하드웨어 유연성을 갖춘 플랫폼을 통한 대규모 자율 주행 실현

자동차 산업이 소프트웨어 정의 시대로 전환되면서, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 레벨 2+ 자율주행은 더 이상 차별화 요소가 아닌 기본 요건이 되었습니다.

자동차 제조사들은 이 새로운 현실에 발맞추기 위해 분주히 움직이고 있으며, 자율주행 스택에 적합한 하드웨어를 선정하는 것을 비롯한 다양한 과제에 직면해 있습니다.

컴퓨팅 플랫폼, 센서, ECU, 열 설계 요건, 패키지 제약 조건은 차량 프로그램마다 크게 다릅니다. 내연기관 차량, 하이브리드 차량, 전기차(EV)는 각각 고유한 설계 과제를 안고 있습니다. 수냉식 EV를 생산하지 않는 OEM도 많고, 스포츠카의 경우 대형 ECU를 탑재할 물리적 공간이 없는 경우도 허다합니다. 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 하드웨어 결정—어떤 칩셋과 센서를 채택할지 등—은 대부분 양산 수년 전에 이루어집니다. 이처럼 복잡한 의사결정 과정과 성공적인 자율주행 프로그램 구현에 요구되는 개발 속도를 고려하면, 하드웨어 유연성은 선택이 아닌 필수입니다.

이는 자동차 산업에만 국한된 이야기가 아닙니다. 트럭, 광산 장비, 농업용 기계를 생산하는 OEM들도 마찬가지입니다. Applied Intuition이 자사의 자율주행 시스템(SDS)을 처음부터 다양한 센서, 컴퓨팅 플랫폼, 차량 아키텍처, 산업 분야를 아우르는 하드웨어 독립형 플랫폼으로 구축한 것도 바로 이러한 이유에서입니다.

하드웨어가 아닌 소프트웨어가 하드웨어에 적응하는 방식

플랫폼 차원에서 이는 다양한 하드웨어 환경 전반에서 유연성을 유지하면서도, 파트너사와 긴밀히 협력하여 양산 수준의 성능을 위해 소프트웨어와 하드웨어 시스템을 공동 최적화한다는 것을 의미합니다.

지금까지 많은 자율주행 및 ADAS 솔루션은 특정 하드웨어 플랫폼과 긴밀하게 결합되어 왔습니다. 소프트웨어 스택이 특정 칩이나 레퍼런스 아키텍처에 고도로 최적화된 경우도 있습니다. 이런 접근 방식은 단일 차량 프로그램이나 수직 통합 기업에는 효과적일 수 있지만, 여러 플랫폼, 공급업체, 지역별 요구 사항을 동시에 관리해야 하는 글로벌 OEM에게는 심각한 제약으로 작용합니다.

Applied Intuition의 SDS(Self-Driving System)는 이러한 한계를 극복하고자 설계되었습니다. SDS는 일관된 성능과 안전성을 제공하는 유연한 자율주행 플랫폼입니다. OEM은 SDS를 통해 새로운 하드웨어 기술, 차세대 센서, 새로운 칩, 새로운 컴퓨팅 플랫폼이 등장할 때마다 이를 즉시 활용할 수 있습니다. 하드웨어 생태계 전반에 걸친 Applied Intuition의 깊은 전문성과 긴밀한 파트너십은, 플랫폼의 유연성을 해치지 않으면서도 특정 구성에 맞춘 집중적인 공동 최적화를 가능하게 합니다.

이러한 하드웨어 독립적 아키텍처 덕분에 OEM은 다음이 가능합니다:

• 시장 출시 기간 단축
• 비용, 열 관리, 파워트레인 조건에 최적화된 컴퓨팅 플랫폼 선택
• 다양한 차량 세그먼트에 적합한 센서 구성 선정
• L2에서 L4로 전환 시 동일한 자율주행 스택 확장
• 차량 수명 주기 전반에 걸쳐 새로운 칩과 센서에 유연하게 대응

OEM들이 마감 기한에 쫓기며 최적의 최소 센서 구성을 찾는 상황에서, 이러한 유연성은 더욱 중요해집니다. 양산까지의 과정에서 하드웨어 가용성, 비용 목표, 공급업체 전략은 급격히 바뀔 수 있습니다. 단일 하드웨어 구성에서만 작동하는 자율주행 스택은 리스크를 안고 있습니다. 반면 다양한 플랫폼에 적응할 수 있는 스택은 이러한 리스크를 크게 줄여줍니다. 또한 막판 하드웨어 변경에도 유연하게 대응할 수 있어 시장 출시 기간도 단축됩니다.

