이대호편집장님 그리고 와이스트릿 채널 선생님, 서성현 교수입니다. 초대해주셔서 감사드립니다. 즐거운 대화였고 흥미로운 경험이었습니다. 훌륭한 촬영과 편집에 다시 한번 감사 말씀드립니다. 제한된 시간에 내용을 전달해드리다 보니 설명이 충분하지 않았나 싶습니다. 아래와 같이 자율주행 내용 관련한 출처와 보충 설명을 올리니, 구독자님들께서 이해하시는 데 도움이 되길 바랍니다. 감사합니다. 자율주행 2단계 관련 출처#1 테슬라가 미국 캘리포니아주 차량관리국(DMV)에 송부한 서신[1(16,26,27페이지),2]에 의하면 City Streets(FSD 기능 중 하나)가 자율주행 2단계(SAE Level 2)에 해당함을 밝히고 있습니다. 출처#2 테슬라는 자사 사이트[3]에서 현재 사용 가능한 Autopilot과 FSD 기능이 운전자가 운전대 위에 손을 올려놓았을 때 사용하도록 의도되었으며, 바로 운전할 준비가 되어야 하며, 차량이 자율적으로 운행하지 않는다고 명시하고 있습니다. 이는 자율주행 2단계를 의미합니다. 출처#3 CNN 22년 2월 1일 기사[4]에 의하면, FSD 사용 시 항상 운전자가 운전할 준비 상태로 있어야 한다고 테슬라가 언급했습니다. 이는 자율주행 2단계를 의미합니다. 라이다 센서 관련 TechTalks라는 기술 리뷰 사이트와 세계 컴퓨터 학회연합(ACM) 사이트에 게시된 테슬라 인공 지능 수장인 Andrej Karpathy이 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학회에서 발표한 내용을 요약한 기사[5]에 따르면, 단지 영상 데이터로 주변을 인식하는 것은 매우 어려운 기술로써, 인간이 시각을 통해 주변을 판단하는 것과 같은 방식을 따른다고 언급합니다. 인공 지능의 핵심인 딥 러닝은 인과관계에 취약한데 이는 인공 지능이 이전에 접하지 않은 시나리오를 처음 접할 때 상황을 판단하지 못하는 것입니다. 인과관계 문제 극복에 있어서 상반된 두 가지 접근 방법이 존재합니다. 그중 하나는 테슬라의 방법에 해당하는 것으로, 벌어질 수 있는 모든 특이 상황을 포함한 훈련 데이터가 있어야 합니다. 추가로 과학자들은 사람의 시각은 시각의 다크 매터(Dark Matter)라고 부르는 다른 많은 복잡한 기능을 담당하고 있다고 말합니다. 이는 주위 환경의 시각적 인식뿐만 아니라 여타 환경들을 의식적 또는 무의식적으로 분석하는 요소들을 말합니다. 테슬라는 자사 인터넷 사이트[6]에서 수십억 마일에 달하는 주행거리를 통해 인공 지능 판단 신뢰성을 쌓는 것이 중요하다고 명시하고 있습니다. 실제 주행하는 많은 차량에 의한 수많은 데이터 누적에 의한 학습으로 더 효율적인 인공 지능이 얻어질 것으로 예상하는 것입니다. 당연히 그 과정에서 긴 시간과 막대한 비용이 투입될 것으로 판단하고 있습니다. 자율주행 컴퓨터 영상인식 분야를 연구하는 미국 코넬대학 Kilian Weinberger 부교수에 의하면[7], 테슬라는 라이다 또는 레이다와 비교해 카메라가 매우 저렴한 이유로, 대규모로 적용해서 데이터 수집에 필요한 많은 차량 대수를 달성할 방법이기 때문이라고 말합니다. 그리고 그들은 경쟁사들보다 빨리 많은 데이터를 축적해 진정한 자율주행에 더 가까이 다가갈 수 있다고 믿고 있다고 언급합니다. 테슬라는 현재 카메라를 활용한 자율주행 기술 개발에 주력하고 있으며, 다른 거의 모든 업체는 추가적인 센서 장치를 갖추고 있습니다[8]. 어떤 접근 방식이 옳았는지는 시간이 말해주리라 생각합니다. 위 설명과 같이 영상(비전)으로만 주변 교통 상황을 인식하기 위해서는 인간의 지능에 근접한 인공 지능이 만들어져야 합니다. 테슬라 엔지니어조차도 다른 센서의 추가적인 도움 없이 카메라 영상인식으로만 안전한 시스템을 이룰 수 있을지 장담하지 못했던 것처럼[8], 단일 방법으로 완성도를 99퍼센트까지 이룩한 후 여기서 더 높이는 것은 이전보다 더욱 어려워집니다. 컴퓨터 비전 자율 주행 기술을 개발하고 있는 Algolux라는 업체 부사장인 Dave Tokic에 의하면 시장에 적용 가능한 레이다와 라이다 기술이 존재하면 활용하지 않을 이유가 없다고 언급했습니다[9]. 