문제는 확장성(scalability)이야!

1. 아크인베스트의 애널리스트가 자동차 자율주행을 위한 라이다 vs 컴퓨터비전 기술 경쟁 구도를 과거 직류 vs 교류 전류전쟁에 빗댄 것이 흥미롭다. 직류 교류의 승패를 가른 것은 순수한 기술 우열이 아니라 확장성(scalability) 차이 였다는 것이다. 그리고 컴퓨터 비전이 라이다 보다 확장성이 있다고 평했다.

1-1. 라이다는 레이저 빔을 쏴 주변을 인식한다. 라이다 자체도 비싸고 라이다가 제 역할 하려면 갖춰져야할 인프라가 많다. 컴퓨터 비전은 싸다. 하지만 속도, 가속도, 원근을 인식할 수 있을지는 시험을 받고 있는 중이다.

2. 7월9일 자정 테슬라는 컴퓨터비전 기반의 완전자율주행 소프트웨어 베타 9.0 버전을 출시했다. 미국 테슬라 차주들이 자정되자마자 차 끌고 나와서 새 소프트웨어를 체험하는 진풍경이 펼쳐졌다. 이제 차량이 앞차 후미등 불 들어온 것 까지도 인식한다. 일론 머스크는 조만간 행인들의 손동작까지 인식하게 할것이라 공언했다.

3. 테슬라가 레이더 떼고 컴퓨터비전만으로 이렇게 까지 발전한 데는 역시 확장성이 주효했던 것으로 보인다. 지난 6월 개최된 CVPR 2021에서 테슬라의 AI 수석 디렉터는 테슬라의 자율주행 개발 방법을 소개했다.

3-1. 아주 간단히 정리하자면, 이미 전세계로 백만대 넘게 팔린 테슬라 차량들이 계속 데이터를 수집한다. 수집된 데이터로 테슬라의 인공신경망은 계속 학습한다. 인공신경망은 실제 주행 중인 전세계 테슬라 차량의 백그라운드에서 실행되며, 실제 운전자와 판단이 다를 때마다 조정된다.

3-2. 이렇게 머신러닝을 엄청나게 돌리다 보니 레이더(라이다랑 다름)가 주는 인풋이 도움 되지않고 오히려 노이즈로만 작용하는 단계를 맞이해 차량에서 레이더를 뗐다는 게 수석 디렉터의 설명이다. 그는 나아가 테슬라의 인공신경망이 계속 발전한다면 라이다 기술도 도태시킬 수 있을 것이라고 전망했다.

4. 직류 교류 얘기로 돌아가보자. 과거 전류전쟁에서 문제는 확장성이었다. 직류는 에너지 손실이 적은 장점이 있었지만 장거리 송전이 불가하단 단점이 있었다. 그래서 교류에 밀렸다. 하지만 이제 중앙집중 에너지 생산 체제에서 분산형 에너지 생산 체제로 전환되며 다시 직류가 대세가 되고 있다. 개별 기술의 우열보다 그 시대가 품을 수 있는 기술인지가 더 중요하다.

4-1. 아크인베스트 애널리스트가 컴퓨터 비전과 라이다의 경쟁을 전류전쟁에 빗댄 글에 일론 머스크가 댓글을 남겼다. "기술적으로는 고전압 직류가 송전에 가장 효율적인 방법이다. 하지만 당시엔 전력전자공학 발달이 충분하지 않았었다."

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참고자료

https://twitter.com/summerlinARK/status/1413651096678014985?s=19

https://venturebeat.com/2021/07/03/tesla-ai-chief-explains-why-self-driving-cars-dont-need-lidar/

Tesla AI chief explains why self-driving cars don’t need lidar

https://youtu.be/KM4EumMYLRs