곳은 테슬라뿐이라고 해도 좋다.

참고로 웨이모의 누적 주행거리는 20M 마일이다.테슬라의 1/50, 즉 2%.이 학습 데이터량의 차이는 FSD 무료 트라이얼 등에서 더욱 확대된다.

결론적으로 테슬라는 로보택시를 실현할 만한 한정이 없는 인증은 서두르지만 어중간한 한정부 인증은 시간 낭비라고 생각하는 것 같다.
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