현재는 전술한 이유로 테슬라는 카메라에만 의지하지만, 그들의 영상인식 기술이 어느 경지에 올라서고, 그간에 라이다와 같은 거리 센서 기술의 가격과 성능에 있어서 획기적인 발전이 이루어지면 단지 카메라로만 인식하는 데 한계가 있는 자율 주행 기술 신뢰도 강화를 위해서 추후에 라이다를 적용할 가능성이 있다고 설명해 드렸습니다. 새로운 기술에 의한 혁신으로 세상이 더 나은 곳으로 바뀌길 희망하며, 자율주행의 완성을 강하게 바라고 있습니다. 기술의 변화가 하루가 다르게 바뀌는 현시점에서 미래에 어떤 일이 벌어질지 상상하시는 것이 즐거움이 되길 바랍니다. 참고 [1] www.teslaclubnews.com/wp-content/uploads/2021/03/20210305.cadmv_.pdf [2] www.thedrive.com/tech/39647/tesla-admits-current-full-self-driving-beta-will-always-be-a-level-2-system-emails [3] www.tesla.com/support/autopilot [4] edition.cnn.com/2022/02/01/cars/tesla-fsd-stop-sign/index.html [5] bdtechtalks.com/2021/06/28/tesla-computer-vision-autonomous-driving/ [6] www.tesla.com/support/autopilot [7] spectrum.ieee.org/tesla-places-big-bet-vision-only-self-driving [8] www.nytimes.com/2021/12/06/technology/tesla-autopilot-elon-musk.html [9] ua-cam.com/video/W-ubNvS0RGU/v-deo.html 4분27초경
테슬라가 자율주행 2단계를 추구하는건 더 많은 운전자들로 하여금 테스트를 시켜 데이터를 수집하기 위한 전략으로 알고 있습니다. 그리고 사고가 나도 테슬라는 2단계이기 때문에 운전자들에게 책임을 돌릴수 있습니다. 현시점 기술수준으로 전세계 어떤 자동차회사라도 자율주행 5단계라고 출시하면 허위광고이며 사기입니다.
레벨2단계정의에 따르면 테슬라 오토파일럿,fsd 는레벨2단계라말할수있는데 그렇다면 테슬라 자율주행기술과 현기차가 제공하는 자율주행레벨2단계랑 동일한 수준의 자율주행이라 할수있나요? 그러한차이점에 대해 좀더 설명해주셨으면 좋앗을거같습니다. 그리고 테슬라가 공식적으로 레벨2단계다 라고햇다 라고댓글다신게 좀 실망스럽네요.
재미나게 봤는데요 두분다 테슬라 요즘 상황에 쪼~~~ 오금 더 공부하셔야될꺼같다는 주제넘는 생각을 해봅니다. 저 교수님이 이야기하신건 테슬라 공부하면서 2년장투한 저도 거의 이야기할순있을꺼같네요.그리고 머스크가 라이다를 때고 비젼만으로 하는건 비용이 주가 아니라 사람의 시신경처럼 ....도죠와 뉴럴네트워크를 ... 쩝쩝쩝쩝 적을려니깐 끝도없넴 ^^ 조금더 깊은 내용을 바랬는데 아숩네요. 차라리 고태봉 아찌나 김준성 님을 모시는게 낫겠네요.
도죠와 뉴로넷은 코드를 하나하나 노가다해서 작성하는걸 줄이고 자동으로 코딩하기 위한 도전인거같고 그건 차에 들어가는 거라기보단 테슬라 본사에서 소프트웨어 코딩할때 쓰려는거같고 카메라 인식만을 쓰는 이유는 단순히 기술적인 한계를 느꼈기때문이 아닐까요..? 테슬라는 항상 시간과 수익에 쫓기는 회사였고 라이다로 정복하기엔 너무나도 많은 비용과 시간을 들여야 하지만 카메라인식 기반으로 머신러닝을 돌려서 측정 영역(라이다 레이더)까지의 정확도를 확보만 하면 경쟁력이 있다라는 생각으로 채택한거같습니다. 이건 작은 관점이 아니라 큰 관점에서 본다면 라이다 하나의 값이 비싸서 달지 않는다라기보다는 라이다를 채택했을때 들어가는 천문학적인 비용과 시간을 감당 할 수 없다. 라는 의미인거같기도 해요. 라이다 하나는 몇백만원 단위겠지만 라이다를 장착함으로인해 차량 컴퓨터도 좋은 성능의 비싼 제품을 장착해야할 것이고 여러모로 한계가 있다고 판단한거같습니다.
