Booil Jung

테슬라 자율주행

테슬라의 자율주행 프로그램은 단순한 운전자 보조 기능을 넘어, 자동차 산업의 패러다임을 바꾸고 인공지능(AI) 기술의 미래를 제시하는 거대한 비전의 핵심이다. 그러나 그 야심 찬 목표와 혁신적인 기술 이면에는 복잡한 현실과 첨예한 논쟁이 공존한다. 본 보고서는 테슬라의 자율주행 기술을 다각도로 심층 분석하여 그 본질을 파헤치고, 기술적 성취와 한계, 안전성 논란, 그리고 미래 전략의 타당성을 비판적으로 고찰하고자 한다.

테슬라의 자율주행 제품군은 소비자, 투자자, 심지어 규제 당국에게도 혼란의 원천이 되어왔다. 명확한 이해를 위해 각 패키지의 핵심 기능을 명확히 정의할 필요가 있다. 테슬라는 기본 오토파일럿(Autopilot), 향상된 오토파일럿(Enhanced Autopilot, EAP), 그리고 풀 셀프-드라이빙(Full Self-Driving, FSD)이라는 세 가지 계층의 제품을 제공한다.1

• 기본 오토파일럿 (Standard Autopilot): 모든 신형 테슬라 차량에 기본으로 탑재되는 운전자 보조 시스템(ADAS)이다. 핵심 기능은 앞차와의 거리를 유지하며 속도를 조절하는 ‘트래픽 어웨어 크루즈 컨트롤(TACC)’과 차선 중앙을 유지하도록 조향을 보조하는 ‘오토스티어(Autosteer)’로 구성된다.1 이는 현대자동차의 스마트 크루즈 컨트롤과 유사한 기능으로, 운전자의 피로를 경감시키는 데 중점을 둔다.1
• 향상된 오토파일럿 (Enhanced Autopilot, EAP): 기본 오토파일럿 위에 추가적인 편의 기능을 더한 중간 단계의 유료 옵션이다. 주요 기능으로는 고속도로 진입로부터 진출로까지 차량을 능동적으로 안내하는 ‘내비게이트 온 오토파일럿(Navigate on Autopilot)’, 운전자의 방향지시등 조작에 따라 자동으로 차선을 변경하는 ‘자동 차선 변경(Auto Lane Change)’, 협소한 공간에서 차량을 전후로 이동시키는 ‘차량 호출(Summon)’, 그리고 자동으로 평행 및 직각 주차를 수행하는 ‘자동 주차(Autopark)’가 포함된다.1 EAP는 FSD보다 저렴한 가격에 고속도로 주행과 주차에 관련된 핵심적인 자동화 기능을 제공하여 높은 가성비를 보인다.1 다만, EAP는 판매 정책에 따라 제공되었다가 중단되기를 반복하는 등 일관성 없는 모습을 보여왔다.2
• 풀 셀프-드라이빙 (Full Self-Driving, FSD) (Supervised): 테슬라가 제공하는 최상위 유료 옵션으로, EAP의 모든 기능을 포함하며 도심 주행 자동화를 목표로 한다. 추가되는 핵심 기능은 ‘교통 신호등 및 정지 표지판 제어’와 ‘도심 도로에서 자동 조향(Autosteer on City Streets)’이다.1 이름과 달리 FSD는 완전 자율주행이 아니며, 운전자의 적극적인 감시(Supervision)가 필수적인 시스템이다.3

이러한 계층적 구조는 단순한 기능의 나열을 넘어, 테슬라의 정교한 마케팅 및 수익화 전략을 보여준다. 기본 오토파일럿으로 ADAS의 효용성을 맛보게 하고, EAP를 통해 고속도로 중심의 인상적인 자동화 경험을 합리적인 가격에 제공하여 시장의 큰 부분을 공략한다. 마지막으로 FSD는 기술적 비전을 믿는 얼리어답터와 충성도 높은 고객을 대상으로 한 프리미엄 제품으로 포지셔닝한다.1 FSD 구독 모델($99~$199/월)의 도입은 초기 구매 비용의 부담을 낮추고 지속적인 수익을 창출하려는 유연한 전략의 일환이다.1

표 1: 테슬라 오토파일럿, EAP, FSD (Supervised) 기능 비교

기능	기본 오토파일럿	향상된 오토파일럿 (EAP)	FSD (Supervised)
트래픽 어웨어 크루즈 컨트롤 (TACC)	✓	✓	✓
오토스티어 (차선 유지 보조)	✓	✓	✓
내비게이트 온 오토파일럿 (NoA)		✓	✓
자동 차선 변경 (Auto Lane Change)		✓	✓
자동 주차 (Autopark)		✓	✓
차량 호출 (Summon/Smart Summon)		✓	✓
교통 신호등 및 정지 표지판 제어			✓
도심 도로에서 자동 조향			✓

자료: 1 기반 재구성

테슬라의 자율주행 시스템을 둘러싼 가장 큰 논쟁 중 하나는 ‘오토파일럿’이나 ‘풀 셀프-드라이빙’과 같은 브랜드명과 공식적인 기술 등급 사이의 괴리에서 비롯된다. 현재 제공되는 가장 진보된 FSD를 포함한 테슬라의 모든 시스템은 국제자동차기술자협회(SAE) 기준 ‘레벨 2’에 해당한다.7

SAE 레벨 2는 시스템이 종방향(가속/감속) 및 횡방향(조향) 제어를 동시에 수행할 수 있지만, 운전자는 항시 주행 환경을 감시하고 모든 주행의 법적 책임을 져야 하는 ‘부분 자동화’ 단계이다.10 이는 특정 조건(ODD) 하에서 시스템이 주행 책임을 지는 레벨 3, ODD 내에서 시스템이 완전한 주행 책임을 지는 레벨 4/5와는 근본적으로 다르다.13

이러한 명명법은 운전자에게 시스템의 능력을 과신하게 만들어 부주의, 오용, 심지어 수면이나 영화 시청과 같은 위험한 행동을 유발할 수 있다는 비판을 꾸준히 받아왔다.10 미국 도로교통안전국(NHTSA) 역시 이러한 오해의 소지가 사고의 원인이 될 수 있다고 지적하며 관련 조사를 진행해왔다.16

테슬라의 이러한 브랜드 전략은 단순한 실수가 아닌, 계산된 선택으로 분석된다. ‘오토파일럿’, ‘FSD’와 같은 야심 찬 이름은 강력한 마케팅 효과를 창출하고 높은 가격을 정당화하는 수단이 된다.6 동시에 공식적으로는 레벨 2 등급을 고수함으로써, 사고 발생 시 모든 법적 책임을 운전자에게 전가하는 효과적인 방패막을 구축한다.7 이러한 ‘전략적 모호성’은 다른 어떤 자동차 제조사도 시도하지 않은 방식으로, 베타 수준의 고급 기능을 일반 대중에게 대규모로 배포하고 실제 도로에서 데이터를 수집하는 독특한 테스트 환경을 가능하게 했다. 하지만 이는 동시에 심각한 안전 및 규제 리스크를 내포하며, 이는 본 보고서의 후반부에서 심도 있게 다룰 것이다.

테슬라의 글로벌 전략은 한국 시장이라는 특수한 맥락 속에서 일부 변용되어 적용된다. 기본 오토파일럿과 EAP의 주요 기능들은 한국의 도로 표지판, 신호 체계 등에 맞춰 현지화되어 대부분 사용 가능하다.1 특히 한국의 좁은 주차 환경에서 ‘자동 주차’ 기능의 유용성이 높게 평가받는다.1

하지만 핵심적인 차이점은 FSD 패키지에 있다. FSD의 핵심 기능인 ‘도심 도로에서 자동 조향’은 한국에서 공식적으로 출시되지 않은 상태이다.19 이는 한국 소비자가 현재 FSD 패키지를 구매하더라도 EAP와 기능적으로 거의 차이가 없다는 것을 의미하며, 이는 구매 결정에 있어 매우 중요한 고려사항이다.1

한국의 규제 당국인 국토교통부는 미국의 리콜 조치를 그대로 따르기보다 신중한 접근을 취하고 있다. 2023년 12월 미국에서 200만 대 이상의 대규모 리콜이 발생했을 때, 국토교통부는 테슬라 측으로부터 “미국용과 한국용 오토파일럿 소프트웨어가 동일하지 않다”는 설명을 듣고, 우선 그 동일성 여부를 확인한 뒤 국내 리콜 여부와 시기를 결정하겠다는 입장을 밝혔다.20

이는 테슬라의 글로벌 전략이 가진 본질적인 한계를 드러낸다. 테슬라의 모델은 통일된 글로벌 소프트웨어 스택과 플릿 러닝(fleet learning)에 기반하지만, 각국의 상이한 규제, 도로 인프라, 지도 데이터의 차이로 인해 기능 출시가 파편화될 수밖에 없다. FSD가 한국에서 판매는 되지만 핵심 기능이 활성화되지 않았다는 사실은, 기술적 병목 현상뿐만 아니라 규제와 법률이라는 거대한 장벽이 존재함을 시사한다. 테슬라는 단순히 스위치를 켜는 것만으로 전 세계에 기능을 배포할 수 없으며, 각국의 복잡한 승인 절차를 거쳐야만 한다. 이는 야심 찬 타임라인을 지연시키고 지역별 소비자에게 가격 대비 가치의 불균형을 초래하는 요인으로 작용한다.

