관심:테슬라 의 AI 야망

     테슬라 는 자동차 제조 회사 일 뿐만 아니 라 과학 기술 회사 이기 도 하 다.지난주 발표 회 는 테슬라 의 이런 이미 지 를 더욱 선명 하 게 만 들 었 다.

베 이 징 시간 으로 8 월 20 일 오전,장시간 예 열 된 테슬라 AI 의 날 행 사 는 예정대로 열 렸 다.테슬라 는 FSD(완전 자율 주 행)순수 시각 솔 루 션,자체 연구 AI 칩 과 도조 슈퍼 컴퓨터,더 많은 기술 세부 사항 과 관련 하드웨어 의 더 빠 른 기술 교 체 를 공개 해 업계 에"테슬라 의 기술 은 정말 대단 하 다"고 재차 경탄 을 자 아 냈 다.

그러나 테슬라 를 오랫동안 지 켜 본 사람들 에 게 는 순수 시각 솔 루 션 이 든 AI 칩 과 Dojo 초 산 이 든'빅 뉴스'라 고 할 수 없다.가장 놀 라 운 것 은 테슬라 가 인간 로봇 을 곧 출시 하 겠 다 고 발표 한 것 이 바로 Tesla Bot 이다.

머 스 크 는 인공지능 기술 에 대해 더 큰 추 구 를 하고 있 음 이 분명 하 다.덩 즈 둥 칭 화대 인공지능 연구원 시각 지능 연구 센터 장 은 21 세기 경제 보도 기자 에 게 FSD 든 소비 급 개인 용 로봇 이 든 핵심 은 AI 인 데 자율 주 행,개인 용 로봇 이라는 두 가지 응용 장면 은 미래 경제 사회 발전 에서 모두 전복 적 이 고 커 다란 산업 발전 공간 을 내포 하고 있다 고 21 일 밝 혔 다.

그러나 전체적으로 현재 인공지능 의 산업 계 응용 은 미흡 하 다.테슬라 라 하 더 라 도 그의 자동 운전 기술 은 업계 에서 비교적 앞서 고 있 지만 아직 성숙 하지 않다.현 재 는 인위적인 감독 이 필요 한 보조 운전 단계 에 있 을 뿐 최근 에 보조 운전 기능 의 일부 결함 이 더욱 많은 관심 을 끌 었 다.

인공지능 이 땅 에 떨 어 지 는 야심 과 현실 에는 분명 적지 않 은 갭 이 존재 한다.

테슬라 의 AI 능력 은 기술 교체 가 빨 라 적어도 현재 전 세계 다른 신·노후 차 업 체 들 이 갖 추 지 못 한 것 이다.시각 중국 

테슬라 AI 기술 체계의 영혼

"테슬라 의 AI 능력 은 기술 교체 가 빨 라 적어도 현재 전 세계 의 다른 신·노후 차 업 체 들 이 갖 추 지 못 한 것 이다."이 는 자율 주 행 과 개인 로봇 의 응용 착지 와 산업 발전 에 더욱 큰 기 대 를 제공 했다."등 지 동 은 21 세기 경제 보도 기자 에 게 말 했다.

AI 데 이 행사 에서 테슬라 는 순수 시각 방안 FSD 진전,신경 망 자율 주 행 훈련,D1 칩,도조 슈퍼 컴퓨터 등 AI 분야 에서 의 다양한 성 과 를 외부 에 보 여 줬 다.그 중 하 나 는 순 시각 방안 FSD 의 진전 이다.

업계 의 절대 다수의 자율 주 행 솔 루 션 공급 업 체 의 기술 노선 과 달리 테슬라 는 순수한 시각 방안 을 고수 해 왔 다.카 메 라 를 통 해 환경 감 지 를 하고 레이저 레이 더 를 사용 하지 않 으 며 높 은 지도 도 사용 하지 않 았 다.상대 적 으로 이런 방안 의 하드웨어 원 가 는 상대 적 으로 낮 지만 데이터 와 알고리즘 에 대한 요구 가 더욱 높다.

브리핑 에서 소 개 된 방안 에 따 르 면 테슬라 는 차체 전 체 를 둘 러 싼 8 개의 카 메 라 를 통 해 도로 주변 정 보 를 얻 고 다 중 태 스 크 의 신경 망 구 조 를 통 해 서로 다른 이미 지 를 맞 추 는 것 으로 나 타 났 다.테슬라 는 맞 춤 형 정보 가 더욱 실 감 나 고 참고 가치 가 있 도록 카메라 정 보 를 통 해 3D 조감 도 를 그 릴 수 있 는 기술 을 개발 하고,도로 등 정 보 를 보 여 주 는 4D 의 공간 과 시간 표를 만 드 는'도로망'을 만들어 차량 이 운전 환경 을 더욱 정확하게 파악 할 수 있 도록 도 왔 다.

