전문가들이 자율주행의 문제점을 심층 분석합니다. 언제 운전대를 '버릴' 수 있을까요?

“자율주행에 긍정적인 도시는 많지만 출발점이 다르고 구현 방식도 다르다. 투자 유치를 희망하는 기업도 있지만 많은 기업이 그런 이유로 참여하지 못했다. 저는 정말로 자율주행을 하고 싶습니다.”

제3차 글로벌 스마트 자동차 프런티어 서밋에서 중국 전기 자동차 협회 100인(China Electric Vehicles Association of 100)의 사무총장이자 수석 전문가인 장용웨이(Zhang Yongwei)는 놀라운 발언을 했습니다. , 그리고 이와 같은 현명한 말이 이번 정상 회담 연설에서 널리 사용되었습니다.

자율주행의 '페인 포인트'는 무엇인가요?

'미국에서 우버가 보행자를 치어 숨지게 한 사건'을 접한 이후 자율주행 업계는 올해 3월까지 점차 냉각되기 시작했고 업계에서는 자율주행을 해야 한다는 목소리가 나왔다. 그 이유는 허사이 테크놀로지(Hesai Technology), 포니닷에이아이(Pony.ai), 웨이모(Waymo), 유시 테크놀로지(Uisee Technology) 등 자율주행 기업이 잇따라 대규모 투자를 받았고, 웨이모의 자금조달 금액이 무려 22억 5천만 달러에 달했기 때문이다.

그러나 자금 조달의 물결이 도래했다고 해서 많은 문제점이 있다는 사실을 감출 수는 없습니다.

100인 중국 전기 자동차 협회 회장 Chen Qingtai

100인 중국 전기 자동차 협회 회장인 Chen Qingtai는 자동차 혁명의 다음 단계는 다음과 같다고 믿습니다. 지능과 연결성, 지능 자동차의 발전은 여전히 ​​핵심 기술과 핵심 부품의 혁신과 연구 개발을 강화해야 하며, 국경 간 통합과 협력적 혁신이 성공과 실패의 열쇠가 될 것입니다.

“중국 자동차 산업은 부품에 대한 관심과 투자가 부족하여 우리나라 자동차 산업이 핵심 부품의 공동화라는 쓰라린 결과를 겪고 있습니다. 올해 코로나19 대유행과 국제 정세의 변화로 그 노출은 더욱 뚜렷해졌다”며 “중국의 자동차 생산과 판매는 확고히 세계 1위를 차지하고 있지만 핵심 기술 측면에서는 여전히 약점과 문제점이 많다”고 말했다. 그리고 핵심 구성 요소.

장용웨이(Zhang Yongwei) 중국전기차협회 사무총장 겸 수석 전문가 100

첸 칭타이(Chen Qingtai)는 부품산업의 핵심 애로사항을 지적한 반면, 장용웨이(Zhang Yongwei)는 출발점에 의문을 제기했다. 그는 일부 도시가 자율주행을 투자 유치를 위한 '예리한 도구'로 여기고 있으며, 이 산업이 너무 새롭고 규모가 커서 운영에 있어 맹목적인 부분이 많다고 생각합니다. 단일 개체가 추진하는 최상위 디자인도 패턴을 잘못 해석하게 됩니다. 그러나 동시에 그는 적극적이고 실용적인 도시를 인정했다. "일부 도시는 최상위 설계부터 구현 단계까지 비교적 명확하고 안정적입니다. 아직 탐색 중이지만 칭찬할 만합니다."