테슬라 자율주행 2단계보다 라이다 진영 레벨5단계가 불리한 이유 1. 고가의 장비를 주렁주렁 매달아야 한다. 2. 장비가 크고 형태가 괴상하며 트렁크 자리를 많이 차지한다. 3. 장비가 무거워 전비가 떨어진다. 4. 눈이나 비오면 오류가 급증한다. 5. HD MAP이 없으면 무용지물이다. 6. HD MAP 인프라구축은 엄청난 시간과 자금이 필요하다.
@@K팝쓰 라이다는 resolution으로 해결합니다. 최근 라이다업체들 사업보고서 보세요. 가격 몇십만원 수준으로 내렸습니다. 라이다 단점도 명확하지만, 테슬라말고는 다른 업체들이 선택할 수 있는 방법은 라이다를 설치하거나, 모빌아이나 테슬라에 특허사용료 지불하는 방법말곤 없어요. 아니면 자율주행을 포기하거나..
AI SW 보다는 기계에 대한 전문적인 시각을 많이 느꼈네요. 자율주행 = 많은 장비로 획득한 정확한 데이터 기반으로 이미 짜여진 프로그램으로 운전을 한다로 보시는 듯 합니다. 차라리 기존 라이다 기반의 자율주행 개발 기업들이 왜 몇년째 정체 상태 인지 분석 콘텐츠 였으면 더 유익하지 않았을까도 생각이 드네요.
공학자들이 모든 기술에 대해 전문가 일수 없다는 것을 보여주는 영상이네요. 서교수의 자율주행에 대한 이해와 해석은 참 아쉽습니다. 왜 라이다 센서 기반의 웨이모의 자율주행이 망해가고 있는지 왜 이미지분석에 비초한 테슬라에 열광하는지 좀더 연구해 보셔야 할것같습니다. 라이다센서 온리, 이미지분석 온리 그리고 이둘간의 혼합은 자율주행의 기술적 프레임워크가 근본적으로 다릅니다. 간단히 말해서 단일 자율주행 기술과 관련 반도체제조와 정보의 분석 구조가 근본적으로 다르다는겁니다. 그리고 산업적측면에서도 하나의 자율주행기술을 가지고 전세계의 모든 도로환경에서 적용하기에는 라이다.센서기반의 자율주행은 근본적으로 빅데이더기반의 업데이터블 자율주행 프레임워크를 가져갈수 없다는 것입니다.
동의합니다! 일론의 자율주행의 방향은 다른 경쟁자와 처음부터 완전 다르죠. 데이터수집을 통한 AI 딥러닝! 이것만이 오로지 사람처럼 운전할 수 있다라고 믿었던거죠.. 라이다/센서 달고 이미지분석및 알고리즘으로 한것은 현재 웨이모처럼 거의 정해진 곳에서만 자율주행할수있는 매우 한정적인 솔루션밖에 못하는거죠.. 즉 갓 태어난 아기한테 문법책으로 말 공부시키는느낌이랄까... 전세계의 수만가지의 도로상황, 수만가지의 교통상황, 돌발변수 이런거 어떻게 다 알고리즘으로 해결하나요? 데이터 + AI말고는 불가능하다라는 걸 일론은 애초부터 꿰뚫어보고 있었던것이죠.. 꼬갈콘 밟고 지나가는거요? 그것도 쉽사리 해결합니다. 누가? AI가요..