테슬라 자율주행 전략의 가장 독특하고 논쟁적인 부분은 바로 ‘비전 온리(Vision-only)’ 접근 방식이다. 이는 카메라, 레이더(radar), 라이다(LiDAR) 등 여러 종류의 센서를 함께 사용하는 업계의 표준을 정면으로 거부하는 과감한 선택이다.

웨이모, 크루즈, 모빌아이 등 대부분의 경쟁사들은 카메라, 레이더, 라이다의 데이터를 융합하는 ‘센서 퓨전(Sensor Fusion)’ 방식이 안전을 위한 필수적인 ‘중복성(redundancy)’을 제공한다고 믿는다.22 라이다는 정밀한 3D 거리 정보를 제공하고, 레이더는 악천후 속에서도 물체의 속도와 거리를 감지하는 데 강점이 있다.

테슬라 역시 초기에는 이스라엘 기업 모빌아이(Mobileye)의 카메라 기반 시스템(HW1)을 사용했으며, 이후에는 자체 카메라 시스템과 전방 레이더를 결합한 방식(HW2-HW3)을 채택했다.27 그러나 2021년 5월, 신형 모델 3와 모델 Y에서 레이더를 제거하기 시작하며 ‘테슬라 비전’으로의 전환을 공식화했고, 2022년에는 초음파 센서(USS)까지 제거하며 오직 카메라에만 의존하는 시스템을 완성했다.1

이러한 결정의 배경에는 “인간은 두 개의 눈(시각 정보)만으로 운전하는데, 충분히 발전한 AI 역시 카메라만으로 운전할 수 있어야 한다”는 일론 머스크의 제1원리적 사고가 깊숙이 자리 잡고 있다.27

테슬라는 단순한 철학을 넘어, 비전 온리 방식의 기술적 우월성을 구체적인 사례를 통해 주장한다. 그들의 핵심 논리는 서로 다른 종류의 센서에서 오는 데이터를 융합하는 과정 자체가 복잡하고 오류를 유발할 수 있다는 것이다. 즉, 센서 간 정보가 충돌할 때 시스템이 어떤 데이터를 신뢰할지 결정해야 하며, 이 과정에서 ‘팬텀 브레이킹(phantom braking)’과 같은 오작동이 발생할 수 있다는 것이다.22

테슬라 엔지니어들이 제시한 구체적인 사례는 다음과 같다 30:

• 다리 밑에서의 오작동: 레이더는 수직 해상도가 낮아 고속도로 위의 교량을 정지된 장애물로 오인하여 불필요한 감속을 유발하는 경우가 있었다. 반면, 비전 시스템은 교량과 차량을 명확하게 구분할 수 있다.
• 급제동 상황: 앞차가 갑자기 멈출 때, 기존의 비전+레이더 시스템은 동일한 차량을 여러 번 놓쳤다가 다시 인식하는 등 불안정한 추적 성능을 보였다. 비전 온리 시스템은 이러한 문제 없이 부드럽고 일관된 추적이 가능했다.
• 고속도로 위 정지 차량 접근: 비전+레이더 시스템은 전방의 정지 차량을 약 110m 앞에서 인식하고 감속을 시작한 반면, 비전 온리 시스템은 180m라는 더 먼 거리에서 인식하고 선제적으로 대응했다.

테슬라는 이러한 센서 퓨전의 불일치 문제를 해결하는 데 드는 엔지니어링 자원을 차라리 비전 시스템 자체를 완벽하게 만드는 데 집중하는 것이 더 효율적이라고 판단했다.30

비전 온리 방식에 대한 업계의 회의적인 시각은 명확하다. 가장 큰 약점은 카메라의 성능이 급격히 저하되는 악조건, 즉 폭우, 안개, 폭설, 그리고 역광이나 강한 햇빛 같은 환경에 취약하다는 점이다.22 레이더와 라이다는 이러한 시각적 제약 조건에 훨씬 덜 민감하다.23

실제로 NHTSA는 햇빛, 안개 등 시인성이 낮은 조건에서 발생한 FSD 관련 충돌 사고에 대한 조사를 개시한 바 있다.16 또한, 초음파 센서(USS) 제거 초기에는 주차 보조 기능의 성능 저하가 보고되었으며, 비전 기반 시스템이 기존 성능을 회복하는 데에는 시간이 걸렸다.28

흥미로운 점은, 2023년부터 생산된 HW4(하드웨어 4.0) 차량에 고해상도 신형 레이더가 다시 탑재되기 시작했다는 사실이다.28 이는 ‘순수 비전’이라는 철학과는 다소 상충되는 움직임으로, 테슬라 내부적으로도 비전 시스템만으로는 모든 상황에 완벽하게 대응하기 어렵다는 점을 인정한 것으로 해석될 수 있다.

비전 온리 전략은 기술 철학의 외피를 쓴 비즈니스 모델이라고 분석하는 것이 더 정확하다. 이 결정은 테슬라에게 세 가지 핵심적인 전략적 이점을 제공한다.

첫째, 비용 절감이다. 카메라는 자동차 등급의 라이다 센서에 비해 가격이 수십 배에서 수백 배 저렴하다.22 이는 차량 한 대당 생산 비용(BOM)을 극적으로 낮춰, FSD를 매우 높은 마진의 소프트웨어 상품으로 만들고, 미래에 수백만 대의 로보택시를 경제적으로 운영할 수 있는 기반을 마련한다.

둘째, 확장성이다. 비전 온리 시스템은 웨이모와 같은 경쟁사들이 의존하는 고정밀(HD) 라이다 지도를 필요로 하지 않는다. HD 지도는 제작과 유지보수에 막대한 비용과 시간이 소요되며, 지도가 없는 지역에서는 운행이 불가능하다.23 이론적으로 테슬라의 FSD는 소프트웨어가 성숙되기만 하면 인간이 운전할 수 있는 모든 도로에서 작동할 수 있어, 거의 즉각적인 글로벌 확장이 가능하다.30

셋째, 데이터 해자(Data Moat) 구축이다. 이 전략은 테슬라가 이미 수백만 대의 카메라 장착 차량을 전 세계 도로에 보급했기에 가능한 것이다. 이 차량들은 매일 방대한 양의 실제 주행 데이터를 수집하며, 이는 AI 모델을 훈련시키는 데 사용된다.22 더 많은 데이터는 더 나은 AI를 만들고, 더 나은 AI는 더 매력적인 제품을 만들어 더 많은 차를 판매하게 하며, 이는 다시 더 많은 데이터 수집으로 이어지는 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’ 효과를 창출한다. 경쟁사들은 이러한 데이터 규모를 따라잡을 수 없기 때문에, 더 비싸고 강력한 센서에 의존하여 데이터의 양적 열세를 만회해야만 한다. 결국 비전 온리 접근법은 테슬라의 압도적인 데이터 우위의 결과물이자, 그 우위를 더욱 공고히 하는 강화 장치인 셈이다.

테슬라의 자율주행 야망은 단순히 소프트웨어에만 의존하지 않는다. 이를 뒷받침하는 것은 차량에 탑재된 전용 컴퓨터 하드웨어의 지속적인 진화와, AI 모델을 훈련시키기 위한 막대한 규모의 슈퍼컴퓨팅 인프라이다. 이 두 가지는 테슬라 수직 통합 전략의 핵심 축을 이룬다.

