자동차 산업은 놀라운 변화를 겪고 있습니다. 차량에 도입되고 있는 신기술로는 소프트웨어의 확대, 전기 구동계, 새로운 센서 등이 있습니다. 하지만 아마도 가장 중요한 변화는 인공지능의 도입일 것입니다. 오늘날, 차량 내 인공지능( AI )은 더 이상 미래의 개념이 아닙니다.

이 연재물의 첫 두 편에서는 ‘에이전트 루프(Agentic Loop)’가 하나의 아키텍처로서 어떤 역할을 하는지 — 즉, 이 아키텍처가 해결하는 문제와, 감지부터 학습에 이르는 5단계 각각에서 어떤 일이 일어나는지 —에 대해 설명했습니다. 이번 마지막 글은 그보다는…

이 시리즈의 제1부에서는 자동차 산업의 데이터 인프라가 지능 인프라보다 앞서게 된 이유를 설명하고, 그 격차를 해소하기 위한 ‘ Sonatus’의 프레임워크인 ‘Agentic Loop’를 소개했습니다: 감지 → 수집 → 추론 → 실행…

대부분의 자동차 엔지니어라면 누구나 한 번쯤 겪어본 순간이 있습니다. 시운전 도중 결함이 발견되는 순간—열 이상 현상, 차량 네트워크에 나타난 예상치 못한 메시지, 있어서는 안 될 일시적인 시스템 이상 현상 등입니다. 엔지니어는 이를 알아차립니다. 그…

차량의 진단 및 디버깅 과정은 AI 기반의 최적화를 통해 큰 이점을 얻을 수 있는 핵심 분야입니다. 현대 자동차는 그 어느 때보다 복잡해졌으며, 일부 차량에는 무려 1,400개에 달하는 컴퓨터 칩이 탑재되어 있습니다. 따라서 양산 전 단계의 차량 엔지니어와 양산 후의 자동차 정비 기술자 모두에게 역량을 강화해 주는 것은 자동차 제조사와 소비자 모두에게 상당한 이점을 제공할 수 있습니다.

자동차 분야에서 인공지능(AI)은 종종 자율주행 기능이나 디지털 비서와 연관되어 생각됩니다. 하지만 차량 소유의 핵심 요소인 정비 및 유지보수 분야를 재편하고 있는, 눈에 띄지 않는 변화가 진행 중입니다.

차량 정비 경험이 개선될 여지가 있다는 것은 누구나 알고 있습니다. 저희는 AI 을 차량 정비에 활용하여 더 나은 경험을 제공할 수 있는 기회가 있다고 믿습니다.