저는 최근 자동차 기술 분야의 선두 기업인 Sonatus 에 입사했는데, 이곳이 제가 합류하기에 적합한 곳인 이유에 대해 생각해 보고 제 생각을 공유하고 싶습니다.
지난 4년 동안 저는 소프트웨어 정의 차량(SDV) 생태계 전반에 걸쳐 OEM, 1차 공급업체, 엔지니어링 팀과 함께 일할 기회를 가졌습니다. 그 기간 동안 우리 업계는 믿기 힘들 정도로 어려운 문제들을 해결해냈습니다.
우리는 첨단 차량 소프트웨어 플랫폼을 구축해 왔습니다. 서비스 지향 아키텍처, 클라우드 네이티브 개발 워크플로우, 무선 업데이트(OTA), 중앙 집중식 컴퓨팅, 그리고 점점 더 정교해지는 미들웨어를 도입했습니다. 소프트웨어 정의 차량의 기반이 현실로 다가오고 있습니다.
하지만 최근 들어, 나는 스스로에게 다른 질문을 던지게 되었습니다. ‘다음은 무엇일까?’
그 질문을 곰곰이 생각할수록, ‘ AI ’가 자동차 산업의 다음 큰 전환점을 대표한다는 확신이 점점 더 굳어졌습니다. 저는 자동차 혁신의 다음 단계가 단순히 소프트웨어를 더 많이 개발하는 것으로 정의되지 않을 것이라고 믿습니다. 그 다음 단계는 차량과 이를 개발하는 엔지니어링 조직이 데이터를 통해 지속적으로 학습할 수 있도록 하는 데서 결정될 것입니다.
성숙한 SDV 플랫폼이 등장함에 따라, 더 이상 차량 소프트웨어 아키텍처가 병목 요인이 아닙니다. 이제는 올바른 데이터를 수집하고, 그 데이터를 통찰력으로 전환하며, 이러한 통찰력을 개발, 검증, 생산 및 서비스 전반에 걸쳐 신속하게 개선 사항으로 반영하는 능력이 핵심입니다.
동시에, 생성형 인공지능( AI )은 가능성의 지평을 근본적으로 바꿔 놓았습니다. AI 는 모든 엔지니어링 워크플로우의 일부로 빠르게 자리 잡고 있지만, AI 의 가치는 그 이면에 있는 데이터와 맥락에 달려 있습니다. 이로 인해 다음 두 가지 역량이 점점 더 중요해지고 있습니다:
- 지능형 차량 데이터 수집 및 관리
- 해당 데이터를 실제 운영에 활용할 수 있는 클라우드-엣지 간 AI 플랫폼
이러한 토대가 없다면, AI 는 그저 또 하나의 단절된 도구에 불과해집니다. 반면, 이러한 토대가 마련된다면, AI 는 지속적인 학습 루프의 일부가 됩니다.
자동차 생태계 전반을 살펴보았을 때, Sonatus 는 이러한 완벽한 기반을 구축하고 있다는 점에서 눈에 띄었습니다. 이 솔루션은 Fastlane™ PlatformAI 는 차량 데이터, , 에지 실행을 하나의 클라우드-투-비히클(cloud-to-vehicle) 워크플로로 연결합니다: Fastlane™ Collector™ 는 차량으로부터 정밀하고 상황에 맞는 데이터 수집 및 검색을 가능하게 하며; Fastlane™ 인사이트 는 자동차 분야에 특화된 AI 추론을 적용하여 진단 및 엔지니어링 의사결정을 가속화하며; Fastlane™ Edge™ 는 딥 러닝( AI ) 모델을 차량에 직접 배포하여 인텔리전스를 실제 운영에 적용합니다. Fastlane™ Copilot 이러한 기능을 시제품 및 검증용 차량 군으로 확장하여, 엔지니어링 팀이 양산 통합을 기다릴 필요 없이 테스트를 가속화할 수 있도록 합니다. 이 모든 것이 결합되어 차량이 지속적으로 관찰하고, 학습하며, 개선해 나가는 폐쇄형 루프 시스템을 형성합니다.
제가 가장 흥미롭게 생각하는 점은, 이것이 단순한 소프트웨어 제품 모음이 아니라, 소프트웨어 정의 차량을 넘어 데이터와 AI 을 통해 지속적으로 개선되는 차량으로 나아가는 아키텍처적 전환이라는 사실입니다.
이러한 진화는 검증 방식에도 변화를 가져옵니다. 과거에는 엔지니어링 팀이 개발 과정에서 수동 로깅 도구와 서로 연결되지 않은 워크플로우에 크게 의존했습니다. 소프트웨어의 복잡성이 증가함에 따라 이러한 모델은 확장하기가 점점 더 어려워지고 있습니다. 미래에는 시제 차량, 양산 전 테스트, 양산 차량, SOP(양산 개시) 후 운영에 이르기까지 포괄하는 통합된 검증 워크플로우가 필요하며, 동시에 엔지니어링 지식을 개발 과정에 지속적으로 반영해야 합니다. 이러한 비전은 클라우드에 연결된 AI 워크플로우와 지능형 엣지 컴퓨팅을 통해 점점 더 실현 가능해지고 있습니다.
저에게 있어 ‘ Sonatus ’에 합류한 것은 단순히 또 다른 자동차 소프트웨어 회사에 입사하는 것이 아니라, 제가 이 업계의 차세대 주요 진화라고 믿는 것을 만들어가는 팀에 합류하는 것이었습니다. 저는 지난 몇 년간 소프트웨어 정의 차량(software-defined vehicles)을 가능하게 하는 인프라를 구축하는 데 힘써왔습니다. 이제 차세대 스마트 차량을 실현할 ‘ AI ’와 데이터 플랫폼을 구축하는 데 기여하게 되어 매우 기쁩니다.
소프트웨어 정의 차량이 그 토대를 마련했습니다. 다음 단계는 지능형 차량입니다. 그리고 저는 그 차량을 만드는 일에 동참하게 되어 매우 기쁩니다.