자율주행 시대의 두 축: 테슬라와 웨이모의 기술스택과 미래전략

카메라 기반 vs. 라이다 기반, 누가 모빌리티 혁명을 이끌 것인가?

황삼청 지음

넷스쿨 2025년 02월 17일 출간

작품소개

책소개

이 책은 AI 엔지니어와 연구자를 대상으로 자율주행 기술의 발전과 경쟁 구도를 분석합니다. 테슬라와 웨이모의 철학, 센서 스택, AI 기술, 시뮬레이션 및 검증 과정, 빅데이터와 클라우드 인프라, 그리고 트럼프 행정부의 규제 변화까지 다룹니다. 자율주행 레벨5 실현을 위한 과제를 탐구하고, 미래의 기술적·경제적 전망을 제시합니다.

목차

I. 자율주행 혁명의 배경과 시장 동향
1. 자율주행 시장 규모와 전망
2. 주요 플레이어(테슬라, 웨이모, GM Cruise, 모빌아이 등) 소개
3.규제와 법적 이슈: 각국의 자율주행 허가 동향
4. 자율주행 등급(Level 0~5)과 기술적 의미

II. 테슬라와 웨이모의 철학과 전략
1. 테슬라의 비전(Vision) 우선주의: “카메라만으로 세계를 본다”
2. 웨이모의 안정적 라이다·HD 맵 모델: 지오펜스 지역에서 레벨4 실현
3. 비용·확장성·기술 난이도 측면의 비교
4. 두 회사가 궁극적으로 지향하는 자율주행 패러다임

III. 하드웨어/센서 스택 비교
1. 테슬라: 카메라 8~9대, 레이더 축소, 초음파 제거, 라이다 불사용
2. 웨이모: 라이다·레이더·카메라 삼각 센서 구성
3. 하드웨어 비용·내구성·장애 대응
4. HD 맵 의존성 vs. 실시간 비전 의존성

VI. 테슬라 FSD 기술 스택 깊이 파고들기
1. FSD 컴퓨터(HW3, HW4)와 SoC 내부 구조
2. 하이드라넷(HydraNet)과 멀티헤드 아키텍처
3. Occupancy Network(점유 네트워크) 도입 배경과 작동 원리
4. Interaction Search
5. FSD Planning
6. End-to-End 학습의 개념: 입력부터 조향·제어까지
7. 데이터 엔진(Data Engine): 전 세계 테슬라 차량으로부터의 실시간 학습 루프
8. FSD Lanes Neural Network
9. FSD Networks in Car
10. Automated 3D Labelling by multi-trip reconstruction
11. Simulation World Creator

V. 웨이모 Driver 기술 스택 깊이 파고들기
1. 라이다 + HD 맵: 정밀 3D 포인트 클라우드 기반 인식
2. Perception → Behavior Prediction → Planning → Control: 모듈형 접근
3. Waymo Open Dataset과 자율주행 연구 커뮤니티와의 연계
4. 지오펜스(Geo-fencing)와 로보택시 서비스(Waymo One) 운용 사례
5. 구글 클라우드/TPU를 활용한 대규모 학습 파이프라인

VI. 신경망 아키텍처와 AI 기법 비교
1. 테슬라의 End-to-End 딥러닝, CNN/Transformer 기반 추론
2. 웨이모의 3D 객체 감지, 그래프/시계열 모델 기반 행동 예측
3. 물리·시뮬레이션 기법과 AI 결합 (몬테카를로 탐색 등)
4. 두 회사의 AI Day, 연구 발표 자료 분석

VII. 시뮬레이션 & 검증: 어떻게 안전을 증명하는가
1. 테슬라: 실도로 주행 데이터 vs. 소규모 시뮬레이터 결합
2. 웨이모: 대규모 시뮬레이션 환경, HD 맵 기반 가상 주행 테스트
3. 디지털 트윈(Digital Twin)과 물리 기반 AI의 역할
4. 안전성 검증 프로세스: 섀도 모드, 디센게이지 리포트(Disengagement Reports)

VIII. 테슬라 vs 웨이모: 자율주행 AI 학습을 위한 빅데이터 및 클라우드 인프라 분석
1. 테슬라의 Dojo 슈퍼컴퓨터
2. 웨이모와 구글 클라우드/TPU 인프라
3. 주행 데이터 레이블링 및 MLOps 관리
4. 데이터 수집-학습-OTA 업데이트의 선순환

VIV. 양사 기술 스택의 장단점 종합 비교
1. “카메라 Only”와 “라이다+HD 맵”의 근본적인 차이
2. 확장성과 비용 문제: 어느 쪽이 더 유리한가?
3. 도시 환경·고속도로·악천후 등 다양한 시나리오별 비교
4. 레벨4, 레벨5로 가는 길: 누가 먼저 완성할 것인가?

X. 미래 전망과 비전
1. 완전 자율주행 레벨5 실현을 위한 남은 과제
2. 테슬라 vs. 웨이모의 서비스 모델(로보택시, 개인 차량, 물류 등)
3. 글로벌 규제와 제휴, 자율주행 생태계의 확장
4. 트럼프 행정부의 자율주행 규제 혁신 동향 (2025년 2월 이후)
5. 기술, 투자, 사회적 영향에 대한 전망

작가정보

저자(글) 황삼청

저자는 서울대학교 컴퓨터공학과(1988.2)를 졸업한 뒤, 한국과학기술원(KAIST) 전산학과에서 인공지능 박사(1994.8) 학위를 취득하였다. 1994년 핸디소프트에서 인트라넷 그룹웨어(결재/핵심 엔진) 개발을 시작으로 소프트웨어 엔지니어 커리어를 시작했다. 이후 싸이버뱅크, 씬멀티미디어등 에서는 단말 소프트웨어(SW VOD/SMIL 등) 개발팀장 및 연구소장으로 재직하며 기술 리더십을 쌓았다.
삼성전자(무선사업부)에서는 스마트폰 SW 개발을 담당하며 개발팀장·수석연구원으로 활동했으며, 네이버에서는 서비스관리시스템 및 지도서비스 개발을 총괄하는 개발랩장을 맡았다.
현재는 Netschool 대표로서 주식·부동산 투자 및 인공지능 투자 모델 연구·개발에 주력하며, 투자 강의와 컨설팅을 병행하고 있다. 다년간의 소프트웨어 개발 경험과 인공지능 기술, 그리고 투자 노하우를 결합해 다양한 분야에서 혁신적인 사업 모델을 모색하고 있으며, AI 에이전트 개발 및 활용 방안에 대한 연구와 강의 활동을 이어가고 있다.