차량에 탑재된 하드웨어의 성능은 자율주행 시스템의 잠재력을 결정하는 가장 중요한 요소다. 테슬라의 오토파일럿 하드웨어는 지난 몇 년간 극적인 발전을 거듭해왔다.

표 2: 테슬라 오토파일럿 하드웨어(HW1-HW4)의 진화

하드웨어 버전	적용 기간	컴퓨터	카메라	레이더	주요 특징 및 이정표
HW1	2014–2016	Mobileye EyeQ3	전방 1개	전방 1개	기본 오토파일럿 기능 도입. 모빌아이와의 파트너십.
HW2/2.5	2016–2019	NVIDIA DRIVE PX 2	8개 (360°)	전방 1개 (개선)	8개 카메라 도입, FSD 기능 지원 주장. HW2.5에서 이중화 강화.
HW3	2019–2023	Tesla FSD Chip (1세대)	8개 (1.2MP)	전방 1개 (초기)	자체 설계 FSD 칩 탑재, FSD 베타 구동 가능. 2021년 레이더 제거 시작.
HW4	2023–현재	Tesla FSD Chip (2세대)	8개 (5MP)	고해상도 레이더	HW3 대비 3-8배 성능 향상, 고해상도 카메라, HD 레이더 재도입.

자료: 27 기반 재구성

• HW1 (2014-2016): 모빌아이의 EyeQ3 칩을 기반으로 한 초기 시스템으로, 전방 카메라 1개와 레이더, 초음파 센서를 사용했다. 이는 테슬라와 모빌아이 간 파트너십의 시작과 끝을 모두 상징한다.27
• HW2/2.5 (2016-2019): 엔비디아의 Drive PX2 컴퓨터로 전환하며 8개의 카메라를 도입, 360도 시야를 확보한 비약적인 발전이었다. 테슬라는 이때부터 FSD가 하드웨어적으로 가능하다고 주장했다. HW2.5는 보조 프로세서를 추가하여 시스템 안정성을 높였다.27
• HW3 (2019-2023): ‘FSD 컴퓨터’로 불리는 이 버전은 테슬라가 칩 설계를 내재화한 결정적인 전환점이었다. 자체 개발한 SoC(System on a Chip)는 두 개의 신경망 가속기(NPU)를 탑재하여 HW2.5 대비 21배 향상된 프레임 처리 능력을 보였고, 복잡한 FSD 베타 소프트웨어를 구동할 수 있게 되었다.27
• HW4 (2023-현재): 다시 한번 큰 폭의 성능 향상이 이루어졌다. HW3보다 3배에서 8배 더 강력한 FSD 컴퓨터, 1.2MP에서 5MP로 향상된 고해상도 카메라, 그리고 ‘비전 온리’ 철학을 일부 수정하며 고해상도 레이더를 다시 도입한 것이 특징이다.27

테슬라의 접근법을 가능하게 하는 핵심은 바로 이 맞춤형 실리콘에 있다.

• HW3 아키텍처: 삼성의 14nm 공정으로 제작되었으며, 이중화를 위해 두 개의 독립적인 FSD 칩을 하나의 보드에 탑재했다. 각 칩은 12개의 ARM CPU, GPU, 그리고 각각 초당 36조 번의 연산(TOPS)이 가능한 두 개의 NPU로 구성된다.27
• HW4 아키텍처: 역시 삼성이 제조한 더 강력한 맞춤형 칩으로, 더 많은 CPU 코어(20개 vs 12개)와 향상된 NPU 성능(최대 50 TOPS)을 자랑한다.36 또한 HW3에서 일부 타협되었던 완전한 이중화(redundancy) 설계를 다시 복원하여 안전성을 높였다.36

테슬라 수직 통합 전략의 다른 한 축은 차량에서 수집된 방대한 데이터를 처리하기 위한 백엔드 인프라, 즉 ‘도조(Dojo)’ 슈퍼컴퓨터이다.

• 목적: 도조는 오직 한 가지 목표를 위해 설계되었다. 바로 전 세계 테슬라 차량에서 수집되는 방대한 비디오 데이터를 이용해 FSD 신경망을 훈련시키는 것이다.44 이는 비전 온리 접근법을 실현하기 위한 필수불가결한 요소다.
• D1 칩: 도조의 심장이다. TSMC의 7nm 공정으로 제작된 테슬라의 자체 설계 칩으로, 500억 개의 트랜지스터와 354개의 프로세싱 코어를 집적했으며 AI/ML 워크로드에 극도로 최적화되어 있다.44
• 아키텍처: 25개의 D1 칩이 하나의 ‘트레이닝 타일(Training Tile)’을 구성하고, 12개의 트레이닝 타일이 하나의 캐비닛(랙)을 이룬다. 그리고 10개의 캐비닛이 모여 엄청난 연산 능력을 가진 ‘엑사팟(ExaPOD)’이라는 단위를 형성한다.48
• 성능: D1 칩 하나의 성능은 BF16(16비트 부동소수점) 연산 기준 362 TFLOPs에 달하며, 이는 동시대의 엔비디아 A100 GPU와 비교했을 때 특정 지표에서 월등한 성능을 보여준다. 특히 칩 간 데이터 전송 속도(대역폭)가 뛰어나 대규모 AI 모델 훈련에 유리하다.44

표 3: 테슬라 D1 칩 기술 사양 (NVIDIA A100 비교)

지표	테슬라 D1	NVIDIA A100
공정	TSMC 7nm	TSMC 7nm
트랜지스터 수	500억 개	542억 개
다이 크기	645 mm2	826 mm2
코어 수	354개	6,912개 (CUDA)
칩당 SRAM	440 MB	40 MB (L2 Cache)
성능 (BF16)	362 TFLOPs	312 TFLOPs
칩 내 대역폭	10 TB/s	2 TB/s
소비 전력	~400 W	400 W

자료: 48 기반 재구성

빠른 하드웨어의 발전은 테슬라의 강점이지만, 동시에 장기적인 문제를 야기한다. 바로 ‘기술적 부채(technological debt)’와 ‘파편화된 차량군(fractured fleet)’이다. HW4의 성능(5MP 카메라, 신형 레이더, 강력한 컴퓨팅)은 HW3를 압도하고, HW3는 HW2.5보다 월등히 뛰어나다.36 이는 전 세계에 운행 중인 테슬라 차량들이 단일한 집단이 아니라, 근본적으로 다른 인식 및 연산 능력을 가진 여러 그룹으로 나뉘어 있음을 의미한다.

테슬라는 HW2 이상을 탑재한 차량은 향후 소프트웨어 업데이트만으로 FSD가 가능할 것이라고 약속했지만 28, 현실은 달랐다. FSD 베타를 위해서는 HW3가 필수였고, 현재 최신 버전인 FSD v13은 HW4에서만 구동된다.27 이는 소프트웨어 경험이 하드웨어에 의해 좌우되는 ‘하드웨어 게이팅(hardware-gating)’ 현상을 낳는다.

더 큰 문제는 업그레이드의 현실성이다. HW3에서 HW4로의 업그레이드는 단순히 보드를 교체하는 수준이 아니라 카메라, 전력 공급 등 시스템 전반의 교체가 필요해 사실상 불가능에 가깝다.52 이는 과거에 FSD를 구매한 수백만 명의 구형 하드웨어 소유주들이 약속된 ‘완전한’ FSD 경험을 결코 누리지 못할 수 있음을 시사한다. 이는 잠재적인 소비자 불만과 함께, 로보택시라는 최종 비전을 실현하는 데 있어 심각한 걸림돌로 작용할 수 있는, 충분히 논의되지 않은 중대한 리스크이다.

테슬라 자율주행의 진정한 힘은 하드웨어를 넘어, 그것을 구동하는 소프트웨어와 AI 모델, 그리고 이를 끊임없이 개선하는 독보적인 데이터 수집 및 학습 메커니즘에 있다.

FSD v12의 등장은 테슬라 자율주행 프로그램 역사상 가장 중요한 소프트웨어 아키텍처의 변화를 의미한다.