하드웨어와 소프트웨어는 함께 진화해야 합니다

자율주행 시스템이 성숙해짐에 따라 하드웨어와 소프트웨어는 더욱 긴밀하게 통합되고 있습니다. 센서, 컴퓨팅 플랫폼, 자율주행 소프트웨어는 더 이상 개별적으로 개발될 수 없습니다. 이들은 함께 설계되고 검증되어야 합니다. 플랫폼 수준의 유연성과 시스템 수준의 공동 최적화를 결합한 이러한 접근 방식이야말로, OEM을 단일 하드웨어 파트너에 얽매이지 않게 하면서도 자율주행 기술을 확장할 수 있게 해주는 핵심입니다.

이는 Applied Intuition이 하드웨어 기업들과 협력하는 방식에서도 잘 드러납니다. 예를 들어, SDS는 NVIDIA DRIVE와 같은 최신 자동차 컴퓨팅 플랫폼에서 실행되도록 최적화되어 있어, 자동차 제조사들이 다양한 차량 아키텍처에 걸쳐 첨단 운전자 보조 기능을 배포할 수 있게 해줍니다. 동시에, Applied Intuition은 LG이노텍과 같은 센서 제조사들과 긴밀히 협력하여 카메라 센서를 개발 및 시뮬레이션 워크플로우에 직접 통합함으로써, 자동차 제조사들이 시뮬레이션과 실제 테스트 환경 모두에서 센서 성능을 평가할 수 있도록 지원했습니다.

이러한 협력은 SDV 시대의 더 큰 산업 흐름을 보여줍니다. 하드웨어와 소프트웨어 생태계가 함께 진화해야만 자율주행 기술이 확장될 수 있다는 것입니다. 자동차 제조사들에게는 엔지니어링의 복잡성을 줄이고, 개발 기간을 단축하며, 자율주행 시스템이 개발 단계에서 실제 도로 주행 단계로 더 빠르게 전환될 수 있도록 해주는 통합 솔루션이 필요합니다.

양산(production)을 위한 설계

하지만 하드웨어의 유연성만으로는 충분하지 않습니다. 자율주행 시스템은 단순히 시연용 차량이나 로보택시 프로그램이 아닌, 실제 양산 환경을 고려하여 설계되어야 합니다.

SDS는 특수 하드웨어가 아닌, 저비용의 대중 시장용 센서와 임베디드 컴퓨팅 환경에서 작동하도록 구축되었습니다. 기본 카메라 구성을 지원하며 레이더를 옵션으로 추가할 수 있고, 필요한 경우 더 높은 수준의 자율주행을 위해 라이다를 탑재할 수도 있습니다. 목표는 소규모 플릿이 아닌, 수백만 대의 차량에 걸쳐 확장 가능한 자율주행을 실현하는 것입니다.

이러한 철학은 안전, 검증, 규제 준수 영역에서도 그대로 이어집니다. 자율주행 소프트웨어는 글로벌 안전 기준을 충족해야 하며, 복잡한 차량 아키텍처, 인포테인먼트 시스템, ECU와 통합되어야 합니다. SDS는 Applied Intuition의 Vehicle OS 및 차량 인텔리전스 툴과 통합되어, 자동차 제조사들이 차량 출시 이후에도 기능을 지속적으로 개발하고, 검증하고, 개선할 수 있도록 지원합니다.

그 결과는 단순한 자율주행 데모가 아닙니다. 전 세계적으로 확장될 수 있도록 설계된, 양산 준비가 완료된 자율주행 시스템입니다.

소프트웨어 정의 차량 시대를 위한 플랫폼

차량이 소프트웨어 정의 방식으로 전환됨에 따라, 자율주행 시스템은 차량의 수명 주기 동안 지속적으로 진화해야 합니다. 이를 위해서는 새로운 하드웨어, 센서, 규제, AI 기능 모두에 유연하게 적응할 수 있는 소프트웨어 플랫폼이 필요합니다.

SDS는 이러한 미래를 염두에 두고 설계되었습니다. 이 아키텍처를 통해 자동차 제조사들은 현재 ADAS를 도입하는 동시에, 시간이 지남에 따라 더 높은 수준의 자율주행으로 나아갈 수 있는 기반을 유지할 수 있습니다. SDS는 하드웨어에 구애받지 않으며 Applied Intuition의 개발 및 검증 툴과 통합되어 있습니다. 덕분에 OEM은 새로운 하드웨어에 맞춰 전체 시스템을 재설계할 필요 없이, 성능을 지속적으로 개선하고 기능을 추가하며 모델을 업데이트할 수 있습니다.

향후 10년 동안 자동차 산업은 기계적 성능으로 정의되던 차량에서 지능으로 정의되는 차량으로 전환될 것입니다. 그런 세상에서 가장 중요한 플랫폼은 엔진이나 변속기가 아니라, 시간이 지남에 따라 적응하고 확장하며 개선될 수 있는 소프트웨어 시스템이 될 것입니다.

하드웨어는 계속 변화할 것입니다. 센서는 개선될 것입니다. 컴퓨팅 플랫폼은 진화할 것입니다.

성공할 자율주행 시스템은 그 변화와 함께 진화하도록 설계된 시스템일 것입니다.