테슬라 '지능형 소환' 특허: 주차장을 넘어 도시를 횡단하는 AI, FSD와 Grok의 두뇌를 연결하다

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테슬라 '지능형 소환' 특허: 주차장을 넘어 도시를 횡단하는 AI, FSD와 Grok의 두뇌를 연결하다 | TESLOG

01. Specifications

Inventors

Tesla, Inc.

Classification (IPC)

G05D 1/02 (Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles)

Core Claims Summary

01차량의 다중 모달 센서 데이터와 원격 AI 모델의 예측 데이터를 결합하여, 동적 환경 내 목표 지점까지의 비결정적 경로를 생성하는 시스템.
02점유 격자 맵(Occupancy Grid Map)과 벡터 공간 확률장(Vector Space Probability Field)을 사용하여 보행자 및 타 차량의 미래 행동을 예측하고, 충돌 확률이 임계값 이하인 경로를 선택하는 방법.
03저궤도 위성 네트워크(Starlink)를 통해 50ms 미만의 지연 시간으로 차량과 원격 AI 연산 클러스터 간의 실시간 데이터 스트림을 유지하는 통신 프로토콜.

#02기본 원리: 패러다임 시프트

이 특허의 근본 원리는 자율주행의 패러다임을 '반응적 제어'에서 '확률적 예측'으로 전환하는 데 있다. 기존 자율주행 시스템이 눈앞의 장애물을 인지하고 회피하는 데 집중했다면, 이 기술은 주변 모든 객체(차량, 보행자, 자전거 등)의 미래 행동을 확률적으로 예측하고, 그 예측을 바탕으로 수 초 뒤의 미래까지 고려한 최적의 경로를 설계한다. 이는 체스 초보자가 눈앞의 수만 생각하는 반면, 체스 마스터가 게임 전체의 흐름을 읽고 수십 수 앞을 내다보는 것과 같다. 이 시스템의 작동 흐름은 다음과 같다. 1단계: 다중 모달 센서 퓨전. 차량의 카메라, 4D 이미징 레이더가 수집한 데이터를 융합하여 주변 환경에 대한 고차원적인 '월드 모델'을 생성한다. 2단계: 확률적 상태 추정. 생성된 월드 모델을 바탕으로 베이즈 필터링(Bayesian Filtering)을 적용하여 각 객체의 현재 상태(위치, 속도, 가속도)를 불확실성을 포함하여 추정한다. 상태 $x_t$ 를 추정하는 베이즈 필터의 기본 수식은 다음과 같다. $P (x_{t} ∣ z_{1 : t}, u_{1 : t}) = η P (z_{t} ∣_{}$ 여기서 는 시점 에서의 관측값, 는 제어 입력, 는 정규화 상수이다. 온보드 컴퓨터는 이 확률적 월드 모델을 고도로 압축된 '상황 벡터'로 변환하여 Starlink를 통해 xAI의 거대 언어 모델(LLM) 및 월드 시뮬레이션 모델에 전송한다. xAI 클러스터는 수백만 건의 시뮬레이션 데이터를 기반으로, 현재 상황에서 발생 가능한 수십 개의 미래 시나리오를 예측하고 각 시나리오의 확률과 위험도를 계산하여 최적의 경로 계획(Path Plan)을 반환한다. 차량은 이 경로 계획을 받아, 실시간으로 변화하는 주변 상황에 맞춰 조향, 가속, 제동을 정밀하게 제어한다. 이 전체 과정이 밀리초 단위로 반복되며, 차량은 마치 살아있는 유기체처럼 복잡한 환경과 상호작용하게 된다.