• v12 이전: 소프트웨어는 인식, 경로 계획, 제어 등 특정 작업을 위한 여러 개의 개별 신경망과, 수많은 예외 상황을 처리하기 위한 복잡한 C++ 코드가 뒤섞인 형태였다. 이는 엔지니어의 수작업 코딩과 미세 조정에 크게 의존했다.53
• FSD v12 이후: 테슬라는 ‘엔드투엔드(end-to-end)’ 단일 신경망으로 전환했다. 이는 마치 ChatGPT가 방대한 텍스트를 학습하여 새로운 텍스트를 생성하듯, 시스템이 수많은 주행 비디오 데이터(입력)로부터 조향, 가속, 제동과 같은 차량 제어(출력)를 직접 학습하는 방식이다.11 이 접근법은 사람이 직접 코딩해야 할 규칙의 양을 극적으로 줄여준다.

이러한 전환 덕분에 시스템은 이전에 코딩되지 않았던 새로운 상황에 대처하고, 복잡한 교차로를 통과하거나 자연스럽게 공간을 양보하는 등 훨씬 더 ‘인간과 유사한’ 주행 행태를 보일 수 있게 되었다.53

테슬라가 AI를 전례 없는 규모로 훈련시킬 수 있는 비결은 바로 ‘데이터 플라이휠’에 있다.

• 데이터 수집: 전 세계에 운행 중인 수백만 대의 테슬라 차량은 그 자체로 데이터 수집 센서 역할을 하며, 매년 수십억 마일에 달하는 실제 주행 데이터를 수집한다.22 이는 양적으로나 질적으로 경쟁사가 모방할 수 없는 테슬라의 가장 큰 경쟁 우위이다.
• 섀도우 모드(Shadow Mode): 오토파일럿이 비활성화된 상태에서도 FSD 컴퓨터는 백그라운드에서 계속 작동한다. 시스템은 끊임없이 ‘나라면 이렇게 운전했을 텐데’라고 예측하고, 이를 실제 운전자의 조작과 비교한다. AI의 판단과 인간의 판단이 크게 다른 ‘흥미로운’ 시나리오는 자동으로 플래그가 지정되어 훈련 데이터로 업로드될 수 있다.26
• 데이터 선별(Data Curation): 테슬라는 모든 데이터를 무차별적으로 사용하지 않는다. 끼어들기, 비보호 좌회전, 공사 구간 등 어렵고 희귀한 ‘코너 케이스(corner case)’를 자동으로 식별하고 레이블링하여 훈련 파이프라인에 집중적으로 투입하는 정교한 ‘데이터 엔진’을 운영한다.57

기술 프레젠테이션을 통해 공개된 정보를 바탕으로 AI 아키텍처의 작동 원리를 단계별로 분석할 수 있다.58

1. 입력 (Input): 8개의 카메라에서 들어오는 원시 이미지 데이터가 입력의 시작이다.58
2. 특징 추출 (Feature Extraction): 입력된 이미지는 RegNets와 같은 컨볼루션 신경망(CNN)을 통해 선, 모서리, 형태 등 기본적인 시각적 특징으로 분해된다. 이후 BiFPN과 같은 모듈이 여러 스케일의 특징들을 융합하여 더 풍부한 정보를 만들어낸다.58
3. 벡터 공간 / 조감도 (Vector Space / BEV): 트랜스포머(Transformer) 기반 아키텍처를 사용하여 8개 카메라에서 추출된 2D 특징들을 차량 주변의 세상을 위에서 내려다보는 듯한 통일된 3D ‘벡터 공간’ 또는 ‘조감도(Bird’s-Eye-View)’로 재구성한다. 이는 분리된 시각 정보를 통합하여 일관된 판단을 내리기 위한 핵심 단계이다.60
4. 시간 정보 추가 (Temporal Context): 시스템은 단순히 정지된 이미지만을 보지 않는다. 순환 신경망(RNN)이 처리하는 ‘특징 큐(feature queue)’에 시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 저장하여, 다른 차량의 움직임을 이해하고 궤적을 예측하며, 트럭 뒤에 가려져 잠시 보이지 않는 차량의 존재를 기억하는 등 ‘시간적 맥락’을 이해한다.60
5. 출력 (Output): 이렇게 풍부한 시공간적 3D 표현을 입력받은 최종 다층 퍼셉트론(MLP)이 조향, 가속, 제동과 같은 구체적인 차량 제어 명령을 출력한다.58

테슬라의 무선 소프트웨어 업데이트(OTA) 능력은 이 모든 과정을 완성하는 마지막 퍼즐 조각이다. 전체 파이프라인은 완벽하게 수직 통합된 하나의 거대한 ‘AI 공장’처럼 작동한다.

1. 수집: 글로벌 차량군이 실제 도로에서 데이터를 수집하고 흥미로운 이벤트를 식별한다.41
2. 선별 및 시뮬레이션: 수집된 데이터는 자동으로 레이블링되고 도조 슈퍼컴퓨터에서 신경망 훈련에 사용된다. 또한, 테슬라는 실제 데이터에서 부족한 희귀하지만 치명적인 시나리오(예: 갑자기 도로로 뛰어드는 아이)를 시뮬레이션을 통해 합성하여 훈련 데이터를 보강한다.62
3. 훈련 및 검증: 새로운 버전의 AI 모델은 시뮬레이션과 내부 테스트 차량을 통해 엄격하게 검증된다.
4. 배포: 검증이 완료된 새로운 FSD 버전은 OTA를 통해 전 세계 차량에 배포된다.41
5. 반복: 업데이트된 차량들은 다시 더 정교하고 미묘한 데이터를 수집하기 시작하며, 이 폐쇄 루프(closed-loop)는 끊임없이 반복된다. 차량 데이터, 맞춤형 슈퍼컴퓨터, OTA 배포 능력의 긴밀한 통합은 경쟁사가 따라올 수 없는 빠른 속도의 학습 및 개선 사이클을 만들어낸다.

이론과 기술적 사양을 넘어, 테슬라 자율주행의 진정한 가치는 실제 도로에서의 성능으로 평가되어야 한다. 사용자들의 경험담과 테스트 결과를 종합하면, FSD는 경이로운 발전을 보여주는 동시에 여전히 신뢰하기 어려운 치명적인 결함을 드러내는 양면성을 지니고 있다.

• 고속도로: 테슬라의 자율주행 시스템은 고속도로 환경에서 매우 안정적이고 신뢰도 높은 성능을 보인다. 차선 유지, 차간 거리 조절, 자동 차선 변경 등은 대부분의 사용자가 만족하는 기능이다. 실제로 고속도로 주행에 초점을 맞춘 EAP만으로도 충분하다는 평가가 많다.1 이는 고속도로 주행 로직이 상대적으로 더 오래 개발되었고 예측 가능한 변수가 적기 때문이다.5
• 도심 도로: FSD (Supervised)의 핵심 영역이자 가장 큰 도전 과제가 바로 복잡한 도심 도로 주행이다. 비보호 좌회전, 예측 불가능한 보행자 및 자전거와의 상호작용, 비정형 교차로 통과 등은 시스템이 해결해야 할 난제들이다.1 최신 FSD v12/v13에 대한 사용자 리뷰를 보면, 이 영역에서 상당한 진전이 있었음이 확인되지만, 동시에 예측 불가능한 오류도 빈번하게 보고되고 있다.56

최신 FSD 버전에 대한 실제 사용자들의 피드백은 기술의 현주소를 가장 생생하게 보여준다.

• 인상적인 기능:
  • 부드럽고 자연스러운 주행감: FSD v12는 이전 버전에 비해 훨씬 더 ‘인간처럼’ 운전한다는 평가가 지배적이다. 가속, 감속, 코너링이 로봇처럼 뚝뚝 끊기지 않고 부드러워졌다.53
  • 복잡한 기동 성공: 회전 교차로를 성공적으로 통과하거나, 느린 차량을 추월하기 위해 과감하게 차선을 변경하고, 일부 공사 구간을 무리 없이 통과하는 등 이전에는 어려웠던 복잡한 기동을 해내는 사례들이 보고된다.53
• 지속적인 결함:
  • 망설임과 우유부단함: 가장 위험한 결함 중 하나로, 좌회전이나 차선 변경을 시도하다가 중간에 갑자기 멈추거나 감속하는 ‘망설임’ 현상이 지적된다. 이는 후방 차량과의 추돌 사고를 유발할 수 있는 매우 위험한 행동이다.65
  • 차선 선택 및 경로 오류: 내비게이션 상의 다음 회전을 위해 엉뚱한 차선을 미리 선택하거나, 차선 표시가 불분명한 교차로에서 혼란을 겪는 경우가 있다.56
  • 팬텀 브레이킹: 빈도는 줄었지만, 명확한 이유 없이 갑자기 급제동하는 현상은 여전히 발생한다.11
  • 사소한 실수들: 연석을 들이받거나, 정지선 앞에서 지나치게 소심하게 굴거나, 도로 위의 장애물을 제대로 회피하지 못하는 등의 사소하지만 신뢰를 깎아내리는 실수들이 보고된다.66

레벨 2 자율주행 시스템의 역설은, 시스템이 발전할수록 운전자의 부주의를 더 조장한다는 점에 있다.

