[GM] 크루즈 CEO 댄 암만 프리젠테이션 @ GM Investor Day

https://www.youtube.com/watch?v=-Rx3wUq7ke8 

 

- 크루즈의 미션은 교통을 "Safer, Better, Cheaper, Sustainable"하게 만드는 것이다.

- 한 가지 궁금한 것은 대중이 첫 driverless vehicle에 대해 어떻게 반응할 것인가? 올해 초에 closed track에서 일반인들을 초대해 탑승시켜 보았다. 그 중 흥미로운 코멘트는, "This wasn't any worse than the new york city subway actually."

- 크루즈의 여정은 3 단계로 나눠볼 수 있다.

첫 번째는 RnD에 집중한다. 두 번째는 자율주행의 first minumum viable level로 실제 도로 위에서 초기 상용화를 시킬 것이고 2022년 말에는 수익을 내기 시작할 것이다. 세 번째인 2023년부터는 크루즈 오리진을 양산할 것이다.

- 크루즈는 우선 End-to-End 자율주행 시스템을 상품화시킬 것이고, 향후에는 이것을 만들 수 있는 AI/로보틱스 개발 플랫폼 역시 상용화할 것이다.

 

- (동영상-9분 25초부터) 여러분이 봐줬으면 하는 것은 얼마나 자율주행차가 'Human-like'하게 주행하는지다. 주행뿐만 아니라 차량 주변의 상황을 어떻게 해석하는지 등.

* 동영상에서는 크루즈 차량이 샌프란시스코 내 복잡한 교차로를 지나가고, 공사 구간에서 작업자의 신호에 맞춰 주행하고(작업자가 교통 표지판을 들고 있음), 차선 없어도 주행하고, 정차 중인 전방 차량을 피해가는 등 다양한 시나리오를 소개

- 11월 4일에는 크루즈의 테크 데이를 열어, CTO인 카일 봇이 조금 더 자세한 기술적 이야기를 해줄 것이다. 테크 데이는 리쿠르팅 목적이다.

- 중장기적인 목표는 저렴하고 널리 사용될 수 있는 자율주행차를 만드는 것이다.

그러기 위해서는 다양한 어프로치가 있을 수 있는데, 비용이 적게드는 레벨2 ADAS에서 시작하여 성능을 계속 업그레이드할 수도 있다. 또는, 크루즈가 선택한 길은, 성능 문제를 먼저 해결하고(즉, 사람을 배제한채 시작하고), 이 문제가 어느정도 해결되면 다른 변수를 최적화 시키는 것이다. 사실 크루즈가 선택한 방법은 이것보다 조금 더 극단적인데 왜냐하면 우리는 사람을 배제하고 시작했을뿐만 아니라 샌프란시스코 다운타운이라는 매우 복잡한 도로 환경에서 개발을 해왔기 때문이다.

즉, 우리는 성능 관점에서 목표(bar)를 굉장히 높게 설정해 뒀고 일단 이 문제를 해결해 버리면 다른 제약사항들을 해결하는데는 좀 여유가 있을 것이라고 생각한다. 최대한 많은 데이터를 전산 처리할 것이고, 주행 수준의 성능을 수천 배 향상시키며 인간을 아예 배제해도 충분한 수준에 도달하기 위해서 가급적 많은 센서를 장착시켰고, HD Map 도 사용했고, geo fenced 시켰고, 그 과정에서 굉장히 많은 '미지의 것'들을 발견했고, 예상하지 못했던 문제들을 발견했다. 따라서 우리는 성능에 대한 문제를 먼저 해결하는 것이 맞다고 믿으며, 그것이 된 이후에 우리는 운행 영역을 최적화 한다든지, 원가를 최적화 한다든지 등의 최적화 작업을 하는게 옳다고 생각한다. 그리고 이것이 결국 레벨2 ADAS에서 성능을 올려가는 방식보다 더 빨리 목표에 이를 수 있다.

 

 

최신 레벨 2 시스템의 경우, 유튜브에 올라온 영상을 보더라도 시내에서 사용을 할 때 사고를 피하기 위해서 운전자가 수시로 개입을 해야하는 것을 볼 수 있다. 그 수준은 (앞서 보여준) 차트의 가장 아래 수준의 것이다. (*댄 암만이 프리제테이션 이야기를 하며 차트가 나왔었는데 영상에서는 보여주지 않음 - 카메라맨이 차트를 찍어야 하는데 댄 암만만 계속 찍음 -_-. 말로 설명했을 때는 자율주행 성능이 지수 함수와 같이 좋아지고 있다는 내용) 지금 크루즈의 성능은 차트의 가장 윗부분에 해당한다. 유튜브 영상에도 많이 나와 있는데 수천 시간을 운전자 없이 샌프란시스코 시내를 주행하면서도 우리 차량이 사고를 일으키는 경우가 없다. 우리는 성능부터 완성된 자율주행 시스템이 'Generalized Autonomy'를 훨씬 빠르게 달성할 수 있다고 믿는다.

