테슬라 옵티머스와 AI DAY (기계공학과 관점)

어제 테슬라 AI Day가 있었다.
사람들은 실망했다.
왜?

사람들의 기대치는 테슬라가 자연스럽게 걷고 물건을 들어올리며 춤을 추기까지 하기를 바랬던 것 같다.

그런데 그게 뭘까.
그건 딱 보스톤 다이나믹스 수준이다. 보스턴 다이나믹스는 10년 계발을 하였고 춤을추며 뛰어다니는 로봇을 만들었지만 여기저기 구글, 소프트뱅크 등 팔려다니면서 비지니스화에 실패한 기업이다.

그런데 테슬라는 로봇계발을 발표한지 1년도 안된 어제
느리게 걷는 2족 보행 로봇을 내놓았다.
자동차만 만들던 회사가 로봇을?
어떤 자동차 기업이 로봇을 만든적이 있었던가?

현대자동차는 보스턴 다이나믹스를 인수하고 자기 기업이라고 광고 했을뿐 자동차와 접목된 어떠한 것도 미래도 보여준 것이 없다.
(로봇이란 춤추는게 뭘 어떻게 될건지, 어떠한 비전도 제시하지 않았다)

여태까지 로봇을 만들던, 만드는 회사들과 테슬라가 가장 큰 다른 점은 하나.
AI (Artificial Inteligence) 인공지능이다. (다들 잊고 있었지만 Ai데이 행사의 메인 토픽이다)

걷고 뛰고 날고.. 이렇던 저렇던 실용적인 로봇은 아직까지 단 하나.
산업에서 쓰이는 거대한 로봇 팔 한가지이다.
뛰고 뒹굴고 춤추고 해도 아무 실용성이 없다.

일반적인 산업용 로봇은 프로그래밍따라서 움직인다.

로봇팔은 그냥 땅에다 고정하고 프로그래밍 해두면 제품이 생산된 후 들어 올려서 컨베이어 벨트에 올려두거나 자신의 용접, 제품 로테이션, 씰링 등등 작업완료 후 원위치로 돌아간다. 로봇에 역할에 매우 충실하고 몇 톤까지 들어올릴 수 있어서 매우 실용적이다.

하지만 이러한 로봇들은 제일 중요한 것이 없다.
바로 두뇌.

테슬라는 FSD 베타버전을 전기차 베이스로 계발을 하였지만 지금 느끼는건 이건 다 로봇에 접목하기 위한 목적이 아니였을까 하는 일론의 시나리오로 보여진다.
1. 압도적인 실주행 데이터량
- 테슬라의 수백만대의 차량이 오토파일럿, FSD로 전세계 주행 데이터를 보내준다. 쌓이는 데이터 양을 비교 했을때
* 보도 걷는 데이터 < 도로 주행 데이터

2. 다양한 사물, 공간 인지 데이터
- 비전으로 얻는 엄청난 양의 데이터는 로봇의 사물 인지의 풍부한 기반이 된다. 급작스런 차량의 끼어들기 발생시 급브레이크, 신호등 파란불에 출발, 차선 인식 등등.

3. BMS (Bettery Management System) 베터리 관리 시스템
- 다양한 엑츄에이터가 관절을 움직이는데 각각의 엑츄에이터가 사용하는 전력양을 컨트롤, 차량이 멈추고 출발하고 주행하면서 지속적으로 베터리 사용량을 관리해야하는데 이것은 유사하게 옵티머스에 적용가능하다.

4. 칩셋 계발
- FSD 베타를 점차 개선하면서 테슬라 자체적으로 차량에 탑제할 칩셋을 계발하기 시작하면서 그 칩셋을 옵티머스에 탑제할 것 또한 고려하였다.

사실, 차량에서 수집한 자율주행 데이터를 로봇에 적용해서 인지능력을 실현하는 것이 말이 안된다. (이것이 테슬라의 FSD의 베이스가 되는 VISION) 그런데 그걸 소프트웨어로 로봇에 적용하는데, 관절, 뼈대, 손가락, 엑츄에이터등 그런 하드웨어를 외주를 안주고 직접 만든다니!?

