완전 자율주행` 레벨4에 걸린 시간: 구글을 따라잡은 스타트업 드라이브닷에이아이

구글은 막대한 자원을 투입했습니다. 그래서 한국의 그 어느 회사도 따라잡기 어렵다고 생각했지만, 이 분야가 그게 아닌 모양입니다.

`완전 자율주행` 레벨4에 걸린 시간
매일경제 2019-01-11
구글 8년, 드라이브닷에이아이 3년…비결은 딥러닝
브로디 후발 드라이브닷에이아이 공동설립자 겸 이사
"자율주행차 산업, 구글같은 승자독식 어렵다"

• 자율주행 기술과 안전 문제는 결국 심층신경망(Deep Neural Network·DNN) 기반 기계학습(딥러닝)에 달려
• 자율주행차량용 반도체칩의 연산능력과 '라이다(Lidar)' 등 각종 센서가 보다 저렴해지고 범용화되면서 자율주행차 분야 경쟁력을 결정하는 건 딥러닝 기술 완성도

기사가 상당히 길고, 저 회사얘기만이 아니라 업계 전반적인 이야기가 여럿 나옵니다.

궁극적으로 자율주행차는 모빌리티 서비스 수단. 가동률을 올려 이익을 낼 수 있을것. 자율주행차를 소유하고 사용하지 않는 시간대에 혼자 일하도록 한다면 자동차 보유 비용을 몇 분의 1로 줄일 수 있을 것. (영업용 성격이 되는 만큼 보험과 부품 내구성은 다른 문제지만) 도시내 자동차도 확 줄어들 것.

도시 내 '마이크로 트랜싯(mirco transit)' (걷기엔 멀고 자가용이나 택시타기앤 애매한 거리)은 사람운전자 승차공유로 해결할 수 없는 영역.