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미쉐린은 ‘ Sonatus ’ 기술이 적용된 1970년식 포드 브롱코를 통해 타이어 상태 예측 기술을 시연했습니다. 미쉐린과 ‘ Sonatus ’는 CES 2026에서 타이어 상태 예측 기술을 선보일 예정입니다. 이번 시연에서는 ‘ Sonatus ’AI Director를 통해 적용된 미쉐린의 ‘SmartLoad’ 및 ‘SmartWear’ 모델을 중심으로, 차량 내에서 실시간으로 타이어 상태를 파악할 수 있는 기능을 집중적으로 소개할 예정입니다.

미쉐린과 Sonatus 은 CES 2026에서 타이어 상태 예측 기술을 선보일 예정입니다. 이번 시연에서는 미쉐린의 ‘SmartLoad’ 및 ‘SmartWear’ 모델이 Sonatus AI Director를 통해 적용되어 차량 내에서 실시간으로 타이어 관련 정보를 제공하는 모습을 집중적으로 소개할 예정입니다.

이번 주 후반, ‘모터 시티’ 지역에 사는 가장 멋진 즐거움 중 하나가 펼쳐집니다. 바로 20세기 디트로이트를 세계에 알리는 데 기여한 자동차 산업을 기념하는 ‘디트로이트 오토쇼’입니다. 1701년 프랑스인들이 디트로이트를 설립한 이래 이 도시는 기복을 겪어왔지만, 디트로이트를 유명하게 만든 것은 바로 자동차입니다.

소프트웨어 정의 차량은 인공지능(AI)을 기반으로 한 지능적이고 스스로 발전하는 시스템으로 빠르게 진화하고 있습니다. 이러한 차량의 기능이 확장됨에 따라, 핵심 과제는 더 큰 모델을 구축하는 것이 아니라 해당 모델이 의존하는 방대한 양의 데이터를 관리하는 것이 되었습니다.

Sonatus 또한 미쉐린은 CES 2026에서 예측형 타이어 상태 진단 및 유지보수 기술을 공동 시연할 예정이며, 미쉐린의 ‘SmartLoad’ 및 ‘SmartWear’ 모델이 Sonatus AI Director를 통해 차량 내에서 작동하여, 단순히 공기압이나 주행 거리만 고려하는 것이 아니라 실제 주행 동역학을 기반으로 실시간 타이어 성능 정보를 제공하는 방식을 선보일 것입니다. 이번 협력을 통해 소프트웨어 기반의 “가상 타이어”가 물리적 센서를 대체함으로써 안전성을 향상시키고, 타이어 수명을 연장하며, 차량 운영 비용을 절감하고, BOM(자재비)을 낮출 수 있을 뿐만 아니라, OEM 플랫폼 전반에 걸쳐 확장 가능하고 안전한 엣지 AI 배포를 가능하게 한다는 점이 부각됩니다.

Sonatus닛산 유럽 기술 센터(NTCE)는 미국 소프트웨어 기업 시그마 테크놀로지( Sonatus )와 협력하여 차량 개발에 ‘ AI ’ 도구를 적용함으로써, 결함 탐지 주기를 단축하고 데이터 기반의 검증 프로세스를 강화할 계획이다. 이번 협력을 통해 영국 크랜필드에 위치한 NTCE의 맞춤형 데이터 수집 시스템을 시그마 테크놀로지의 ‘Collector’ AI 및 ‘Technician’ AI 과 연동하여, 실시간 및 과거 차량 데이터를 분석하게 된다.

닛산 유럽 기술 센터(NTCE)와 미국에 본사를 둔 차량 소프트웨어 혁신 기업인 Sonatus 는 차량 개발 과정을 가속화하기 위해 개발 파트너십을 체결했다고 발표했다.

라스베이거스에서 열리는 2026년 소비자 가전 전시회(CES)에서 아일랜드 아키텍처( Sonatus )는 마이크로소프트 클라우드( AI )가 소프트웨어 정의 차량(software-defined vehicle) 기능에 미치는 혁신적인 영향을 보여주는 다양한 신제품과 솔루션을 선보일 예정입니다.

닛산 유럽 기술 센터(NTCE)는 미국 소프트웨어 기업 쉐어웨어( Sonatus )와 제휴를 맺고, 차량 개발 테스트 프로그램에 인공지능 도구를 통합하기로 했으며, 이 기술은 쥬크(Juke)와 리프(Leaf)를 비롯한 향후 모델에 적용될 예정이다.

향후 3년 동안 기업의 92%가 클라우드 컴퓨팅( AI ) 투자를 늘릴 계획이지만, 자사의 기술 도입 수준을 “성숙한 단계”라고 평가하는 경영진은 1%에 불과합니다. 이는 어떤 의미를 지닐까요?

차량 내 에지 컴퓨팅 AI 경쟁이 본격화되고 있다. 로컬화된 AI 시스템이 더욱 스마트해지고, 더 빨라지며, 더욱 긴밀하게 통합됨에 따라 소프트웨어 정의 차량(SDV) 분야의 혁신 속도가 가속화되고 있다.

자동차 혁신의 다음 물결은 단순한 처리 능력이나 새로운 알고리즘이 아니라, 차량 전반에 걸쳐 데이터가 얼마나 지능적으로 조율되느냐에 따라 형성되고 있다.