 

- 운전자가 배제된 자율주행차는 지금 매우 비싼데, 그래서 나오는 질문이, 이것을 어떻게 수익을 내며 사업화시킬 수 있냐는 것이다.

 

우리는 지금까지 GM의 볼트 전기차를 가지고 개발을 해왔고 초기 상업화 역시 이 차량으로 할 것이다. 게임체인저는 크루즈 오리진이다. 오리진은 라이드 헤일링과 배송을 위한 PBV다. 오리진은 소비자 경험을 고취시키는 것뿐만 아니라 운영 비용 또한 낮추게 될 것이다. 비용 측면에서 기존 차량을 개조하여 사용하는 것 보다 Cost per mile을 60~70%까지 줄일 수 있다.

뿐만 아니라, 개인 차량을 구매한 다음에 딜러에 가서 크루즈의 레벨 4 자율주행 시스템을 추가 구매한다든지, third party fleet에 적용하게 될 때 수익성은 더욱 크게 올라갈 것이다.

 

- 자율주행을 개발하는 어떤 기업도 PBV 형태의 자율주행차를 대량 생산할 준비가 되어 있지 않다. 우리 경쟁자 중에서는 사용자 경험을 최적화할 수 있는 PBV 자율주행차를 만드는 곳이 있지만, 그들은 OEM 수준으로 대량 생산할 능력이 없다. 오리진은 PBV 이며, 훌륭한 UX를 가지고 있고. 저렴하게 운영할 수 있고, 대량으로 생산이 가능한 현재까지 유일한 자율주행차다.

 

- 오리진은 부품 단위의 원가 절감을 해내고 있다. 전산에 관해서 이야기하면, 4세대를 거치며 원가절감 90%를 달성할 것이다. 우리는 자체 플랫폼(Custom silicon)을 만들 계획이 있기 때문에 우리가 필요한 모든 것에 최적화된 규격화된 H/W를 만들어 성능과 원가절감 모두 우리가 원하는 방향으로 가져갈 것이다. 

 

- 현재는 샌프란시스코에서 자율주행차 평가와 함께 라이드 헤일링을 준비하고 있고, 피닉스에서는 배송 파일럿 프로그램을 월마트와 하고 있다. 사실 파일럿 그 이상을 준비 중이다. 

 

- 규제 측면에서, 우리는 많은 진보를 이뤄냈다. 캘리포니아에서 라이드 헤일링을 하기 위해 지난 주를 포함해서 총 6개의 승인을 취득했다.

백업 드라이버가 탑승한채로 자율주행 평가를 하는 기업은 50개가 넘지만, 완전 무인 평가 승인을 받은 기업은 8개 밖에 되지 않고, 실제로 서비스 허가를 받은 기업은 크루즈를 포함 3개뿐이 되지 않는다. 그 중 하나는 배송 로봇을 만드는 Nuro, 그리고 웨이모인데 웨이모는 백업 드라이버가 반드시 탑승하는 전제가 붙었다. 크루즈는 무인으로 진행이 가능하다.

 

- 배송에 관해 이야기하자면, 지난해부터 월마트와 함께하고 있고 이미 수천 건의 배송에 성공했다. 

 

- 오리진은 굉장히 넓은 실내 공간에 비해 풋프린트는 굉장히 작은데 차량의 전장은 놀랍게도 쉐보레 크루즈와 비슷한 수준이다. 라이드 쉐어링을 즐겁게 만들어야 한다. 지금 우버와 리프트를 불러 타게되면 그 경험이 즐겁다고 볼 수는 없다. 오리진에 앉아보는 순간 내 말을 이해할 수 있을 것이다.

- 오리진은 라이드 헤일링이 전부다 아니다. 실내에 배송 유닛을 장착시킬 수 있어, 모든 오리진은 24시간 내낸 승객모드와 배송모드로 바꿔가며 운영이 가능하다. 

 

-COVID19 팬데믹 이후에 우버와 리프트가 다시 활성화되었지만, 가격은 오히려 50%나 상승했고 그럼에도 불구하고 회사는 수익을 내지 못하는 것으로 알려졌다. 오리진은 전혀 다른 결과를 가져올 것이다.

위 표의 좌측은 현재 샌프란시스코에서 사람이 운전하는 네트워크를 통해 라이드 헤일링을 했을 경우다. 수익의 대부분은 운전자에게 돌아가고 있다. 오리진 모델과 근본적인 차이점은 두 가지다. 첫째, 우리는 수익을 나눠갖지 않는다는 것이다. 운영자가 모든 수익을 가져간다. 둘째, 운영비용도 줄어들기 때문에 당연한 이야기지만 수익률이 좋아진다. 마일당 1.5달러라는 것은 먼 훗날 이야기가 아니다. 당신의 생각보다 더 빨리 다가올 수 있다. 

