편집자 주: 2024년은 점차 사라지고 2025년이 다가오고 있습니다. 다양한 산업은 현재 상황에 어떻게 대응하고 새로운 산업을 창출하고 있을까? 중국경제네트워크는 경제학자들을 초대하여 과거의 주요 사건을 검토하고 새해의 잠재적 기회를 기대하며BIP 니모닉, 귀중한 참고 자료를 제공하고자 합니다.
중국신문사, 12월 25일, 제목: 왜 택시는 무인자동차의 상업적 활용을 가장 빨리 실현할 수 있을까?
저자 Pan Helin 산업정보통신부 정보통신경제전문가위원회 위원
판 헬린
Carrot & Carrot 무인 택시 출시와 Tesla Robotaxi의 데뷔는 의심할 여지 없이 2024년에 가장 기대되는 두 가지 사건입니다. 이러한 사건들은 자율주행차의 상용화가 가속화되고 있음을 시사하며, 2024년은 자율주행의 상업적 활용에 있어 획기적인 해로 여겨진다.
무인 택시가 왜 필요한가요?
엄밀히 말해서 '자율주행'은 '무인운전'과 다릅니다. 2022년 3월부터 시행되는 '자동차 주행 자동화 분류' 기준에 따르면 자동차 주행 자동화 기능은 주행 자동화 미완료(레벨 0)부터 완전 주행 자동화(레벨 5)까지 6단계로 구분된다. 이 중 0~2단계는 주행 보조, 3~5단계는 자율주행으로, 일반적으로 사람들이 '무인 주행'이라고 이해하는 수준입니다. Turnip Run 무인 택시와 Tesla Robotaxi는 모두 레벨 4에 속합니다. 즉, 시스템은 설계된 작동 조건에서 모든 동적 주행 작업을 지속적으로 수행하고 최소 위험 전략을 자동으로 실행합니다. 이 레벨의 차량에는 더 이상 스티어링 휠이 없습니다. 그러나 인간 원격 보안 담당자가 여전히 필요합니다.
L3 레벨 이상의 자율주행 기술(고수준 자율주행이라고도 함)은 사실 오래전부터 존재해 왔지만, 기술의 성숙도와 비용 문제 등으로 항상 실험적이고 소규모로 진행되어 왔습니다. 규모 실험 단계. 2024년에는 자율주행 시범사업 범위가 더욱 확대되었습니다. 전국 50여 개 도시에서 자율주행 시범 시범 정책을 도입했습니다. 베이징, 상하이, 광저우, 선전, 우한 등지에서 무인자동차 시범 시범을 실시했습니다. 공공 도로. 특히 우한의 무인 택시는 지역 주민들의 이용을 끌어들였을 뿐만 아니라, 외부인들도 많이 이용하게 되어 자율주행의 상업적 활용을 일반인에게 보다 현실적으로 보여줄 수 있게 되었습니다. 현재로서는 작은 단계일 뿐이지만, 상용화는 자율주행 기술 개발에 큰 의미가 있습니다. 자율주행 기술 연구 개발을 더욱 지속 가능하게 만들고 자본 시장 투자자들에게 더 큰 확신을 줍니다.
그렇다면 무인 택시가 고수준 자율 주행을 위한 가장 빠르게 성장하는 상업적 응용 시나리오가 되는 이유는 무엇일까요? 가장 큰 이유는 현재 자율주행 기술 수준이 제한되어 있기 때문입니다. L4 수준은 제한된 지역(도시 내 지역 또는 고정 경로) 내에서 완전 무인 주행을 요구합니다. 이는 알고리즘의 적응성 문제, 즉 개방된 환경에서는 장소마다 환경 차이가 있고, 기존 기술은 안정적인 환경 매개변수가 있는 고정된 구역에서만 작동을 지원할 수 있기 때문입니다. 다른 위치로 이동하면 다시 배워야 해요. 하지만 택시는 비용 절감을 위해 신속하게 규모 운영을 달성할 수 있을 뿐만 아니라, 고정된 도시 지역이나 노선 내에서만 운행이 제한될 수 있기 때문에 초기 적용 시나리오로 가장 이상적입니다.