서 교수님께서 기계가 주도하는 차량은 현재 없다고 말씀하셨는데 중국의 autox라는 회사가 2020년부터 레벨 4 자율 주행 차량을 운행하고 있습니다. 차량에 아무도 없는데 손님으로부터 연락을 받으면 그 장소로 가서 픽업해서 목적지까지 운행해 준다고 합니다. 다음은 autox의 주행 영상입니다. ua-cam.com/video/TFEvkmvIjVo/v-deo.html
요새 유튜브 계속 보는 분들이라면 저 정도 이야기는 상식에 가깝습니다. 기존 내연기관 때 자동차 관련 분들은 이제 좀 내려놨으면 좋겠습니다. 그동안 수없이 많은 뻥에 이제 지쳤습니다. 마치 테슬라만 뻥을 치는 것처럼 말하지만 수년 전부터 벤츠 아우디도 자율주행 3단계 나온다고 얼마나 많은 기사가 있습니까? 기사는 돈이죠 현대도 아이오닉 주행거리 최소 500km 이상이라고 얼마나 많은 광고를 했습니까? 그걸 믿고 구매를 기다리던 사람들은 뭐가 되나요? 뻥 기사 나올때 가만히 계시던 분들이 내연기관 산업 없어질까 봐 이러는거 보기 안좋습니다. 산업이 밥줄을 끊을지 모르는 불안감과 자본의 달콤함은 어쩔 수 없겠지만 테슬라 자율주행 이야기를 은근 반대쪽 입장을 가지신 분들이 뭘 얼마나 말씀하실지 모르겠네요
이대호편집장님 그리고 와이스트릿 채널 선생님, 서성현 교수입니다. 초대해주셔서 감사드립니다. 즐거운 대화였고 흥미로운 경험이었습니다. 훌륭한 촬영과 편집에 다시 한번 감사 말씀드립니다. 제한된 시간에 내용을 전달해드리다 보니 설명이 충분하지 않았나 싶습니다. 아래와 같이 자율주행 내용 관련한 출처와 보충 설명을 올리니, 구독자님들께서 이해하시는 데 도움이 되길 바랍니다. 감사합니다.
자율주행 2단계 관련
출처#1
테슬라가 미국 캘리포니아주 차량관리국(DMV)에 송부한 서신[1(16,26,27페이지),2]에 의하면 City Streets(FSD 기능 중 하나)가 자율주행 2단계(SAE Level 2)에 해당함을 밝히고 있습니다.
출처#2
테슬라는 자사 사이트[3]에서 현재 사용 가능한 Autopilot과 FSD 기능이 운전자가 운전대 위에 손을 올려놓았을 때 사용하도록 의도되었으며, 바로 운전할 준비가 되어야 하며, 차량이 자율적으로 운행하지 않는다고 명시하고 있습니다. 이는 자율주행 2단계를 의미합니다.
출처#3
CNN 22년 2월 1일 기사[4]에 의하면, FSD 사용 시 항상 운전자가 운전할 준비 상태로 있어야 한다고 테슬라가 언급했습니다. 이는 자율주행 2단계를 의미합니다.
라이다 센서 관련
TechTalks라는 기술 리뷰 사이트와 세계 컴퓨터 학회연합(ACM) 사이트에 게시된 테슬라 인공 지능 수장인 Andrej Karpathy이 컴퓨터 비전 및 패턴인식 학회에서 발표한 내용을 요약한 기사[5]에 따르면, 단지 영상 데이터로 주변을 인식하는 것은 매우 어려운 기술로써, 인간이 시각을 통해 주변을 판단하는 것과 같은 방식을 따른다고 언급합니다. 인공 지능의 핵심인 딥 러닝은 인과관계에 취약한데 이는 인공 지능이 이전에 접하지 않은 시나리오를 처음 접할 때 상황을 판단하지 못하는 것입니다. 인과관계 문제 극복에 있어서 상반된 두 가지 접근 방법이 존재합니다. 그중 하나는 테슬라의 방법에 해당하는 것으로, 벌어질 수 있는 모든 특이 상황을 포함한 훈련 데이터가 있어야 합니다. 추가로 과학자들은 사람의 시각은 시각의 다크 매터(Dark Matter)라고 부르는 다른 많은 복잡한 기능을 담당하고 있다고 말합니다. 이는 주위 환경의 시각적 인식뿐만 아니라 여타 환경들을 의식적 또는 무의식적으로 분석하는 요소들을 말합니다. 테슬라는 자사 인터넷 사이트[6]에서 수십억 마일에 달하는 주행거리를 통해 인공 지능 판단 신뢰성을 쌓는 것이 중요하다고 명시하고 있습니다. 실제 주행하는 많은 차량에 의한 수많은 데이터 누적에 의한 학습으로 더 효율적인 인공 지능이 얻어질 것으로 예상하는 것입니다. 당연히 그 과정에서 긴 시간과 막대한 비용이 투입될 것으로 판단하고 있습니다. 자율주행 컴퓨터 영상인식 분야를 연구하는 미국 코넬대학 Kilian Weinberger 부교수에 의하면[7], 테슬라는 라이다 또는 레이다와 비교해 카메라가 매우 저렴한 이유로, 대규모로 적용해서 데이터 수집에 필요한 많은 차량 대수를 달성할 방법이기 때문이라고 말합니다. 그리고 그들은 경쟁사들보다 빨리 많은 데이터를 축적해 진정한 자율주행에 더 가까이 다가갈 수 있다고 믿고 있다고 언급합니다.
