아매리카 자율주행자동차 플랫폼 선점 경쟁. 인공지능 이강은 자율주행이다니다 이야…

>

인공지능(AI) 앞으로 격전지는 자율주행 자동차다."지에그, 달랠 모터스(GM)이 하나 0억달러를 투자하고 자율 주행 기술을 보유한 '크루즈 오토메이션'을 인수하면 미국 경제 전문지 포천 등 외신으로 낸 평가이다. 전통적인 자동차 업체는 물론 구글, 아기플 등 쟁쟁한 IT 대기업까지 자율주행 자동차 시장에 뛰어들었다. 자율주행 자동차 경쟁은 이미 현재진행형이었다. 최대 격전지가 될 미국의 자율주행자동차 기술동향을 살펴보자. 자동차 산업의 키(Key), 자율주행 자동차용 인공 브레인 지난해 치러진 미국 대선은 인공지능(AI) 잠재력을 알게 된 계기였다. 뉴욕타임스, 월스트리트저널 등 미국 주류 매체가 힐러리 클린턴 후보가 당선될 것이라는 여론조사를 내놓은 것이다. 그런 인도의 IT회사 제닉 AI의 AI프로그램"모그 IA"는 대통령 선거 10일 도널드 트럼프 당선을 예측하면서 예측은 맞았다. 전문가를 넘어선 AI의 승리였다.글로벌 인공지능 시장은 높은 성장률을 나타내고 있다. 20하나 5년제 한개, 270억달러에서 20하나 7년제 한개, 650억달러의 성장이 예측되는데, 연평균 한개 4%에 이르는 성장세다. 한편 글로벌 컨설팅 회사 BCG(Boston Consulting Group)에 따르면 미국, 자율 주행 자동차 시장은 2025년까지 총 420억달러 규모로 성장할 것이라고 전망했습니다. 최근까지 인공지능 발전에 따른 수혜산업이 자동화 로봇 분야였다면 앞으로는 자율주행 자동차 분야에 그 자리를 내줄 전망이다.실리콘밸리에서는 딥러닝을 통한 자율주행 자동차 개발이 가속화되고 있다. 20하나 6년 한월에 개최된 국제 전자 제품 박람회(CES:The International Consumer Electric Show)에서는 컴퓨터 그래픽용 반도체 대기업가 엔비디아(NVIDIA)와 전기 자동차 군 키오프테스라(Tesla)가 NVIDIA DRIVE PX 2를 발표했습니다. 차량용 인공지능을 구현하는 연산 플랫폼 컴퓨터다. 3월에는 PC용 컴퓨터 칩 시장을 독점하고 온 세계 최대 반도체 쿵키오프, 인텔(Intel)이 이스라엘에쵸움당 운전자 지원 시스템(ADAS:Advanced Driver Assistance Systems)개발 큰 기업인 모빌 아기(Mobileye)를 전격 인수하고 자율 주행 자동차용 인공 지능 플랫폼 경쟁에 가세했습니다. 제 1단 운전자 지원시스템, 자율운전기술의 방점 제 1단 운전자 지원시스템은 운전 중에 일어날 수 있는 수많은 정세의 일부를 차량 스스로가 인지하고 판단해 기계장치를 제어하는 기술이었다. 복잡한 차량 제어 프로세스에서 운전자를 돕고 보완해 궁극적으로 자율주행 기술을 완성하기 위해 개발됐다.객체와 차량 환경을 전체 감지할 수 있는 최애 초단 기술로 충돌 위험. 자력으로 속도를 줄이는 자동긴급제동시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking)과 차선이탈시 주행방향을 조절하는 주행조향보조시스템(LKAS: Lance Keep Assist System), 앞차와의 간격을 적절히 유지하는 어드밴스드 스마트 크루즈컨트롤(ASCC: Advanced Smart Cruise Control), 그리고 사각지대 충돌위험을 감지하여 안전한 차선 변경을 돕는다(Mround 모니터) 등을 포함한다.​ 이런 시스템을 구동시킬 수 있는 두뇌 역할을 하는 자율 주행 컴퓨터 플랫폼 기술은 크게 5단계(NHTSA미국 도로 교통 안전국 기준)또는 6단계(SAE, 미국 자동차 기술 학회 기준)으로 분류된다. 다만 현재는 하나~2단계 초보적인 요구 조건을 만족하는 수준이었다.

자율주행 컴퓨터 플랫폼 기술 단계(NHTSA 기준)

>

미국, 신속한 법제 도입과 시장 진입으로 자율주행=자동차 플랫폼 업계 장악=아메리카는 자율주행 기술을 가장 먼저 도입한 과인라다. 구글의 공격적인 영역 확장에 힘입어 20일 한년 6월 291, 네바다 주 의회는 자율 주행 자동차를 합법화시키고 20일 2년 4월에는 플로리다 같은 해 9월에는 캘리포니아 주, 그리고 20일 3년에는 미시각 주가, 자율 주행 자동차를 허용했다. 글로벌 자동차회사와 부품회사는 물론 IT업계의 자율주행자동차 테스트베드가 된 것이다. 여기서도 두각을 나타내고 있는 엔비디아와 퀄컴, 인텔의 대응을 통해 미국 자율주행 자동차 플랫폼 업계의 동향을 알아본다.Nvidia는 글로벌 1위의 GPU(Graphic Processing Unit)반도체 기업이다. GPU는 AI의 컴퓨팅을 실현하는 핵심 반도체를 이야기합니다. 20일 6년 세계 제일 0대 슈퍼 컴퓨터 중 한위로 3위가 전체 엔비디아의 P한 00 GPU을 사용한 컴퓨터 1정도로 계산 능력에서 가장 탁월한 능력을 보인다. 수많은 연산이 요구되는 영상처리와 인지에 필요한 알고리즘 딥러닝 네트워크(Deep Learning Neural Network)가 중요한 자율주행자동차 컴퓨터 플랫폼 시장에서 기이 우위를 점한 셈이다. 엔비디아는 강력한 연산능력을 갖춘 GPU 기술을 바탕으로 테슬라, 도요타, BMW 등 많은 고객사를 확보하고 있다.