• 신뢰의 딜레마: 초기 버전의 FSD는 불안정하고 거친 주행감 때문에 운전자가 공포심에라도 계속해서 주행에 집중하게 만들었다. 반면, 훨씬 부드럽고 자연스러워진 FSD v12는 운전자를 안심시켜 오히려 잘못된 안전감을 심어줄 수 있다.15
• 개입의 문제: 운전자는 시스템이 완전히 실패했을 때뿐만 아니라, 최적이 아닌 방식으로 주행할 때(예: 너무 느리게 가거나, 잘못된 차선을 타는 등)도 개입해야 한다. 이는 단순히 ‘운전’하는 것과는 다른 ‘감독’이라는 새로운 정신적 부담을 야기한다.
• 모니터링 방식의 변화: 테슬라가 운전자 주의 모니터링 방식을 기존의 스티어링 휠 압력 감지(‘nag’)에서 실내 카메라를 이용한 시선 추적 방식으로 변경한 것은 28, NHTSA와 같은 규제 당국의 압박에 대한 직접적인 대응이자 기존 방식이 운전자의 부주의를 막기에 불충분했다는 사실상의 인정이다. 이는 단순히 차를 운전하는 시스템을 넘어, 운전자를 적극적으로 감시하는 시스템으로의 중대한 HMI(Human-Machine Interface) 진화를 의미한다.

FSD 시스템은 점차 ‘성격’을 갖추어 가고 있다. ‘차분하게(Chill)’, ‘평균(Standard)’, ‘과감하게(Assertive/Hurry)’와 같은 주행 프로필을 통해 사용자는 시스템의 ‘공격성’을 조절할 수 있다.5 엔드투엔드 AI로 전환된 v12는 규칙 기반이 아닌 직관적인 판단을 내리는 것처럼 보이며, 엔지니어가 일일이 코딩했을 것 같지 않은 창의적인 기동을 보여주기도 한다.53

하지만 이는 동시에 예측 불가능성이라는 양날의 검으로 작용한다. 특정 시나리오에서 여러 번 완벽하게 작동했던 시스템이 다음번 시도에서는 설명할 수 없는 이유로 실패하는 경우가 발생한다.15 이러한 일관성의 부재는 운전자가 시스템에 완전한 신뢰를 보내는 데 가장 큰 장벽으로 남아있다.

테슬라의 자율주행 기술은 혁신의 최전선에 서 있는 만큼, 규제 당국의 집중적인 감시와 안전성에 대한 끊임없는 도전에 직면해 있다. 테슬라가 제시하는 안전 데이터와 독립적인 기관의 분석 사이에는 상당한 괴리가 존재하며, 이는 논쟁의 핵심을 이룬다.

• 테슬라의 데이터: 테슬라는 분기별 안전 보고서를 통해 오토파일럿을 사용했을 때의 사고율이 사용하지 않았을 때나 미국 전체 평균보다 현저히 낮다고 지속적으로 발표한다. 예를 들어, 2025년 1분기 데이터에 따르면 오토파일럿 사용 시 744만 마일당 1건의 사고가 발생한 반면, 미사용 시에는 151만 마일당 1건, 미국 전체 평균은 약 70만 마일당 1건의 사고가 발생했다.68
• NHTSA의 데이터: 반면, 미국 도로교통안전국(NHTSA)의 데이터를 독립적으로 분석한 결과는 다른 그림을 보여준다. 2023년 6월 워싱턴 포스트의 보도에 따르면, 2019년 이후 오토파일럿과 관련된 충돌 사고는 736건, 사망 사고는 17건에 달하는 것으로 나타났다.16

이러한 데이터의 불일치는 측정 기준의 근본적인 차이에서 비롯된다. 첫째, 주행 환경의 차이다. 테슬라의 데이터는 오토파일럿이 주로 사용되는 고속도로 주행이 큰 비중을 차지하는데, 고속도로는 본래 도심 도로보다 사고율이 낮다. 반면 NHTSA 데이터는 모든 유형의 도로에서 발생한 사고를 포함한다. 둘째, 사고의 정의가 다르다. 테슬라는 에어백이 전개되거나 능동형 안전장치가 작동한 비교적 심각한 사고만을 집계에 포함하는 경향이 있으며, 이는 경찰에 보고되는 전체 사고의 일부에 불과하다.12 셋째,

데이터의 완전성 문제다. NHTSA는 테슬라가 제출하는 텔레매틱스 데이터에 공백이 있어 실제 사고율을 파악하는 데 불확실성이 존재한다고 지적했다.17 따라서 테슬라의 안전 통계가 거짓은 아닐지라도, 이러한 맥락 없이 제시될 경우 대중을 오도할 수 있으며, 안전 지표라기보다는 마케팅 도구에 가깝다는 비판을 피하기 어렵다.

테슬라에 대한 규제 당국의 압박은 시간이 갈수록 거세지고 있다.

표 4: 테슬라 오토파일럿/FSD에 대한 NHTSA의 주요 조사 요약

조사 ID / 리콜	개시/발표일	조사 대상 및 사유	대상 차량 수	주요 결과 / 현황
PE21-020	2021년 8월	긴급출동 차량 충돌: 오토파일럿 작동 중 정차된 긴급출동 차량(소방차, 경찰차 등)과 충돌하는 사고가 반복적으로 발생.	약 76.5만 대	엔지니어링 분석으로 격상. 2023년 12월 리콜의 직접적인 원인이 됨.
2023년 12월 리콜	2023년 12월	운전자 모니터링 시스템 결함: 운전자의 부주의를 막기 위한 경고 시스템(오토스티어)이 불충분하여 오용의 소지가 높음.	약 203만 대	OTA 소프트웨어 업데이트를 통해 운전자 경고 기능 강화 조치.
리콜 조치 조사	2024년 4월	리콜 조치의 실효성 의문: 리콜을 위한 소프트웨어 업데이트 배포 이후에도 13건의 사망 사고가 추가로 확인됨.	약 203만 대	리콜 조치가 충분했는지에 대한 새로운 조사 진행 중.
FSD 저시인성 조사	2024년 10월	FSD 저시인성 환경 충돌: 햇빛, 안개 등 시인성이 낮은 환경에서 FSD 작동 중 발생한 충돌 사고(1건의 보행자 사망 사고 포함).	약 240만 대	FSD 소프트웨어 자체의 안전성에 대한 조사 진행 중.

자료: 16 기반 재구성

이러한 일련의 조사는 규제 당국의 접근 방식이 변화하고 있음을 명확히 보여준다. 초기에는 ‘긴급출동 차량 충돌’과 같은 특정 실패 유형에 집중했지만, 점차 ‘운전자 모니터링’이라는 시스템의 핵심 설계로, 그리고 마침내 FSD 소프트웨어 자체의 성능 문제로 조사의 범위가 확대되고 있다.

미국의 규제 조치는 전 세계적으로 영향을 미친다. 2023년 12월의 대규모 리콜 이후, 한국 국토교통부도 자체 조사에 착수했다.20 이때 테슬라는 “미국과 한국의 오토파일럿 소프트웨어가 다르다”고 주장하며 즉각적인 리콜을 피했고, 이는 한국 당국이 독자적인 검증 절차를 밟게 만들었다.20 이는 끊임없이 진화하고 지역별로 상이한 소프트웨어를 다루는 글로벌 규제 기관의 어려움을 단적으로 보여주는 사례다.

