테슬라 FSD 연구 자율주행 팀에 전 웨이모 연구 과학자 합류

 

-보도일: 3/25/2024

 

 

구글의 모회사 알파벳 산하 자율주행 자동차 개발 업체인 웨이모에서 연구 과학자이자 관리자로 일해 온 Charles R. Qi가 테슬라 자율주행을 연구하는 Autopilot 팀에 합류했습니다.

 

Qi는 2018년 스탠포드 대학교에서 전기 공학 박사 학위를 취득했으며 그의 논문은 3D 장면 이해를 위한 포인트 클라우드의 딥 러닝에 중점을 두고 있습니다.

 

 

-2019년 웨이모 vs. 테슬라 최종 고민

Qi는 지난 주말 자신의 링크드인 게시물에 테슬라의 FSD 베타 개발 팀에 합류하기 위해 웨이모를 떠난다고 발표했습니다 .

LinkedIn Charles Ruizhongtai Qi 페이지: Career Update: Today, I bid farewell to Waymo, marking the end of a… | 댓글 50

 

 

그는 이같은 사실이 다소 놀라울 수 있지만, 2019년 처음 정규직 회사를 선택할 때부터 테슬라와 웨이모를 두고 최종 선택을 고민했다고 밝혔습니다.

“저는 FSD 작업을 위해 테슬라 Autopilot 팀에 합류할 것입니다. 이러한 이직이 일부 사람들에게는 놀라운 일이 될 수도 있지만 신중하게 고려한 결정이었습니다. 2019년 제가 처음으로 정규직을 선택했을 때 테슬라는 Waymo와 함께 최종 선택 중 한 곳이었습니다. 저는 운이 좋게도 일론 머스크와 인터뷰를 하고 오퍼를 받았습니다. 처음에는 웨이모를 선택했지만 테슬라에 대한 관심은 여전히 강했습니다.” -Qi 링크드인

 

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-이직 이유: 다양한 접근법

 

이후에도 테슬라에 대한 관심으로 모델 3를 소유하고 팀을 면밀히 관찰해 왔으며 다양한 접근 방식이 완전한 L4 자율성을 달성한다고 믿는다며 테슬라로 이직한 이유를 설명했습니다.

“저는 테슬라 모델3 소유자가 되었고 그 이후로 팀을 면밀히 관찰해 왔습니다. 완전한 L4 자율성을 달성하는 데는 여러 가지 경로가 있다고 믿습니다. 접근 방식의 다양성은 유익할 뿐만 아니라 혁신과 발전에 필수적 입니다.

Andrej Karpathy의 마지막 발언을 인용하자면(2019년 테슬라와 웨이모 사이의 결정과 관련해 Andrej Karpathy(당시 테슬라 AI 디렉터) 나눈 이메일에서): "결국 우리는 여전히 같은 목표를 향해 나아가고 있으며 그 미래는 그렇게 금방 올 수는 없습니다." -Qi 링크드인

 

 

-웨이모 vs. 테슬라:  자율주행 개발 방식 차이

💡 현재 자율주행 자동차 구현에는 크게 두 가지 갈래가 있는데, [1]카메라의 2차원 데이터를 수집하여 딥러닝을 통해 3차원 벡터 공간을 만들어 추론하는 컴퓨터 비전 구현 방식과 [2]라이다, 레이더 초음파센서 등 복합 데이터를 합성하여 고정밀 지도를 만들어 시뮬레이션하는 방식이다. 현재 웨이모를 포함한 대다수의 업체들이 [2]고정밀 지도 기반 자율주행 방식을 채택 중이며, 테슬라는 [1]비전 방식을 이용하고 있다. -출처: 나무위키

 

웨이모는 고정밀 지도 기반 자율주행 기술에서 가장 앞서가고 있는 업체이며 최근 남부 캘리포니아로 무인 승차 공유 사업을 확장하기 위한 승인을 얻어 2024년 현재 미국의 4대 주요 도시인 피닉스, 샌프란시스코, 로스앤젤레스, 오스틴에서 무인 호출 로보택시 서비스를 운영하고 있습니다.

 

Qi는 인류가 L4 자율성의 진정한 확장과 수익성을 달성하는 것은 시간 문제라고 생각 합니다.

 

*중국, 레벨 4 자율주행 가능한 스마트 고속도로 개통

중국, 레벨 4 자율주행 가능한 스마트 고속도로 개통

 

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한편 업계에서 이직은 빈번하게 이뤄집니다. 좋은 인재를 영입하는 경우도 있지만 테슬라의 경우 지난 12월 도조 슈퍼컴퓨터 프로젝트 리더를 잃었고, 지난 4월에는 Autopilot Director를 잃었습니다.

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📺유튜브: https://www.youtube.com/lilylily

✖️(twitter): https://twitter.com/Tesly_TesRich

테슬리치 |경제적 자유를 향해