테슬라가 라이다를 안쓰는 이유, 데이터 컴퓨트와 관련해 이야기해줘

테슬람은 알고 나머진 모르는 내용이지만 한번더 공유🤣🤣

답변
테슬라가 라이다(LiDAR)를 사용하지 않는 이유는 주로 데이터 처리 및 컴퓨트(Compute)와 관련된 여러 가지 전략적 결정과 철학에 기반합니다:

비용 효율성:
라이다의 비용: 라이다 센서는 비싸며, 자동차에 적용할 경우 전체 제조 비용을 상당히 증가시킵니다. 테슬라는 비용 효율성을 우선시하여, 비교적 저렴한 카메라와 레이더 센서를 사용합니다.

데이터 처리 복잡성:
센서 퓨전: 테슬라는 카메라, 레이더, 초음파 센서를 조합하여 하나의 통합된 센서 시스템을 만듭니다. 여기서 중요한 점은 이 센서들로부터 수집된 데이터를 어떻게 효율적으로 처리하고 융합하는가입니다. 라이다는 높은 해상도와 정밀도를 제공하지만, 그만큼 데이터 처리량도 증가합니다. 테슬라는 이 복잡성을 피하고, 대신에 기존 센서 데이터의 효율적인 처리와 학습에 집중합니다.

머신러닝과 컴퓨트 파워:
AI 및 머신러닝: 테슬라는 대규모 AI 및 머신러닝 모델을 통해 센서 데이터를 해석합니다. 그들은 라이다 없이도 충분한 정보를 추출할 수 있는 강력한 소프트웨어 알고리즘을 개발해왔습니다. 라이다 데이터를 처리하는 대신, 테슬라는 컴퓨터 비전과 딥러닝을 이용해 카메라 및 레이더 데이터에서 더 많은 정보를 뽑아내려 합니다.
컴퓨트 자원: 라이다 데이터는 매우 무거워 처리와 저장에 많은 컴퓨트 자원이 필요합니다. 테슬라는 차량 내에서의 컴퓨트 자원을 최적화하기 위해 라이다를 배제하고, 그 자원을 다른 핵심 기능에 투자합니다.

철학적 접근:
엘론 머스크의 비전: 테슬라의 CEO 엘론 머스크는 인간의 시각 시스템을 본딴 자율주행 시스템 개발을 추구해왔습니다. 인간은 라이다 없이도 주행을 하며, 테슬라 역시 그 방향을 지향하는 것입니다. 머스크는 라이다를 "바보 같은 장난감"이라고까지 표현하며, 미래의 자율주행 기술은 카메라와 AI가 주도할 것이라고 믿습니다.

대규모 데이터셋:
실시간 학습: 테슬라의 차량들은 매일 수백만 마일의 주행 데이터를 수집하여, 이 데이터를 통해 실시간으로 자신의 자율주행 소프트웨어를 개선합니다. 라이다 없이도 이 방대한 데이터셋을 활용해 자율주행 기술을 발전시킬 수 있다는 점에서, 라이다의 필요성이 줄어든다고 볼 수 있습니다.

결론적으로, 테슬라가 라이다를 사용하지 않는 것은 비용 절감, 데이터 처리 효율성, AI와 머신러닝의 발전, 그리고 자율주행의 철학적 접근 방식 등이 복합적으로 작용한 결과입니다.