이 과정 에서 자율 주 행 에서 의 전문 용 어 는 감지 이 고 감 지 는 자율 주 행 핵심 기술 중 하나 에 불과 하 다.대량의 데이터 기반 이 생 긴 후에 도 강력 한 신경 망 을 구축 하여 이 데 이 터 를 통합 하고 재 분석 해 야 한다.

덩 즈 둥 은 신경 망 빅 모델 에 대해 빅 데이터,대 산 력 의'폭력'기반 이 필요 하 다 고 지적 했다.자율 주 행 코스 에서 테슬라 는 크 라 우 드 소 싱 의 인터넷 사 고 를 바탕 으로 최초 그림자 모델 로 최대 규모 의 실제 도로 교통 빅 데 이 터 를 얻 었 고 이번 발표 회 에서 도 테슬라 가 자율 주 행 시 뮬 레이 션 이나 디지털 쌍둥이 시스템 에서 의 성 과 를 보 여 주 었 다.

테슬라 는 인공 적 인 섬세 함 과 기계 의 효율 성 을 결합 해 물체 정 보 를 표시 하 는 1 천명 규모 의 데이터 레이 블 팀 을 만 들 었 다 고 소개 했다.이 동시에 테슬라 는 시 뮬 레이 션 장면 기술 을 개발 하여 현실 에서 흔히 볼 수 없 는'변두리 장면'을 모 의 하여 신경 망 의 교육 효율 을 향상 시 켰 다.

이 어"이 분야 의 작업 은 더 큰 합성 데 이 터 를 얻 을 수 있 을 뿐만 아니 라 깊이 있 는 학습 강 화 를 바탕 으로 하 는 의사 결정 계획 연구,응용 착지 전에 긴 꼬리 문제,변두리 작은 확률 사건 등 을 어떻게 해결 하 는 지 에 특히 중요 한 의 미 를 가진다"고 덧 붙 였 다.등 지 동 은

처리 해 야 할 데이터 가 지수 급 으로 늘 어 나 기 시작 하면 서 테슬라 도 훈련 신경 망 의 산 력 을 높이 고 있어 도조 슈퍼 컴퓨터 가 탄생 했다.실제로 머 스 크 는 도조 슈퍼 컴퓨터 의 존 재 를 여러 차례'스 포 일 러'한 바 있다.이번 AI 데 이 는 도조 슈퍼 컴퓨터 를 구성 하 는 핵심 유닛 인 테슬라 가 자체 개발 한 신경 망 트 레이 닝 칩 인 D1 이 눈 에 띈 다.

이미 2019 년 4 월 테슬라 가 자체 연구 용 FSD 칩 을 양산 한 데 이 어 이번에 선보 인 D1 칩 은 구조 와 성능 면 에서 대폭 업그레이드 됐다.D1 칩 은 분산 구조 와 7 나 노 공정 을 적용 해 500 억 개의 트랜지스터,354 개의 훈련 노드 를 탑재 하고 내부 회로 만 17.7㎞에 달 하 는 초 강력 계 산 력 과 초고 대역 폭 을 구현 한 것 으로 알려 졌 다.

반면 도조 슈퍼 컴 퓨 팅 은 엔 비 디 아의 A100 그래 픽 카드 5 천 760 개 로 구 축 됐 으 나 현 재 는 완전히 자체 연구 로 바 뀌 었 고 D1 칩 3 천 개 또는 훈련 유닛 120 개 로 구 성 돼 9PFLOP(9 천만 회)에 달 해 해량 의 동 영상 빅 데이터 에 적응 해 AI 빅 모델 훈련 을 할 수 있 게 됐다.

머 스 크 는 이 를 이용 해 신경 망 을 훈련 하고 자 하 는 다른 회사 에 최종 적 으로 도조 슈퍼 컴 퓨 팅 을 제공 하 겠 다 고 밝 힌 바 있 는데,이 는 테슬라 가 자율 주 행 이외 의 다른 영역 으로 AI 애플 리 케 이 션 을 확장 할 가능성 이 있다 는 것 을 의미 하 며,이번에 선보 인 로봇 이 이 가능성 을 어느 정도 입증 한 것 이다.

