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매년 열리는 ‘오토모티브월드코리아’는 AI기술이 적용된 자율주행차의 현재와 미래를 확인할 수 있는 중요한 자리다. 이번 전시회를 통해 드러난 AI자동차 기술의 방향성과 핵심 요소들을 짚어보며, 자율주행의 실현이 얼마나 가까이 다가왔는지 살펴보자.
AI가 바꾼 자율주행차의 핵심 기능들
이번 오토모티브월드코리아에서 가장 눈에 띄었던 것은 AI가 실제 자율주행 기능을 어떻게 구체화하고 있는가에 대한 실제 사례들이었다. 기존에는 자율주행차가 ‘센서 중심’으로 구성되었다면, 최근에는 AI 알고리즘이 주도적으로 판단하고 학습하는 방식으로 변화하고 있다. 딥러닝 기반의 AI는 수천만 건의 데이터를 학습해 차량의 움직임, 도로 환경, 보행자의 행동 등을 실시간으로 예측하고 대응한다. 예를 들어 현대모비스 부스에서는 자사의 통합 센서 시스템이 AI와 연동되어 도심 속 다양한 시나리오에 반응하는 모습을 시연했다. 차량은 차선을 인식하고, 전방 차량의 속도를 예측해 부드럽게 속도를 조절했으며, 심지어 횡단보도에서 아이가 나타나자 스스로 정지했다. 이런 기능은 과거의 단순 센서 반응을 넘어서, 상황을 ‘이해’하고 ‘판단’하는 AI의 역할을 강조한다. 또한, AI는 단순한 주행뿐 아니라 운전자의 상태까지 분석할 수 있다. 몇몇 모델은 졸음운전 감지를 위해 내부 카메라와 생체 센서를 활용하고, AI가 운전자 행동 패턴을 분석하여 이상 여부를 판단한다. 이러한 기술은 교통사고를 예방하는 데 결정적 역할을 할 수 있다.
AI 연동 플랫폼과 차량의 뇌, ECU의 진화
AI가 차량 내부에서 제대로 작동하기 위해서는 강력한 데이터 처리 장치가 필수다. 이번 전시회에서는 차량용 중앙 제어 장치인 ECU(Electronic Control Unit)의 진화도 주목을 받았다. 단순히 데이터를 수신하는 수준을 넘어, AI가 실시간으로 데이터를 처리하고 실행하는 플랫폼으로 바뀌고 있는 것이다. 엔비디아(NVIDIA)와 같은 글로벌 반도체 기업들은 고성능 AI칩을 탑재한 오토모티브 전용 플랫폼을 소개했다. 이 칩은 카메라, 라이다, 레이더 등으로부터 들어오는 수많은 데이터를 실시간으로 분석하고, 주행 중 필요한 판단을 내리게 한다. 특히 ‘드라이브 오린(Orin)’이라는 칩셋은 초당 수천 조의 연산을 가능케 하며, 자율주행 레벨4 수준까지도 지원 가능하다. 이처럼 AI가 차량의 ‘두뇌’로 작동하기 위해서는 단순히 알고리즘만 좋은 것이 아니라, 이를 빠르게 처리하고 실행할 수 있는 물리적 기반도 함께 발전해야 한다. 오토모티브월드코리아에서 소개된 여러 완성차 업체와 부품사들의 협업 사례는 이 같은 인프라 구축이 얼마나 활발하게 진행 중인지를 보여준다.
자율주행 레벨과 AI의 통합 발전 방향
자율주행차는 국제적으로 레벨0부터 레벨5까지 총 6단계로 나뉜다. 레벨3부터는 차량이 대부분의 상황에서 자율적으로 주행할 수 있으며, 레벨4와 5는 완전한 무인 운전을 목표로 한다. 현재 상용화된 대부분의 AI차량은 레벨2~3 수준에 머물러 있다. 하지만 이번 오토모티브월드코리아에서 볼 수 있었던 트렌드는, 곧 레벨4에 근접한 기술들이 일반화될 수 있음을 시사했다. AI가 탑재된 차량들은 이미 고속도로, 정체 구간, 주차 상황에서 사람보다 더 정교하게 반응하고 있으며, 머신러닝 기술의 발전으로 이러한 능력은 계속 향상되고 있다. 특히 흥미로웠던 점은 AI가 주행 데이터뿐만 아니라 운전자의 운전 성향까지 반영한다는 것이다. 예를 들어, 동일한 차를 타더라도 보수적인 운전자가 선호하는 제동감과 코너링, 급가속 여부를 AI가 학습해 맞춤형 주행을 제공한다. 이는 단순한 이동수단을 넘어 ‘사용자 맞춤형 운전 경험’을 제공하는 방향으로 진화하고 있음을 보여준다.
이번 오토모티브월드코리아를 통해 본 AI 자율주행 기술은 이미 현실로 다가와 있다. 핵심 기술들은 고도화되고 있으며, 차량은 단순한 교통수단을 넘어 스마트한 판단을 내리는 동반자로 진화 중이다. 앞으로 AI자동차 기술이 실생활에 어떻게 더 깊숙이 들어올지 주목하며, 지금부터 이 흐름을 미리 이해하고 준비해두는 것이 필요하다.