테슬라의 감명을 받아서 또 하나 봤어
역시 김준성 애널리스트의 설명입니다만, 일년전에는 연구위원이었는데 지금은 파트장이 되셨다!
정말 테슬라를 보면 무슨 기업이 이렇게 많을까 하는 생각이 든다.
결국 자율주행에서 가장 중요한 수치는 사고율.
현재 테슬라는 자율주행사고율이 2%를 기록하는데, 이 수치를 더 낮추는 것이 기업의 가장 중요한 목표다.
이 자율주행시스템은 세 가지 과정에서 만들어진다. 1. 데이터를 모은다. 2. 모은 데이터를 바탕으로 인공지능 모델을 만든다.3. 인공지능 모델을 자동차에 장착한다.
이 세 과정이 반복되면서 인공지능 모델의 성능이 더 좋아진다.
지금까지의 인공지능 모델을 통해서 나온 결과가 사고율 2%.
이를 더 낮추기 위해 테슬라는 새로운 인공지능 모델을 올 9월 도입했다.
기존 인공지능 모델: CNN 신규 인공지능 모델: CNN+ 트랜스포머+RN
쉽게 말해 기존 인공지능 모델이 작업하는 데이터가 사진 한 장이라면 새로운 인공지능 모델이 작업할 데이터는 10초짜리 동영상이다.
아무래도 2D 사진보다는 시간까지 합친 4D 데이터를 이용하면 훨씬 정확한 인공지능 모델이 나올 것이다.
그리고, 이 인공지능이라고 하는 것이, 더 복잡한 모델일수록, 보다 좋은 성능을 보인다.
하지만 위험은 있다. 새로운 인공지능 모델을 도입했는데 생각보다 사고율이 낮아지지 않니? 테슬라의 성장이 정체될 수도 있다.
대부분의 자율주행 솔루션 제조업체는
라이더+지도 관련 정보를 바탕으로 자율주행을 하고 있다.
하지만, 지도 없는, 새로운 지역에서는 무용지물이 되어 버린다.
그리고 라이다는 가까운 거리만 본다.
라이더+지도 정보를 이용한 자율주행은 사람이 전방 3m만 보이고 손에 지도를 쥔 상태에서 걸어간다고 생각하면 된다.
테슬라가 만드는 반도체는 ASIC.ASIC=자체 설계의 반도체 칩.ASIC는 자신이 사용하는 용도에 맞추어 설계되었다.그래서 다른 용도로 사용하면 성능이 떨어진다.(아이디어:더 많은 기업이 자체적으로 반도체를 만들고 있다. 경쟁이 치열한 반도체 산업에서 대장간 같은 기업에 투자하는 게 현명할 수 있다. TSMC, Synopsys, Cadence)
클라우드 컴퓨터에 사용되는 D1(DOJO칩) 모두 테슬라가 설계한다.
D1은 세계에서 가장 빠른 클라우드 컴퓨터.
이러한 자율주행시스템을 뒷받침하는 두 가지 : 에너지+네트워크
- 에너지 : 전기차가 보편화되면 많은 에너지를 사용해야 하는데 추정컨대 현재 에너지 사용량의 40% 정도를 차지하게 된다.
- 이를 뒷받침하기 위해 에너지 공급량을 늘리거나 에너지를 효율적으로 사용해야 한다.
- (1) 에너지 공급량 늘리기 – 태양광 패널(solarcity) (2) 에너지 효율적 사용 – autobidder : 에너지도 사고파는 시스템.
2. 네트워크
Space X를 통해 위성간 통신이 가능한 제2세대 위성발사 –>보다 빠른 네트워크 가능.
Robotaxi : 무인승차 공유.
기존 승차공유업체 : Uber, Grab. 매출의 80%가 인건비이다. 기타 비용을 빼면 적자 사업.
인건비가 없는 무인 승차 공유 시스템.계산하면 영업이익만 ᅨᄉ 予想 예상.
상업물류까지 추가하면 이익이 더 클 것으로 예상된다.Non-Tesla
경우의 수 1: 리비안. 아마존이 투자했다.리비아의 목표=특정 도시, 특정 경로로만 자율주행한다. 그렇게 좋은 성능이 요구되지 않아.
경우 수 2: 디바이스 제조업체+자율주행 솔루션 제조업체. 마치 스마트폰에서 삼성전자 갤럭시+구글 안드로이드처럼 기업들이 연합전선을 펴고 있다.