자동차 산업은 지금 엄청난 변화를 겪고 있습니다. 차량에 도입되고 있는 신기술로는 소프트웨어의 확대, 전기 구동계, 새로운 센서 등이 있습니다. 하지만 아마도 가장 중요한 변화는 인공지능의 도입일 것입니다. 오늘날 차량용 AI 는 더 이상 미래의 개념이 아닙니다. 도로 위 차량에 탑재된 AI 부터 현장에서 운영되는 트럭 예방 정비 프로그램에 이르기까지, 수백만 대의 차량에 이미 적용되어 있으며, 이를 통해 OEM(원천 제조업체)은 문제를 더 빠르게 감지하고, 보증 비용을 절감하며, 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 차량 품질을 지속적으로 개선할 수 있게 되었습니다.
오늘날 자동차 업계에서 ‘ AI ’에 대해 이야기할 때, 대개는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 자율주행차의 개선에 초점이 맞춰집니다. 이러한 노력 역시 중요하지만, 더 시급하면서도 종종 간과되는 기회는 ‘Agentic’ AI 을 활용해 차량이 공장을 출고된 후 개발, 검증, 진단 및 개선되는 방식을 혁신하는 데 있습니다.
이 블로그 게시물에서는 생산 전 테스트 및 검증부터 사후 서비스, 그리고 차량 효율성 및 AI 차량 관리 목표를 뒷받침하는 지속적인 차량군 개선에 이르기까지, 차량 수명 주기 전반에 걸쳐 이미 가치를 창출하고 있는 AI 애플리케이션에 초점을 맞춥니다. 또한 Sonatus Fastlane™ PlatformFastlane™ Collector, Fastlane™ Edge, Fastlane™ Insight 등이 이러한 변화를 어떻게 가능하게 하는지, 그리고 배터리 관리, 타이어 모니터링, 헤드라이트 레벨링과 같은 분야의 파트너 애플리케이션들이 이러한 기능을 다양한 차량 시스템으로 어떻게 확장하는지 살펴보겠습니다.
차량 수명 주기 전반에 걸친 AI 의 적용 사례
AI 자동차 분야의 적용 범위는 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 있으며, 초기 설계 및 엔지니어링부터 제조 및 품질 관리, 차량 운용, 진단, 지속적인 개선에 이르기까지 다양합니다. 현재 AI 가 어떤 분야에서 실질적인 성과를 내고 있는지 살펴보겠습니다.
- 차량 설계 및 시뮬레이션
- 자동차 제조 및 품질 관리
- 차량 개발, 시험 및 검증
- 차량 진단, 사후 서비스 및 보증 기간 단축
- 차량 함대의 효율성을 지속적으로 개선하고 자동차용 엣지 AI 를 도입
- 주행 보조 및 자동화(ADAS)
차량 설계
자동차 설계 및 엔지니어링 분야의 생성형 인공지능( AI )
생성형 인공지능( AI , GenAI)은 모든 유형의 제품에 대한 설계 과정을 변화시키고 있으며, 자동차 산업도 예외는 아닙니다. AI 은 설계 주기를 단축하고, 효율성을 높이며, 차량 성능을 개선하기 위해 도입되고 있습니다.
주요 분야는 다음과 같습니다:
- 타이어 설계: 접지력과 내마모성을 향상시키기 위한 트레드 및 소재 최적화
- 공기역학: AI- 효율성 향상을 위한 향상된 전산 유체 역학 및 시뮬레이션 풍동
- 배터리 화학 성분 개발: 전기 및 하이브리드 차량용 재료 과학 연구를 가속화하기 위한 AI 의 활용
- 배터리 관리 시스템(BMS): AI 및 첨단 분석 기술을 활용하여 배터리 성능에 대한 통찰력을 확보하고, 성능이 저하된 셀을 식별하며, 안전성을 향상시키고, 충전을 최적화합니다.
Sonatus 파트너사의 애플리케이션은 이러한 설계 단계의 혁신을 양산 차량으로 확대 적용합니다. 예를 들어, 차량 내 AI 배포 및 관리 플랫폼인 ‘ Fastlane Edge ’는 주요 파트너사의 컨텍스트 인식형 배터리 관리 모델을 지원하며, 운전자, 지형, 기후에 따라 맞춤형으로 제공되는 최대 12가지의 상태 지표와 사용 데이터를 활용해 98.7%의 정확도를 자랑하는 배터리 고장 방지 기능을 구현합니다. 이를 통해 실험실에서 이루어진 BMS 혁신을 현장에서의 지속적인 개선으로 직접 이어가고 있습니다.
자동차 분야의 제작 및 후반 제작 활용 사례 AI
AI 기술의 이점은 단순히 초기 설계 단계에만 국한되지 않고, 제조 공정 자체에도 상당한 이점을 가져다줄 수 있습니다.
주요 분야는 다음과 같습니다:
AI- 기반 자동화 및 제조: 차량을 효율적으로 제조하는 것은 예술이자 과학입니다. AI 의 도구를 활용하면 제조 과정의 병목 현상을 분석하고, 기존 알고리즘으로는 파악하기 어려운 패턴을 탐지하여 품질을 유지하면서 생산 능력을 최적화할 수 있습니다.
제조 품질 관리: 자동차 산업은 기계 학습, 특히 컴퓨터 비전을 활용하여 품질 관리를 개선할 수 있습니다. 기계 학습 기반의 비전 시스템은 품질 문제를 탐지하는 데 훨씬 더 뛰어난 능력을 발휘합니다.
고장 분석 및 예측 정비: 차량 정비 및 수리는 전통적으로 사후 대응 방식이었습니다. 즉, 고장이 발생해야만 운전자가 차량을 정비소에 맡기는 식이었습니다. 이제 더 많은 차량 시스템을 선제적으로 모니터링하여 고장이 발생하기 전에 예측 정비를 실시할 수 있는 기회가 열렸습니다.
향상된 차량 함대 최적화: 상업용 배송 및 렌터카 차량부터 콜드 체인과 같은 특수 운영 분야에 이르기까지, 다양한 산업 분야의 차량 함대가 점점 더 상호 연결되고 있으며, AI 의 차량 함대 관리 솔루션이 기존 시스템을 대체하여 더욱 스마트한 경로 계획, 모니터링 및 최적화 기능을 제공하고 있습니다.
커넥티드 카와 스마트 인프라: 차량 간 및 주변 인프라와 통신하는 커넥티드 차량(V2X)은 여전히 유망한 분야로, 교통 흐름, 안전 및 운전자 지원 기능을 획기적으로 개선할 것으로 기대된다.
AI 자동차 산업에서
보시다시피, 자율주행차가 종종 헤드라인을 장식하지만, 차량에 적용된 인공지능은 설계 과정은 물론 제조, 운행, 정비 등 다양한 분야에 걸쳐 폭넓게 활용되고 있습니다. 자동차 업계가 차량에 AI 를 적용할 새로운 방법을 모색하고 있는 지금이 바로 중대한 전환점이며, Sonatus 는 이러한 변화의 중심에 확고히 자리 잡고 있습니다. 당사는 에이전트 기반 AI 를 위해 구축된 자동차 AI 플랫폼을 통해, OEM 및 차량 운영 업체가 차량 AI 를 단순한 개별 솔루션의 집합체에서 벗어나 차량의 전체 수명 주기에 걸쳐 연결되고 지속적으로 개선되는 시스템으로 전환할 수 있도록 지원하고 있습니다.