시스템의 성능이 아무리 발전하더라도, 현행법상 테슬라 자율주행 시스템은 레벨 2이므로 모든 사고의 법적 책임은 운전자에게 있다.7 테슬라가 FSD의 공식 명칭에 ‘감독이 필요한(Supervised)’이라는 수식어를 붙인 것은, 이러한 책임 소재를 소비자에게 명확히 각인시키려는 법적, 규제적 압박의 결과로 볼 수 있다.3

이러한 책임 구조는 테슬라의 ‘로보택시(Robotaxi)’ 사업 모델이 시작되는 순간 근본적으로 뒤바뀐다. 운전석에 사람이 없는 로보택시에서는 사고 발생 시 책임을 물을 대상이 테슬라 외에는 없다.18 테슬라는 차량의 ‘운전자’가 되어 모든 법적 책임을 져야 한다. 최근 오스틴에서 시작된 로보택시 시범 서비스가 소규모 차량, 지리적 제한, 인간 안전 요원 탑승 등 극도로 신중한 형태로 운영되는 것은 52, 바로 이 새로운 책임의 패러다임을 반영하는 것이다. 이제 기술은 단순히 운전자를 ‘보조’하는 수준을 넘어, 테슬라가 회사의 명운을 걸고 ‘완전한 책임’을 질 수 있을 만큼 완벽해야만 한다.

테슬라의 자율주행 기술은 진공 상태에서 발전하는 것이 아니다. 치열한 경쟁 환경 속에서 그들의 독자적인 전략이 시험받고 있으며, 그 최종 목표인 로보택시 네트워크의 실현 가능성은 여전히 많은 질문을 남기고 있다.

자율주행 기술 개발의 정상에 오르기 위한 경쟁은 크게 두 가지 다른 철학의 대결로 요약될 수 있다.

표 5: 자율주행 기술 접근법 비교: 테슬라 vs. 주요 경쟁사

접근 방식	테슬라	웨이모 (구글)	크루즈 (GM)	모빌아이
주요 센서	카메라 (비전 온리)	LiDAR, 레이더, 카메라	LiDAR, 레이더, 카메라	듀얼 시스템: 카메라 + 레이더/LiDAR
지도 의존도	의존도 낮음 (실시간 인식)	고정밀 HD 지도 필수	고정밀 HD 지도 필수	크라우드소싱 REM™ 지도
데이터 소스	대규모 소비자 차량군	소규모 테스트 차량, 시뮬레이션	소규모 테스트 차량	파트너사 차량군
AI 아키텍처	단일 엔드투엔드 신경망	모듈형 AI 시스템	모듈형 AI 시스템	모듈형 (SuperVision/Chauffeur)
비즈니스 모델	소비자 판매 (ADAS), 로보택시	로보택시 (지오펜싱)	ADAS (Super Cruise)로 전환 중	자동차 부품 공급 (ADAS/자율주행 솔루션)
현재 SAE 레벨 (공개)	레벨 2	레벨 4 (지오펜싱 내)	레벨 2	레벨 2 (SuperVision)

자료: 23 기반 재구성

• 테슬라: 비전 온리, HD 지도 불필요, 대규모 실제 주행 데이터, 엔드투엔드 AI를 통해 ‘일반화된’ 자율주행 솔루션을 지향한다. 현재는 레벨 2 소비자 제품을 판매하며 미래의 로보택시를 목표로 한다.26
• 웨이모 (Waymo): 라이다를 포함한 센서 퓨전, 고정밀 HD 지도에 대한 높은 의존도, 방대한 시뮬레이션 데이터를 통해 특정 지역(지오펜싱) 내에서 완벽에 가까운 레벨 4 로보택시 서비스를 운영하는 데 집중한다.23
• 크루즈 (Cruise): 웨이모와 유사한 접근법을 취했으나, 잇따른 사고와 규제 문제로 로보택시 사업을 중단하고 GM의 ADAS 기술인 ‘슈퍼 크루즈’ 개발에 역량을 통합하는 방향으로 전략을 수정했다.74
• 모빌아이 (Mobileye): 다수의 자동차 제조사에 솔루션을 공급하는 B2B 모델을 가졌다. ‘진정한 중복성(True Redundancy)’ 개념을 내세워 카메라만으로 작동하는 시스템과 레이더/라이다 기반 시스템을 독립적으로 개발하여 상호 검증한다. 또한, 크라우드소싱 방식의 ‘REM’ 지도를 사용하여 테슬라의 ‘지도 없음’과 웨이모의 ‘고비용 HD 지도’ 사이의 절충안을 제시한다.25

테슬라의 최종 목표는 로보택시 네트워크 구축이다. 이는 수백만 대의 테슬라 차량이 자율적으로 운행하며 차량 소유주와 테슬라에게 지속적인 수익을 안겨주는 혁신적인 비즈니스 모델이다.39

• 비즈니스 모델의 도전: 로보택시 시장의 규모에 대해서는 의견이 분분하며, 이미 저임금 인간 노동력과 제로에 가까운 차량 자본 비용(운전자 소유 차량 활용)으로 운영되는 기존 차량 공유 서비스보다 월등히 높은 마진을 달성하는 것은 매우 어려운 과제다.78
• 물류 및 기술적 허들: 오스틴에서의 초기 시범 서비스는 긴 대기 시간이라는 물류 문제를 드러냈고, 테슬라는 수요 예측을 통해 차량을 미리 배치하는 등 함대 관리 소프트웨어 개발에 나서야 했다.52 초기 주행 성능 역시 불안정하여 사용자들이 촬영한 문제 영상들이 공개되기도 했다.72 가장 큰 기술적 허들은 인간의 감독 없이 안전과 신뢰성을 확보하는 것이다. 이는 FSD가 인간 운전자보다 수십, 수백 배 더 안전해야 함을 의미하며, 아직은 갈 길이 먼 목표다.52

테슬라와 자율주행 산업 전체가 넘어야 할 장벽은 여전히 높다.

• 기술적 장벽: 예측하기 어려운 무수히 많은 ‘롱테일(long-tail)’ 예외 상황들을 해결하고, 모든 기상 조건에서 안정적인 성능을 보장하며, 혼돈스러운 도심 환경에서의 의사결정 능력을 완벽하게 만드는 것이 과제다. 테슬라 내부적으로는 파편화된 하드웨어 문제도 해결해야 한다.
• 규제적 장벽: 레벨 4/5 자율주행에 대한 명확한 법적 프레임워크, 테스트 및 검증 표준, 그리고 책임 소재에 대한 법률 마련이 시급하다.
• 사회적 장벽: 대중의 신뢰를 얻는 것이 무엇보다 중요하다. 세간의 이목을 끄는 충돌 사고나 시스템 오작동 사례 하나하나가 전체 기술에 대한 신뢰를 잠식하기 때문이다.

지금까지의 분석을 종합하여 테슬라 자율주행 프로그램의 미래를 세 가지 시나리오로 전망할 수 있다.

• 시나리오 1 (긍정적 시나리오): 테슬라의 데이터 기반 비전 온리 접근법이 성공적으로 증명된다. AI의 학습 곡선이 기하급수적으로 가속화되어 FSD가 초인적인 안전 수준에 도달하고, 규제 당국의 승인을 획득한다. 로보택시 네트워크가 대규모로 출시되어 테슬라의 비즈니스 모델과 운송 산업 전체를 혁신한다.
• 시나리오 2 (현실적 시나리오): 발전은 계속되지만 약속보다는 더딘 속도로 진행된다. FSD는 완전 자율주행이 아닌, 업계 최고 수준의 레벨 2/3 시스템으로 자리매김하며 수익성 높은 소프트웨어 옵션으로 남는다. 로보택시 네트워크는 웨이모처럼 제한된 지역에서 운영되지만, 테슬라의 비용 구조 덕분에 더 나은 확장성을 보일 수 있다.
• 시나리오 3 (부정적 시나리오): 비전 온리 접근법이 명확한 한계에 부딪힌다. 시스템이 롱테일 예외 상황을 해결하지 못하거나, 추가적인 센서 없이는 모든 조건에서 안정적인 성능을 확보하는 데 실패한다. 규제와 책임의 장벽이 극복하기 어려운 것으로 판명된다. FSD는 논란의 중심에 있는 영원한 ‘베타’ 제품으로 남고, 로보택시의 꿈은 무기한 연기되거나 사실상 포기된다.

