AI 를 품은 모빌리티, CES2025

AI 를 품은 모빌리티, CES2025

 

CES2025 에서 모빌리티 영역을 전시해 놓은 West Hall은 과거의 전시에 비해 전시된 자동차 수가 확연히 줄어들은게 눈에 들어왔다. 지난 CES2024 참관에는 기아 PBV, AI 메르세데스 벤츠 CLA 등 양산을 앞둔 프로토 타입의 차량들이 공개되면서 지난 전시회들과 마찮가지로 모터쇼를 방불케 하는 전시였는데 

 

이번 CES 2025에서는 도요타, 혼다, 지커 등 일본/중국의 주요 완성차 업체를 제외하고는 지난해 참여 했던 현대 기아, 벤츠, BMW 등 주요 자동차 업체들의 전시관은 별도로 존재하지 않아서인지 상대적 관심이 떨어진 느낌이었다. 

또 쏘니-혼다 AFEELA와 Zoox 등은 지난해 전시와 거의 유사한 컨셉을 재차 공개하여 신선함도 떨어졌다. 

최근 로보택시 서비스 지역을 확장중에 있는 Waymo가 현재 상용화 중인 5세대 로보택시 플랫폼인 iPACE와 6세대 지커, 현대 아이오닉5를 적용해 공개한 모습은 흥미로웠다. 

 

 

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자율주행/로보틱스 확장으로의 모빌리티 방향성

 

그러나, 이번 CES 2025에서 실물로 드러나진 않았으나 SDV 전환 및 자율주행/로보틱스로의 확장(SDx, SW defined everything) 방향성은 명확했다. 특히, 산업 구조 변화의 핵심 트리거라 할 수 있는 AI의 산업 내 침투 속도가 더욱 빨라지고 있음을 느낄 수 있었고, 그 중에서도 자율주행/로보틱스 중심의 SDx 영역에서의 적극적인 AI 도입 움직임을 확인할 수 있었다. 우선, 완성차 영역에서는 상대적으로 도요타, 혼다, 스즈키 등 일본업체들의 약진(躍進)이 두드러졌다. 도요타는 자율주행/로보틱스 테스트베드인 우븐시티(Woven City)를 통해 완성차 중심에서 모빌리티 차원으로 Biz. 영역을 확대하기위한 현황을 공개했으며, 혼다와 스즈키 또한 각각 전동화(electrification)를 넘어 SDx 분야로 biz. 영역을 확대하기 위해 AI, 고성능 SoC, 로봇 플랫폼 전문업체들과의 협력을 통한 기술 전략 방향을 제시하였다. 

 

차량 SW 관련 전시 영역에서는 모빌리티 솔루션 구현에 있어 AI 활용을 통한 SW 신뢰성 확보 및 편의성 향상에 대한 방향성을 제시하였다. 소나투스, ANSYS 등 데이터 엔지니어링, 가상화 검증 등에 특화된 전문업체들은 자율주행 개발 Tool Chain에서의 AI 활용 확대를 통해 데이터 및 기능 SW가 복잡해지는 자율주행 시스템의 성능 고도화 문제를 해결하고자 하는 모습이 인상적이었다. 그리고 무엇보다 차량SW/제어 영역에서 대표적인 내용은 엔비디아의 물리 AI(Physical AI)인 ‘Cosmos’의 발표였다. 엔비디아는 실제 CES 전시관 내 부스가 존재하지 않았음에도 불구하고 ‘Cosmos’를 통해 자율주행/로보틱스의 난제인 방대한 데이터 확보 및 시나리오 생성/검증 문제를 해소하는 방향을 제시하였다.