이상한 기업(미친)기업이다. 그리고 다들 놓치는 것이 있다.
소프트웨어와 하드웨어의 융합, 조화, 최적화는 정말이지 가장 어려운 부분이다.

소프트웨어 최적화를 자랑하는 애플이 칩셋도 계발했지만 버그가 계속 발생해서 업데이트가 잦은 것도 그 이유중에 하나다.

머리(두뇌)에서 중요한 것은 인지능력이다.
우리가 음성으로 명령했을때 로봇이 본 물건이 컵인지 사과인지 알수 있어야 하는데 여기서 테슬라의 FSD라벨링의 위력이 발휘된다.

옵티머스의 눈이 테슬라 차량의 눈과 동일하기에 FSD시스템을 적용시켜서 ‘저것은 컵’으로 인지할수 있다.
그 다음단계는 ‘도조’시스템에서 학습시켜서 컵을 어떻게 잡는지를 배우는 것이다.

그런데 테슬라는 그것까지 하려한다.
2족보행을 1년만에 만들었다.
손가락 움직임도 1년만에 만들었다.
피아노를 들어올리는 엑츄에이터를 1년만에 만들었다.
지금은 어설프고 허접해보이지만 그 실상은 그렇지 않다. 일년만에 로봇을 만들어본적도 없는 자동차 회사가 엄청난 성과를 이룬 것이다.
특히 로봇의 인지능력은 신세계의 문을 살짝 열었다.

일론은 옵티머스가 만들 세상은 자동차 산업분야보다 더 클것이라고 장담했다. 나는 그 말에 일부 동의한다.

1. 의료보조용 로봇
- 노령화 사회가 가속되면서 휠체어를 타게 되는 노인들이 많아지지만 그걸 다 보조하고 감당할 인력은 부족할 것이다. 하지만, 로봇은 하루동안 충분히 움직일 수 있고 뒤에서 계속해서 밀어줄 수 있다.

2. 농업 로봇
- 우리나라도 요즘 과일을 따려는데 인력이 부족해서 외국인을 쓴다는데 그것도 비용이 최소 인당 월 300은 줘야 한다고 한다. 그리고 외국인 노동자는 여권이 만료되거나 조건이 안맞으면 떠난다. 그런데 옵티머스는 3천만원이면 반영구적인 노동력을 얻을 수 있다.

3. 산업용 로봇
- 아직도 산업에는 3d 업종이 대부분 몰려있다. 공장은 덥고 춥고 날카롭고 무겁고 어둡다. 예를 들어 내가 근무했던 알루미늄합금 다이케스팅 공장은 제품 생산시 150도에 근접해서 팔에 닿으면 살이 타버린다. 그리고 알루미늄 용액이 600도를 유지해야되서 공장 내부가 열대야.
이런 환경에서 지속적으로 무거운 짐을 들거나 보조해줄 로봇은 필요하다.

4. 가정용 로봇
- 1인 가정이 늘어나고 있다. 집에오면 빨레, 설거지, 청소가 되어있으면 좋겠다. 그건 로봇에게 맡기면 되는 시기가 올것이다. 단돈 3천만원에.

5. 경비용 로봇
- 하루동안 지속적으로 감시가 가능하다. 물론 1일 작동이기 때문에 교대근무가 필요하다.

6. 공사용 로봇
- 공사판에서 안내를 하거나 여러명이 들어야 하는 무거운 짐을 로봇은 충분히 대신 날라줄 수 있다.

내가 생각한 부분만 나열했는데 조금 더 생각하면 더 많아질 수 있다.

인구는 가면 갈수록 줄어들고, 우리나라는 벌써 출생율이 1.0 이하로 내려갔다. 3d 업종은 어디서나 존재하고 꼭 필요하며 무너지면 모든 산업이 무너진다. 가면 갈수록 인건비는 증가하고 3d업종은 기피한다. 그 기피하는 업종은 로봇이 꼭 필요할 것이다.