고도 자율주행 승용차는 아직 상용화 직전이다
물론 일반 승용차가 완전자율주행에 적합하지 않다고 할 수는 없다. 기술이 어느 정도 발전하면 일반 승용차에도 자율주행기술을 적용할 수 있다. 현재 일반 승용차의 자율주행 기능은 아직 보조 주행 단계(L1~L2)에 있으며, 대부분은 L2 수준에 있습니다. L3 레벨은 현재 상용화 전 단계이며, 많은 자동차 브랜드가 관련 모델을 출시할 계획입니다. 예를 들어, L3 자율주행 기능을 탑재한 메르세데스-벤츠의 새로운 DRIVE PILOT은 2025년 봄에 독일에서 출시될 예정입니다.
국내 정책 측면에서 올해 6월 공업정보화부는 BYD, NIO, 창안자동차, GAC그룹, SAIC그룹 등 9개 중국 자동차 제조사를 대상으로 공공 도로에서 L3 자율주행 기술을 시험 운행하도록 승인했습니다. L3의 상업적 활용을 위한 정책 채널을 열어줍니다. 하지만 L4 기술이 탑재된 현재 무인택시와 달리 L3 레벨 자율주행은 여전히 운전자가 필요하며 자동가속·감속, 자동조향 등 제한적인 조건에서 '자율주행'이 가능하며, 현재 L3 레벨 이상 자율주행은 비용이 주행 기술의 수준이 높아 일반 승용차에 장착해도 단기적으로 수익 전망이 없습니다. 따라서 기업이 자율주행 기술로부터 수익을 얻고 싶다면, 초기에 상용화된 무인 택시에만 적극적으로 투자할 수 있습니다.
저자는 완전한 자율 주행이 실현되려면 10년은 더 걸릴 수 있다고 보고 있으며, 상용화까지는 더 오랜 시간이 걸릴 수 있다고 주장한다. 현재, 무제한 무인 주행은 인공 신경망 알고리즘을 기반으로 한 머신 비전 및 의사 결정 솔루션을 사용합니다. 이 알고리즘은 인간의 행동을 모방하고 피로를 통해 인간 행동의 결함을 피하려고 합니다. 결국, 초기 기술로는 인간과 유사한 기능을 구현하는 것이 간단한 경우가 많지만, 소량의 데이터 노이즈로 인한 결함은 치명적일 수도 있습니다. 이러한 결함을 해결하려면 장기적인 데이터 축적이 필요합니다.
또한, 하드웨어적 조건이 부족하여 무인주행 적용에 제약이 따른다. 이 단계에서 머신 비전은 모든 물체를 구별할 수 있는 능력이 없으며 시각적 오류가 있을 것입니다. 머신 눈과 인간의 눈 사이에는 큰 차이가 있습니다. 물론 퓨전 지각 솔루션이 더 안전할 수 있지만 퓨전 지각은 또한 컴퓨팅 파워가 부족하다는 문제가 있습니다. 알고리즘은 여러 지각 센서를 결합하여 판단을 내려야 하는데, 이는 현재 컴퓨팅 파워로는 분명히 지원되지 않습니다.
따라서 무인 기술이 인간 운전자를 능가하고 사용자의 기대에 부응하려면 여전히 데이터를 계속 축적해야 하며, AI(인공지능)가 복잡한 도로 상황을 보다 정확하게 식별하고 더 빠른 대응 속도를 가질 수 있어야 합니다. 소프트웨어(알고리즘)와 하드웨어(컴퓨팅 칩) 분야의 공동 발전. (중국뉴스서비스 APP)
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편집자: 송야펀BIP 니모닉