장용웨이는 또한 "단기적 이익에 대한 지나친 강조와 전략적 비전의 부재"도 자율주행 산업 발전의 큰 걸림돌이라고 지적했다. "누구나 자율주행을 단기적으로 추구하고 있다. 도시에서는 가능한 한 빨리 결과를 달성하기를 희망합니다. 장기적인 전략적 투자가 부족하여 수익 창출을 열망해서는 안 되는 일부 프로젝트가 단기 상업 프로젝트로 처리되어 일부 전략 프로젝트에 대한 투자에 영향을 미칩니다. ”

기업 대표로서 광저우 자동차 그룹의 총책임자인 Feng Xingya는 보다 실용적인 견해를 가지고 있다고 믿습니다. “지난 몇 년간 스마트카는 매우 높은 관심을 받으며 많은 자본 투자를 유치해왔습니다. 우리는 스마트 자동차의 개발이 점차 냉각기에 접어들었다고 생각하며 이는 좋은 일입니다." Feng Xingya는 이 단계에서 기업, 자본 및 대중이 모두 참여한다고 말했습니다. Fang은 더 이상 혼란스럽지 않습니다. 개념은 있지만 냉각 기간에 들어갔습니다. 하지만 스마트카는 여전히 핵심 기술 분야에서 많은 어려움에 직면해 있고, 자율주행 보조 기술과 무인자동차의 격차가 생각보다 훨씬 더 클 수 있다는 점을 인정해야 합니다.

“높은 단일 차량 비용과 인프라 투자는 대규모 대량 생산을 제한하는 중요한 요소입니다. Gartner의 기술 성숙도 곡선에 따르면 L4 및 L5 자율 주행 차량의 대량 생산에는 여전히 10년이 걸립니다. 예를 들어 매주 15,000개의 새로운 기지국이 추가되고 속도는 세계 최고이지만 5G가 전국적으로 적용되려면 5년 이상이 걸릴 수 있습니다."

기술 자체와는 별개로 말이죠. Feng Xingya는 규제 측면, 윤리, 법률 및 규정으로 인한 과제 등 몇 가지 알려진 문제점도 언급했습니다. 그는 단기적으로는 제한된 도시 지역에서 저속으로 주행하거나 특정 고속 구간에서 주행하는 등 엄격한 제약 속에서 자율주행차가 소규모 실증 운행을 시작할 것으로 예상된다고 분명히 지적했습니다.

그러나 장기적으로 볼 때 자율주행 맥락에서 교통사고에 대한 책임은 아직 명확하지 않다. “스마트카에 관련된 소프트웨어, 하드웨어, 데이터의 보안도 중요한 문제다. 포용적이고 신중한 감독이라는 개념 하에서 갈 길이 멀다." 아직 갈 길이 멀다.”

기업 간 통합과 협력에 관해 Feng Xingya의 견해는 Chen Qingtai의 견해와 일치합니다. “우리는 OEM만이 시스템 설계 및 통합을 주도할 수 있으며 단일 공급업체만으로는 완료할 수 없다고 믿습니다. 물론 OEM이 살아남을 수 있다면 OEM의 통합 역량은 점점 더 중요해질 것입니다. ”

지능화 시대에는 OEM, 1차 공급업체, 2차 공급업체, 운영업체...이러한 각각의 기능은 사라진 지 오래되었으며 모두의 역할이 점점 더 중요해졌습니다. 흐리게. 이 문제에 대해 Valeo China의 CTO인 Gu Jianmin은 일부 기술 회사와 새로운 여행 서비스 회사가 자동차 산업에 진출하면 고객, 파트너, 공급업체 또는 심지어 경쟁자가 될 수도 있다고 믿습니다.

진정한 자율주행과는 얼마나 멀리 떨어져 있나요? 올해 7월, GAC는 2020년 GAC 기술의 날 행사를 개최했으며, 이날 3차원 기공 구조 그래핀을 비롯한 다양한 블랙 기술과 ADiGO 스마트 드라이빙 상호 연결 생태계인 ADiGO3의 최신 성과를 공개했습니다. 그 중 ADiGO3.0은 자율주행 시스템, 지능형 IoT 시스템, 인공지능 등 세 가지 주요 측면에서 새로운 업그레이드를 선보였습니다.

계획에 따르면 GAC는 다음 단계에서 L4 자율주행 구현에 더욱 중점을 둘 예정입니다. 이와 관련, Feng Xingya는 2023년에 L4 자율주행의 지역적 시범 운영을 달성하기 위해 노력할 것이라고 말했습니다.

