화웨이의 자율주행은 얼마나 좋은가요? Lidar는 차원 축소를 달성하고 Tesla를 직접 패배시킵니다.
2021년 4월 17일, 쉬즈쥔(Xu Zhijun) 화웨이 순환 회장의 발언은 인터넷에서 많은 네티즌들 사이에서 익스트림 폭스 알파 S의 완전 자율 주행 수준이 테슬라를 훨씬 능가한다고 말하면서 열띤 토론을 불러일으켰습니다. 화웨이는 왜 이런 말을 하는가? 화웨이의 자율주행이 실제로 테슬라에 차원축소 타격을 가져올 수 있을까?
2018년 세계보건기구(WHO)가 발표한 보고서에 따르면 전 세계적으로 교통사고로 인한 사망자 수는 매년 135만명에 이른다. 20초에 한 명씩 교통사고로 목숨을 잃는 셈이다. 따라서 WHO는 2020년경 전 세계 도로에서 교통사고로 인한 사망자와 부상자를 50%까지 줄일 수 있기를 바라고 있습니다. 이는 쉬운 일이 아닙니다.
2019년 우리나라 소방방재청이 발표한 보고서에 따르면, 우리나라에서 교통사고 발생률이 가장 높은 시간대는 주로 출퇴근 시간대이다. 빈번한 교통사고의 원인은 교통법규를 준수하지 않은 차량과 보행자, 전기차, 오토바이와의 충돌로 인한 교통사고이다. 둘째, 공격적인 자동차를 운전하는 운전자나 과격한 자동차를 운전하는 운전자가 있으며, 악의적인 자동차를 운전하는 운전자는 교통사고를 당하기 쉽습니다.
데이터에 따르면 2019년 우리나라에서는 교통사고로 221,309명이 부상을 입었고, 56,934명이 사망했습니다. 동시에 교통 정체로 인한 우리나라의 직접적인 경제적 손실은 매년 2,500억 위안에 달하며 이는 특히 베이징, 상하이, 광저우 등 1급 도시에서 우리나라 GDP의 5~8%에 해당합니다. 일일 교통 혼잡 관련 처리 비용은 10억 위안에 이릅니다. 교통체증으로 인해 빠른 운전이 어려워지고 연료 소모가 많아 직장인들은 도로에 갇혀 가치를 창출할 수 없고, 공장에서 필요한 원자재를 납품할 수 없어 간접적인 경제적 손실도 크다.
현 단계에서 자율주행은 점차 발전해 우리나라의 교통 문제를 해결하는 중요한 기술 중 하나로 자리 잡았습니다. 구글이 소유한 자율주행 기업 웨이모(Waymo)의 데이터에 따르면 자율주행차 기술은 안전거리를 단축할 수 있으며, 차량 통과 시간도 0.9초에서 0.2초로 단축될 수 있다. 빨간불이 녹색으로 바뀌면 차들이 차례로 출발하는데 이는 시간낭비이다.모든 차량이 자동운전을 사용한다면 기본적으로 동시에 출발할 수 있어 함께 이동하는 시간을 크게 줄일 수 있다.
이동시간이 줄어들면서 자연스럽게 교통 수용력도 크게 늘어나 통신 효율도 약 45~130% 정도 증가할 것으로 예상된다. 신기술의 불확실성을 고려해 자율주행차 기술이 본격 확산되면 차선별 유효 교통량은 보수적으로 60~80% 증가할 것으로 추정된다. 교통이 편리하고 교통체증이 적기 때문에 운전하는 사람이 늘어나 전체 교통흐름이 5~15% 증가하게 됩니다.
하지만 이 수준을 달성하려면 자율주행 수준이 최소한 L3~L4 수준에 도달해야 한다. 국제자동화공학회(International Society of Automated Engineers)가 나누는 지능형 운전 표준에 따르면 L3 수준이면 자율주행이 가능하다. 대부분의 운전 작업을 완료하는 차량. L4 레벨에서는 차량이 특수 도로 구간을 제외한 모든 주행 작업을 완료할 수 있습니다. 즉, L3 레벨 기술에서는 사람들이 운전대에서 손을 뗄 수 없지만 L4에서는 손을 뗄 수 있습니다.
자율주행에 대한 연구개발은 수십 년 동안 진행되어 왔으며, AI 기술과 컴퓨터 비전 기술의 발전은 물론 다양한 MEMS 센서의 고도화로 이제 자율주행이 가능해졌습니다. . 그리고 자율주행 산업체인은 인공지능, 통신, 반도체 기술, 자동차 기술 등 우리나라의 신기술 산업체인 대부분을 포괄하는 등 특히 길기 때문에 자율주행의 잠재 시장은 매우 크다.
