샌프란 정전에도 생존한 테슬라 AI…머스크 “지능 10배 뛰어나” [김기혁의 테슬라월드]

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대규모 정전에 웨이모 차량 멈춰…테슬라 로보택시는 ‘이상무’

미국 샌프란시스코 일대에서 21일(현지 시간) 대규모 정전이 발생했습니다. 정전 영향을 받은 총 13만가구(상업시설 포함)는 시 전체의 무려 30%에 달했습니다. 이 때 화제를 모은 소식은 구글 웨이모가 운영하는 로보택시가 멈췄다는 사실인데요. 당시 웨이모는 앱을 통해 샌프란시스코 시내 서비스가 일시 중단됐다고 공지했습니다. 웨이모 로보택시는 운전석에 사람이 타지 않은 채 완전자율주행으로 운행하는데 신호등이 꺼진 상태에서 멈춰 있는 차들이 다수 포착됐습니다.

웨이모의 최대 라이벌인 테슬라가 이를 두고만 볼 수 없었겠죠? 일론 머스크 최고경영자(CEO)는 자신의 엑스 계정에 글을 올렸습니다. “테슬라 로보택시는 샌프란시스코 정전에 영향을 받지 않았습니다.”라고 말이죠. 완전무인운행 방식인 웨이모와 달리 테슬라는 샌프란시스코에서 운전석에 안전 요원이 탑승한 채로 감독형 자율주행(FSD) 소프트웨어를 구동해 로보택시 서비스를 실시하고 있습니다.

단순 ‘안전 요원’ 유무 때문 아냐

정전이라는 같은 사건을 놓고 두 회사가 다른 결과를 보인 데엔 요원의 유무 차이만 원인으로 작용하지 않았다는 분석이 나옵니다. 이달 초 테슬라 감독형 FSD의 한국 출시에 대한 기사를 게재하면서 테슬라의 '엔드투엔드(E2E)’ 기반 자율주행과 웨이모의 규칙 기반 자율주행의 차이점을 설명한 적이 있습니다.

E2E의 핵심은 딥러닝·강화학습·멀티모달 인식 등 최신 AI 기술에 있습니다. AI가 주행 환경의 수많은 비정형 변수들을 스스로 학습하고 데이터 기반의 의사결정 능력을 극대화해 단순한 주행 판단을 넘어 운전자 행동, 도로 위험도, 교통 흐름까지 예측하는 것입니다. 자동차연구원이 최근 펴낸 보고서 ‘AI 모빌리티의 미래, E2E 자율주행과 SDV(소프트웨어중심차)’에 따르면 E2E 자율주행은 센서 입력부터 차량 제어까지의 모든 과정을 하나의 통합된 AI 신경망이 학습·처리하는 구조로 개발자가 사전에 정의한 규칙 기반(Rule-based)의 단계적 프로세스를 대체합니다.

이러한 차이를 이번 정전 사태에 적용하면 웨이모는 고정밀 지도(HD맵)와 라이다 등에 따른 데이터로 학습된 AI와 정해진 규칙에 따라 움직이는 규칙 기반 시스템에 가깝다는 분석입니다. 정전으로 신호등이 꺼진 상태에서 웨이모 로보택시는 교차로에서 신호 확인 불가라는 예외적인 상황이 안전에 위험하다고 판단하고 멈췄다는 얘기입니다.

웨이모 대변인은 BBC에 “웨이모 로보택시는 작동하지 않는 신호등을 ‘4방향 정지’(four-way stop) 표지판처럼 간주하도록 설계됐습니다. 하지만 이번 정전 규모가 워낙 컸던 탓에 차량들이 해당 교차로의 상태를 확인하느라 평소보다 더 오래 정차해 있는 사례들이 발생했습니다”라고 밝혔습니다. 또한 “이는 교통 혼잡이 절정에 달했을 때 교통 흐름에 정체를 일으키는 요인이 됐습니다”라고 설명했습니다.

반면 테슬라의 AI 모델은 라이더, 레이더에 의존하지 않고 360도를 커버하는 8개 카메라 영상만을 이용해 주변에 대한 정보를 얻어냅니다. 주변의 3차원 지형 환경을 격자 형태로 표현하는 3차원 점유 격자 예측 기능을 통해 주변의 장애물이나 위험요소를 인식하고 차선, 주행가능 도로영역, 신호등 등을 센서 데이터를 통해 예측함으로써 고해상도 지도(HD 맵)에 대한 의존성을 없앤 것입니다.

머스크 “테슬라 AI 지능 밀도, 다른 어떤 것보다 10배 이상 뛰어나”

테슬라 기술의 우월성을 강조하는 일론 머스크의 언급은 계속 이어지고 있습니다. 테슬라와 웨이모에 대한 AI 전문가의 평가에 대해 머스크는 “안드레 카파시의 이해는 이제 현시점과는 다소 거리가 있습니다. 테슬라의 AI 소프트웨어는 그가 회사(테슬라)를 떠났을 때와 비교하면 이미 비약적인 발전을 이뤘습니다. 특히 테슬라 AI의 GB당 지능 밀도(intelligence density)는 현재 시장에 나와 있는 그 어떤 것보다 최소 10배(an order of magnitude) 뛰어납니다”라고 엑스 계정에 올렸습니다.