테슬라는 현재 카메라를 활용한 자율주행 기술 개발에 주력하고 있으며, 다른 거의 모든 업체는 추가적인 센서 장치를 갖추고 있습니다[8]. 어떤 접근 방식이 옳았는지는 시간이 말해주리라 생각합니다. 위 설명과 같이 영상(비전)으로만 주변 교통 상황을 인식하기 위해서는 인간의 지능에 근접한 인공 지능이 만들어져야 합니다. 테슬라 엔지니어조차도 다른 센서의 추가적인 도움 없이 카메라 영상인식으로만 안전한 시스템을 이룰 수 있을지 장담하지 못했던 것처럼[8], 단일 방법으로 완성도를 99퍼센트까지 이룩한 후 여기서 더 높이는 것은 이전보다 더욱 어려워집니다. 컴퓨터 비전 자율 주행 기술을 개발하고 있는 Algolux라는 업체 부사장인 Dave Tokic에 의하면 시장에 적용 가능한 레이다와 라이다 기술이 존재하면 활용하지 않을 이유가 없다고 언급했습니다[9]. 현재는 전술한 이유로 테슬라는 카메라에만 의지하지만, 그들의 영상인식 기술이 어느 경지에 올라서고, 그간에 라이다와 같은 거리 센서 기술의 가격과 성능에 있어서 획기적인 발전이 이루어지면 단지 카메라로만 인식하는 데 한계가 있는 자율 주행 기술 신뢰도 강화를 위해서 추후에 라이다를 적용할 가능성이 있다고 설명해 드렸습니다.
새로운 기술에 의한 혁신으로 세상이 더 나은 곳으로 바뀌길 희망하며, 자율주행의 완성을 강하게 바라고 있습니다. 기술의 변화가 하루가 다르게 바뀌는 현시점에서 미래에 어떤 일이 벌어질지 상상하시는 것이 즐거움이 되길 바랍니다.
참고
[1] www.teslaclubnews.com/wp-content/uploads/2021/03/20210305.cadmv_.pdf
[2] www.thedrive.com/tech/39647/tesla-admits-current-full-self-driving-beta-will-always-be-a-level-2-system-emails
[3] www.tesla.com/support/autopilot
[4] edition.cnn.com/2022/02/01/cars/tesla-fsd-stop-sign/index.html
[5] bdtechtalks.com/2021/06/28/tesla-computer-vision-autonomous-driving/
[6] www.tesla.com/support/autopilot
[7] spectrum.ieee.org/tesla-places-big-bet-vision-only-self-driving
[8] www.nytimes.com/2021/12/06/technology/tesla-autopilot-elon-musk.html
[9] ua-cam.com/video/W-ubNvS0RGU/v-deo.html 4분27초경
테슬라가 자율주행 2단계를 추구하는건 더 많은 운전자들로 하여금 테스트를 시켜 데이터를 수집하기 위한 전략으로 알고 있습니다. 그리고 사고가 나도 테슬라는 2단계이기 때문에 운전자들에게 책임을 돌릴수 있습니다. 현시점 기술수준으로 전세계 어떤 자동차회사라도 자율주행 5단계라고 출시하면 허위광고이며 사기입니다.
긴글 쓰시느라 고생하셨습니다.
테슬라는 라이다를 절대 달지않습니다.
달려면 교수님이 댓글쓰기전에 진작 달았습니다.
레벨2단계정의에 따르면 테슬라 오토파일럿,fsd 는레벨2단계라말할수있는데 그렇다면 테슬라 자율주행기술과 현기차가 제공하는 자율주행레벨2단계랑 동일한 수준의 자율주행이라 할수있나요? 그러한차이점에 대해 좀더 설명해주셨으면 좋앗을거같습니다.
그리고 테슬라가 공식적으로 레벨2단계다 라고햇다 라고댓글다신게 좀 실망스럽네요.
@@ggulzam6886 운행을 주도를 하는 주체의 기준이라고 앞에 설명한것같아요
@@JC-bg5ri 그걸 몰라서 그러는게 아니라 같은 레벨2단계지만 기술적으로 레거시 업체랑 큰차이가 있다는걸 알려주시면좋겟다는거죠. 책까지쓰신 교수님이라면...
