2.1. 테슬라의 비전(Vision) 우선주의: “카메라만으로 세계를 본다”

 

II. 테슬라와 웨이모의 철학과 전략

자율주행 시장에서 테슬라와 웨이모는 각기 다른 기술적·전략적 선택을 통해 눈에 띄는 성과를 거두고 있습니다. 전자는 카메라·딥러닝을 통한 비전(Vision) 우선주의를 내세우며, 후자는 라이다(LiDAR)+HD 맵 기반의 안정적 레벨4 달성에 집중해 왔습니다. 이 장에서는 두 회사가 어떤 철학을 추구하는지, 그로부터 파생되는 비용·확장성·기술 난이도 측면의 차이가 무엇인지, 그리고 궁극적으로 어떤 자율주행 패러다임을 지향하는지 살펴봅니다.

 

 

1. 테슬라의 비전(Vision) 우선주의: “카메라만으로 세계를 본다”

1) 라이다 배제와 카메라 기반 학습

테슬라는 초창기부터 “라이다는 비용이 지나치게 높고, 대중화에 불리하다”는 논리를 내세웠습니다. 대신 카메라를 통해 인간의 시각적 인지와 유사한 방식을 구현할 수 있다고 주장하며, 딥러닝(특히 컨볼루션 신경망)으로 방대한 영상을 처리하게 했습니다.

• 장점: 센서 비용 절감, 차량 설계 단순화.

• 단점: 라이다 대비 신뢰도를 높이는 것은 크나큰 도전 과제.
실제로 테슬라 AI 데이(2021, 2022) 발표에서,[6] 테슬라 엔지니어들은 “비전을 통한 3D 공간 이해”가 충분히 가능하다는 근거로 Occupancy Network, HydraNet 등 신경망 아키텍처를 시연하며, 라이다를 대체할 기술적 자신감을 내비쳤습니다.

 

2) OTA 업데이트와 대규모 데이터 수집

테슬라의 또 다른 강점은 전 세계에 이미 판매된 수백만 대 차량에서 실도로 주행 데이터를 수집하고, 이를 클라우드로 전송해 AI 모델 학습에 활용한다는 점입니다.

• OTA(Over-The-Air) 업데이트로 즉각적인 소프트웨어 개선이 가능해, 모델 개선 속도가 매우 빠릅니다.

• 전 세계 다양한 도로·기후 환경에서 얻은 실측 영상이 머신러닝 모델의 범용성을 높여 줍니다.

이러한 데이터 엔진(Data Engine) 덕분에 테슬라는 자율주행 소프트웨어를 지속적으로 고도화하고 있으며, 이는 업계 내에서도 가장 방대한 도로 주행 데이터를 확보한 사례로 손꼽힙니다.[1][2][7]

 

1.3 End-to-End 접근과 FSD(Full Self-Driving)

 

테슬라는 중간 단계(객체 인식 → 경로 계획)마다 별도 모듈을 두기보다는, 하이드라넷(HydraNet) 등 통합된 거대 신경망을 추구합니다. 최종 목표는 “카메라 영상 입력 → 핸들·페달 제어 출력”을 하나의 AI가 담당하는 End-to-End 자율주행입니다[thinkautonomous.ai].

• 일론 머스크가 2023년 실적 발표에서 언급한 “6월 텍사스에서 무인(unsupervised) FSD 시범 서비스”는 사실상 레벨4 이상의 자율주행을 노린 과감한 시도.[5]

• 다만 지역 규제, 예외 상황 대응 등 넘어야 할 산이 많다는 점은 테슬라 스스로도 인정하고 있습니다.
엔드투엔드 모델은 학습·검증 프로세스가 복잡하지만, 여러 모듈을 일일이 수작업으로 맞추는 방식보다 학습 데이터가 많을수록 빠르게 발전한다는 장점이 있습니다.[8]