 

원가를 절감하고 그 속도를 가속화할수록, 시장을 빠르게 개화하고 빠르게 확장할 수 있다.

 

- 많은 기업들이 큰 시장에서 breakthrough product를 내놓는데 성공했다. 500억 달러의 수익(revenue)을 낸 기업들을 보자. 테슬라는 9년, AWS는 8년, 우버는 6년 그리고 아이폰은 4년 밖에 걸리지 않았다.

내가 말하고 싶은 것은 크루즈는 매우 좋은 제품을, 저렴한 가격으로 매우 큰 시장에 내놓을 것이라는 것이고 시장의 크기를 매우 빠르게 확장시킬 수 있다고 기대한다.

오리진의 양산은 기하급수적으로 늘어날 것으로 예상한다. 초기 상용화 시점인 2023년까지는 100대 수준이지만, 이후로는 급격하게 늘어날 것이다. 10대를 양산하다 100대를 양산하는 것은 다르고, 100대를 양산하다 1,000대를 양산하는 것은 또 다른 이야기다. 우리는 이렇게 10x의 속도로 스케일을 키우기 위해 내부 역량을 모으고 있다.

 

이것이 가능하게 하는 몇 가지가 있는데, 하나는 기술 로드맵이다. 핵심 SW 성능, ODD(운행가능조건-지역, 날씨 등) 역량, 그리고 차량의 다른 폼팩터와의 호환 능력을 높이는 반면, 센서의 숫자, 지도에 대한 의존도, 원격 지원 그리고 비용을 절감하는 방향으로 가야한다. 

우리가 추가적으로 굉장히 많은 투자를 하고 있는 분야는 시뮬레이션이다. 시뮬레이션은 개발 사이클에서도 매우 중요한 툴이지만 플릿을 확장시키는데도 매우 중요하게 작용할 것이다. 왜냐하면 우리가 새로운 시장에 진출하기 위해서 또 다시 수백만 마일을 주행할 수 없기 때문에 대부분의 작업을 시뮬레이션을 통해 할 수 있어야 한다. 오리진도 시뮬레이션 주행을 많이 하고 있고 시뮬레이션은 새로운 시장에서 빠르게 규모를 키우기 위해서 반드시 필요한 툴이다. 

자율주행차를 만드는 것도 중요한데 실제로 잘 운영하며 고객들에게 가치를 줄 수 있어야 한다. 크루즈는 올해 델타 항공에서 Chief Operating Office를 맡았던 Gil West를 COO로 고용했다. 그는 델타에서 매년 2억 명의 승객들이 안전하고 행복하게 항공 여행을 할 수 있도록 하는 역할을 했고 그는 크루즈에서도 같은 역할을 하게 될 것이다.

우리는 Operating Bench도 만들고 있는데 노동 집약적으로 구성하지 않을 것이다. SW에서 그랬던 것처럼 많은 것을 자동화 시켜 효율적으로 플릿 운영이 확대될 수 있도록 할 것이다. 궁극적으로 우린 거의 건드릴 일 없이 플릿이 fully distributed하도록 할 것이다. OPI라는 것이 있는데 우리가 일일이 모든 인프라를 만들 필요 없이 Other People's Infrastructure를 사용한다는 뜻이다. 

지금까지 이야기한 기술 로드맵, 시뮬레이션, 인프라, 운영, 자동화 툴 등을 모두 활용하게 x10라는 전략을 달성할 수 있게할 것이다.

 

- 그래서, 이 모든 것들이 무엇을 의미할까? 몇 년뒤에 어떤 일이 일어날 것인가? 바로 1,2년 뒤에는 지금까지 Science Fiction이라 믿었던 것들이 Science Fact가 될 것이다. 그것은 사실이다. 3~4년 뒤에는 미국 내 여러 도시, 여러 시장에서 자율주행차를 보게될 것이다. 주요 이동 수단으로 크루즈 오리진을 타고 다니는 사람들이 생길 것이다. 5~6년 뒤에는 미국의 모든 곳에서, 그리고 글로벌 시장에서도 크루즈 오리진을 보게될 것이다. 시스템은 모든 상황, 조건에서 주행할 수 있을 것이고 가격도 저렴해져 있을 것이다. 딜러에 가서 자율주행차를 살 수도 있을 것이다.

이것을 넘어 8~10년 후가 된다면 많은 지표들이 드라마틱하게 바뀔 것이다. 주차된 차로 가득찬 도시가 자동차가 아니라 사람들에게 돌아갈 것이다. 그리고 AI의 영향이 실제 일상 생활에 침투하게될 것이다. 그때, 크루즈는 세계에서 가장 광범위한 슈퍼컴퓨터 플랫폼을 갖추게 될 것이다. 세계에서 가장 광범위한 모바일 센서 플랫폼을 갖게 될 것이다. AI와 로보틱스에 대한 크루즈의 개발 플랫폼은 우리가 생각하는 자율주행 이상의 것을 만들어낼 것이다.