라이다는 비싼것뿐만 아니라 색구분을 못하고 엄청난 데이타 생성 및 타 샌서와의 충돌시 우선 순위 문제. 그리고 고해상도 HD 맵이 필요하는 등 많은 단점도 있어요
교수님이 쉽게 설명을 잘 해 주셔서 유익하게 잘 들었습니다. 두 분 재미있는 이야기를 들으니 책도 읽어보고 싶네요. 좋은 동영상 감사하고 3부도 기대하겠습니다.
실물 데이터 확보와 라벨링 인공지능 기술의 확장을 보면 레벨2, 3가 무슨 큰 의미가있나 싶습니다..
재미나게 봤는데요 두분다 테슬라 요즘 상황에 쪼~~~ 오금 더 공부하셔야될꺼같다는 주제넘는 생각을 해봅니다. 저 교수님이 이야기하신건 테슬라 공부하면서 2년장투한 저도 거의 이야기할순있을꺼같네요.그리고 머스크가 라이다를 때고 비젼만으로 하는건 비용이 주가 아니라 사람의 시신경처럼 ....도죠와 뉴럴네트워크를 ... 쩝쩝쩝쩝 적을려니깐 끝도없넴 ^^ 조금더 깊은 내용을 바랬는데 아숩네요. 차라리 고태봉 아찌나 김준성 님을 모시는게 낫겠네요.
도죠와 뉴로넷은 코드를 하나하나 노가다해서 작성하는걸 줄이고 자동으로 코딩하기 위한 도전인거같고 그건 차에 들어가는 거라기보단 테슬라 본사에서 소프트웨어 코딩할때 쓰려는거같고 카메라 인식만을 쓰는 이유는 단순히 기술적인 한계를 느꼈기때문이 아닐까요..? 테슬라는 항상 시간과 수익에 쫓기는 회사였고 라이다로 정복하기엔 너무나도 많은 비용과 시간을 들여야 하지만 카메라인식 기반으로 머신러닝을 돌려서 측정 영역(라이다 레이더)까지의 정확도를 확보만 하면 경쟁력이 있다라는 생각으로 채택한거같습니다. 이건 작은 관점이 아니라 큰 관점에서 본다면 라이다 하나의 값이 비싸서 달지 않는다라기보다는 라이다를 채택했을때 들어가는 천문학적인 비용과 시간을 감당 할 수 없다. 라는 의미인거같기도 해요. 라이다 하나는 몇백만원 단위겠지만 라이다를 장착함으로인해 차량 컴퓨터도 좋은 성능의 비싼 제품을 장착해야할 것이고 여러모로 한계가 있다고 판단한거같습니다.
@@jjjhhhsss4784 ^^
테슬라 자율주행 2단계보다 라이다 진영 레벨5단계가 불리한 이유
1. 고가의 장비를 주렁주렁 매달아야 한다.
2. 장비가 크고 형태가 괴상하며 트렁크 자리를 많이 차지한다.
3. 장비가 무거워 전비가 떨어진다.
4. 눈이나 비오면 오류가 급증한다.
5. HD MAP이 없으면 무용지물이다.
6. HD MAP 인프라구축은 엄청난 시간과 자금이 필요하다.
라이다 진영은 한정된 공간에서의 패트롤카를 지향하죠.
@@st.strangers4459 그쵸. 테슬라는 택시, 라이다는 기차.
눈비가 오면 오히려 테슬라 비전방식이 더 위험합니다
@@younchelin9489 네 맞습니다. 기상이 안좋으면 fsd는 운전자보고 운전하라고 합니다. 라이다 로봇택시는 어떻게 하나요?
@@K팝쓰 라이다는 resolution으로 해결합니다. 최근 라이다업체들 사업보고서 보세요. 가격 몇십만원 수준으로 내렸습니다.
라이다 단점도 명확하지만, 테슬라말고는 다른 업체들이 선택할 수 있는 방법은 라이다를 설치하거나, 모빌아이나 테슬라에 특허사용료 지불하는 방법말곤 없어요. 아니면 자율주행을 포기하거나..
📚(서성현 교수 신간) 모빌리티의 미래 👉 url.kr/vzon4l
📺 서성현 교수편 몰아보기
[풀버전] ua-cam.com/video/-lnOdyO4UMg/v-deo.html
(1부) ua-cam.com/video/yGodq6LrWS0/v-deo.html
(2부) ua-cam.com/video/EHi4nsXViVo/v-deo.html
(3부) ua-cam.com/video/sOv1exJyfcQ/v-deo.html
(4부) ua-cam.com/video/0xuIt5zsVUM/v-deo.html
와~용어를 쉽게 설명해 주셔서 고맙습니다~^^
책 또 구매각이네요...🙄 쿨럭쿨럭
라이다,레이더 좋은 기술이지요.