올해 3월 산업정보부는 '자동차 운전 자동화 분류'에 대한 국가권장표준(승인안)을 발표했다. 2021년 1월 1일 시행 예정입니다. . 자율주행을 분류할 때 업계에서는 늘 논쟁이 있는데, L3가 쓸모가 없어 L2에서 L4로 바로 갈 수 있다는 의견도 있고, 자율주행의 발전 경로를 따라야 한다고 생각하는 사람도 있다. 그 자체의 의미가 있습니다.

단순 분류에 비해 장면별로 나누는 것이 더 합리적일 수도 있다. 이번 정상회담에서 롤랜드 버거(Roland Berger)의 글로벌 시니어 파트너이자 중화권 부사장인 정윤(Zheng Yun)은 다양한 시나리오에서 예상되는 자율주행 구현 시기를 제시하며 “생산 현장 자율 주차는 2020~2023년에 실현될 것으로 예상되며, 도시 간 주차는 실현될 것으로 예상된다”고 말했다. 무인승용버스 구현 시기는 2023~2025년이며, 풀시나리오 무인 자가용, 풀시나리오 무인 로보캡 여행 서비스, 풀시나리오 무인 이동 서비스 등이 그것이다. 플랫폼은 2030년 이후까지 실현되지 않을 것입니다.”

그러나 일부 사람들은 그렇게 생각하지 않습니다. 그는 미친 머스크입니다.

2017년 5월, Tesla CEO Elon Musk는 Tesla가 L5 자율주행을 달성하려면 아직 2년 정도 남았다고 다짐했습니다. 3년 뒤인 2020년 세계인공지능컨퍼런스(World Artificial Intelligence Conference)에서 머스크는 "테슬라는 L5 자율주행에 매우 가깝다"며 "올해 L5 수준의 기본 기능 개발을 완료할 것이라고 확신한다"고 다시 한 번 과감한 발언을 했다. 상상할 수 있듯이 모든 사람은 이미 그의 야심찬 목표에 대해 절반만 확신하고 있습니다.

“L5 수준의 완전 자율주행에는 시간이 걸릴 것 같아요. 하지만 머스크는 매우 특별하고 종종 그것을 이해하지 못합니다. 그가 말하고 행한 많은 것들에 대해 우리는 처음에 그녀가 또다시 미친 듯이 생각하고 있다는 것을 느꼈습니다. 하지만 그가 말한 것 중 일부는 최종적으로 확정됐다”고 칭화대 자동화학과 야오 단야(Yao Danya) 교수는 말했다.

현재 업계에서는 차량-도로 협업이 높은 수준의 자율주행을 달성할 수 있는 유일한 방법이며, 자전거 지능의 시각 및 컴퓨팅 기능이 너무 제한적이라는 것이 업계의 공감대입니다. “차량-도로 협업은 주로 도로와 자동차를 완전한 시스템으로 간주하고 스마트 도로를 사용하여 지능형 커넥티드 카의 단점을 보완하고 안전성, 신뢰성 및 관련 기능을 향상시켜 일반 사람들 모두가 감당할 수 있고 저렴하고 남동대학교-위스콘신 대학교 지능형 네트워크 교통 공동 연구소 소장인 Ran Bin은 "시스템 최적화를 달성하기 위해 대규모 시스템 구현을 신속하게 추진할 수 있습니다."라고 말했습니다.

WeRide COO Zhang Li는 또한 자율주행차가 5G, 4G 네트워크 또는 기타 자전거의 도움 없이 안전한 자율주행을 달성하려면 강력한 소프트웨어와 하드웨어 기능이 필요하다고 믿습니다.

