[자율주행 시리즈 4편] 자율주행 어디까지 왔나쁘지않아? – 현황&전망 / 주행로직 / 자율주행 레벨

[자율주행 시리즈 1탄]우리는 왜 자율주행에 주목해야 하는가 – 달라지는 미래 / 유통물류 / 기타산업 [자율주행 시리즈 2탄]자율주행과 패권전쟁 – 모빌리티 산업 / 플랫폼 [자율주행 시리즈 3탄] 테슬라 VS 구글에서 보는 자율주행 최전선과 자동차 산업의 미래 [자율주행 시리즈 4탄]자율주행 어디까지 왔냐, 나쁘지 않아? – 현황 & 전망 / 주행 로직 / 자율주행 [자율주행 시리즈 5편] 완전 자율주행을 위한 노력(하드웨어편) – 센서 / V2X / 원가절감 [자율주행 시리즈 6편] 완전 자율주행을 위한 노력(소프트웨어편) – 알고리즘(AI) / 반도체 / 매핑 [자율주행 시리즈 7편] – 행부별 메인업 비즈니스 모델 – 한국 / 미국 / 기타 [자율주행 시리즈 Final] 자율주행금 되는 기업을 찾아보자

­ 요즘 블로그가 조금 낯설어요. 이제 곧 아이가 출산계획이라서 육아 스터디랑…출산용품 가치사슬 공부로… 하지만 5개부터는 더 빨리 노력하겠습니다. 부동산, 우선주, 바이오로 투기장이 돼버린 한국 경제인데… 이 시기를 이웃들은 슬기롭게 넘기고 모두 수익을 내세요. ^^;

자율 주행 글로벌 선두 주자는 개인적으로 테슬라가 아닐까 생각합니다. 사실 자율주행 기술에서 누가 더 잘할 수 있는지를 판단할 수 있는 객관적인 기준은 없다. 표준자율주행 순위를 보면 표준보고서에 본인이 오는 Navigant Reaearch 자료는 테슬라가 빠져있어 거의 매일 최하위이다. 이유는 자율주행 기술만으로 순위를 매기는 게 아니라 영업, 유통, 품질, 신뢰성 등을 토대로 종합점수를 매긴다는데 사실 구글 진영 측 조사기관에서 테슬라 판매 차량의 자율주행 허용 구글처럼 제한된 조사 트럭에서의 자율주행 데이터만 허용하고 있기 때문입니다. 재밌지 않아요? 사실 전 세계적으로 많은 사람들이 매일 직운전을 하는 테슬라의 자율주행을 완전히 배제하고 인위적인 시험 트럭에서의 데이터만으로 자율주행 기술을 평가한다고 합니다.

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※ 자율주행순위(개인적 의견) 1위: 테슬라 2위: 웨이모(구글) 3위: 크루즈(GM) 중위권: 아부티브(현대), 인텔-모빌 어린이 하위권: 토요타, BMW, 벤츠, 닛산 대략 순위는 이 정도로 보고 있다. 객관적이지 않아 구글 진영에서는 내 의견에 반대한다고 했지만 개인적으로는 테슬라가 넘어서는 것 같다. 이유는 3편에서 언급했지만 테슬라는 실전이지만 웨이모는 여전히 실전 주행 데이터가 부족하고 대부분 가상현실 시뮬레이션에 의존하기 때문이었다. 현재의 자율주행 개발에 의미 있는 3가지 정도로 요약할 수 있다.①톱은 테슬라와 구글로 각각 완전히 다른 방식으로 접속해 개발 중이었다 양사 아래에서는 기술격차가 매우 크다.② 현대가 예상과 달리 전기자동차와 자율주행차에 박차를 가하면서 기존 내연기관 가운데 가장 발빠르게 대응하는 점은 고무적이었다. 삼성이 도시바 반도체를 붕괴시키고 소니 노키아를 붕괴시켰듯이 현대도 새로운 패러다임입니다. 안에서 기존 내연기관차(BMW 벤츠 도요타 닛산 등)를 이기고 전기차&자율주행차 시대에서 갤럭시 역할을 하기 바란다.③이미 이야기한 것처럼 기존 내연 기관차 회사는 변이에 대응을 못하고 있는 것 같다. 벤츠는 고급 신발, BMW는 운동성, 토요타는 하이브리드에 안주해 그 쪽에 집중해 왔습니다. 전기 자동차의 대응도 늦게 자율 주행도 늦다. 이제야 더 따라붙고 있지만 선두 기업과는 격차가 벌어져 구조적으로 파격적인 개혁을 못하고 있다.​