심층 공학 분석

Engineering
Deep Dive

1) 시스템 아키텍처 전체 개요 및 주요 블록 분해

이 특허가 제안하는 '지능형 소환' 시스템의 아키텍처는 차량 내 '엣지(Edge)' 시스템과 원격 '클라우드(Cloud)' 시스템 간의 유기적인 결합을 핵심으로 한다. 이는 기존의 온보드 중심 아키텍처와는 근본적으로 다른 설계 사상이다. 가상의 도면 [Figure 1: Intelligent Summon System Architecture] 을 상상해보면, 시스템은 크게 네 가지 핵심 블록으로 구성된다. 첫째, 다중 모달 인식 블록(Multi-Modal Perception Block) 이다. 차량 전후측면에 장착된 8개의 8메가픽셀 고해상도 카메라, 전방 및 후방에 위치한 4D 이미징 레이더, 그리고 차량 내부 IMU(관성 측정 장치)가 이 블록에 속한다. 이들은 독립적으로 작동하지 않고, 하드웨어 수준에서 시간 동기화(Time Synchronization)되어 모든 데이터 스트림이 나노초 단위의 정밀한 타임스탬프와 함께 중앙 처리 장치로 전송된다. 둘째, 온보드 컴퓨팅 블록(Onboard Computing Block), 즉 'HW 5.0'이다. 이 블록은 다시 세 개의 서브 시스템으로 나뉜다. (A) NPU(신경망 처리 장치)는 카메라 이미지로부터 객체 탐지, 차선 인식, 신호등 분류 등 딥러닝 기반의 비전 처리를 전담한다. 약 500 TOPS의 연산 성능을 가지며, 주로 8비트 정수(INT8) 연산에 최적화되어 있다. (B) CPU는 전체 시스템의 운영체제(OS)와 고전적인 로보틱스 알고리즘(예: 칼만 필터, 경로 스무딩)을 실행하며, NPU와 GPU의 작업을 조율한다. (C) 이 특허의 핵심인 '확률 연산 코프로세서(Probabilistic Computing Coprocessor, PCC)'가 새롭게 추가되었다. PCC는 베이지안 추론, 몬테카를로 시뮬레이션 등 확률 기반 계산을 하드웨어적으로 가속하여, CPU의 부담을 줄이고 실시간성을 보장한다. 셋째, 위성 통신 블록(Satellite Communication Block) 이다. 차량 루프에 통합된 평판형 위상 배열 안테나(Phased Array Antenna)와 Starlink V3 모뎀으로 구성된다. 이 블록은 단순히 데이터를 주고받는 것을 넘어, 도심 빌딩숲이나 터널 입구 등에서 신호가 약해질 것을 예측하고, 여러 개의 저궤도 위성 빔(Beam) 사이를 끊김 없이 전환(Handoff)하는 지능형 빔포밍 기술을 포함한다. 넷째, 원격 AI 연산 클러스터(Remote AI Compute Cluster) 다. 이는 xAI의 데이터센터에 위치하며, 수만 개의 GPU로 구성된 'Colossus' 슈퍼컴퓨터다. 이 클러스터는 단순한 데이터 저장을 넘어, 전 세계 Tesla 차량으로부터 수집된 '상황 벡터'를 실시간으로 입력받아 거대 시뮬레이션 모델을 실행하고, 최적의 행동 전략을 다시 차량으로 전송하는 '외부 두뇌' 역할을 한다. 이 네 블록의 데이터 흐름은 일방적이 아니다. 차량의 인식 블록에서 생성된 데이터는 컴퓨팅 블록에서 1차 가공(벡터화)된 후, 통신 블록을 통해 원격 클러스터로 전송된다. 원격 클러스터의 연산 결과(예측 경로)는 다시 통신 블록을 통해 차량의 컴퓨팅 블록으로 수신되어, 최종적으로 차량의 구동계(Powertrain)와 조향 시스템을 제어한다. 이 아키텍처는 차량의 물리적 한계를 클라우드의 무한한 연산 능력으로 확장시키는, 진정한 의미의 '소프트웨어 정의 자동차(SDV)'를 구현한다.

x

t

)

\int

P

(

x_{t}

∣

x_{t - 1}

,

u_{t}

)

P

(

x_{t - 1}

∣

z_{1 : t - 1}

,

u_{1 : t - 1}

)

d

x_{t - 1}

P(x_t | z_{1:t}, u_{1:t}) = \eta P(z_t | x_t) \int P(x_t | x_{t-1}, u_t) P(x_{t-1} | z_{1:t-1}, u_{1:t-1}) dx_{t-1}