결론적으로, 테슬라의 자율주행은 기술적 성취와 현실적 도전 과제가 복잡하게 얽혀 있는 현재진행형의 서사다. 데이터와 AI를 기반으로 한 그들의 대담한 베팅이 어떤 결실을 맺을지는, 앞으로 기술적 난제들을 어떻게 극복하고 규제 및 사회적 신뢰라는 시험대를 어떻게 통과하는지에 달려 있을 것이다. 현재로서는 ‘현실적 시나리오’의 가능성이 가장 높아 보이지만, 테슬라가 과거에 보여준 파괴적 혁신의 역사를 고려할 때 다른 어떤 시나리오의 가능성도 완전히 배제하기는 이르다.

1. 테슬라 자율주행 완벽 가이드 2025: EAP vs FSD 비교 및 국내 사용 팁, accessed July 13, 2025, https://www.gromit.co.kr/3090
2. Tesla Autopilot vs Enhanced Autopilot - What’s the Difference?, accessed July 13, 2025, https://www.autopilotreview.com/tesla-autopilot-vs-enhanced-autopilot/

3. Autopilot and Full Self-Driving (Supervised)

   Tesla Support, accessed July 13, 2025, https://www.tesla.com/support/autopilot

4. Tesla Autopilot - Wikipedia, accessed July 13, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Tesla_Autopilot
5. For purely highway driving, what is the difference between Enhanced Autopilot (EAP) and Full-Self Driving (FSD) Supervised? Thank you. : r/TeslaLounge - Reddit, accessed July 13, 2025, https://www.reddit.com/r/TeslaLounge/comments/1cg5wnh/for_purely_highway_driving_what_is_the_difference/

6. Tesla Autopilot – The Ultimate Guide

   Find My Electric, accessed July 13, 2025, https://www.findmyelectric.com/tesla-autopilot-ultimate-guide/

7. The History of Tesla Full Self Driving - The Dawn Project, accessed July 13, 2025, https://dawnproject.com/the-history-of-tesla-full-self-driving/
8. #Tesla #eap VS #fsd Read Before Buying - YouTube, accessed July 13, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=ZpiVM9SxLRM

9. Full Self-Driving (Supervised) Subscriptions

   Tesla Support, accessed July 13, 2025, https://www.tesla.com/support/full-self-driving-subscriptions

10. SAE 자율주행 단계 - Autonomous Vehicle 따라잡기 - 티스토리, accessed July 13, 2025, https://21cpilot.tistory.com/3
11. (PDF) Tesla’s FSD: An analysis of YouTube commentary drives - ResearchGate, accessed July 13, 2025, https://www.researchgate.net/publication/387997832_Tesla’s_FSD_An_analysis_of_YouTube_commentary_drives
12. View of A note on Tesla’s revised safety report crash rates, accessed July 13, 2025, https://tsr.international/TSR/article/view/25811/23169
13. SAE J3016 주요 내용 - Autonomous Vehicle 따라잡기 - 티스토리, accessed July 13, 2025, https://21cpilot.tistory.com/34
14. 소식 > 보도자료 - 국가기술표준원, accessed July 13, 2025, https://www.kats.go.kr/content.do?cmsid=240&mode=view&page=&cid=23555

15. Report: Tesla FSD Works Well Most of the Time - Until It Doesn’t

    The Truth About Cars, accessed July 13, 2025, https://www.thetruthaboutcars.com/cars/news-blog/report-tesla-fsd-works-well-most-of-the-time-until-it-doesn-t-44509465

16. NHTSA opens safety probe for up to 2.4M Tesla vehicles

    Automotive Dive, accessed July 13, 2025, https://www.automotivedive.com/news/nhtsa-opens-investigation-tesla-fsd-odi-crashes-autopilot/730353/

17. NHTSA investigates Tesla recall remedy, reports 13 fatal crashes since firmware update, accessed July 13, 2025, https://www.repairerdrivennews.com/2024/05/21/nhtsa-investigates-tesla-recall-remedy-reports-13-fatal-crashes-since-firmware-update/
18. The 6 Levels of Vehicle Autonomy (Self-Driving), What They Mean, and Their Implications, accessed July 13, 2025, https://www.autoevolution.com/news/the-six-levels-of-vehicle-autonomy-and-what-each-of-them-means-253964.html
19. 테슬라 오토파일럿 - 나무위키, accessed July 13, 2025, https://namu.wiki/w/%ED%85%8C%EC%8A%AC%EB%9D%BC%20%EC%98%A4%ED%86%A0%ED%8C%8C%EC%9D%BC%EB%9F%BF
20. [경제합시다] “자율주행 결함” 미국서 테슬라 ‘리콜’…한국은? - KBS 뉴스, accessed July 13, 2025, https://news.kbs.co.kr/news/view.do?ncd=7842036
21. 미, 테슬라 ‘자율주행’ 결함 200만 대 리콜…한국은? [9시 뉴스] / KBS 2023.12.14. - YouTube, accessed July 13, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=U5vyacYchEo
22. Everyone’s missing the point of the Tesla Vision vs. LiDAR Wile E Coyote video - Electrek, accessed July 13, 2025, https://electrek.co/2025/03/23/everyones-missing-the-point-of-the-tesla-vision-vs-lidar-wile-e-coyote-video/
23. Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo Driver, accessed July 13, 2025, https://waymo.com/waymo-driver/

24. Chapter 6: Tech Stack

    Autonomous Vehicle Technology Report - Wevolver, accessed July 13, 2025, https://www.wevolver.com/article/2023-autonomous-vehicle-report/tech-stack

25. Mobileye Chauffeur™

    Bringing safe AVs to consumers around the …, accessed July 13, 2025, https://www.mobileye.com/solutions/chauffeur/

26. Deep Dive: Tesla, Waymo, and the Great Sensor Debate

    Contrary …, accessed July 13, 2025, https://research.contrary.com/deep-dive/tesla-waymo-and-the-great-sensor-debate

27. Tesla Autopilot hardware - Wikipedia, accessed July 13, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Tesla_Autopilot_hardware
28. Tesla Autopilot and Full Self-Driving: How It All Started and Where It’s Heading, accessed July 13, 2025, https://www.autoevolution.com/news/tesla-autopilot-and-full-self-driving-how-it-all-started-and-where-it-s-heading-224307.html
29. 테슬라는 자율주행이란 문제를 어떻게 풀고 있나? ① - 메일리, accessed July 13, 2025, https://maily.so/electricshock/posts/wdr9le2lrlx
30. [리뷰] 드디어 Vision만 으로 Self-driving이 가능하다…. Andrej Karpathy (Tesla) - daewoo kim, accessed July 13, 2025, https://moon-walker.medium.com/%EB%A6%AC%EB%B7%B0-%EB%93%9C%EB%94%94%EC%96%B4-vision%EB%A7%8C-%EC%9C%BC%EB%A1%9C-self-driving%EC%9D%B4-%EA%B0%80%EB%8A%A5%ED%95%98%EB%8B%A4-abf41a2c4e38
31. [리뷰] 드디어 Vision만 으로 Self-driving이 가능하다…. Andrej …, accessed July 13, 2025, https://moon-walker.medium.com/리뷰-드디어-vision만-으로-self-driving이-가능하다-abf41a2c4e38
32. Tesla Vision: Tesla Self-Driving ADAS Features - Car ADAS Solutions, accessed July 13, 2025, https://caradas.com/tesla-vision-adas-features/
33. Tesla Full Self-Driving feature under NHTSA investigation following fatality, could affect 2.4M vehicles, accessed July 13, 2025, https://www.repairerdrivennews.com/2024/10/22/tesla-full-self-driving-feature-under-nhtsa-investigation-following-fatality-could-affect-2-4m-vehicles/
34. INOA-PE24031-23232.pdf - ODI RESUME, accessed July 13, 2025, https://static.nhtsa.gov/odi/inv/2024/INOA-PE24031-23232.pdf
35. Tesla vision is great yet dangerous - here’s why! - YouTube, accessed July 13, 2025, https://www.youtube.com/watch?v=lL-L6aDWnsc&pp=0gcJCfwAo7VqN5tD
36. Tesla Hardware 4 (AI4) - Full Details and Latest News - AutoPilot Review, accessed July 13, 2025, https://www.autopilotreview.com/tesla-hardware-4-rolling-out-to-new-vehicles/
37. LiDAR vs. Cameras for Self Driving Cars - What’s Best? - AutoPilot Review, accessed July 13, 2025, https://www.autopilotreview.com/lidar-vs-cameras-self-driving-cars/
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39. 테슬라의 자율주행차 경쟁력은 차별화된 것인가?, accessed July 13, 2025, https://contents.premium.naver.com/busymoon/kicpakpmg/contents/250427122718544bh
40. Tesla Robotaxi vs. Waymo vs. Cruise: Here’s How They Stack Up - InsideEVs, accessed July 13, 2025, https://insideevs.com/news/736709/tesla-robotaxi-waymo-cruise/
41. Full Self-Driving (Supervised) - Tesla, accessed July 13, 2025, https://www.tesla.com/fsd