Tesla Bot 은 높이 1.72m,무게 56.6㎏으로 얼굴 화면 에 정 보 를 표시 할 수 있 고 인간 수준의 양손 을 가 지 며 강력 한 피드백 감응 을 통 해 균형 과 민첩 한 동작 을 실현 할 수 있 으 며 Dojo 슈퍼 컴퓨터 의 훈련 체 제 를 이용 해 기능 을 개선 할 것 으로 알려 졌 다.

머 스 크 는 앞으로 노동력 이 부족 하 지 는 않 겠 지만 육체 노동 은 선택 일 뿐 이 라 고 말 했다."Tesla Bot 는 위험성,중복 성,무미건조 한 임 무 를 수행 할 수 있 습 니 다."이 프로젝트 는 이미 일정 을 잡 았 으 며,계획 대로 테슬라 봇 은 내년 에 첫 원형 기 를 출시 할 예정 이다.

덩 즈 둥 은"현재 의 AI 는 산업 에 부 여 될 수 있 는 실제 가 학습 능력 을 갖 춘 데이터 지능"이 라 거나"대규모 신경 망"이 라 고 지적 했다.AI 알고리즘 을 보면 테슬라 는 분명히 멀 티 카메라 시신경 망 이라는 핵심 구 조 를 잡 고 신경 망 고유의 학습 능력 을 통 해자율 주 행,심지어 개인 로봇 장면 의 모든 문 제 를 해결 하기 위해 서다.

이 어"자율 학습 으로 감지,예측,규제 등의 도전 을 해결 하면 기계 가 인간 을 뛰 어 넘 는 능력 을 충분히 발휘 할 수 있다 는 것 이 테슬라 AI 기술 체계의 영혼 이자 이념 적 으로 테슬라 가 가장 앞서 가 는 곳"이 라 고 덧 붙 였 다.등 지 동 지적.

AI 착지 도전

이번'쇼 근육'은 AI 분야 에서 더 많은 전문 인력 을 끌 어 모 으 기 위 한 것 이 테슬라 의 목적 이다.

테슬라 는 자율 주 행 업계 의 일정한 의미 에서'선두 주자'임 에 도 불구 하고 실제 무인 운전 과 는 거리 가 멀 고 현재 착지 한 보조 운전 기능 도 완벽 하 게 이 뤄 지지 않 았 다.이런 측면 에서 AI 기술 이 한층 더 역할 을 발휘 하려 면 보완 이 필요 하 다.

최근 미국 국가 도로 교통 안전 관리 국(NHTSA)은 테슬라 에 대한 조 사 를 시작 했다.NHTSA 가 조사 한 11 건의 사 고 는 모두 테슬라 의 오토 파일럿(자율 주 행)이나 다른 자율 주 행 기능 과 관련 된 것 으로 알려 졌 으 며,이 가운데 7 건의 사고 로 인명 피해 가 발생 해 총 17 명 이 다 치고 1 명 이 숨 졌 다.

구체 적 으로 이들 사 고 는 2018 년 1 월 22 일부 터 2021 년 7 월 10 일 사이 9 개 주 를 가로 지 르 며 발생 했다.이들 은 대부분 밤 에 발생 한다.사고 후의 장면 에서 응급 차 등,조명탄,발광 화살표 판 과 로드 송곳 등 물체 가 있다.장면 을 보면 도로 구조대 원 들 이 차량 을 멈 추고 구조 임 무 를 수행 할 때 테슬라 의 자동 보조 운전 기능 은 이런 물체 와 차량 을 성공 적 으로 식별 하지 못 하고 충돌 이 발생 한다.

상기 그룹 기술 센터 의 한 규제 엔지니어 가 이런 사고 원인 을 분석 하면 서"추 통+정지 이 형 차량 은 전형 적 인 변두리 장면"이 라 며"단순 카메라 나 카메라+밀리미터파 레이더 의 센서 조합 도 이 장면 을 덮 기 어렵다"고 지적 했다.우선 송곳 통 모양 이 작 아 원 거리 하 밀리미터파 레이 더 는 쓸 기 어렵 고 정지 목표(차량 포함)는 걸 러 내기 쉽다.카메라 가 맞 춤 형 훈련 이 없 으 면 장애물 을 식별 하지 못 해 눈 뜬 장님 이 된다."거리 가 가 까 워 져 서 차량 이 인식 되 더 라 도 고속 근거리 때문에 충돌 을 피 할 수 없다."

순수 시각 방안 을 고수 하 는 테슬라 는 카메라 훈련 방안 을 배 치 했 지만 아직 까지 이 문 제 를 해결 하지 못 한 것 이 분명 하 다.테슬라 의 입장 에서 볼 때 이러한 기능 상의 결함 은 조속히 처리 해 야 한다.이 는 AI 관련 팀 을 더욱 키 워 야 한다.이번 발표 회 에서 기술 경로 와 비축 을 상세 하 게 보 여 주 는 테슬라 는 뜻 이 맞 는 업계 인사 들 에 게 러 브 콜 을 던 지고 있다.