시스템을 구성하는 각 부품의 공학적 특성은 시스템 전체 성능을 결정한다. (A) 비전 서브시스템: 기존 1.2메가픽셀에서 8메가픽셀로 해상도가 약 7배 증가한 카메라는 단순히 더 선명한 이미지를 제공하는 것을 넘어, 200미터 이상의 원거리 객체(차량, 표지판)를 정확히 식별할 수 있게 한다. 렌즈는 f/1.7의 밝은 조리개 값과 120dB 이상의 HDR(High Dynamic Range) 성능을 가져, 터널 진출입 시나 역광 상황에서도 노출 과다나 부족 없이 안정적인 이미지를 확보한다. 이미지 센서 자체에 내장된 SoC(System on Chip)는 이미지의 노이즈 제거, 왜곡 보정 등 전처리를 수행하여 HW 5.0의 NPU가 순수하게 AI 추론에만 집중할 수 있도록 부담을 덜어준다. (B) 4D 이미징 레이더: 기존 레이더가 거리와 속도(2D)만 측정했다면, 이 특허에 적용된 4D 레이더는方位角(Azimuth)과 고도(Elevation)까지 측정하여 객체의 3차원 위치와 속도 벡터를 정확히 파악한다. 77-81GHz 대역의 주파수를 사용하는 갈륨 나이트라이드(GaN) 기반 송수신기는 기존 실리콘 기반 칩보다 높은 출력과 효율을 제공하여, 악천후(비, 눈, 안개) 상황에서도 탐지 성능 저하를 최소화한다. 특히, 고도 측정 기능은 도로 위의 맨홀 뚜껑과 튀어나온 연석, 낮은 높이의 장애물을 구분하는 데 결정적인 역할을 하여, 불필요한 급제동이나 위험한 회피 기동을 방지한다. 레이더의 포인트 클라우드 데이터는 비전 데이터와 '센서 퓨전' 단계에서 결합되어, 카메라가 놓칠 수 있는 투명하거나 반사율이 높은 객체를 보완한다. (C) HW 5.0 컴퓨팅 모듈: 모듈 전체는 수랭식(Liquid Cooling)으로 설계되어, 500W 이상의 높은 전력 소모에도 불구하고 85°C 이하의 안정적인 작동 온도를 유지한다. 메모리는 LPDDR5X 규격의 64GB 통합 메모리를 사용하여 CPU, GPU, NPU가 데이터 병목 현상 없이 메모리 공간을 공유한다. 특히 주목할 점은 데이터 저장소로, 기존 eMMC 대신 NVMe SSD를 사용하여 지도 데이터 로딩, 로그 기록, OTA 업데이트 속도를 10배 이상 향상시켰다. 이 모듈의 조립 공차는 마이크로미터 단위로 관리되며, BGA(Ball Grid Array) 패키징된 칩들은 고온의 리플로우 솔더링 공정을 거쳐 극한의 진동과 충격에도 견딜 수 있도록 설계되었다. ![Figure 2: HW 5.0 Module Layout]([Figure 2: HW 5.0 Module Layout]) (D) Starlink V3 미니 수신기: 차량 루프와 일체형으로 디자인된 이 수신기는 공기 저항 계수( $C_d$ )에 미치는 영향을 최소화하도록 설계되었다. 수백 개의 작은 안테나 소자로 구성된 위상 배열은 기계적 구동부 없이 전자적으로 빔의 방향을 초당 1000회 이상 조정하여, 고속 주행 중에도 여러 위성을 동시에 추적하며 가장 신호가 강한 위성으로 끊김 없이 연결을 전환한다. 이 부품의 재질은 무선 신호 투과율이 높으면서도 자외선과 온도 변화에 강한 폴리카보네이트 복합재가 사용되었다.