가격이 문제라고 하시는대,문제점또한 엄청많습니다.
전기소비 엄청나고.웨이모,크루즈트렁크 보셨는지 모르지만 시간당4,5키로와트 먹습니다.
웨이모,크루즈 둘다 미국에서 서비스하고 있지요.다만 아주제한적장소에서 하지요.
이건 미국전체또는 전세계 적으로 시행시, 처음말한 전기소모가 문제가 아니라,데이터량이 감당할수 있는 수준이 아닙니다.
교수님이라서 전문가이시겠지만,5년이전에 이런말하셨음 이해할수 있으나,지금은 그정도의 기술지식으로는 하루가 다르게 자율주행, 기술이 진보하는대 너무 뒤처진 생각입니다.
기존내연차 에서 반자율주행은 대부분 모빌아이 사용하지요.
같은2단계라도 통합os도없고,반도체도 부품마다 제각각 공급으로 50개나 들어가는고,구입후ota지원하지도않고,원할하고,빠르게 자율,반자율 되면 그게 오히려 이상하지요.
전기차는 기존내연차 회사들 모두 만듭니다.
요즘세상 사람들은 엔진,변속기,없는 전기차를 원하는것이 아니라는것을 누구보다 잘아실것인대...
진짜 쉽게 설명하시네요. 시간 순삭!
3편 내놓으시오~
뭔가 쉽게 편하게 이해가 잘되게 설명해주셔서 감사드려요~~
감사합니다 : ) 책의 그림은 서울로보틱스라는 스타트업 회사 방송에서 본적이 있어요. 용어를 차근차근 설명해주시니 좋으네요.
본인이 잘 모르는 분야에 대해
'제 생각엔 이렇습니다' 이렇게 하기보다
'그 분야는 제가 잘 모릅니다' 이렇게 하면 안되나?
자동차를 잘 안다고 해서 자율주행을 잘 아는 것도 아니고...
좋은 영상 감사합니다 💕
제목에 나오는 가장중요한게 머인지? 들어도 모르겠네요..
Ai+데이터는 기본지식이고 젤 중요한거 같은데...데이터 와ai 이야기는 없네요 ㅡㅡ
전세계 어느 석학들도 천재 머스크 이해못함
할 수 있다면 지들이 먼저했다. 머스크가 먼저가고있으니 그 결과나 보고 비판이나 하는 수준
영상감사합니다.
테슬라는 업데이트가 많이 되어서 거의 기계가 주도하는 것 같은데요.
라이다 자율주행 원조인 웨이모도 매년 적자고 1년전 대표는 사퇴까지 했음...또한 미래는 전기차 시대인데 전력 오지게 잡아먹는 라이다 어쩔껀데....? 웨이모도 그것때메 지금 내연차로만 자율주행 하고 있음ㅋㅋ
AI SW 보다는 기계에 대한 전문적인 시각을 많이 느꼈네요. 자율주행 = 많은 장비로 획득한 정확한 데이터 기반으로 이미 짜여진 프로그램으로 운전을 한다로 보시는 듯 합니다. 차라리 기존 라이다 기반의 자율주행 개발 기업들이 왜 몇년째 정체 상태 인지 분석 콘텐츠 였으면 더 유익하지 않았을까도 생각이 드네요.
감사합니다~^^
현기는 레벨4로 광고 하는중
현대는 레벨1.
테슬라처럼 온니 비전으로 때리면 너무 위험하죠 ㅎ 전통차량 제조사의 라이다방식을 지지합니다.
공학자들이 모든 기술에 대해 전문가 일수 없다는 것을 보여주는 영상이네요. 서교수의 자율주행에 대한 이해와 해석은 참 아쉽습니다. 왜 라이다 센서 기반의 웨이모의 자율주행이 망해가고 있는지 왜 이미지분석에 비초한 테슬라에 열광하는지 좀더 연구해 보셔야 할것같습니다. 라이다센서 온리, 이미지분석 온리 그리고 이둘간의 혼합은 자율주행의 기술적 프레임워크가 근본적으로 다릅니다. 간단히 말해서 단일 자율주행 기술과 관련 반도체제조와 정보의 분석 구조가 근본적으로 다르다는겁니다. 그리고 산업적측면에서도 하나의 자율주행기술을 가지고 전세계의 모든 도로환경에서 적용하기에는 라이다.센서기반의 자율주행은 근본적으로 빅데이더기반의 업데이터블 자율주행 프레임워크를 가져갈수 없다는 것입니다.
