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제목: GM, 로보택시 사업 ‘크루즈’ 중단 발표발표일: 2024년 12월 11일출처: 로이터요약: 세계 최대 자동차기업 GM이 자율주행 로보택시 자회사인 크루즈에 대한 추가 자금 지원을 중단하고 로보택시 개발을 철수한다고 발표했다​reuters.com. 2016년 이후 100억 달러 이상을 투자했지만 규제 어려움과 막대한 비용​reuters.com으로 수익 전망이 불투명해지자 내린 결정이다. 대신 GM은 크루즈 인력을 운전자 보조기술(슈퍼크루즈) 개발 부문으로 합류시켜 자율주행 기술을 점진적으로 차량용 첨단운전자지원시스템(ADAS)에 활용할 계획이다.관련 링크: 로이터 기사제목: 웨이모-우버, 오스틴에서 로보택시 서비스 개시발표일: 2025년 3월 4일출처: CNN요약: 알파벳 산하 웨이모가 우버와 제..

2023년 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition) WAD(Workshop on Autonomous Driving)에서 테슬라의 Ashok Elluswamy가 발표한 키노트 중, “Motion Planning using Network TOO”는 테슬라가 추구하는 최신 모션 플래닝 접근법을 보여주는 핵심 개념입니다. 기존의 엔지니어링 규칙 기반 로직이나 단순 예측-플래닝 분리 방식을 넘어, 신경망(Neural Network)을 활용해 차량의 실제 주행 경로(trajectory)를 결정하는 시스템을 더욱 고도화·통합했다는 점이 특징입니다. 아래에서는 이 발표의 주요 내용과 의의, 그리고 기술적 핵심 포인트를 정리해보겠습니다.1) 배경: 테슬라의 자율주행 스택 발전• ..

OpenAI, 미국 정부 특화 ‘ChatGPT Gov’ 출시 (2025년 1월 28일, Reuters) - OpenAI가 미국 정부 기관 전용으로 ChatGPT Gov를 선보였다. 이는 ChatGPT의 맞춤형 버전으로, 기관들이 자체 Azure 클라우드 환경에 배포해 사용할 수 있으며 ChatGPT Enterprise의 보안과 커스텀 GPT 등 여러 기능을 제공한다​reuters.com. 급성장하는 AI 경쟁 속에서 정부 부문에 안전한 대화형 AI 도입을 노린 행보다.ChatGPT에 일정 예약 기능 추가 (2025년 1월 14일, OpenAI) - OpenAI는 ChatGPT에 미래 시점의 작업을 지시할 수 있는 예약 작업(tasks) 베타 기능을 도입했다. 사용자가 한 번만 실행하거나 주기적으로 반복되..

LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 AI 에이전트는 텍스트 기반 상호작용을 통해 문제를 이해하고 해결하는 자동화된 지능형 시스템입니다. 이러한 에이전트는 단순히 질문에 답변하는 수준을 넘어, 복잡한 목표를 설정하고 이를 달성하기 위한 계획 수립, 메모리 활용, 외부 도구 연계까지 수행할 수 있습니다. 대표적인 예로 "ChatGPT"와 같은 대화형 모델을 넘어, 특정 산업 분야(의료, 금융, 교육, 마케팅)나 특정 업무(데이터 처리, 고객 상담, 정보 검색)에 특화된 에이전트를 만들 수 있습니다. 이를 위해서는 단순 모델 호출을 넘어, 모델을 효율적으로 제어하고 지속적으로 개선하며, 외부 데이터나 도구와 결합하는 프레임워크가 필요합니다. Langgraph는 이러한 LLM 기반 에이전트 구현을 손쉽게 하기 ..

1Dexterity, 로봇 위한 'Physical AI' 개발에 9500만 달러 투자 유치2025년 3월 11일PYMNTS로봇 물류 자동화 스타트업 Dexterity가 'Physical AI'(로봇의 물리적 작업을 가능케 하는 AI) 개발을 가속하기 위해 9500만 달러의 추가 투자를 유치했다​pymnts.com. 이 'Physical AI' 기술을 통해 로봇이 물류창고에서 팔레트 적재 등 반복적인 육체노동을 수행함으로써 생산성을 높이고 인력 부족 문제를 해결하는 것이 목표다​pymnts.com.기사 보기2Figure AI, 15억 달러 규모 휴머노이드 로봇 투자 논의2025년 2월 14일로이터휴머노이드 로봇 스타트업 Figure AI가 약 15억 달러 규모의 자금 조달을 논의 중이며, 이 투자로 기업가..

1) 학습 환경Tesla는 FSD(Full Self-Driving)로 단련된 AI 인프라와 방법론을 Optimus에 이식하고 있습니다. FSD 개발에서는 실제 차량의 주행 로그를 활용한 offline 학습과 필요시 시뮬레이션으로 corner case를 보완하는 전략을 써왔습니다​. 이러한 배경 덕분에 Optimus의 소프트웨어도 초기에 현실 환경에서 수집된 영상을 통해 훈련되고, Tesla가 구축한 자체 시뮬레이터를 활용해 드문 상황이나 위험한 상황을 가상 실험하는 방식을 병행하고 있습니다​[anyverse.ai].Tesla 내부 채용공고에 따르면 Optimus 팀은 로봇 소프트웨어 평가용 시뮬레이션 환경 제공, 합성 데이터셋 생성, 머신러닝 모델 훈련용 가상 환경 구축 등을 적극적으로 수행하고 있습니다..

중국에서 FSD 무료 체험 중단, 규제 승인 대기 (2025년 3월 24일) - 테슬라는 중국에서 진행하던 FSD(Full Self-Driving) 무료 체험 프로그램을 당국의 소프트웨어 승인이 완료될 때까지 일시 중단했습니다​reuters.com. 이는 중국 정부가 2월 말 자율주행 관련 OTA 소프트웨어 업데이트에 사전 승인을 의무화한 규정을 발표한 데 따른 조치로 해석됩니다​reuters.com. 테슬라는 웨이보 등의 채널을 통해 “관련 절차를 적극 진행 중이며 준비되는 대로 기능을 제공할 것”이라고 밝혔습니다​reuters.com. (출처: Reuters)캘리포니아에서 로보택시 위한 첫 허가 취득 (2025년 3월 18일) - 테슬라는 미국 캘리포니아에서 로보택시 서비스를 향한 첫 관문인 TCP ..

테슬라 AI 데이 2022에서 발표된 FSD(Full Self-Driving) 플래닝은, 차량 주변 환경을 인식(퍼셉션)한 뒤 어떻게 경로를 설정하고 주행 동작을 결정할지에 관한 핵심 기술을 의미합니다. 한마디로 “도로 상황을 파악했으니, 이제 어떤 경로로 어떻게 움직일까?”를 실시간으로 결정하는 자율주행의 두뇌 부분입니다. 테슬라는 이 과정을 뉴럴 네트워크 기반으로 대폭 고도화하고 있으며, 기존에 일정 부분 규칙 기반이던 로직을 점차 신경망 중심으로 통합하고 있습니다. 아래에서는 테슬라가 AI 데이 2022에서 발표한 FSD 플래닝의 주요 포인트들을 간단히 정리해 보겠습니다.“Joint Trajectory Planning for Ego and Other Agents“는 참고/부록 참조 1) 전체 구조 ..