 

 

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도요타 '우븐시티'

 

 

뜬구름 잡는 도요타 '우븐시티'

 

도요타는 2020년 이후 5년만에 CES에 다시 등장했다. 2018년 자율주행 플랫폼 컨셉인 ‘e-Palette’를 공개하며 미래 모빌리티 방향성을 제시한 바 있고, 2020년에는 수소연료전지, 로보틱스, 자율주행, UAM 등 미래 기술이 종합적으로 구현된 스마트시티의 모습으로서 ‘우븐시티(Woven City)’ 컨셉을 제시하며 CES에서 매년 주목을 받아왔다.
이번 CES 행사에서 도요타는 지난 2020년 제시했던 ‘우븐시티’의 1단계 프로젝트 완료 현황을 공유했다. 도요타 아키오 회장은 기조연설에서 우븐시티를 ‘살아있는 실험실(Living Laboratory)’로 정의하며, 수소연료전지 등 친환경 에너지를 활용한 전력 그리드, 자율주행차, 로봇, 퍼스널 모빌리티, 스마트 홈 등의 기술을 현실 환경에서 테스트하고 개발할 수 있는 도시를 구현 중이라고 밝혔다. 도요타 우븐시티는 일본 시즈오카현 후지산 인근 토요타 공장 부지에 건설하여 약 175에이커(약 70만 제곱미터) 규모로 조성되었으며, 실증을 거쳐 올해 가을에 공식 출범할 계획이다. 도요타는 2020년부터 5년간 약 100억달러(약 14.6조원)를 투입했다. 

 - 사실 말이 좋아 우븐시티, 이게 뭐라고 전시를 할까 싶다.

 

 

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혼다 'SDV'

 

SDV Stack 구축 로드맵

 

혼다는 CES 2024에서 공개한 미래 전기차 컨셉 ‘Zero(0)’에 대해 SDV로서 진보적인 미래기술 적용 방향성을 지난해 대비 구체적으로 제시하였다. 혼다는 ‘Zero’의 가치 철학을 ‘Smart’가 아닌 ‘Wise’로 제시했는데, 이는 인간 중심의 지능화(Human-centric Intelligence)를 지향함으로써 인간의 의도/감정을 파악하고 지원/보조할 수 있는 현명한차량을 구현하겠다는 방향성의 강조였다. 이번 CES에서 인상적이었던 부분은 SDV Stack 전반에 대한 구체적인 전략 방향을 제시했다는 점이다. SDV의 성패를 가늠할 Killer Application이라 할 수 있는 ‘자율주행’ 목적의 자체 ‘AI 모델’을 비롯하여 이를 차량 HW내에서 구현할 수 있는 ‘지능형 OS’, ‘통합 SoC’ 개발 방향 등이 제시되었다. 

 

우선, Lv3 이상 자율주행 기술 고도화를 위해 비전트랜스포머(ViT, Vision Transformer) 기반의 자체 ‘AI모델’을 개발한다고 발표했다. 이를 위해 비지도 학습(Unsupervised Learning) 전문 업체인 ‘helm.ai’와 개발 협력을 추진한다고 밝혔다. Vision AI는 자율주행 시 수많은 지형/지물을 인지/식별해야 하는 문제를 해결하기 위해 중요한 기술이다. 가령, 기후/계절에 따라 변하는 비정형적 환경이나, 지역 특성에 따라 달라지는 수 많은 형태의 도로/표지판과 주변 사물/환경을 차량이 개별적으로 라벨링하여 학습하고 식별해내는 방식은 데이터셋의 한계 및 방대한 데이터에 대한 라벨링 처리에 따르는 인력 투입 공수 등으로 인해 제한적이다. 혼다는 helm.ai과의 협업을 통해 식별해야 하는 사물/환경에 대해 정답지(라벨, label) 없이 데이터간 패턴 및 유사도(similarity)를 학습하여 맥락/상관성(Context)을 추출하는 방식을 취함으로써 자율주행 기술의 한계를 극복할 수 있다고 밝혔다.

