테슬라 초 비상사태..! 신차 뽑은 테슬라 차주들 전부 다 큰일 났다는 이유

-

신뢰 추락하는 테슬라
기존 오너들 안절부절
차 바꿔야 될 수도 있다

테슬라 모델 S / 사진 출처 =
테슬라 모델 S / 사진 출처 = “Reddit”

테슬라는 전기차 업계에서 여러모로 독보적이라는 평가를 받는다. 가장 짧은 시간 내에 최고의 위치까지 올라와 모두를 놀라게 했으며 지금은 누구보다 급격한 속도로 추락 중이다. 중국을 포함해 빠르게 추격하는 후발 전기차 업체에 밀리는 상황도 있지만 현재로서는 CEO인 일론 머스크가 테슬라의 최대 위험 요소로 손꼽힌다. 최근 그의 기행에 가까운 발언의 여파로 폭락한 주가는 오너 리스크의 위험성을 입증하는 대표적인 사례로 여겨진다.

한편 자율주행 분야에서 최고의 기술력을 인정받았던 테슬라가 한계를 드러내기 시작했다는 소식이 전해진다. 테슬라는 지난 2016년 자율주행에 필요한 하드웨어를 모두 갖춰 소프트웨어 업데이트만으로 자율주행을 구현할 수 있다고 발표한 바 있다. 하지만 각종 매체와 소비자들의 테스트, 검증으로 인해 이는 불가능하다는 것이 증명됐다. 결국 기존 발언을 번복하는 움직임이 포착되어 논란이 되고 있다.

무료 업데이트 약속 번복
지금은 새 하드웨어 준비 중

테슬라 모델 3에 탑재되는 카메라 및 센서들 / 사진 출처 =
테슬라 모델 3에 탑재되는 카메라 및 센서들 / 사진 출처 = “CarExpert”
테슬라 FSD 시연
테슬라 FSD 시연

테슬라는 2016년 출고되는 차량부터 레이더를 제거했으며 작년 초에는 초음파 센서를 제거해 논란의 중심에 섰다. 여론을 의식했는지 올해 초부터는 다시 레이더를 탑재하기로 했는데 한술 더 떠 새로운 완전 자율주행(FSD) 하드웨어를 출시할 것이라는 소식이 전해진다.

테슬라는 FSD를 공개한 초기부터 다음 해 완전 자율주행 기술을 완성할 것이라고 매년 약속했지만 아직까지 지키지 못하고 있다. 또한 FSD는 아직 베타 버전에 머물러 있음에도 옵션 가격이 1만 5천 달러(약 1,860만 원)에 달한다. 심지어 FSD를 무료로 업데이트해 주겠다는 약속도 뒤엎고 수익 확보를 위해 유료 업데이트를 시행 중이다.

FSD 최신 버전 못 쓸 수도
카메라 구성 대폭 바뀐다

테슬라 모델 3 레이더 장착 위치 / 사진 출처 =
테슬라 모델 3 레이더 장착 위치 / 사진 출처 = “Tesla Owners Online Forum”
테슬라 B 필러 카메라 / 사진 출처 =
테슬라 B 필러 카메라 / 사진 출처 = “Tesla Motors Club”

최근 외신 보도에 따르면 테슬라는 ‘HW 4.0’으로 불리는 오토파일럿 하드웨어 업데이트를 실시할 예정이다. 현재까지 소프트웨어 업데이트를 통해 FSD의 기능 개선을 경험한 기존 차주들은 더 이상 새로운 버전을 사용하기 어려워질 수도 있다는 뜻이 된다.

해당 보도에 따르면 저해상도 카메라 3개로 구성되어 있던 전면 카메라 허브가 고해상도 카메라 2개로 변경된다. 새 카메라 허브에는 카메라 렌즈 청결 상태를 유지하기 위해 팬 및 난방 시스템이 별도 장착될 전망이다. 이는 B 필러에 내장된 카메라에도 추가될 수 있다. 대신 모델 3 프로토타입을 통해 선보인 바 있는 범퍼 및 헤드램프 카메라는 추가되지 않을 가능성이 크다.

레벨 4는 여전히 무리
빅데이터 한계 봉착

테슬라 모델 Y / 사진 출처 = 네이버 남차카페
테슬라 모델 Y / 사진 출처 = 네이버 남차카페 “swiss made”님
테슬라 FSD 오작동으로 인한 다중 추돌 사고 / 사진 출처 =
테슬라 FSD 오작동으로 인한 다중 추돌 사고 / 사진 출처 = “The Intercept”

하지만 업계는 테슬라가 새로운 하드웨어를 도입하더라도 레벨 4 자율주행을 구현하기는 어려울 것으로 보고 있다. 카메라의 해상도를 높이고 렌즈 오염에 대비한다고 해도 진흙과 같은 심한 오염까지 해결하기는 어렵기 때문이다. 또한 카메라가 인식한 물체를 제대로 식별할 수 없다는 사실도 만천하에 드러났다. FSD 16.69 베타 버전 업데이트 당시 비닐봉지 앞에서 차량이 정지해버린 사례가 이를 입증한다.

이에 지속적으로 지적되는 사항이지만 기존의 데이터를 바탕으로 학습하는 빅데이터는 끝없이 변화하는 물체와 수많은 물질을 모두 정확하게 식별해내기 어렵다. 도로 위에서 항상 마주치는 표지판만 해도 상황에 따라 수시로 바뀔 수 있기에 안정적인 자율주행 구현까지는 갈 길이 멀어 보인다.

이 기사에 대해 어떻게 생각하시나요?
+1
0
+1
0
+1
0
+1
1
+1
0

금주 BEST 인기글

금주 BEST 인기글

  • 1 / 2