자율주행 자동차 시장의 왕관은 누가? 테슬라 vs 웨이모 전격비교!

" S&P 500 진입에 성공한 테슬라! 과연 어디까지 발전할까? "

테슬라에서 사업성 있는 상용화 버전 자율주행(FSD) 자동차가 나왔습니다. 여전히 많은 사람들은 여전히 "이게 무슨 자율주행이냐"라고 비판하기도 합니다. 하지만 테슬라의 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 실제 운전자들이 테슬라가 어떻게 발전하고 있는지를 시험해보고 있습니다.

 

자율주행에서 중요한 것은 3차원 물체의 거리를 인식하는 기술이라고 합니다. 구글의 자율주행 자동차인 웨이모에서 사용하는 '라이다'는 레이저 빛을 쏴서 거리를 측정하는 방식입니다. 반면 카메라는 사람처럼 눈으로 보고 거리를 측정하는 방식이지요. 과거엔 거리를 측정하는 정밀도에서는 라이다에 비해 상당히 떨어졌었지요.

 

그러나 카메라만으로 정확하게 거리를 측정하는 기술들이 나오고 있습니다 (Pseudo 방식). 촬영된 사진들을 여러장 모아서 사진에 있는 물체들의 거리를 측정할 수 있는 방법이 개발되고 있는 것이지요. 테스트를 해본 결과 라이다와 비교했을 때 카메라를 통한 거리 측정의 정확도는 (SDN 방식을 통해) 약 74%까지 향상될 수 있다고 합니다.

 

라이다를 채택한 웨이모와 달리 테슬라의 자율주행에 대한 방향성은 "지도 데이터 없이도 사람이 눈으로 보는 것처럼 사물을 인식하는 방향으로 진화"해 온 것으로 보입니다. 물론 결국 어떤 장비 기술을 내세우냐 보다는 이 자율주행 기술 구현을 위해서 머신러닝을 어떤 방향으로 개발할 것인지가 관건이라고 봅니다. 투자자 입장에서는 어떤 기술이 사업성 즉 수익성이 있을지를 생각해보아야겠지요!

 

두 자율주행 자동차를 간단하게 비교해보도록 하겠습니다.

 

테슬라

- 카메라, 레이더, 초음파 센서를 이용하여 생각하고 판단하는 능력 학습

- 맵 데이터 대신 카메라를 통해 학습

- 정해진 환경이 아닌 현실세계에서 다양한 경험을 하며 학습

- 실제 운전자들의 데이터 학습 => 계속적으로 데이터 업데이트

 

구글 웨이모

- 라이다 시스템에 의존 => 라이다만으로는 차선을 인식할 수 없음

- 제한적인 지역

- 맵 데이터가 완벽한 상황에서 자율주행 진행

- 차량 가격이 매우 비쌈 => 수익구조가 나올 수 있을까?