이 시스템의 성능은 정교한 수학적 모델링에 기반한다. 첫째, 센서 퓨전 단계에서는 확장 칼만 필터(EKF)나 무향 칼만 필터(UKF)를 넘어, 파티클 필터(Particle Filter) 기반의 융합 알고리즘을 사용한다. 이는 비선형적이고 비가우시안 분포를 따르는 실제 도로 환경의 불확실성을 더 잘 모델링할 수 있다. 상태 예측 모델은 다음과 같은 비선형 함수로 표현된다. $x_k = f(x_{k-1}, u_k) + w_k$ 여기서 $x_k$ 는 상태 벡터, $u_k$ 는 제어 입력, $w_k$ 는 시스템 노이즈를 나타낸다. 관측 모델 역시 비선형 함수 $z_k = h(x_k) + v_k$ ( $v_k$ 는 관측 노이즈)로 표현된다. 파티클 필터는 이 모델을 기반으로 수천 개의 '파티클(가설)'을 생성하고, 각 파티클의 가중치를 관측값에 따라 업데이트하여 실제 상태의 확률 분포를 근사한다. 둘째, 주변 객체의 행동 예측에는 Social-LSTM과 같은 딥러닝 모델과 함께, 고전적인 사회적 힘 모델(Social Force Model)이 하이브리드 형태로 사용된다. 보행자 $i$ 에게 작용하는 힘 $\vec{f}_i$ 는 목표 지점으로 향하려는 힘 $\vec{f}_{i,des}$ , 다른 보행자 $j$ 와의 상호작용(척력) $\vec{f}_{ij}$ , 그리고 벽과 같은 장애물과의 상호작용 $\vec{f}_{iW}$ 의 합으로 모델링된다. $m_i \frac{d\vec{v}_i}{dt} = \vec{f}_{i,des} + \sum_{j \neq i} \vec{f}_{ij} + \sum_{W} \vec{f}_{iW}$ 이 모델을 통해 xAI 클러스터는 교차로에서 보행자들이 어떻게 상호작용하며 군집을 이룰지, 혹은 무단횡단을 할지 등의 가능성을 예측하고 위험도를 정량화한다. 셋째, 경로 계획은 모델 예측 제어(Model Predictive Control, MPC) 프레임워크를 통해 최적화 문제로 정의된다. 시스템은 미래의 일정 시간(Prediction Horizon, N) 동안의 제어 입력 시퀀스( $u_0, ..., u_{N-1}$ )를 찾고자 한다. 이때 최소화하려는 비용 함수 $J$ 는 다음과 같다. $J = \sum_{k=0}^{N-1} (x_k^T Q x_k + u_k^T R u_k) + x_N^T P x_N$ 여기서 $Q$ 와 $R$ 은 각각 상태 오차와 제어 입력의 크기에 대한 가중치 행렬이다. 이 특허의 혁신은 이 비용 함수에 xAI가 예측한 '충돌 확률' $P_{coll}(x_k)$ 항을 추가하는 것이다. $J_{new} = J + \sum_{k=0}^{N-1} \lambda P_{coll}(x_k)$ 가중치 $\lambda$ 를 통해 안전성과 효율성 사이의 트레이드오프를 조절하며, 단순히 기하학적으로 가장 짧은 경로가 아닌, 확률적으로 가장 안전한 경로를 선택하게 된다. 예를 들어, 예측된 충돌 확률이 5%를 초과하는 경로는 비용이 무한대로 발산하여 선택지에서 배제된다. ![Figure 3: Predictive Pathing Algorithm Flowchart]([Figure 3: Predictive Pathing Algorithm Flowchart])