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상기 표는 자율주행조사의 중심이 되는 누적주행 데이터입니다. 이것이 왜 중요한가 하면 과거의 이세돌과 알파고 대전을 떠올려보자. 이때 뉴스에서 줄곧 나쁘지 않았던 야키가 “알파고는 수많은 슈퍼컴퓨터를 연결해 글로벌 수백 명의 바둑 기사와 수십만 판의 바둑을 두는 딥러닝을 하며 바둑 기술을 배웠다”는 것이었다. 자율주행도 마찬가지다. 알파고 같은 슈퍼컴퓨터는 차가 처한 수백수천만 가지 환경에서 어떻게 주행하는 게 최적의 운전인지 누적 학습해 완성도를 높이는 개념이다. 따라서 위의 표와 같이 누적 주행 데이터를 얼마나 기쁘지 않게 축적했는가에 따라 각 소기업의 자율 주행 수준을 추측하게 될 것입니다. 테슬라는 빗나갔지만 그 외에 웨이모가 압도적이다. 따라서 현재의 자율주행은 테슬라와 웨이모만 보면 된다. 나쁘지 않고, 나머지 메이커는 격차가 커서 의미가 없다고 생각합니다.​

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테슬라를 제외한 데이터에서 구글 위머는 자율주행의 누적 주행거리가 가장 많다고 주장했다. 하지만 테슬라를 함께 비교하는 순간 구글은 쭈그리고 앉는다. 테슬라가 판매 차량의 자율주행 데이터를 포함하면 구글은 테슬라 1/100에도 못 미친다. 그나마 실제 차량은 별로 없고 대부분 VR 속 시뮬레이션 데이터다. 이세돌의 알파고처럼 실전에서 딥러닝 데이터가 부족하면 자율주행 완성도도 당연히 차이가 클 수밖에 없다. 그런 차이를 소비자도 느끼기 때문에 테슬라가 없어서 못 사는 전기차가 된 셈이고, 앞으로 전기차 계열의 어린이 풀이 돼 가는 이유다. 선택은 소비자의 몫이고, 큰 기업은 그만큼 숫자를 기록한다. 그리고 숫자는 주가를 만든다. 단순한 원리다.

현재의 자율주행은 춘추전국시대다. 개발하는 대기업이, 자신의 완성차 큰 기업, 그리고 플랫폼 큰 기업 등, 글로벌 수백사의 대기업이 합종현횡 찬봉 되어 있어 서로 제휴를 맺고 있는 상황이었다. 크게 나누어 보면 다음과 같다. 자율주행부터 자동차, 소프트웨어, 플랫폼까지 수직계열화할 수 있는 곳은 테슬라뿐이다. 다른 자동차 회사 대부분은 Nvidia나 구글웨이모에 의존하고 있지만 앞으로 자율주행이 개발될수록 완성차 업체보다 자율주행 소프트웨어가 큰 기업인 Nvidia나 구글이 주도권을 가질 확률이 크게 높다. 이유는 이제 내연기관의 기술이 약간 무의미해지고 소프트웨어+자율주행이 자동차에서 차지하는 비중이 커지기 때문이었다. 자동차는 하드웨어(껍데기)에 불과한 세상이 될 터였다.

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글로벌 주요 대기업들의 향후 자율주행차 개발 계획을 살펴보자.미국 – GM : 캐딜락 전기차에 집중하고 있으며 엔비디아와 함께 개발중 미국 – 테슬라 누가 뭐래도 글로벌 NO.1 차세대 애기풀이라고 생각하는 미국 – Ford : 전기차와 자율주행을 계속 결정하여 축소·포기 중입니다.노키아의 길을 가는 중유럽-BMW-PHEV로, 전기차 시장에서 내연 기관차 안에서는 폭스바겐에 빨리 적응하고 있어, 내연 기관차 안에서는 자율 주행도 상위권에서 열심히 개발중 유럽-다임러:전기차에서는 몇발 뒤지는 것 같고, 자율 주행은 BMW와 거의 같은 수준이라고 평가.유럽-폭스바겐: 테슬라를 제외하고 가장 이미 본인은 회사. 전기차와 자율주행은 전체적으로 신속하게 대응하고 있으며 대중모델로서 향후 ‘전기자동차+자율주행’ 시대에 2인제가 되는 현실성 높은 sound 일본-토요타, 닛산, 혼다: 과거 내연기관 및 하이브리드 시대의 대중적인 모델로 글로벌 시장을 석권한 본인의 사양판도를 바꿀 수 있다. 일본 대기업들이 하이브리드차에 집중해 전기차에 소홀해 현재 전기차 수준은 현대차와 유럽차보다 뒤진다. 앞으로 프리미엄은 테슬라 대중모델은 폴크스바겐, 현대차가 시장을 석권할 것으로 보인다. 일본은 자동차 산업도 코닥과 SONY의 길을 가고 있기 때문에 지켜보는 것이 매우 즐겁습니다. 이번에 현대차가 한 단계 올라 반도체처럼 한국 본인들의 돈줄 산업 아래 본인을 이끌어 달라, Korea-현대차: 아부티브와 활발히 개발 중이고 실사용 후기를 보면 BMW, 벤츠보다 낫다는 평가가 많은 걸 보면 모두 sound가 안 되는 것처럼 보인다. 테슬라를 제외하고 전기차+자율주행 시대를 대비해 내연기관 업체 중 가장 선두적인 업체 중 하인. 전기차 BMS의 최고 수준의 기술력을 가진 리맥과도 전기차 개발 협력 중이어서 향후 보행이 기대된다.