우리나라 전체 지능형 산업 체인의 기술이 점차 성숙해지고, 국가 정책이 추진되면서 많은 자본이 산업에 진출하게 되었고, 수십 년간의 기술 발전을 거쳐 우리나라에서는 자율주행의 상용화가 이루어졌습니다. 이제 노드가 구현되었습니다.
현재 구글의 웨이모(Waymo), GM의 크루즈(Cruise), 포드의 아르고(Argo), 실리콘밸리 스타트업 오로라(Aurora), 델파이오토모티브(Delphi Automotive) 등 국내외 유명 기술 기업과 전통 자동차 대기업들이 자율주행을 적극적으로 전개하고 있다. 적성 바이두(Baidu), 화웨이(Huawei), DJI, BMW, 토요타(Toyota), 볼보(Volvo), 포니닷에이아이(Pony.ai), 테슬라(Tesla) 등 수많은 기술 거물들이 참여하는 것은 물론, 8명의 불멸자들이 저마다 마법의 힘을 발휘하며 바다를 건너고 있다고 할 수 있다.
하지만 자율주행을 최초로 상용화한 기업인 만큼 테슬라의 신에너지차는 사고가 반복되면서 자율주행 발전에 그림자가 드리워지고 있다. 아직? 거짓 선전?
자율주행에 필요한 인지, 의사결정, 실행에 사용되는 3대 시스템을 알아야 합니다. 자율주행 시스템의 궁극적인 목표는 인간의 운전을 대체하는 것이므로 인간의 처리 방식을 시뮬레이션하고, 오감을 통해 주변 환경을 인식하고, 수집된 데이터를 뇌로 전송하여 뇌가 판단하고 결정을 내려야 합니다. 정보를 수집하여 인체 정보를 제공하면 신체와 팔다리는 뇌의 지시에 따라 행동하게 됩니다.
따라서 자율주행의 '오감'은 주변 환경 인지, 위치 인지, 속도, 압력 및 기타 정보 인지가 필요하며, 자율 주행의 '두뇌'는 주로 운영 체제, 통합; 회로 및 AI 자율 주행의 "본체"에는 전력 제어, 방향 제어 및 기타 제어가 포함됩니다.
자율주행의 '오감'은 다양한 센서로 대체될 수 있으며, 가장 많이 사용되는 센서는 비전 센서, 레이더 센서, 적외선 센서이다. 가장 인기 있는 것은 자연 시각 센서와 레이더 센서입니다. 레이더 센서는 밀리미터파 레이더, 라이더, 초음파 레이더의 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 일반 자율주행 알고리즘 엔지니어들은 여러 센서의 융합이 자율주행 달성의 핵심이라고 믿고 있다.
다중 센서 융합의 원리는 여러 센서에서 수집한 정보와 데이터를 컴퓨터 기술을 이용해 통합 분석하고 종합적으로 평가하고 결정하는 정보 처리 과정이다. Tesla의 순수 시각화 선택은 실제로 많은 엔지니어들의 이해를 새롭게 했습니다. Tesla가 밀리미터파 레이더를 설치했지만 밀리미터파 레이더는 이미지의 색상을 식별할 수 없으며 측면에 나타나는 대상에 민감하지 않기 때문에 더 작은 물체는 잘 인식되지 않습니다. 고도 정보가 부족합니다.
밀리미터파 레이더의 단점으로 인해 맨홀 뚜껑, 표지판 등 금지된 물체를 식별하기가 어렵습니다. 동시에 밀리미터파 레이더는 색상에 둔감하기 때문에 고정된 흰색 물체를 모니터링하는 경우에도 크게 감소합니다. 자율 주행 시스템이 밀리미터파 레이더의 데이터를 너무 신뢰하면 자동차가 자동으로 회피하게 됩니다. 맨홀 뚜껑이나 표지판 아래로 지나가거나 급제동을 하여 운전자가 쓰러지는 경우. 따라서 Tesla가 시각적 인식 결과를 밀리미터파 레이더 결과와 융합할 때 인식 결과가 일관되지 않으면 Tesla는 시각적 인식을 믿고 밀리미터파 감지를 무시하기로 선택합니다.
