사이버캡, 플라스틱 외관으로 생산 효율 혁신

LA 정교수는 성공의 구성 요소로 마인드셋 80%와 기술 20%를 제시했다. 마인드셋은 세상을 바라보는 관점과 두뇌의 결정으로 정의되며, 기술 습득과 마인드셋의 결합이 성공을 창출한다고 설명했다.

생각을 극적으로 바꾸면 은행 계좌도 바뀔 수 있다고 LA 정교수는 말했다. 이는 인생 철학과 투자 철학이 결국 일맥상통한다는 관점이다.

긍정적인 시각을 유지하고(Stay positive) 끊임없이 정진하는(Keep grinding) 태도가 성공에 필수적이라고 LA 정교수는 강조했다. 그는 불평불만을 갖지 않고 꾸준히 노력하는 자세가 중요하다고 설명했다. 또한 장기 투자자는 단기 변동성에 흔들리지 않는 여유를 가져야 한다고 덧붙였다.

LA 정교수는 로보택시가 중요한 비즈니스임에도 불구하고 테슬라가 이를 지배할 것이라고 믿지 못한다면 투자를 할 필요가 없다고 말했다. 로보택시 사업의 지배력을 믿지 못하면서 투자하는 것은 투자 행위와 어긋난다.

강한 마인드셋은 어려운 상황에서도 기회를 볼 수 있게 한다고 LA 정교수는 강조했다. 어려운 시기에도 소득의 일부를 꾸준히 투자하는 것은 대단한 의지가 필요한 행동으로 설명된다.

LA 정교수는 혹독한 날씨에도 운동을 지속하는 것이 마인드셋 훈련의 일환이라고 설명했다. 그는 날씨 탓으로 운동을 쉬고 싶은 마음이 들 때 한계를 극복하려는 의지가 강한 마인드셋을 형성한다고 말했다.

스트롱 마인드셋은 학습, 운동뿐만 아니라 투자에서도 핵심적인 동력이라고 LA 정교수는 역설했다. 그는 스스로 한계를 규정하지 않는 태도가 필요하다고 강조했다.

LA 정교수는 강력한 생각으로 무장하고 있으면 남들이 보지 못하는 기회를 볼 수 있다고 말했다. 그는 연구실 실험 등을 독점하며 주도적으로 학습 환경을 활용하는 것이 중요하다고 덧붙였다.

LA 정교수는 실패로부터 배우고(Learn from failure) 스스로 훈련해가는(Stay disciplined) 규율 있는 태도가 중요하다고 설명했다. 그는 방학 중에도 흐트러짐 없이 기숙사 생활을 군대처럼 규칙적으로 영위하며 스스로 학습 계획을 짜고 실천하는 능력이 성과를 만든다고 언급했다.

테슬라 등 장기 투자 시 주가가 즉각 반영되지 않더라도 마인드셋이 버팀목이 된다고 LA 정교수는 강조했다. 그는 결과가 천천히 나오더라도 계속 움직여야 한다(Keep moving when results are slow)고 말했다. 5년, 10년 뒤 로보택시 및 로봇 사업의 비전을 보며 지속적인 전진이 필요하다고 설명했다.

LA 정교수는 항상 긍정적인 마음(Stay positive)과 지속적인 학습(Keep learning)을 강조했다. 그는 목표를 가지고(Work with purpose) 일하며, 열매를 맺기 위해 시간을 두고 기다리는 지혜가 필요하다고 말했다.

LA 정교수는 사이버캡의 전체 외관 바디는 플라스틱 소재로 구성된다고 밝혔다. 시각적으로는 금속 합금처럼 보이지만 실제로는 플라스틱이라고 덧붙였다.

사이버캡 제조 과정에서 발생하는 배기가스(emissions)는 약 35% 감소한다고 LA 정교수는 설명했다. 이는 전통적인 도장 방식에서 발생하는 환경 유해 물질(Paint VOC)을 제거하는 효과를 가져온다.

LA 정교수는 제조 공정 간소화로 비용은 낮추면서도 차량의 고급스러운 외관을 유지했다고 언급했다. 사이버캡은 전통적인 웨이모나 주스(Zoox) 차량 대비 차별화된 디자인 경쟁력을 갖추고 있다.

LA 정교수는 테슬라가 플라스틱 부품을 도입하는 이유가 단순한 원가 절감을 넘어 대량 생산 속도 향상에 있다고 설명했다. 도장(페인트샵) 공정에서 발생하는 시간 지체를 줄이기 위함이다. 그는 고급 플라스틱 재질을 사용하여 금속과 유사한 품질을 확보했다고 덧붙였다.

LA 정교수는 사이버캡의 제조 원가와 공정 시간 단축이 수익성을 극대화할 것이라고 분석했다. 렌트카 사업 등 대규모 차량 운용을 통한 자율주행 수익 창출이 가능하다고 말했다. 또한 앱 수수료 및 로열티를 통한 추가 매출 구조도 예상된다.

LA 정교수는 웨이브(Wave) 로보택시가 라이다, 레이더 등 기존 방식을 답습하여 차별성이 부족하다고 지적했다. 그는 변수에 대응하는 인공지능 학습 방식이 아닌 암기식 주행을 한다고 비판했다. 또한 구독 모델 위주의 홍보일 뿐 기술적 구체성이 결여되어 있다고 말했다.

LA 정교수는 장비가 심플하고 모든 것이 심플해야 자율주행이 효과적이라고 설명했다. 그는 센서 간 정보 충돌로 인한 버벅임과 사고 발생 가능성이 있다고 경고했다. 과도한 장비 탑재는 시스템을 오히려 둔탁하게 만들고, 데이터 직접 학습이 아닌 수동 주입 방식은 한계가 있다고 덧붙였다.