테슬라 의 입장 에서 회사 의 조타수 인 머 스 크 는 이제 더 큰 야심 을 보 여 주 었 다.이번 발표 회 에서 선보 인 인간 형 로봇 에 따 르 면 테슬라 는 자율 주 행 능력 을 갖 춘 스마트 자동차 회사 가 되 어야 할 뿐만 아니 라 더 많은 면 을 덮 는 인공지능 로봇 회사 가 되 어야 한 다 는 것 은 테슬라 관련 기술 팀 의 구축 과 비축 에 더욱 높 은 요 구 를 제기 했다.

중 관 적 인 측면 에서 볼 때 최근 몇 년 동안 전 세계 인공지능 업계 가 신속 한 발전 을 이 루 었 고 인공지능 기업 의 수량 과 융자 수준 이 고속도로 증가 하면 서 인공지능 산업 을 둘 러 싼 인재 경쟁 이 더욱 치열 해 졌 다.

억 유럽 싱 크 탱크 의 보고서 에 따 르 면 지난 10 년 간 전 세계 주요 국 신규 AI 기업 수 는 2016 년 께 정점 을 찍 었 으 며,이 가운데 중국 과 미국의 신규 AI 기업 수 는 2017 년 이후 에 도 절대 치가 다른 나라 보다 큰 폭 으로 앞 선 글로벌 AI 기업 선도 지역 이다.자금 도입 측면 에서 볼 때 글로벌 AI 기업 의 융자 물 량 은 지속 적 으로 증가 해 2016 년 이후 기하학 적 성장 세 를 보 였 고 2018 년 까지 글로벌 AI 기업 의 총 융자 물 량 784 억 8 천만 달러 가운데 미국 이 1 위 를 차지 했다.

반면 AI 인 재 는 오랫동안 심각 한 수급 불 능 상 태 였 다.여러 연구 기관 은 전 세계 적 으로 AI 일자리 가 크게 부족 하 다 는 보고 서 를 보 낸 바 있다.미국 AI 기계 처리 자동화 기술 개발 업 체 UIPath 가 내 놓 은'AI 잡 스'보고서 에 따 르 면 미국 은 2018 년 7 천 465 개의 관련 직위 가 공석 이 었 다.캐나다 엘 리 먼 트 AI 의 JF 개 뉴 최고 경영 자(CEO)가 발표 한 2019 글로벌 AI 인재 보고서 에서 도 글로벌 AI 인재 풀 은 성장 하고 있 지만 수 요 는 여전히 공급 을 초과 하고 있 으 며,최근 2020 글로벌 AI 인재 보고 서 는 지난해 관련 수요 가 어느 정도 감 소 했 음 에 도 불구 하고'새로운 역할'에 대한 수 요 는 안정 적 이 었 다 고 밝 혔 다.

JF 가 뉴 가 발표 한 최신 보고서 에 따 르 면 인 재 는 AI 발전의 걸림돌 이 고 현 단계 의 AI 업계 에 필요 한 것 은 소프트웨어 알고리즘 을 파악 하 는 인재 만 이 아니다.'AI 의 모든 잠재력 이 과도 하 게 떠 오 르 는 지 는 논의 가 필요 하지만,AI 가 실제로 성공 하려 면 고급 전문가 와 정확 한 데이터 알고리즘 만 필요 한 것 이 아니 라 고 할 수 있다.AI 업 계 는 처음에는 이들 만 이 신기 술 을 관리 하고 새로운 분야 에 적용 할 수 있 기 때문에 매우 고급 전문가 에 집중 했다."그러나 이 신기 술 은 엔지니어 뿐만 아니 라 좋 은 모델 을 구축 하여 인원 을 효과적으로 배치 할 수 있 는 것 이 필요 하 다 는 것 을 깨 달 았 다."

      이 보고 서 는 AI 는 논리 적 규칙 이 아 닌 데이터 로 인 코딩 된 차세 대 소프트웨어 로,이에 비해 전통 적 인 소프트웨어 는 정적 이 고 AI 는 구축 뿐만 아니 라 배치 후 관리 해 야 하 는 새로운 인 프 라 생태계 가 필요 하기 때문에 AI 가 대규모로 역할 을 할 수 있 도록 공 사·인 프 라 구축,새로운 업무 모델 개발 과 목표 모니터링 등 분야 에 대량의 새로운 인재 가 필요 하 다.