그러나 시각적 인식은 온보드 카메라에 의존하며, 빛 감지 요소인 카메라는 주변 환경의 빛 강도 변화에 매우 민감합니다. 이는 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 날씨와 환경에 따라 어떠한 변화도 Tesla의 완전 자율 주행 시스템에 제약을 가하게 됩니다. 시각적 인지 수준에서 자율주행의 요구사항을 충족하기 위해서는 시스템의 알고리즘, 컴퓨팅 파워, 의사결정력이 매우 요구됩니다.
하지만 테슬라의 오토파일럿 모드로 인해 사고가 자주 발생했다. 지난 2016년 5월 미국에서 한 남성이 자신이 소유한 테슬라 모델S의 오토파일럿 모드를 켜고 세미트레일러 트럭을 뒤에서 추돌하는 사건이 발생했다. 그 자리에서 사망. 2018년 초에도 한 남자가 테슬라 모델 S의 자동 조종 기능을 켜고 소방차와 충돌했을 때 같은 일이 다시 일어났습니다. 따라서 많은 사고는 Tesla의 자동 운전 시스템에 상당한 문제가 있음을 간접적으로 나타내기도 합니다.
테슬라의 자율주행이 시각적으로 인식되는 것과는 달리 화웨이는 3개의 라이더를 사용해 카메라, 밀리미터파 레이더 등 센서와 데이터를 융합한다. 그리고 화웨이는 96라인 자동차급 고성능 라이더의 가격을 200달러, 심지어 100달러까지 낮추겠다고 홍보했습니다.
Lidar는 송신기, 수신기, 빔 조작기, 정보 처리 시스템의 네 가지 분야로 구성됩니다. 작동 원리는 송신기에서 방출되는 레이저를 이용하여 수신기를 통한 시간차와 위상차를 계산하고, 레이저 라인 수를 이용하여 3차원 포인트 클라우드 맵을 묘사하고, 주변 환경의 이미지 정보를 구축하는 것입니다.
LiDAR의 라인 수가 다르기 때문에 생성되는 이미지에도 차이가 있습니다. 따라서 LiDAR 이미징 기술을 사용하여 자율 주행을 구현하려면 LiDAR 라인 수가 3D 모델링 및 이미징을 달성하기 위해 최소 16라인에 도달해야 합니다. LiDAR는 선명한 이미지와 최고의 전반적인 성능을 제공하지만 LiDAR에는 가격이 비싸다는 단점도 있습니다.
Jifox Alpha S의 Huawei HI 자율주행 시스템에 따르면 96라인 라이다 3개와 카메라 13개를 비롯해 밀리미터파 레이더 6개, 루프 관성 항법 1개, 도메인 제어 1개 등을 탑재했다. 장치.
이 구성은 확실히 Tesla를 능가하지만 화웨이는 1,000km의 무간섭 자율주행을 달성하고자 하며, 96라인 라이다 가격을 200달러로 넘기는 것도 어렵습니다.
라이더 기술의 선두주자인 벨로다인의 16라인 라이더는 최고 4,000달러에 팔리고, 128라인 라이더는 8만 달러 이상에 팔리는 것도 테슬라의 이유다. LiDAR를 포기합니다. 하지만 데이터에 따르면 자율주행 기술이 대중화되면서 2025년부터는 매년 전 세계 600만 대의 신차에 라이다가 탑재될 것으로 예상된다. 그때쯤에는 라이다 시장 규모도 50억 달러를 넘어설 것으로 예상되며, 판매 가격도 크게 하락할 것으로 보인다.
요즘 중국 스타트업인 Sagitar Juchuang은 125라인 솔리드스테이트 라이더의 가격을 1,898달러로 인하했습니다. 현재 화웨이의 HI 자율주행 시스템에 사용되는 96라인 라이다도 Sagitar Jutron이 공급하고 있다. Sagitar Jutron이 라이다 가격을 대폭 낮췄지만, 라이다 1개 구입 비용은 200달러가 훨씬 넘는다. 그래서 메이투안 CEO 왕싱(Wang Xing)은 웨이보에서 공개적으로 화웨이를 조롱하며 화웨이와 테슬라가 똑같이 속일 수 있다고 말했습니다.
저렴한 가격에 팔아 적자를 내면서 화웨이의 완전자율주행 대중화를 이루고, 대량생산을 통해 원가를 줄여 향후 수익성을 달성하겠다는 화웨이의 전략은 매우 명확하다. 그러나 LiDAR의 핵심 MEMS 센서 부품은 유럽과 미국의 전자 거대 기업이 독점하고 있습니다.
