[기업분석] 테슬라 과연 아직도 유망할까? feat. 자율주행 -2편

오늘은 테슬라 이야기 2번째 시간입니다. 
1편은 ericheo.tistory.com/5 여기로 가주세요 ! 

[기업분석] 테슬라 과연 아직도 유망할까? -1편

이번에는 테슬라의 투자가치 중 하나인 FSD에 대해서 알아보려고 해요. 
FSD는 Full Self Driving 의 약자로 
번역하자면 자율주행 시스템 입니다. 

많은 EV 전기차 회사에서 자율주행 시스템을 개발 중인데요. 
테슬라 만이 가지는 가장 큰 특징은

 

1. 주행데이터 

 

자율주행 실현을 위해 방대한 훈련 데이터가 요구되는 가운데, 테슬라는 자사 고객의 주행패턴과 돌발 상황 데이터 수집을 통해 경쟁사 대비 압도적인 실도로 주행 데이터 축적

 

테슬라의 누적 주행거리 데이터는 ‘21.1월 51억 마일(웨이모는 2,000만 마일)에 달할 전망 

 

- 테슬라는 사막, 눈길 등 다양한 도로 환경에서 실제 운전자 주행 데이터를 수집하고 있으며, 운전 중 간혹 경험하게 되는 블랙스완(black swan)*에 대한 학습도 진행 중

 

* 예시) 보행자·야생동물 난입, 이물질로 인한 타이어 펑크, 블랙 아이스로 인한 미끄러짐 등의 희귀한 케이스

2. 이미지 기반 

사람이 두 눈으로 사물의 속성과 거리를 판단하는 원리를 응용하여 여러 카메라만으로 물체의 깊이(Depth)를 측정하고 3차원 형상을 구현하는 “Pseudo-LiDAR(의사 라이다)”* 방식을 선택

 

* 개별 카메라에 의한 2차원 인식과 달리 여러 카메라가 촬영한 이미지를 통합하여 사물을 정교하고 입체적으로 파악

 

(산업동향 Vol. 48) 테슬라 자율주행(FSD)은 무엇이 다른가

3. 독자적 기술 

차량의 두뇌인 FSD 구동칩 “하드웨어3.0”, 운영체제(OS), 슈퍼컴퓨터 “Dojo”와 같이 자율주행에 필요한 인식-판단-제어의 전 과정에 높은 수준의 자체 기술력 확보

 

- (하드웨어3.0) 운행 중인 차량의 자율주행 분석결과를 연산하기 위해 만들어졌으며, 자체적인 운영체제를 기반으로 최적화된 소프트웨어 성능 구현 가능

 

- (Dojo) 신경망 네트워크(Neural Network)* 훈련을 위해 설계된 “Dojo”는 전 세계 테슬라 차량의 자율주행 영상과 이미지를 스스로 분석하고 학습하여 자율주행 정확도를 제고 사람의 뇌를 형상화하여 스스로 모델을 만드는 머신러닝의 한 종류로서, 주로 복잡한 패턴 인식과 예측 문제에 적용되고 처음 겪는 상황에서도 인간과 유사하게 대처하는 방식을 추구

 

“Dojo”는 신경망 네트워크 훈련뿐 아니라 고화질 영상 데이터를 빠르게 처리할 수 있기에, 추후에는 운전자 개입이 필요한 주행 데이터를 하루 간격으로 학습하고 개선 프로그램을 업데이트할 예정 

 

이러한 테슬라의 FSD는 현재 2주안에 최신 버전인 v9.0이 배포될 예정인데요 

그렇다면 v9.0은 어떤 점이 다를까요? 

 

 

일론머스크의 트윗에 따르면 FSD V9.0은 라이더를 사용할필요가 없이 눈으로만 그러니까 오로지 차량의 
카메라를 통해서 자율주행이 가능케 한다고 합니다. 

이렇게 되면 자율주행의 단계인 3단계에 점점 가까워지고 있는 것이죠 
물론 3단계가 되게 된다면 자율주행을 통해 발생하는 모든 잘못은 회사의 책임이됩니다. 

그렇기에 더더욱 FSD의 완벽한 버전이 빨리 나와야되는 시기이기도 하죠. 

과연 2주안에 나올 테슬라의 v9.0은 어떤 모습이 될까요? 

정말 기대가 됩니다. 
또 테슬라의 주가는 어떻게 반영이 될까요 ?