자율주행차 사이버보안: 원격 공격 벡터와 Tesla·Waymo의 차량대 방어 전략
자율주행차 사이버보안 전경: 공격면 분석, 연구로 검증된 위협 카테고리, Tesla 대 Waymo 방어 아키텍처, 중대 사고가 산업 전체에 미치는 영향.
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자율주행차 긴급차량 상호작용 — 로보택시가 경찰차, 구급차, 소방차를 처리하는 방법
사이렌 감지, 소방차에 양보, 경찰 수신호 읽기 — 긴급차량 상호작용은 AV의 가장 어려운 엣지 케이스 중 하나이며 실제 규제 조치를 촉발시켰다.
자율주행차 보행자·자전거 감지 — 가장 어려운 인식 문제와 안전 데이터
보행자와 자전거는 AV 센서가 감지하기 가장 어려운 대상이다. 작고, 빠르고, 예측 불가능하다. 감지 과학과 안전 데이터를 분석한다.
자율주행 원격 운영 센터 — Waymo 인간 개입 안전망의 작동 방식과 테슬라가 구축하지 않은 이유
Waymo 로보택시가 막힐 때 원격 오퍼레이터가 개입한다. 이 안전망의 작동 방식과 테슬라가 같은 구조를 채택하지 않은 이유를 분석한다.
자율주행 안전 데이터 비교——NHTSA SGO 사고 보고, 백만 마일당 충돌률, 규제 확장 준비도
NHTSA SGO 충돌 데이터 비교: Tesla FSD 대 Waymo 사고율, 정규화 주의사항, 허가 확장에 대한 의미 분석.
AV 안전 지표 — Tesla와 Waymo를 비교할 표준 방법이 없는 이유
AV 기업들은 서로 호환되지 않는 안전 지표를 사용한다. 진정한 Physical AI Ramp Index가 측정해야 할 것과 선두 기업들의 현황을 제안한다.
자율주행 vs 인간 운전자 안전성 — 데이터가 실제로 보여주는 것
Waymo·테슬라·NHTSA 신고 데이터: 자율주행 안전 데이터가 실제로 보여주는 것, 비교가 어려운 이유, Physical AI 확산 속도에 대한 시사점.
Cruise 붕괴 사건 — 자율주행 규제 리스크의 가장 중요한 교훈
GM Cruise가 2023년 캘리포니아 무인 운전 허가를 잃은 과정, 세 가지 실패 모드, Tesla와 Waymo 확장에 주는 규제적 시사점.
2026 물리적 AI 보행자 및 자전거 안전 — Waymo 다중 센서 VRU 감지 대 Tesla FSD 카메라 전용 야간 성능: AV 안전 벤치마크
Waymo LIDAR는 야간에도 낮과 동일하게 보행자를 감지합니다. Tesla FSD 카메라 전용은 헤드라이트와 신경망에 의존합니다. 야간 VRU 안전이 핵심 전장입니다.
Physical AI 안전 기록——AV 사고율 vs 인간 운전자, 궁극의 벤치마크
캘리포니아 DMV·NHTSA 데이터와 Waymo 안전 보고서가 보여주는 AV 사고율 실태와 이것이 Physical AI의 궁극적 벤치마크인 이유.
Physical AI 안전 기록 — Waymo 부상 사고율 인간 대비 6.8배 낮음, Tesla FSD NHTSA 이력 종합 비교
Waymo는 1,000만 마일 이상 무인 운행에서 부상 사고율이 인간 대비 6.8배 낮고, Tesla FSD는 NHTSA OTA 리콜 2건; 안전 데이터가 AV 허가의 핵심 통화다.
피지컬 AI 안전 기록 — Waymo 6.8배 안전 주장, Tesla FSD 사고 데이터, NHTSA 조사, 그리고 데이터가 실제로 증명하는 것
Waymo는 3,000만 마일 이상의 무인 주행에서 인간 운전자보다 부상 사고 6.8배 감소를 주장하고, Tesla FSD 개입 해제율은 매년 하락 중이다. 두 회사의 안전 주장은 무감독 주행 데이터가 더 필요해야 통계적으로 견고해진다.
Physical AI 안전 벤치마크 — Waymo 완전 자율주행 사고율 vs 테슬라 FSD 개입 데이터: 숫자가 보여주는 것
Waymo는 깨끗한 상업용 무인 자율주행 안전 기록을 보유한다. 테슬라 FSD 데이터는 감독 주행만 포함——두 데이터세트는 직접 비교 불가.
자율주행 안전·규제 스코어보드 — Tesla vs Waymo: 스케일 확장 경로가 더 명확한 곳은?
캘리포니아 DMV 보고서, NHTSA 사고 데이터, 주별 허가 현황이 2026년 중반 자율주행 안전 지표와 규제 준비도에서 누가 앞서는지를 드러낸다.