 

EV 충전네트워크 확대

 

혼다는 이번 CES 2025에서 Zero 시리즈 세단(Saloon)과 SUV 2종을 공개했으며 이는 2026년 상반기에 북미를 시작으로 일본, 유럽 등 글로벌 시장에 판매될 예정이다. 북미전기차 시장 확대에 있어 중요한 ‘EV 충전 네트워크’ 확보를 위해 혼다는 북미 8개 OEM(혼다, BMW, GM, 현대차, 기아, 벤츠, 스텔란티스, 도요타)가 공동 설립한 전기차 충전 JV '아이오나(IONNA)'를 통해 2030년까지 30,000개의 충전 네트워크 구축한다. 또한, NACS 호환을 통해 테슬라 슈퍼차저와도 충전 네트워크를 공유하여 북미 시장 내 약 100,000개의 충전 네트워크를 확보할 계획이다. 그리고, 차량의 배터리 잔여량, 충전 여유공간 및 이동경로 등을 종합적으로 고려한 충전소 예약 서비스 등 '개인맞춤화'된 편의성 향상을 위해 AWS와 AI/데이터 협력을 추진한다. 또한, 미국은 전기차 충전의 80%가 가정에서 이루어진다는 점에서 혼다는 가정용 충전기 보급을 위해 미국가정용 충전기 업체인 엠포리아(Emporia) 및 차징스케이프(Chargingscape) 등과도 협력할 계획이다

 

 

Helm.ai 합성 데이터 생성기술로 자율 주행 기간 단축

 

CES 2025에서 helm.ai는 지난해에 이어 올해도 West Hall에서 이목을 끈 업체였다. 2016 설립된 미국 캘리포니아 소재 AI 스타트업인 helm.ai는 Vision AI 기반 차량/로보틱스 자율주행 알고리즘 SW를 개발하는 업체로 대부분의 자율주행 기업(전체의 약95%)들이 라벨링이 된 데이터를 학습하는 ‘지도 학습(Supervised learning)’을 기반으로 알고리즘을 개발하는 것과 달리 ‘비지도 학습(Unsupervised learning)’ 방식을 통해 자율주행 기술을 개발하고 있는 대표적인 업체 중 하나이며, 앞서 언급한 바와 같이 혼다 기조연설에서 SDV/자율주행용 비전 AI 기술 관련 내용을 프리젠테이션 할 때 언급되었던 업체다.

이번 행사에서는 고도화된 GenSim-2과 VidSim-2를 공개했다. 이들 기술은 기존의‘시뮬레이션과 실제 주행상황 간 기술적 차이를 좁히는 데 주력’한 결과물이라고 밝혔다. GenSim은 실제 주행영상을 가상의 조건에 따라 추가적으로 변경/조정하는 기술이고, VidSim은 특정 조건을 부여 시 기존 영상을 기반으로 가상의 영상을 아예 신규로 생성한다. GenSim의 경우, Vision Transformer(ViT) 기반 생성형 AI를 통해 일반 도로 이미지를 가지고 눈이 쌓인 도로 상황, 안개가 낀 상황 등 다양한 시나리오 조건을 추가/변경하여 학습하는 기술인데, 이번 GenSim-2는 단일 주행 시나리오에서 주변 환경/사물을 초당 30프레임(30 fps) 수준으로 다양하게 변경/배치하여 시나리오를 방대하게 확장하여 학습 알고리즘을 정교화 한다. VidSim-2는 카메라 기존 대비 1)이미지 해상도 2배 향상, 2)초당 30프레임 시퀀스 증가 및 3)다중 카메라 프레임 생성으로 완성차업체의 자율주행 데이터 확보 비용 및 개발/검증에 소요되는 기간을 단축 지원한다.
특히, 낮은 엣지케이스 발생 확률을 고려 시, 해당 케이스 시나리오에 대한 데이터 확보가 어렵다는 점에서 생성형 AI 모델을 활용한 가상의 합성 데이터셋의 확보를 통해 자율주행 알고리즘을 빠르게 정교화 하는 부분에 주목할 필요가 있다고 판단된다.