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현대적인 제품은 애플리케이션이라기보다는 생태계에 더 가깝게 작동합니다. 단일 고객 경험은 임베디드 컨트롤러, 클라우드 서비스, 모바일 앱, 공급업체 구성 요소 및 실시간 데이터 파이프라인에 걸쳐 확장됩니다.

한 설문조사에 따르면, 소프트웨어 정의 차량(SDV) 업계에서 스마트 진단 및 예측 유지보수가 ‘ AI ’의 주요 활용 사례로 부상하고 있는 것으로 나타났으나, 예상되는 수익화는 아직 실현되지 않은 것으로 나타났다.

차량 관리에 인공지능 기술을 접목하면 차량당 수천 달러의 비용과 수 시간의 인건비를 절감할 수 있습니다. 하지만 ‘AI’라는 유행어를 넘어 실질적인 운영 솔루션을 구현하려면 어떻게 해야 할까요?

Sonatus 와 Omdia가 실시한 글로벌 설문조사에서 응답자의 34%가 지적했듯이, 스마트 진단 및 예측 유지보수는 현재 소프트웨어 정의 차량(SDV) 내에서 사물인터넷( AI )의 주요 활용 사례로 꼽히고 있다.

인공지능이 상용차 분야에 꾸준히 도입되고 있지만, 현재 적용 사례들은 한 번에 하나의 문제점만을 해결하도록 설계된, 범위가 좁은 경향이 있습니다. 차량 운용사는 유지보수 계획을 개선하기 위해 딥러닝( AI )을 활용할 수 있고, OEM은 검증 과정을 가속화하기 위해 이를 적용할 수 있으며, 공급업체는 차량 내 모델을 실험적으로 도입할 수도 있습니다.

Sonatus SDVerse를 통해 ‘ AI ’ 기술자용 솔루션, ‘Collector’ AI 및 ‘ AI ’ 디렉터용 솔루션을 제공하여, ‘ AI ’에 기반한 차량 개발 및 수명 주기 관리를 지원합니다.

자동차 제조사들이 중앙 집중식 컴퓨팅 플랫폼과 무선 업데이트로 전환함에 따라, 충돌 수리 업체들은 공구, 교육, 데이터 관리 분야에서 새로운 요구 사항에 직면하고 있다.

현재 전기차(EV) 설계에는 시스템 차원의 접근 방식이 필요합니다. 한 하위 시스템에서 내리는 결정은 차량 전체의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 엔지니어링 업무는 이러한 상호작용이 실제 운행 조건에서 어떻게 나타나는지를 관리하는 방향으로 전환되고 있습니다.

VLAN을 구성하거나, QoS 정책을 조정하거나, 이더넷 스위칭 인프라의 문제를 해결해 본 경험이 있다면, 현재 자동차 업계가 직면한 아키텍처상의 과제들이 의외로 친숙하게 느껴질 것입니다.

인디드 하이링 랩(Indeed Hiring Lab)이 직장 내 페이스북( AI ) 사용 현황을 조사한 최신 연구에서 아일랜드가 조사 대상 국가 중 1위를 차지했습니다. 이 설문조사는 아일랜드를 포함한 여러 국가의 근로자 8만 명 이상을 대상으로 진행되었으며, 아일랜드 근로자의 70%가 업무의 일환으로 페이스북( AI )을 사용하는 것으로 나타났습니다.

전기차(EV) 개발은 소프트웨어의 복잡성, 데이터 양, 그리고 단축된 검증 일정에 의해 점점 더 결정되고 있습니다. 그 결과, 엔지니어링 주기를 단축하고 진단 정확도를 높이며, 개발 후반 단계의 물리적 검증에 대한 의존도를 줄이기 위해 개발 및 테스트 워크플로우 전반에 걸쳐 인공지능(AI)이 도입되고 있습니다.

AICES 2026은 글로벌 자동차 산업에 결정적인 전환점이 되었습니다. 논의의 초점은 ‘소프트웨어 정의 차량(SDV)’을 넘어 ‘ AI 정의 차량’으로 이동했으며, 여기서는 차량의 전체 수명 주기 동안 를 안전하게 대규모로 배포, 검증, 모니터링, 업데이트 및 수익화하는 능력에 따라 경쟁 우위가 결정됩니다. 이번 행사는 지난 몇 년간의 ‘생성형 AI ’에서 ‘물리적 AI ’로 진화했으며, 특히 NVIDIA의 Alpamayo 1 발표가 가장 큰 주목을 받았습니다.