FSD(Fullself driving) 현재 테슬라의 자율주행 수준은 레벨 2.5로 레벨 3을 향해 무서운 속도로 발전하고 있다.
출처: 인텔 향후 테슬라 기업가치의 핵심은 전기차를 넘어선 플랫폼화이며 그 중심에 FSD(Fullself driving, 완전자율주행)가 있다.FSD를 통해 하드웨어에서 서비스화의 흐름이 시작된다.자율주행에 도달하면 그로 인해 유발되는 부가가치는 (보험, 로보택시, 택배산업, 차량공유, 엔터테인먼트 등) 엄청날 것이다.
최근 게리 블랙과 일론 머스크의 트위터 내용에서 확인할 수 있듯이 1~2주 안에 FSD의 새로운 베타 테스트 버전이 출시될 예정이어서 많은 이들의 기대를 받고 있다. 일론 머스크의 트윗은 현재 버전인 v8과 향후 공개할 v9의 차이가 클 것이라고 예고하고 있다.
FSD가 테슬라의 수익이 된다는 것을 이해하려면 이연매출임을 이해해야 한다. FSD의 이익은 이연매출로 회계장부에 기록된다.※ 이연매출(Deffered revenue)이란? 매출이 발생하는 것을 미래로 미룬 것으로 ‘회계적으로는 아직 고객에게 전달하지 않은 상품이나 서비스에 대해 미리 받은 돈’이다. 선수금을 부채로 기록해 두었다가 향후 고객에게 상품이나 서비스를 전달하는 시점에 매출로 전환하게 되는 것이다.
FSD가 테슬라의 수익원이 되는 것을 좀 더 자세히 알아보고 싶다면 추천 유튜브 영상이 있다.
https://www.youtube.com/watch?v=FBipl_7DW4A&t=145sDojo(Self-SupervisedLearning)Dojo 컴퓨터는 자기지도학습(self-supervised learning)을 위한 슈퍼컴퓨터를 의미한다. 일종의 자동 라벨링으로 강력하게 딥러닝 알고리즘을 훈련할 수 있는 컴퓨터 또는 프로그램을 의미한다. 즉 차에서 얻은 데이터를 스스로 학습하는 것을 말한다.
이를 이해하기 위해서는 인공지능이 학습하는 방법을 알아야 한다.
- 지도학습(supervised learning) 사람이 컴퓨터에 데이터의 정답을 알리고 컴퓨터는 사람이 가르친 정답을 학습하는 방법 2. 비지도학습(unsupervised learing) 사람이 컴퓨터에 정답을 알리지 않아도 컴퓨터가 스스로 데이터의 특징을 파악하는 방법
- 테슬라는 현재 능동학습(Active Learning)을 통해 인공지능을 학습하고 있다.
- ※ 능동학습(Active Learning)이란?·데이터 라벨링 작업을 최소화하기 위한 학습방법 중 하나·적당한 양의 데이터를 인공지능이 학습하고 새로운 데이터를 추가 학습할 때 전체를 학습하는 것이 아니라 정말 필요한 데이터만큼 인공지능이 스스로 판단해 사람에게 정답을 알려달라고 부탁해 사람이 가르친 정답을 다시 학습하는 방법
- 자기지도학습(self-supervised learning)은 능동학습을 통해 선별된 데이터에 정답을 매기는 작업 또한 사람의 개입 없이 컴퓨터가 스스로 하고 학습도 스스로 한다는 것을 의미한다. 이를 위해서는 고사양의 PC가 필요한데 컴퓨터 스스로 방대한 양의 데이터 전반적인 특징을 이해할 수 있어야 하고 데이터 이해력을 기반으로 수차례 학습을 거쳐야 하기 때문이다. 이러한 고사양의 PC 역할을 하는 것이 Dojo이다.
- 결국 도조를 활용하면 사람의 개입을 최소화하고 데이터 수집, 데이터 레이블링, 인공지능 학습과 배포가 모든 과정을 완전 자동화할 수 있다.
- 현재 운영 중인 다수의 테슬라 차량에서 들어오는 막대한 데이터를 활용해 자율주행에 활용되는 신경망의 성능을 대폭 향상시킬 수 있을 것이다.
Dojo는 FSD의 폭발적인 성능 향상에 매우 중요한 부분이다.자율주행차 호출(Ride-hailing), 카셰어링(Ride-sharing), 로보택시
‘자율주행차 호출 ride-hailing’은 우버와 비슷한 차량 호출 서비스다. 차이점은 테슬라의 완전 자율주행차를 이용하는 것이다.
테슬라 주인은 아침에 사무실에 도착한 뒤 스마트폰으로 테슬라 네트워크 앱에 자신의 차를 올리면 된다. 그러면 당신이 근무하는 동안 당신의 차는 로보택시가 되고 손님을 태우고 돈을 번다. 퇴근할 때 당신 차를 앱에서 내리면 그 차는 다시 회사로 돌아온다는 것이다.
테슬라는 완전 자율주행 기술이 완성돼 무인차량 호출 서비스를 시작하기 전에 먼저 사람이 운전하는 차량공유 ride-sharing 서비스를 시작할 계획인 것으로 알려졌다. ride-sharing 서비스를 통한 경험과 데이터 축적은 향후 ride-hailing 서비스로 나아가는 데 밑거름이 될 것이다. 테슬라의 무인차량 호출 서비스가 상용화되면 EBITDA(이자, 세금, 감가상각비 공제 전 이익) 마진율이 50%에 달하는 고수익 사업이 될 것으로 예상되고 있다.
테슬라 자동차는 움직이는 금융상품이 될 것이다.
테슬라 로보택시 차량의 예상 디자인으로 핸들이 없는 것을 볼 수 있다. (출처 : 테슬라 유튜브)
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