시스템의 '두뇌'는 계층적인 실시간 제어 아키텍처로 구성된다. 가장 낮은 레벨에는 100Hz (10ms 주기) 로 작동하는 차량 동역학 제어 루프가 있다. 이 루프는 MPC가 계산한 최적의 제어 입력을 받아 실제 스티어링 각도, 모터 토크, 브레이크 압력을 직접 제어한다. 이는 차량의 안정성을 유지하는 가장 기본적인 단계다. 그 위에는 10Hz (100ms 주기) 로 작동하는 지역 경로 계획 루프가 존재한다. 이 루프는 온보드 HW 5.0에서 실행되며, 원격 AI로부터 받은 전역 경로를 기반으로 주변 수십 미터 내의 갑작스러운 장애물(예: 갑자기 끼어드는 차량, 도로에 떨어진 낙하물)을 회피하기 위한 단기적인 경로 수정을 수행한다. 이는 원격 통신의 지연 시간(Latency)을 보완하는 중요한 안전장치다. 최상위 레벨에는 1~~2Hz (500~~1000ms 주기) 로 작동하는 전역 경로 계획 루프가 있다. 이 루프가 바로 원격 xAI 클러스터와의 통신을 담당한다. 차량은 매 주기마다 현재의 '월드 상태 벡터'를 클라우드로 전송한다. 이 벡터는 원본 센서 데이터가 아니라, 온보드에서 1차 처리된 고도로 압축된 정보의 집합이다. 예를 들어, (객체 ID, 클래스, 3D 위치, 속도 벡터, 크기, 예측 궤적의 다항식 계수)와 같은 형태로, 전체 데이터 크기는 초당 1~2MB 수준으로 억제된다. 이는 Starlink의 대역폭을 효율적으로 사용하기 위한 핵심 기술이다. xAI 클러스터는 이 벡터를 받아 수백 밀리초 내에 연산을 완료하고, '확률적 경로 필드(Probabilistic Path Field)'를 차량으로 반환한다. 이는 단일 경로가 아니라, 여러 대안 경로와 각 경로의 통과 확률, 예상 위험도, 예상 소요 시간 등을 포함하는 복합적인 데이터 구조다. 만약 Starlink와의 연결이 500ms 이상 끊길 경우, 시스템은 자동으로 '폴백(Fallback)' 모드로 전환된다. 이 모드에서는 원격 AI의 도움 없이, 온보드 FSD 컴퓨터의 능력만으로 안전하게 정차할 수 있는 장소를 찾아 차량을 멈추게 하는 등 실패-안전(Fail-safe) 메커니즘이 최우선으로 작동한다.

모든 기술에는 명확한 한계가 존재하며, 이 특허 역시 예외는 아니다. 첫 번째 한계는 통신 의존성이다. Starlink가 지상 통신망보다 넓은 커버리지를 제공하지만, 여전히 통신 두절 지역(초고층 빌딩 사이, 긴 터널 내부)은 존재한다. 현재의 실패-안전 메커니즘은 '안전한 정차'에 초점을 맞추고 있지만, 고속도로 주행 중 통신 두절 시 안전하게 주행을 지속하는 기술이 필요하다. 이는 온보드 컴퓨터의 예측 능력을 더욱 강화해야 함을 의미한다. 두 번째는 사이버 보안의 위협이다. 차량과 클라우드가 긴밀하게 연결될수록 해커의 공격 표면은 넓어진다. 만약 악의적인 공격자가 클라우드 AI의 판단에 개입하거나 잘못된 경로 정보를 차량에 주입한다면 대규모 재난으로 이어질 수 있다. 따라서 종단 간 암호화(End-to-End Encryption), AI 모델 자체의 보안성 강화, 이상 탐지 시스템 등 다층적인 보안 대책이 필수적이다. 세 번째는 HW 5.0의 발열 문제다. 지속적인 고성능 연산은 상당한 열을 발생시키며, 현재의 수랭식 시스템으로도 혹서기 장시간 정체 구간에서는 성능 저하(Thermal Throttling)가 발생할 수 있다. 미래의 HW 6.0에서는 3나노미터 이하의 차세대 공정을 도입하고, 칩렛(Chiplet) 구조와 같은 새로운 패키징 기술을 통해 전력 효율을 2배 이상 개선해야 할 것이다. 미래 기술 로드맵은 이러한 한계를 극복하는 방향으로 전개될 것이다. 단기적으로는 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 통신을 도입하여, 주변 Tesla 차량끼리 로컬 네트워크를 형성하고 서로의 센서 데이터를 공유함으로써 클라우드 의존도를 낮추는 연구가 진행될 것이다. 장기적으로는 연합 학습(Federated Learning)을 통해 각 차량이 개인정보를 중앙 서버로 보내지 않고도 로컬에서 모델을 학습하고, 그 결과(가중치 업데이트)만을 공유하여 전체 AI 모델을 발전시키는 방식으로 프라이버시와 보안 문제를 해결해 나갈 것이다. 궁극적으로, 도시의 교통 신호등, 도로 센서 등 인프라와 직접 통신하는 V2I(Vehicle-to-Infrastructure) 기술까지 통합되어, 도시 전체가 하나의 유기적인 교통 시스템으로 작동하는 미래를 향해 나아갈 것이다.