>

올해 초에는 CES에서 테슬라의 제품에 사용된 슈퍼컴퓨터급 자율주행용 플랫폼 'Titan'을 발표하기도 했습니다. 테슬라의 자율 주행 자동차 한대당 쵸쯔만 5천달러 이상의 Titan컴퓨터가 40개 이상 사용되 슴니다으로 합니다. 동사는 향후, 자율 주행 플랫폼 소프트웨어 환경에서 엔비디아'Autopilot 2.0'을 채택했습니다. 곧 중국의 인터넷 소기업 바이두(Baidu)와의 협력으로 자율주행 자동차용 소프트웨어의 대중화를 선언했습니다.​ 피처 폰이 주류를 차지하던 시절부터 스마트 폰 시장을 이끌어 온 무바 1프로세서 및 통신 전문 작은 기업, 퀄컴(Qualcomm)도 자동차, 반도체에 집중하고 있다. 20첫 6년 CES에서 SNPE(Snapdragon Neural Processing Engine)을 기반으로 하는 주행 정보 플랫폼(DDP:Drive Data Platform)을 발표했습니다. 기계학습(Machine Learning)과 인공지능 기술로 주행 중 수집한 센서정보의 신속한 처리가 가능하다. 이는 퀄컴이 엔비디아의 DRIVEPX가 갖고 있는 AI 한복판의 빅데이터 처리 능력과의 경쟁을 선언한 것이 본인이나 다름없다.올해 초에는 자동차용 반도체의 작은 기업 NXP의 인수를 발표했습니다. 단순한 반도체 수준을 넘어 플랫폼 구축을 통한 체계적인 시장 확보라는 목표를 밝혔습니다. NXP영상 처리 엔진, 3D GPU을 보유한 자동차용 비전/센서 융합 시스템 기술과 소프트웨어 기반의 무선 데이터 전송 제어 기술(SDR:Software Defined Radio)는 퀄컴이 추구하는 커넥티드 카(Connected Car:IoT를 기반으로 쌍방향 인터넷 무바 1서비스가 가능한 차량)을 위한 결정이라고 볼 수 있다.인텔(Intel)의 자율주행차 플랫폼에 대한 열정도 상당하다. 반도체 분야에서 24년간 왕좌를 유지했지만 PC산업의 하락과 무바 1분야에서 늑장 대처로 요즘 첫 0년간 다른 작은 기업에 시장을 내주어야 했습니다. 그러나 20첫 6년 8월 디플러 닌용 칩의 개발 시작인 종이 심퍼 본인 시스템즈(Nervana Systems)을 인수, 올해 초에는 이스라엘 ADAS 작은 기업 모빌 유아(Mobileye)의 매수를 발표하고 심기 1전의 면모를 보이고 있다.당신 바본인 시스템즈 엔진 칩은 인공지능 워크로드 가속화를 위한 텐서 코어(Tensor Core)가 핵심입니다. 엔비디아의 부동소수점 연산에 비해 하드웨어 구조도 더 단순화할 수 있는 고정소수점 방식입니다. 여기에 방대한 화상 정보로 모두 시스템 성능이 저하하는 보틀 넥(Bottle neck)현상을 해소할 수 있는 인텔 In-chip을 조합하고, 현재 인텔 PC와 엔비디아 GPU을 연결하는 커넥션 버스 PCIe보다 20배 이상 빠른 속도를 구현했다. 이렇게 해서 탄생한 것이 바로 The Movidius Myriad X VPU(Video Processing Unit그래픽 연산 처리를 전다음하는 반도체 코어 칩)다. 여기에 모빌 유아의 도로상황 분석과 실시각 처리의 방대한 노하우와 기술력이 뒷받침될 경우 어떤 제품으로 시장을 놀라게 할 지 업계의 관심과 기대가 쏠리고 있다.

>

실용화를 위해서는 최고보다 최적인 기술이 중요한 인공지능을 이용한 자율주행 자동차 기술의 실용화를 위해서는 앞으로도 많은 노력과 시간이 필요하다. 차가 꽉 차 최신 컴퓨터와 온갖 센서, 테스트 운전사를 실어도 자율주행은 아직 어려운 과제였다.컴퓨팅 파워나 인공지능이 인간을 대체하기는 쉽지 않기 때문이었다.한편 인공지능 컴퓨팅 슈퍼컴퓨터 등 뉴스에 소개된 수식어는 화려하다. 하지만 개발자들은 자율주행차의 기능, 성능, 가격 경쟁력과 안전을 최우선으로 보장해야 합니다. 다양한 요구조건을 최상화가 아닌 최적화하여 채택하고 타협하는 기술이 필요하다. 상용화의 관점에서 봤을 때 항상 최고의 기술보다는 실현 가능한 최적의 기술이 우위를 점했습니다. 국내 자동차와 IT 업계도 이를 염두에 두고 기술 개발과 발전을 이루었어야 했다