하지만 테슬라는 미국에서 이후 버전까지 계속 개발을 진행 중이며, 기능과 성능 차이가 존재할 수 있다. 지역별 규제와 데이터 차이도 영향을 준다.
예를 들어 다음 요소들이 성능에 영향을 줄 수 있다.
VLA 2.0은 기존 자율주행 구조를 크게 바꾸려는 시도다.
전통적인 운전자 보조 시스템은 보통 다음과 같은 단계형 구조를 사용한다.
샤오펑은 VLA 2.0이 이 과정을 하나의 통합된 AI 모델로 단순화한 엔드투엔드 구조라고 설명한다. 즉 카메라에서 얻은 시각 정보를 받아 중간 단계 없이 바로 운전 행동을 생성한다는 개념이다.
샤오펑은 이를 **“물리 세계 대형 모델(physical‑world large model)”**이라고 부르며 실제 환경에서 이해·예측·행동을 동시에 수행하도록 설계했다고 설명한다.
회사 자료와 업계 보고에 따르면 VLA 2.0 학습 인프라는 상당한 규모다.
독립 리뷰어들의 초기 평가는 꽤 긍정적이다.
다만 비교 평가에서는 여전히 테슬라가 앞선다는 의견도 있다.
InsideEVs는 다음과 같은 평가를 내렸다.
샤오펑 창업자이자 CEO **허샤오펑(He Xiaopeng)**은 목표를 매우 공개적으로 밝힌 상태다.
테슬라는 오랫동안 소비자용 자율주행 기술의 기준으로 여겨져 왔다. 하지만 최근 몇 년 사이 중국 EV 기업들의 기술 발전 속도는 매우 빠르다.
VLA 2.0 비교 테스트 자체가 완벽한 성능 판단 기준은 아닐 수 있다. 그럼에도 한 가지 흐름은 분명하다.
자율주행 경쟁의 중심이 더 이상 실리콘밸리만은 아니라는 점이다.
대규모 주행 데이터, 빠른 소프트웨어 업데이트, 공격적인 AI 투자 덕분에 중국 제조사들이 격차를 빠르게 좁히고 있다는 평가가 늘고 있다.
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