이를 바탕으로 차량-도로 협업은 무인 운전을 위한 중요한 안전 이중화이며, 가시선 너머, 클라우드 등은 모두 자전거 지능을 향상시킬 수 있습니다. "신호등을 예로 들어 보겠습니다. 차량-도로 협업을 통해 도로 종단 장비는 신호등 신호를 무인 자동차에 직접 보낼 수 있으며, 이를 통해 차량은 신호등의 현재 정보와 신호등이 몇 초 동안 변경되는지 확인할 수 있습니다. 빛의 굴절, 폭우, 눈, 나뭇가지 등의 외부 요인이 자율주행차의 신호등 판단에 영향을 미치지 않도록 하는 방안을 마련해 안전성을 높이는 것도 매우 중요하다. 높은 수준의 자율주행을 구현하기 위한 것이 바로 로보택시(자율주행택시)이다.

위라이드는 올해 2월 중국 내 첫 L4 자율주행택시 시범운행 보고서를 공개했다. WeRide Guangdong의 시범 운영 첫 달(2019년 12월 1일부터 31일까지) 동안 WeRide Guangdong은 안전 사고 없이 8,396건의 여행 주문을 완료한 것으로 보고되었으며, 일일 평균 여행 서비스는 270.8회였으며 최대 주문 수는 270.8회였습니다. 하루에 438건이 걸렸습니다. 총 서비스 주문 마일리지는 41,140km에 이르렀고, 4,683명의 사용자가 서비스를 받았습니다. 그러나 이러한 성과는 여전히 안전 담당자의 존재를 기반으로 달성되고 있습니다. Zhang Li는 안전 담당자가 정말로 제거되어야 자율주행 택시의 비즈니스 모델이 실질적인 의미를 가질 것이라고 솔직하게 말한 적이 있습니다.

이번 정상회담에서 장리는 “올해도 계속해서 로보택시 운영을 확대, 심화하는 동시에 2021년까지 자율주행차 면허 취득을 목표로 삼겠다”고 명확한 일정을 밝혔다. 일부 지역에서는 안전요원을 없애고 자율주행 로보택시 소규모 운행을 실현할 수 있다. 2023년에는 광저우 대부분 지역에서 완전 무인택시 운행이 가능해진다.”

이번에는 운이 좋았다. 로보택시를 체험한 후에는 후방 디스플레이에서 고정밀 지도를 생성하는 효과를 확인할 수 있습니다. 그러나 불법적으로 운전하는 소셜 차량을 만나면 로보택시에서 안전요원이 차량을 인수해야 하는 경우도 있습니다. 이러한 인수 작업은 추후에 완전히 기록되고 분석될 것으로 보고되었습니다.

솔직히 이 단계에서 로보택시가 장악하는 것은 지극히 정상적인 일이다. 디디의 지난 '비 오는 날 생방송'에서는 갑자기 진입로에 정지해 있던 세발자전거가 나타났고, 뒷줄에 있던 디스플레이도 등장했다. 이러한 예상치 못한 상황에 직면한 디디(Didi) 자율주행에도 원격 지원이 필요하다는 장애물이 보입니다. 디디의 견해로는 관련 안전 담당자를 향후 1~2년 내에 교체할 ​​수 없으며 그의 역할은 법률 및 규정의 필요성에 따라 결정됩니다.

마지막에 작성:

물론 자율주행이 직면한 문제는 이보다 훨씬 더 큽니다. 앞에서 언급한 '혼합 교통 장애', '규칙 차별', 그리고 '윤리적 역설'을 제안했습니다. 기존의 인문학적 개념에 따르면, 기계 자체의 내결함성(fault tolerance)은 극히 낮으며, 상용화된 자율주행 기술에서는 사람들이 신뢰할 수 없는 요소를 허용하지 않습니다. 동시에, 일정 비율의 자율주행차가 소셜 차량에 강제로 혼합되면 교통은 더욱 혼란스러워질 것입니다. Pony.ai(광저우)의 총책임자인 Mo Luyi가 말했듯이, 이 단계의 많은 비즈니스 시도는 무인 운영 목표를 달성하고 더 빠르게 규모를 확장하여 미래 시장 기회를 포착하는 것을 목표로 합니다.

본 글은 오토홈 체자하오 작성자의 글이며, 오토홈의 견해나 입장을 대변하지 않습니다.