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자율주행로직은 많은 대기업이 유사하다. 디테일의 차이가 있지만, 큰 틀에서 대중적으로 사용되는 방식을 기초로 정리하면, 이후와 같다.1. 위치파악 : 레이더, 카메라, 라임 등을 통하여 현재 차량의 위치와 주변의 귀추를 파악 및 스캔합니다.2. 주행경로 설정: 정해진 진로에서 사람 및 장애물, 신호등 주변환경을 인식하여 안전한 운행을 합니다.쉬워 보이는데 너무 어려워요. 우선 레이더, 카메라, 라임 등 어떤 센서를 몇 개나 나쁘지 않고 어떻게 배치하느냐 하는 식으로 이들 센서의 사양을 어느 정도 써야 하는지에 대한 논쟁이 계속되고 있다. 실질적인 양산화를 위해서는 현재의 자동차 가격 수준에서 가능해야 하기 때문이다. 또 주행 경로를 설정하는 AI 방식에도 입씨름이 있다. 앞의 1, 2편에서 스토리를 한 테슬라 방식이냐 구글 웨이모 방식이냐에 대한 것. 아직 확신을 갖고 답을 찾은 대기업은 없다. 개인적으로는 테슬라가 가장 해답에 근접해 있다고 본다.

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논란 한복판의 파악하기 과정에 관한 여러 비결을 살펴보자.

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SLAM: 자동차가 미리 저장된 지도 없이 스스로 이동하면서 카메라나 센서를 통해 주변을 인식해 지도를 만들면서 가는 방식으로 초기 테슬라 방식과 비슷하다.GNSS: 구글웨이모 및 Nvidia가 주도하는 방식으로 사실상 테슬라를 제외한 모든 내연기관차가 해당 방식으로 자율주행을 연구 중이었다. 개인적으로는 테슬라를 제외하고 모든 회사가 잘못된 방향으로 연구하고 있다고 생각합니다. 아니면 목표가 완전 자율주행이 아니라 부분 자율주행인 것인가. 왜냐하면 GNSS 방식은 기존에 저장된 초정밀 지도가 필요하고, 그 저장된 지도에서 내가 (차량이) 어디에 있는지 GPS를 잡으면서 위치를 파악하는 방법이기 때문에 초정밀 지도가 기본이 된다. 그렇지만 전편에서 말씀드렸듯이, 초정밀 지도의 제작 자체가 난센스다. Deep VO: SLAM에 딥러닝을 적용해 오차를 줄이는 방법으로 현재 테슬라가 발전한 2.0 버전 오토파일럿 방식이 비슷하다. 테슬라는 오로지 카메라를 통해 아무런 사전 정보도 없는 지역도 실시간으로 MAP를 만들며 주행한다. 그리고 요즘은 MAP을 허울 좋은 대로 만드는 것이 아니라 딥러닝을 통해 예측하여 Map을 만듭니다. 흡사 남과 흡사하다. 사람이 운전할 때 눈에 보이지 않지만, ‘이번 사거리가 지나지 않으면 부러지는 코너 히가 나쁘지 않아요그래~라며 주변 상황을 감지해 예측하고 운전하듯 테슬라는 카메라로 만든 영상을 바탕으로 카메라에 잡히지 않은 영역을 넘어서까지 이렇게 도로가 연결되는구나 예측하고 지도를 만들어 그 길을 주행한다. 그리고 그 수준은 이제 남과 비슷하다.

자율주행 단계를 일반적으로 Lv.0~Lv.5로 구분할 수 있다. 현재 상당수 대기업은 Lv.2 정도 수준으로 보이고 테슬라도 아직 완벽하지는 않지만 LV.3 정도로 보인다. 물론 이는 개인적인 생각이며 제조업체들은 자신들이 Lv.4단계라고 예상하기에는 많다. 그런데 정말 사람이 없는 테스트 주행장에서만 굴린 결과라 전혀 믿음이 가지 않습니다. 정예기기 오히려 테슬라처럼 글로벌 현실에서 실사용자들이 타고 다니며 보여준 데이터가 더 믿어진다.

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자동 운전이 빠른 속도로 발전하여 판매되고 있는 전기 자동차의 25%입니다.센트가 테슬라로 앞으로 기가팩토리가 확장되면 판매 전기차의 진짜 절반까지 테슬라가 장악할 것으로 보인다. 이렇게 해서 모두 자동차에서 전기차 비중이 올라가는 속도를 감안하면 테슬라의 시장 지배력은 아이폰과 비교해도 손색이 없을 것이다. 그런 흐름이라면 아래 표의 2025년의 모습은 어느 정도 신빙성이 있고 2030년의 모습도 크게 다르지 않을 것이다.

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