처음 웨이모는 학습용 차량 몇 백대 돌아다니는데, 테슬라는 백만대 넘게 차를 팔았고 실제 주행하면서 테스트중인 차량도 십만대 단위라 자율 주행 성능은 비교가 되질 않는다 라는 이야기를 들었을 때는 그럴듯한 얘기라고 생각했습니다.

그런데 머신러닝 쪽을 좀 공부하고, 자율주행(정확히는 ADAS)이 인지 판단 제어로 구성이되고 이런 이야기들을 좀 읽다보니 앞서 들은 이야기에 대해 의구심이 들었습니다. 어차피 도로위에 다니는 테슬라 차량들이 차량 수준에서 연합학습으로 모델을 개선해서 테슬라 본사로 보내주는 것도 아니고, 자율 주행의 핵심인 인지 기능 부분을 본사에 있는 고성능 컴퓨터로 학습시켜서 OTA를 써서 주기적으로 업뎃해주는 정도일 텐데요.

본사에서 세계에서 열 손 가락 안에 드는 슈퍼 컴퓨터를 사용해서 모델을 학습시켰다고 해도, 자율주행 모델은 어차피 차량 내에 포함된 엣지 디바이스로 돌릴테니 하이퍼 파라메터 수라던가 하는 것도 한계가 있을 것 같구요. 실제 주행 데이터를 모으고는 있을테니 주행 판단 모델 개선에는 (자료를 찾아봤는데, 딥러닝인지 이외의 머신러닝 알고리즘 중 하나를 사용했는지는 확인을 못 했습니다 굳이 딥러닝을 ... 이라는 생각은 하고 있어요. 혹시 알고계시면 가르침을 부탁드립니다) 도움이 될 것 같기는 한데 주행 모델 개선으로 자율 주행 전반에 현격한 차이가 날까? 하는 의문이 들었습니다.

모델의 성능 개선이라는게 일정 수준에 다다르면 알고리즘이 확 바뀌지 않는 이상 더뎌질 수 밖에 없는 노릇이고, 테크 기업인 구글은 말할 것도 없고 토요타나 GM, 르노, 현기차 같은 회사들이 돈이 없어서 저런 데 투자를 못하는 것도 아닐테구요.

그래도 아직은 테슬라가 ADAS 쪽에서는 과감한 시도(+프론티어 정신 넘치는 유저들의 지지)나 누적 투자 덕분에 앞서있다고는 생각하는데, 제가 잘못 알고 있고 테슬라의 ADAS와 다른 차량 메이저 혹은 웨이모 정도의 기업이 레벨이 다르다고 할 정도의 차이가 있는건지 궁금합니다.