바이두, 시뮬레이션으로 로보택시 훈련하는 '아폴로 월드' 출시

중국의 바이두가 아폴로 고 로보택시를 훈련하기 위한 가상 주행 환경을 생성하는 '아폴로 월드'라는 AI 시스템을 출시했습니다. 중국 및 글로벌 자율주행 기업들은 자율주행 기술 개발을 위한 더 저렴한 방법을 모색하고 있으며, Reuters 보도에 따르면 바이두는 선전에서의 AI 데이 행사에서 이 모델을 발표했습니다.

바이두 기준 가상 주행 하루

핵심 주장은 처리 능력입니다. 바두는 아폴로 월드가 하루 최대 10만 km(62,000마일)의 주행 시뮬레이션을 수행할 수 있다고 밝혔습니다. 이 회사는 이는 안전 운전자가 탑승한 자율주행차가 실제 도로에서 테스트하는 약 3년 치에 해당한다고 추가했습니다.

하지만 이 비교는 바두 자체적인 주장이며, 특정 독립 벤치마크를 반영한 것은 아닙니다. '하루 3년'이라는 수치는 시뮬레이션 주행만을 의미하며, 실제 도로에서의 차량 안전성이나 일상 사용 준비 여부를 보여주지 않습니다.

중요한 질문은 아폴로 고(Apollo Go)가 운영을 계획하는 도시들의 다양한 도로와 주행 조건을 시뮬레이션이 얼마나 잘 반영하느냐입니다. 또한 회사는 차량이 추가로 필요로 하는 실제 주행 테스트 양을 입증해야 합니다.

바이두는 이미 다른 국가에서 사용할 아폴로 고(Apollo Go) 로보택시를 훈련하기 위해 아폴로 월드를 활용하고 있다고 덧붙였습니다. 아폴로고는 중국 최대의 로보택시 운영사입니다. 주요 경쟁사로는 위라이드, 포니.ai, 모멘타 글로벌이 있습니다.

정적 장면뿐 아니라 센서 스트림

아폴로 월드는 정적 이미지를 생성하는 것을 넘어 도로와 주변 환경의 변화를 시뮬레이션할 수 있으며, 향후 발생할 상황을 예측할 수도 있습니다. 카메라와 라이다 센서로부터의 실시간 데이터는 자율주행 소프트웨어가 주변 환경을 이해하고 이를 탐색하는 데 도움을 줍니다.

이 모델은 실제 도로 테스트에서 수집된 데이터를 사용하여 시스템을 학습합니다. 보고에 따르면 3억 5천만 킬로미터 이상의 주행 데이터를 기록했습니다. Apollo World는 이 데이터를 활용하여 차량이 이전에 경험하지 못한 새로운 도로 상황을 생성합니다.

바이두는 또한 월드 모델 테스트를 위한 '2+3' 기준을 제안한 것으로 알려졌습니다. 다른 개발자들이 이 기준을 채택할 경우, 바이두는 장기적으로 이러한 시스템의 평가 기준을 설정하는 데 기여할 수 있습니다.

바이두는 아폴로 월드가 다양한 소스의 정보를 이해하고 행동할 수 있는 AI 시스템이라고 설명했습니다. 이 회사는 자율주행차뿐만 아니라 로봇 개발에도 사용될 수 있다고 밝혔습니다.

추진을 주도하는 비용 문제

로봇택시 사업에서 가장 큰 과제 중 하나는 기술 개발 및 운영 비용입니다. 많은 중국 기업들이 사용하는 모든 차량을 소유하지 않습니다. 대신 자율주행 기술을 제공하고 자동차 제조사, 호출 서비스 회사 및 기타 해외 운영사와 협력합니다. 이는 운영 비용을 낮추지만, 기술을 구축하고 훈련하는 데에는 여전히 막대한 비용이 듭니다.

컨설팅 회사 아서 D. 리틀의 자율주행차 전문가인 프랭크 매클리어는 로이터와의 인터뷰에서 기업들이 여전히 AI 시스템 훈련과 차량 준비에 막대한 비용을 지출하고 있다고 밝혔다. 그는 출시 속도가 새로운 장소에서 주행하는 방법을 얼마나 잘 학습하느냐에 달려있다고 말했다. 또한 AI가 기업들이 더 빠른 진전을 이루도록 도왔다고 강조했다.

중국의 로봇택시 시장은 짧은 기간 내에 급격히 성장할 것으로 예상된다. 로이터 보도에 따르면 모건 스탠리는 2035년까지 중국에 100만 대의 로봇택시가 도입될 것으로 전망한다. 중국의 파트너사인 폭스바겐의 XPeng도 2027년에 로봇택시 서비스를 출시할 계획이다. 테슬라는 사람들이 운전하는 영상을 기반으로 AI 모델을 훈련시키는 Cybercab 플릿을 통해 다른 접근 방식을 취하고 있다.