Waymo의 자율주행 로보택시

https://techcrunch.com/2019/11/01/hailing-a-driverless-ride-in-a-waymo/

Hailing a driverless ride in a Waymo – TechCrunch

 

Futuristic joyride   

무인차량에 탑승하자마자, 벨트를 매었더니 차가 자동으로 웨이모의 탑승자 지원팀에 연결을 해줘서 질문이나 우려 사항에 대해 물었다-잠깐 동안이나마 인간의 터치가 느껴지는 순간이다.

자율주행 차량을 도로에서 2016년부터 타고 있지만 모두 백업 운전자가 탑승한 상태였다. 운전석이 빈 채로 45mph로 달리고, 스티어링휠이 저절로 움직이는 것을 보며, 꿈같이 느꼈다. 모두가 꿈꿔온 순간 같았다. 10분간의 경험은 매우 인상적인 순간도 있었다. 노란 신호로 바뀌었는데도 그대로 좌회전 하는 차량을 대응할 수도 있었고 주변 교통 흐름에 맞춰 가감속을 하는 것 같았다. 차량은 마치 인간의 습관을 숙달한 것 같았는데 앞에 정지 신호가 있으면 갑자기 속도를 줄이지 않고 천천히 감속하는 모습도 보였다.

 How safe is ‘safe enough’?

나를 무인차량에 시승시켰다는 것은 웨이모의 자신감을 보여줬다. 하지만 그들은 특정 포인트를 자신감의 지표로 삼지 않았다. 얼마나 안전한 것이 충분히 안전한 것이냐?는 질문의 Waymo의 상품 기획 임원인 Saswat Panigrahi는

"실도로에서 1000만 마일을 주행하고 시뮬레이션으로 100억 마일을 뛰었지만, 자율차는 하나의 요소로 안전을 보장할 수 있을 정도로 단순하지 않다." 고 답했다.

'절망적인 대답이지만 합리적인 답변이었다.'

 

The complexities of driverless

UX는 무인차량 ride hailing의 또 다른 난관이다. Waymo는 여기에도 엄청난 시간과 리소스를 들여 연구하고 있다. Uber와 Lyft는 매일 운전자와 승객의 소통을 통해 데이터를 쌓고 있다.(예. 탑승, 하차 장소와 갑작스런 변경 등) 이것들이 인간 운전자가 아닌 시스템이 대응하려면 더 어려워 진다. Waymo는 여기에 어떻게 솔루션을 내놓을지 아직 고민이 많다고 솔직하게 밝혔다.

컴퓨터와 센스들은 특정 주행 능력에 있어 이미 인간을 넘어섰을지도 모르지만 good mobility provider로서 인간의 유연성이나 적응 능력을 갖추진 못했을 것이다. 인간이 별 노력 없이도 할 수 있는 대응, 회피 방안을 배우는 것은 계속되는 경험의 축적 뿐 아니라 회사 입장에서는 낯설 수 있는 행동 심리학 같은 특정 분야에 대한 연구가 복합적으로 수행 되어야 할 수도 있다.

 

 

 Not just a tech problem

웨이모의 초기 로보택시 프로그램은 '기술로만'은 해결할 수 없는 새로운 도전과제로 가득 찬 첫 단계였다.
인간의 행동에 대한 연구, 지역 당국과 관계 및 프로토콜 개발은 굉장히 시간이 오래 걸리는 작업이다.
이러한 것들은 단순히 웨이모가 기술로 해결할 수 없고 다른 인간을 이해할 수 있는 우리 '인간'이 매우 공을 들여(painstaking)해결해야 하는 작업이다.

이러한 도전 과제의 일부는 꽤 단순한 것도 있다. 예를 들면, 탑승자를 월마트 입구에 최대한 가까이 내려주는 것이 실제로는 별로 편하지 않았다는 것을 알기까지 오래 걸리진 않았다.
(due to high volume of foot traffic). 하지만 픽업과 드랍오프는 하나의 원칙(입구에서 가까울수록 좋다)에 의해서만 정해지지 않는다는 배움은 웨이모가 숙달해야할 숨겨진 복잡성에 대한 힌트를 준다.