동의합니다! 일론의 자율주행의 방향은 다른 경쟁자와 처음부터 완전 다르죠. 데이터수집을 통한 AI 딥러닝! 이것만이 오로지 사람처럼 운전할 수 있다라고 믿었던거죠.. 라이다/센서 달고 이미지분석및 알고리즘으로 한것은 현재 웨이모처럼 거의 정해진 곳에서만 자율주행할수있는 매우 한정적인 솔루션밖에 못하는거죠.. 즉 갓 태어난 아기한테 문법책으로 말 공부시키는느낌이랄까... 전세계의 수만가지의 도로상황, 수만가지의 교통상황, 돌발변수 이런거 어떻게 다 알고리즘으로 해결하나요? 데이터 + AI말고는 불가능하다라는 걸 일론은 애초부터 꿰뚫어보고 있었던것이죠.. 꼬갈콘 밟고 지나가는거요? 그것도 쉽사리 해결합니다. 누가? AI가요..
안타깝네요...
FSD가 정확히 뭔지도 모르면서 설명하지 마세요..
최소한 정확한 정보는 알고 설명하세요..실망입니다.
이래서 돈을벌수있지요 ㅎㅎ
서 교수님께서 기계가 주도하는 차량은 현재 없다고 말씀하셨는데 중국의 autox라는 회사가 2020년부터 레벨 4 자율 주행 차량을 운행하고 있습니다. 차량에 아무도 없는데 손님으로부터 연락을 받으면 그 장소로 가서 픽업해서 목적지까지 운행해 준다고 합니다. 다음은 autox의 주행 영상입니다.
ua-cam.com/video/TFEvkmvIjVo/v-deo.html
공부좀 딥하게 하시구요 교수님
10년뒤에 이영상을 다시 꼭 보시길 바랍니다.
격공
Fsd를 ...매달 돈 받거나
업그레이드시 마다 돈 받는다고 아시다니..ㅋㅋㅋ
@@금돌이-h5e 구매 안하고 구독하면 매달 돈내는거 맞고, 하드웨어1.0에서 2.0으로 업그레이드시 200만원이었나? 지불해야 했던걸로 압니다. 하지만 FSD는 그 이상의 가치를 갖고 있죠. 댓글보니 저 교수는 그걸 잘 모르시나보네요.
공감합니다-
보면서 왜 내가 부끄러운지 ㅎ
우리나라는 V2X같은 개소리를 하면서 자율주행 기술이 점점 쇠퇴하고있지. 정부는 거기에 수천억을 투자하고 있고..에효
테슬라는 3단계를 위한 모든 준비가 끝났고 이미 시작하는 반면에 나머지 그룹들은? 테슬라를 너무 모르시네;;;
석학들 모두 머스크에 질투하는 모습보면 ㅎㅎ
테슬라 주주정도는 되야 자율주행 논할 자격이 됨
오토파일럿이 fsd로 바뀐게 아니라 두개는 완전히 다른겁니다. 전문가인척 할려면 공주 좀 더 하시길…
요새 유튜브 계속 보는 분들이라면 저 정도 이야기는 상식에 가깝습니다.
기존 내연기관 때 자동차 관련 분들은 이제 좀 내려놨으면 좋겠습니다.
그동안 수없이 많은 뻥에 이제 지쳤습니다.
마치 테슬라만 뻥을 치는 것처럼 말하지만
수년 전부터 벤츠 아우디도 자율주행 3단계 나온다고 얼마나 많은 기사가 있습니까?
기사는 돈이죠
현대도 아이오닉 주행거리 최소 500km 이상이라고 얼마나 많은 광고를 했습니까?
그걸 믿고 구매를 기다리던 사람들은 뭐가 되나요?
뻥 기사 나올때 가만히 계시던 분들이 내연기관 산업 없어질까 봐 이러는거 보기 안좋습니다.
산업이 밥줄을 끊을지 모르는 불안감과 자본의 달콤함은 어쩔 수 없겠지만
테슬라 자율주행 이야기를 은근 반대쪽 입장을 가지신 분들이 뭘 얼마나 말씀하실지 모르겠네요
유튜브에 fsd 영상좀 보고오셈,
뭐야 이 양반 자율주행 요소기술에 대해 뭘 알고 하는 얘기여?
십분보고 바이
테슬라가 레벨2?ㅋㅋㅋ
교수님 신뢰가 안가네요.
국뽕?
응 올해말 테슬라 4단계 ㅎ
움...... 테슬라 fsd에 대해서 좀 더 공부좀 하셔야 할듯요....