42. Tesla vs. Waymo vs. Cruise: Who’s Leading the Autonomous Vehicle Race? (Market Share Stats)

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44. 도조 슈퍼컴퓨터 - 한경용어사전 - 한국경제, accessed July 13, 2025, https://dic.hankyung.com/economy/view/?seq=15361
45. 머스크의 야심작 테슬라 AI 슈퍼컴퓨터 ‘도조’의 모든 것 - 글로벌이코노믹, accessed July 13, 2025, https://m.g-enews.com/view.php?ud=202408040511205897e250e8e188_1
46. “자율주행 게임체인저” 평가…머스크 자신하는 ‘도조’ 뭐길래 - 중앙일보, accessed July 13, 2025, https://www.joongang.co.kr/article/25195324
47. 테슬라 도조, 자율주행성능 올리는 기폭제될까 - 중기이코노미, accessed July 13, 2025, https://www.junggi.co.kr/article/articleView.html?no=31299
48. Tesla Dojo - Wikipedia, accessed July 13, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Tesla_Dojo
49. Tesla Project Dojo Overview – Perspectives - James Hamilton’s Blog, accessed July 13, 2025, https://perspectives.mvdirona.com/2021/08/tesla-project-dojo-overview/
50. Jaw-dropping specs of the Dojo D1 chip : r/teslainvestorsclub - Reddit, accessed July 13, 2025, https://www.reddit.com/r/teslainvestorsclub/comments/p7wj94/jawdropping_specs_of_the_dojo_d1_chip/
51. The Microarchitecture of Tesla’s Exa-Scale Computer - Hot Chips 2025 -, accessed July 13, 2025, https://hc34.hotchips.org/assets/program/conference/day2/Machine%20Learning/HotChips_tesla_dojo_uarch.pdf
52. Tesla Robotaxi Improvements: Reduce Wait Time By Predicting …, accessed July 13, 2025, https://www.notateslaapp.com/news/2865/tesla-robotaxi-improvements-reduce-wait-time-by-predicting-demand-and-scale-operators
53. First External Review of FSD v12 : r/teslamotors - Reddit, accessed July 13, 2025, https://www.reddit.com/r/teslamotors/comments/18wcumo/first_external_review_of_fsd_v12/
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55. Help me understand the NN/AI training for FSD V12. : r/TeslaLounge - Reddit, accessed July 13, 2025, https://www.reddit.com/r/TeslaLounge/comments/164q428/help_me_understand_the_nnai_training_for_fsd_v12/
56. Real-World Performance of Tesla’s FSD v12.3.6: A Hands-On Review - Munro & Associates, accessed July 13, 2025, https://leandesign.com/tesla-fsd-v1236-road-test/
57. 테슬라는 어떻게 자율주행을 만들었을까? - 테크42, accessed July 13, 2025, https://www.tech42.co.kr/%ED%85%8C%EC%8A%AC%EB%9D%BC%EB%8A%94-%EC%96%B4%EB%96%BB%EA%B2%8C-%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A3%BC%ED%96%89%EC%9D%84-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EC%97%88%EC%9D%84%EA%B9%8C/
58. Tesla FSD Technology Detailed Explanation - EEWORLD, accessed July 13, 2025, https://en.eeworld.com.cn/news/qcdz/eic692946.html
59. Two questions about FSD : r/TeslaFSD - Reddit, accessed July 13, 2025, https://www.reddit.com/r/TeslaFSD/comments/1fnayf4/two_questions_about_fsd/
60. Advancements in Neural Network Architecture for Tesla’s Full Self-Driving (FSD) System, accessed July 13, 2025, https://ghidra.hashnode.dev/advancements-in-neural-network-architecture-for-teslas-full-self-driving-fsd-system
61. Tesla’s Self Driving Algorithm Explained - Towards AI, accessed July 13, 2025, https://towardsai.net/p/l/teslas-self-driving-algorithm-explained
62. How Tesla Uses Simulated Data to Improve FSD, accessed July 13, 2025, https://www.notateslaapp.com/news/2573/how-tesla-uses-simulated-data-to-improve-fsd

63. The Future of Autonomous Driving: Why Tesla’s Camera-Only Approach is Leading the Way

    by Dhruvil Darji

    Medium, accessed July 13, 2025, https://medium.com/@dhruvildarji/the-future-of-autonomous-driving-why-teslas-camera-only-approach-is-leading-the-way-7975454ff5df

64. Got my V12.6.1 yesterday. Tested it. This is my impression. : r/TeslaFSD - Reddit, accessed July 13, 2025, https://www.reddit.com/r/TeslaFSD/comments/1i3g6sb/got_my_v1261_yesterday_tested_it_this_is_my/
65. Tesla Full Self-Driving v12.5 first impression: more natural but still …, accessed July 13, 2025, https://electrek.co/2024/09/24/tesla-full-self-driving-v12-5-first-impression-more-natural-dangerous/
66. FSD Version 12 Review: Safety Concerns and Performance Issues - Digital Habitats, accessed July 13, 2025, https://digitalhabitats.global/blogs/digital-vehicles/fsd-version-12-what-lies-beyond-the-download-complete-honest-review
67. Full Self-Driving (Supervised) - Tesla, accessed July 13, 2025, https://www.tesla.com/ownersmanual/modely/en_us/GUID-2CB60804-9CEA-4F4B-8B04-09B991368DC5.html
68. Tesla Vehicle Safety Report, accessed July 13, 2025, https://www.tesla.com/VehicleSafetyReport
69. Tesla Just Released Autopilot Crash Data. We Have Doubts - InsideEVs, accessed July 13, 2025, https://insideevs.com/news/738336/tesla-autopilot-safety-data-q3-2024/
70. Report: Tesla Autopilot Involved in 736 Crashes since 2019 - Car and Driver, accessed July 13, 2025, https://www.caranddriver.com/news/a44185487/report-tesla-autopilot-crashes-since-2019/
71. NHTSA analysis of Tesla Autopilot crashes confirms at least 1 FSD Beta related fatality, accessed July 13, 2025, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1cdxzcd/nhtsa_analysis_of_tesla_autopilot_crashes/
72. Tesla’s newly launched robotaxi service experiences driving issues, traffic problems: report - Fox Business, accessed July 13, 2025, https://www.foxbusiness.com/markets/teslas-newly-launched-robotaxi-service-experiences-driving-issues-traffic-problems-report
73. Tesla Is Seriously Struggling With Its Robotaxi Service - Futurism, accessed July 13, 2025, https://futurism.com/tesla-struggling-robotaxi-service
74. Cruise (autonomous vehicle) - Wikipedia, accessed July 13, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Cruise_(autonomous_vehicle)

75. GM	Zero Congestion with Self-driving Vehicles, accessed July 13, 2025, https://www.gm.com/innovation/autonomous-driving

76. GM Takes Full Control of Cruise to Advance Autonomous Tech

    EV Magazine, accessed July 13, 2025, https://evmagazine.com/self-drive/gm-takes-full-control-of-cruise-advances-autonomous-tech

77. Mobileye SuperVision™

    The Bridge from ADAS to Consumer AVs, accessed July 13, 2025, https://www.mobileye.com/solutions/super-vision/

78. Tesla - The Robotaxi Market - An overinflated Hype? : r/RealTesla - Reddit, accessed July 13, 2025, https://www.reddit.com/r/RealTesla/comments/1lpryvc/tesla_the_robotaxi_market_an_overinflated_hype/
79. DOT NHTSA ODI Document, accessed July 13, 2025, https://static.nhtsa.gov/odi/inv/2021/INOA-PE21020-1893.PDF