광정보 처리 시스템과 관련된 메인 제어 칩과 아날로그 칩 시장은 기본적으로 미국 반도체 회사가 독점하고 있습니다. 특히 레이저 레이더 메인 제어 칩 시장의 90%는 미국 자일링스(Xilinx)가 차지하고 있습니다. 주. 화웨이는 현재 미국의 제재를 받고 있어 해외 예비 부품을 구하는 것이 기본적으로 불가능하다.
이때 화웨이의 선견지명에 감탄해야 한다. 화웨이는 2012년과 2013년 각각 영국 포토닉스 통합회사(British Photonics Integration Company)와 벨기에 칼리오파 컴퍼니(Caliopa Company)를 인수한 바 있다. 두 회사 모두 실리콘 포토닉스 기술 개발에 참여하고 있다. 이번 두 번의 인수를 통해 화웨이는 국내 최초로 실리콘 포토닉스 기술을 마스터한 기업이 됐다. 현재 화웨이는 광전자공학 분야에서 세계 최고의 기업으로 성장했지만 평화로운 시기의 위험에 대비하고 있으며 여전히 그 레이아웃을 잊지 않고 있습니다.
화웨이는 Zonghui Xinguang, Nanjing Xinshijie 등 다수의 LiDAR MEME 센서 관련 기업에 잇따라 투자했습니다. 올해 6월에는 Changguang Huaxin에도 투자했습니다. Changguang Huaxin은 레이저 칩을 제조 및 개발하는 중국 유일의 회사입니다. Changguang Huaxin의 제품은 완전히 독립적인 지적 재산권은 물론 완전한 공정 플랫폼과 생산 라인을 갖춘 중국 기술 및 제품임을 이해할 수 있습니다. Changguang Huaxin의 제품을 구매하면 미국인을 전혀 볼 필요가 없습니다.
화웨이는 이것이 여전히 신뢰할 수 없다고 느껴 화웨이 하이실리콘은 2019년 18억 위안을 투자해 우한에 화웨이 하이실리콘 광학칩 공장을 건설했다. 화웨이가 우한에 광칩 공장을 건설하기로 선택한 이유는 우한이 미국의 실리콘밸리와 마찬가지로 중국 최대의 광밸리이자 특정 분야의 기술 개발에 특화되어 있기 때문이라는 점을 언급할 만하다.
동시에 우한 옵틱스 밸리(Wuhan Optics Valley)는 우리나라 최대의 광전자 장치 R&D 기지이기도 하며, 그 과학 연구 및 기술 역량은 베이징, 상하이, 선전에 이어 중국에서 4위를 차지합니다. 따라서 화웨이는 이를 활용합니다. Optics Valley 기업의 자원과 기술은 큰 일에 집중하는 중국의 습관을 이어갈 수 있으며 동시에 미국의 기술 봉쇄를 단번에 돌파할 수 있습니다. 동시에 레이저 레이더의 가격도 인하되었습니다. 양배추 가격으로, 신 에너지 자동차의 가격은 앞으로 더 저렴해질 것입니다.
화웨이의 여정은 참으로 쉽지 않았지만 우리나라의 5G가 계속 심화되면서 우리나라가 추진하는 C-V2X 기술은 차량 인터넷(Internet of Vehicles)의 국제 표준이 되었습니다. V2X는 차량과 모든 사물의 상호 연결을 구현하는 핵심 기술이다. 완전히 상호 연결되어 있습니다.
V2X는 국제 표준이 되었으며, 이는 향후 다양한 국가에서 생산되는 신에너지 차량이 이 기술을 네트워킹에 사용할 것이라는 의미입니다. 화웨이는 5G에 참여하고 있으므로 C-V2X 기술에 대한 의존도는 크게 향상될 수 있습니다. 자율주행의 안전성과 편의성. 미래에는 자동차 간 데이터 전송이 있을 것이기 때문에 데이터 전송 시스템이 당신이 어디에 있는지 알 수 있기 때문에 자동차의 시야가 차단되더라도 문제가 되지 않습니다.
따라서 자율주행 분야에서 화웨이가 테슬라를 앞지르는 것은 어렵지 않지만, 미국의 기술 봉쇄를 완전히 깨기까지는 시간이 걸릴 것으로 보인다.
노자는 “하늘과 땅이 영원히 지속될 수 있는 이유는 스스로 생기지 않기 때문에 영원히 살 수 있기 때문이다. 화웨이는 그 과정에서 단 하나의 목표를 갖고 있었습니다. 오직 기술에 뿌리를 두고 끊임없이 새로운 기술을 창출하며 인류 발전을 촉진해야만 장기적인 번영을 이룰 수 있습니다. 또한 화웨이가 더욱 발전할 수 있기를 바랍니다.