로봇버스와 택시 그리고 청소차 파트너를 찾습니다
1년전부터 계획했던 중국 자율주행 기업과의 사업 협의가 잘 마무리가 되었다. 그동안 이런 저런 일로, 일정이 맞지 않았는데 고객과 같이 준비해서 하루 종일 일정을 소화했다.
2006년 처음 써라운드뷰 카메라 시스템을 개발할 때, 가장 먼저한 일이 차량 개조였다. 그리고 여러 주차 환경에서 데이타를 획득하여 합성의 정밀도를 구하기 전, 데이타가 취득되는 형태를 분석한 것이다. 이떄 필요한, 센서, 캡펴보드, 영상 저장과 표시 장치와 다양한 Calibtation패턴까지 준비해야했다.
자율주행은 ADAS의 가장 최고점에 이르는 기술이고 시스템이다. 고층 빌딩을 쌓듯이 한층 한층 쌓아올려야 한다. 이 과정을 성공적으로 한 기업은 아마도 작은 건물을 많이 쌓으면서 상당한 고층의 수준에 올라온 것이다.
라이다 센서 기업의 수와 생산량, 자동차용 카메라 생산 기업의 수와 생산량, 임베디드 보드의 개발과 SW 최적화, GPU와 AI 기업의 수와 활용 데이타의 량과 서버수, 다양한 주행 시나리오를 생성할 수 있는 가상화 시스템의 활용수, 실차량을 기반으로 수집된 데이타와 그 주행을 통해 Lab에서 개발된 로직을 철저히 검증해 나가는 역량(거리, 기간, 주행 환경, 시나리오등) 그리고 이를 통해 CI/CD를 만들어가는 기술 리더의 인사이트등
스프링클라우드가 자율주행과 로봇의 서비스를 하고자 한다면 위와 같은 환경에서 검증되고 내가 직접 자율주행을 해도 불안하거나, 당황하거나 조바심나는 상황을 최소화하는 기술이어야 할 것이며, 이것이 고객에게 제대로 경험으로 이어져야 한다고 생각했다.
오늘, 로봇택시, 셔틀, 청소차, 배송의 다양한 모빌리티를 기반으로 맵생성, EtoE 제어, 주행 정보 시각화를 위한 AR환경, ToD와 시스템의 통일성과 일관성을 직접 경험했다.
3시간 시내 도로 주행 동안 불안하거나 당황하거나 조바심나는 상황은 없었다. 물론 확인되지 못한 상황이 있겠지만, 지금까지 제가 경험한 수준과는 너무나 차이가 나고 이제 자율주행이 드디어 시장이 만들어 질 수 있다는 강한 확신이 생겼다.
자율주행사업의 관점에서는 아직 ROI를 만들어 낼 수 있는 수준의 경제성에 대해 의문을 제기하기만, 이것 또한 누가 이것으로 만드냐에 따라 다를 수 있다. 점점 기업의 경쟁력이 보수화 되는 우리 환경에서 그동안 내가 만들어 온 차별화된 전략이 성공할 수 있도록 이제 시작할 준비가 되었다.
투자자, 협력기업, 서비스 운영자와 고객 모두가 만족할 수 있는 전략을 만드는 것은 어렵지만, 이제 그 중요한 한 챕터를 만들어 가고 있다는 데 다시 2007년 대기업을 퇴사하여 2명으로 시작한 그 때 처럼 알 수 없는 미래를 좀더 구체화하는 나의 역량을 펼쳐 보고자 한다.
관심이 있는 많은 분들의 응원과 참여를 기대해 봅니다.^^