[정구민의 테크읽기]AI가 정의하는 자동차, AIDV 진화

지난달 31일 국가기술표준원은 '모빌리티 AI 기술과 표준 동향 세미나-ISO·PAS 8800과 AIDV 표준화 동향' 행사를 진행했다. 행사에서는 인공지능(AI)이 정의하는 자동차 즉, 인공지능 정의 자동차(AIDV)의 개념, 주요 동향과 향후 방향성을 짚었다.

엔비디아는 'GTC 2024'에서 AIDV 개념을 제시한 바 있다. 당시 엔비디아는 코드가 아닌 데이터와 AI가 차량을 정의하는 구조로 AIDV 개념을 설명했다.

소프트웨어 정의 자동차(SDV)는 소프트웨어(SW) 업데이트를 통해 차량에서 최신 기능을 제공하고, 차량 설계·생산 단가를 절감하고, 애플리케이션(앱)과 서비스 시장을 키워나가는 개념이다. SDV에서도 자율주행과 거대언어모델(LLM) 등 AI 기능을 다운로드하고 클라우드와 연계하는 측면이 중요해졌다.

AIDV는 여기서 더 나아간다. 현재 AIDV 관련 동향을 정리하면 차량과 사용성 측면, AI 기반 SW 개발과 검증, AI를 통한 운영이 AIDV 3가지 축이 되고 있다. 자율주행과 LLM 등 SDV와 연계되는 사용자의 사용성 측면과 AI를 통한 SW 개발 및 검증이 한 축을 차지한다. 여기에 미래 AI 진화와 연계해 AI를 통한 운영 개념이 추가된다. AI 학습과 성장, AI를 통한 SW 전체 체계의 운영도 중요해진다.

먼저, 사용자 측면에서 AI 기반 자율주행과 대화 기능은 AIDV의 대표적 사례가 된다. 자율주행 기능을 차량에서 효율적으로 구현하고 차량과 사용자간 자유로운 대화가 가능하다. 엔비디아 알파마요와 같은 시각언어행동모델(VLA) 자율주행 기술은 AI 법제도 및 보험과 연계, 자율주행 시장 확산에 도움이 될 것으로 전망된다. 또, LLM을 통한 자유로운 대화는 사용자에게 많은 편리함을 주는 동시에 연계 서비스 활성화도 이끌게 될 것으로 보인다. 현대차와 포티투닷 글리오(Gleo) AI 상용화 추진, 메르세데스-벤츠의 제미나이 협력, BMW의 아마존의 협력, 폭스바겐의 챗GPT 적용 등 관련 기술과 서비스 확산이 계속되고 있다.

AI 기반 SW 개발과 검증도 AIDV 중요 요소가 되고 있다. AI 기반 코드 자동생성은 웹-클라우드 중심의 SW 시장에서 빠르게 확산하고 있다. 자동차 산업에서는 기능안전 요구사항으로 인해 도입 속도가 상대적으로 느린 상황이다. 하지만, 자동차 시장에서도 SW 개발과 검증을 자동화하려는 노력이 확산되고 있다. 요구사항 분석, 설계, 구현 등 개발 단계에서 AI 기반 설계와 코드 생성이 진행된다. 검증 단계에서는 생성된 코드를 자동으로 검증하도록 진화 중이다. 특히 디지털 트윈 환경에서 SDV 플랫폼과 SW 동작을 검증하고 가상 환경에서 주행 시나리오도 AI로 검증하게 된다. 기능 안전에 따른 산출물도 자동 생성이 가능해 향후 관련 시장 변화가 예상된다.

AI 기반 운영은 향후 진화를 바라보는 측면이 있다. AI 진화와 함께 SW 시장은 AI 네이티브 서비스형 소프트웨어(SaaS) 중심으로 빠르게 재편되고 있다. 앱과 SW 중심 구조에서 벗어나 AI 에이전트와 API 중심 동적 구조로 진화하면서 AI 새로운 운용체계 AIOS(AI Operating System)라는 개념이 등장하고 있다. AI가 기존 SW 구조를 재구성하면서 정적 구조에서 AI 기반의 동적 구조로 변화하게 된다. 다만 자동차의 경우에는 클라우드 AIOS와 자동차 AIOS를 동시에 고려하게 된다. AI 운영에서는 수집되는 방대한 데이터를 기반으로 AI가 스스로 성장하는 측면도 고려된다. 차량 내 SW를 스스로 개발·검증하고 필요한 SW를 자동으로 차량에 업데이트하는 등 자동차·클라우드를 묶은 거대 AI 시스템이 전체를 운영하는 모습을 그려 볼 수 있다.

AIDV에서 자율주행과 LLM은 이미 진행하고 있다. SW 개발과 검증은 이제 시작됐고, AI 기반 운영은 다음 단계 진화 방향을 가늠하게 한다. 또, AIDV에는 '데이터로 학습하고 스스로 진화하는 차량'이라는 개념이 자리 잡고 있어 안전을 위한 표준·규제도 중요 이슈로 부각 되고 있다. 자동차 시장에서 새로운 변화를 가져오고 있는 AIDV 진화와 발전을 주목할 필요가 있다.

정구민 국민대 전자공학부 교수 gm1004@kookmin.ac.kr