모빌아이2 테슬라와는 왜 다를까? 모빌아이 수퍼비전(SuperVision™)의 하이브리드 아키텍처와 B2B 영상의 노림수 자율주행 기술이 화려한 실내 데모나 특정 실리콘밸리 테스트 구역을 벗어나 진짜 미국 중부의 거친 도로 위를 달리기 시작할 때, 과연 어떤 일이 벌어질까요?엔지니어링 뉴스나 유튜브를 보면 수많은 회사가 완벽하게 정제된 환경에서 무인 주행을 뽐내곤 하죠. 하지만 제 눈길을 사로잡은 건 화려한 그래픽의 시뮬레이터 화면이 아니라, 덴버에서 캔자스시티, 세인트루이스와 시카고를 거쳐 디트로이트까지 이어지는 총연정 횡단 여정 속에서 포착된 날 것 그대로의 주행 장면이었습니다. 눈앞에 펼쳐진 광활한 대륙의 고속도로와 폭우가 쏟아지는 야간 도심 속에서 모빌아이(Mobileye) SuperVision 시스템이 어떻게 버텨내는지 살펴보니, 우리가 그동안 놓치고 있던 양산차 ADAS의 진짜 고민이 무엇인지 선명하게 보이더라고.. 2026. 9. 23. Mobileye CTO가 말하는 자율주행 롱테일의 함정: 시나리오 부스팅으로 스케일링 한계 돌파하기 자율주행 개발 현장에서 흔히 들리는 말이 있죠. "데이터를 더 많이 모으고 모델 파라미터를 키우면 결국 다 해결된다"는 일종의 믿음 말이에요. 하지만 냉정하게 보면, 수백만 시간의 주행 영상을 수집하고 엔드투엔드 모델을 돌려도 여전히 치명적인 롱테일 엣지 케이스는 끊임없이 튀어나옵니다. 과연 이 무식한 스케일링 법칙만 믿고 가는 게 맞을까요?모빌아이의 최고기술책임자(CTO)인 Shai Shalev-Shwartz 교수가 CVPR 2026에서 던진 화두는 꽤 충격적이었습니다. 그는 현재 업계가 맹신하는 대규모 스케일링 방식이 지닌 구조적 한계를 짚어내며, 전혀 다른 방식의 접근법을 꺼내들었더라고요. 스케일링 법칙의 배신: 0.1이라는 잔인한 지수기초 모델이나 LLM에서 자주 쓰이는 친칠라 스케일링 법칙을 자.. 2026. 9. 22. 이전 1 다음
