Nvidia는 자율주행 리더인 테슬라와 웨이모를 의심하고 있다

NVIDIA의 자율주행에 대한 새로운 접근

반년마다 회사의 자동차 부서장인 신저우 우(Sinzhou Wu)는 제너럴 디렉터 젠슨 황(Jensen Huang)을 테스트 파일럿에 초대하지만, 첫 번째가 시스템을 완전히 신뢰할 때만 한다. 최근 여행에서는 Mercedes CLA를 사용해 Woodside에서 San‑Francisco 중심부까지 주행했다. 차량은 “MB.Drive Assist Pro”—NVIDIA와 공동 개발한 운전자 지원 시스템으로 Tesla Full Self‑Driving과 유사하게 동작했다. 22분 길이의 영상은 건설 현장, 밀집된 주차 공간, 주황색 콘로 둘러싸인 좁은 구간을 통과하는 차량을 보여준다. 테스트 중에 시스템은 끄지 않았다.

왜 NVIDIA가 자율주행에 투자하는가
* 파트너십 – 이미 Mercedes, Jaguar Land Rover 및 Lucid와 협력하고 있다.
* 2024년 CES에서 회사는 “Alpamayo”를 발표했다—네 번째 수준(사람이 지정된 조건 하에서는 개입하지 않는) 자율주행을 만들기 위한 AI 모델, 시뮬레이터 및 데이터 세트.

NVIDIA는 외부 신호를 기반으로 즉시 결정을 내리는 전면 모델을 사용한다. 동시에 회사는 전통적인 검증 방식을 지원하여 의사결정 과정을 관찰하고 통제할 수 있도록 한다. 결과적으로 시스템은 “인간” 같은 운전 스타일(반응의 부드러움)과 검증 가능한 로봇성을 결합한다.

> *“전면 모델은 눕혀진 경찰관이나 차선 변경에 더 잘 반응하며, 운전 중 로봇 느낌을 주지 않는다.” – 우가 말한다.*
> *“그래서 지금이 바로 ChatGPT의 순간이다” (자율주행이 실제 돌파구를 만들 수 있다는 의미).*

기술과 안전
* 센서 다양성 – Tesla와 달리 NVIDIA는 카메라에만 국한되지 않는다. Drive Hyperion 시스템에서는 카메라와 레이더를 사용할 수 있고, 더 비싼 모델(4만~5만 달러)에는 완전한 센서 세트가 추가된다.
* 가상 장면 학습 – 실제 주행에만 의존하지 않고 NVIDIA는 실제 기록에서 가상 장면을 생성한다. 이는 현실에서는 드물게 발생하는 극단적 상황에서도 자율주행을 테스트할 수 있게 한다.
* 파트너 지원 – 회사는 파트너로부터 레이더와 카메라 영상 데이터를 받아 보다 정밀한 모델을 만든다.

아이디어는 시각 인식, 언어 이해 및 물리적 행동이 하나의 아키텍처 아래 통합되는 것을 목표로 한다. 이는 사람에게 운전을 가르치는 것과 비교된다: 먼저 도로를 보는 법을 배우고, 규칙을 이해하고, 마지막으로 차량을 조종한다.

결론

NVIDIA는 고급 AI와 신뢰할 수 있는 검증 시스템을 결합한 유연한 솔루션을 제공함으로써 자율주행 분야의 핵심 플레이어가 되고자 한다. 이 접근 방식은 도로 상황에 부드럽게 반응하면서도 광범위한 센서와 가상 테스트를 통해 높은 수준의 안전성을 보장한다.