반응형 자율주행8 테슬라 FSD·로보택시 상용화가 바꾸는 미래 자동차 산업: 완성차는 도입할 수 있을까? 테슬라 FSD·로보택시 상용화가 바꾸는 미래 자동차 산업: 완성차는 도입할 수 있을까?I. 먼저 정리: FSD와 로보택시는 같은가?핵심: 테슬라의 Full Self-Driving (Supervised)는 테슬라 공식 문서에서 “능동적 운전자 감독이 필요하며 차량을 자율(autonomous)로 만들지 않는다”고 명시됩니다. 즉 현재 안내 기준으로는 “완전 무인 로보택시(L4+)”와는 개념이 다릅니다.자율주행 논의에서 가장 많이 섞이는 두 단어가 있습니다.고급 운전자 보조(ADAS): 레벨2(L2) 중심. 운전자가 책임 주체이며 상시 개입 준비가 필요.로보택시(대개 L4+): 정해진 운행조건(ODD) 안에서 운전자 없이 스스로 운행하고, 서비스로 운영됨.이 구분은 SAE J3016의 레벨 정의(0~5) 프레.. 2026. 2. 3. 자율주행 차량 플랫폼 ‘알파마요(Alpamayo)’ 완전 정리: 무엇이고, 자동차 산업을 어떻게 바꿀까? 자율주행 플랫폼 ‘알파마요(Alpamayo)’ 완전 정리, 무엇이고, 자동차 산업을 어떻게 바꿀까?엔비디아(NVIDIA)가 공개한 알파마요는 자율주행의 핵심을 “보는 것(인식)”에서 “생각하는 것(추론)”으로 옮기려는 오픈 VLA(Vision-Language-Action) 모델·플랫폼입니다. 이번 글에서는 알파마요의 구성과 핵심 개념, 그리고 완성차/OEM·부품사·로보택시·규제·데이터/컴퓨팅 생태계에 미칠 영향을 정리합니다. I. 한 문장으로 요약알파마요(Alpamayo)는 오픈 VLA 모델을 중심으로, 자율주행 개발을 훈련·시뮬레이션·차량 탑재(배포)까지 이어주는 “플랫폼형 포트폴리오”로 소개되며, 특히 롱테일(희귀·위험) 시나리오에서 추론(Reasoning)을 통해 더 안전하고 설명 가능한 의사결정.. 2026. 1. 28. 테슬라 오토파일럿 vs FSD(Supervised) 완전 정리: 기능·차이·한계·구독 요건 테슬라 오토파일럿 vs FSD(Supervised) 차이점 총정리I. 결론부터: 둘의 차이는 “범위”와 “목표”테슬라의 오토파일럿(Autopilot)은 주로 차선 유지 + 앞차 따라가기에 집중한 기본 운전자 보조(ADAS)입니다. 반면 FSD(Full Self-Driving, 현재 문서상 “FSD (Supervised)”)는 내비게이션 목적지를 기준으로 교차로·좌/우회전·라운드어바웃·고속도로 진출입 등 더 넓은 운전 과업을 수행하도록 설계되어 있습니다. 중요: 테슬라 공식 문서에서 FSD는 “Supervised(감독 필요)”로 명시되며, 기능 작동 중에도 운전자의 지속적인 감독이 필요합니다. II. 오토파일럿(Autopilot) 구성: 기본기는 “TACC + 오토스티어”1. Traffic-Aware C.. 2026. 1. 28. 자율주행 단계(레벨 0~5) 완벽 정리: 비자율부터 완전 자율까지 자율주행 단계(레벨 0~5) 완벽 정리: 비자율부터 완전 자율까지“자율주행”은 광고 문구보다 책임 주체(운전자 vs 시스템)가 핵심입니다. 레벨 0~5를 가장 헷갈리지 않게 정리해볼게요.키워드: ADAS · ADS · ODD · 인수요청 핵심: 주변 감시(OEDR) 책임이 누구에게 있나? 레벨 0~2: 사람 / 레벨 3~5: 시스템(조건부) I. 자율주행 레벨을 가르는 3가지 기준레벨 정의를 이해할 때는 아래 3가지만 잡으면 대부분의 혼동이 사라집니다.조향(스티어링) + 가감속(엑셀/브레이크)을 누가 지속적으로 수행하나?주변 감시/인지(OEDR)를 누가 책임지나? (차선, 신호, 보행자, 돌발 장애물 등)시스템 한계에 도달했을 때 대응 책임(최소위험상태 포함)이 누구에게 있나? 가장 중요한 한 줄레벨.. 2026. 1. 18. 자율주행의 룰베이스(Rule-based)란? E2E와 차이, 장단점, 실제 적용 자율주행의 룰베이스(Rule-based)란?“이 상황이면 이렇게 해라”를 사람이 미리 규칙(if-then)으로 정의해 두고, 차량이 그 규칙대로 판단·행동하는 자율주행 방식입니다. I. 한 줄 정의룰베이스(Rule-based)는 사람이 미리 정한 규칙과 조건문(If-Then)으로 차량의 판단과 행동을 설계하는 방식입니다. 예: “앞차 거리가 가까우면 감속”, “빨간불이면 정지”, “보행자가 횡단보도에 있으면 멈춤” 등. II. 목차2-1) 룰베이스 자율주행의 구조룰베이스는 보통 모듈형(파이프라인) 자율주행 구조에서 핵심 의사결정 로직으로 쓰입니다.센서 → 인지(차선·차량·신호 인식) → 규칙 판단(룰 엔진) → 제어(조향·가속·제동)1. 룰 엔진(Decision Rules)인지 모듈이 만든 “상황 정보.. 2026. 1. 18. 피지컬 AI(Physical AI)란? 우리 삶·산업·국가·세계에 미칠 영향과 파생 영역 총정리 피지컬 AI(Physical AI)란? 우리 삶·산업·국가·세계에 미칠 영향과 파생 영역 총정리“말하는 AI”를 넘어, 현실에서 움직이고·집고·운전하고·조립하는 ‘행동하는 AI’의 시대가 열리고 있습니다. 피지컬 AI의 개념부터 핵심 기술, 사회·산업·국가·세계 질서 변화까지 입체적으로 정리합니다. I. 피지컬 AI(Physical AI)란 무엇인가?피지컬 AI는 물리적 세계(현실 공간)에서 직접 이동·조작·상호작용하는 인공지능입니다. 기존의 텍스트/이미지 기반 AI가 “생각하고 말하는” 중심이었다면, 피지컬 AI는 여기에 행동(Act)을 더해 현실에서 결과를 만들어냅니다. 핵심 한 줄: 피지컬 AI = 생각하는 AI + 행동하는 신체(로봇/기계). 그래서 피지컬 AI는 단순히 “로봇에 AI를 붙인 것.. 2026. 1. 13. 이전 1 2 다음 반응형