#04Real-World Utility

🚗

차량 오너 관점

Tesla 오너는 이제 공항 장기 주차장에 차를 두고 여행을 다녀온 뒤, 도착 터미널 출구에서 스마트폰 앱의 '나에게 와줘' 버튼을 누를 수 있다. 그러면 차량이 스스로 주차 공간을 빠져나와 주차장 내의 복잡한 교차로, 보행자, 다른 차량들을 피해 출구로 이동하고, 일반 도로에 진입하여 신호등과 교통 흐름에 맞춰 주행한 뒤 주인 앞에 도착한다. 더 이상 주차 위치를 기억하거나 무거운 짐을 끌고 주차장을 헤맬 필요가 없어진다. 이는 단순한 편의를 넘어, 모빌리티 경험의 근본적인 변화를 의미한다.

🏭

산업 파급 효과

경쟁사들은 HD맵 구축과 V2X 인프라에 막대한 자금을 투자하며 점진적으로 자율주행 영역을 넓혀가는 동안, 테슬라는 위성 네트워크와 중앙 집중형 AI라는 완전히 다른 차원의 접근 방식으로 게임의 룰을 바꾸고 있다. 이는 자동차, AI 소프트웨어, 우주 인프라(위성)를 모두 수직 계열화한 기업만이 시도할 수 있는 전략이다. 경쟁사들이 이 기술을 따라오려면 단순히 자율주행 기술을 개발하는 것을 넘어, 수만 개의 위성을 쏘아 올리고 페타플롭스급 AI 클러스터를 구축해야 한다. 기술적 해자의 깊이가 비교할 수 없을 정도로 깊어지며, '추격 불가능한' 격차를 만들어낼 수 있다.

🌌

생태계 시너지

이 기술은 머스크 생태계의 완벽한 융합체다. Tesla 차량은 도로 위를 움직이며 데이터를 수집하고 물리적 명령을 실행하는 수백만 개의 '엣지 로봇(Edge Robot)' 역할을 한다. SpaceX의 Starlink는 이 로봇들을 중앙 신경망에 연결하는 수백억 개의 '뉴런(신경계)'이 된다. 그리고 xAI의 Grok 및 Colossus 슈퍼컴퓨터는 이 모든 로봇으로부터 받은 데이터를 실시간으로 학습하고, 복잡한 문제에 대한 최적의 판단을 내리는 '거대한 두뇌' 역할을 수행한다. 향후 옵티머스 로봇이 공장이나 가정을 넘어 도시 환경에서 활동하게 될 때, 이 '지능형 소환' 아키텍처는 거의 그대로 재사용될 수 있다. 즉, 이 특허는 단순히 자동차 기술이 아니라, 머스크 생태계의 모든 로봇을 움직이는 공통 운영체제(OS)의 기반이 되는 핵심 기술이다.

테슬라 '지능형 소환' 특허: 주차장을 넘어 도시를 횡단하는 AI, FSD와 Grok의 두뇌를 연결하다

01. Specifications

#02기본 원리: 패러다임 시프트

Engineering
Deep Dive

Benchmark_Matrix

#04Real-World Utility

차량 오너 관점

산업 파급 효과

생태계 시너지

#05Strategic Roadmap

Ecosystem Dominance Strategy

Musk 생태계의
결정적 한 수

Actionable Takeaways

01. Specifications

#02기본 원리: 패러다임 시프트

Engineering Deep Dive

Benchmark_Matrix

#04Real-World Utility

차량 오너 관점

산업 파급 효과

생태계 시너지

#05Strategic Roadmap

Ecosystem Dominance Strategy

Musk 생태계의 결정적 한 수

Actionable Takeaways

Engineering
Deep Dive

Musk 생태계의
결정적 한 수