데이터가 보여주는 SDV 전환의 실제 속도

0:00 ‘ The Garage ’ 팟캐스트 소개

오늘 ‘ The Garage ’에서는 독일 베를린에서 열리는 COVESA 전체 회원 회의 현장에서 Ward’s Intelligence와 함께 생방송으로 녹화합니다. 시작해 볼까요! ‘ The Garage ’에 오신 것을 환영합니다. 저는 Sonatus 의 최고 마케팅 책임자(CMO)인 존 하인라인입니다.

현재 독일 베를린에서 열리는 COVESA 전체 회원 회의 현장에서 생방송을 진행하고 있습니다. 오늘의 게스트는 현재 Omdia의 일부가 된 Wards Intelligence의 소프트웨어 정의 차량(SDV) 부문 수석 수석 분석가인 마이테 베제라(Maitê Bezerra) 씨입니다. 마이테 씨, ‘ The Garage ’에 오신 것을 환영합니다. 초대해 주셔서 감사합니다.

0:39 마이테 베제라 소개

만나서 반갑습니다. 아시다시피, 저희는 항상 게스트에 대해 조금 알아보는 것으로 시작하곤 하는데, 잠시 시간을 내어 본인에 대해 그리고 배경에 대해 소개해 주시면 좋겠습니다. 존, 저는 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 연구하는 애널리스트입니다. 그래서 제 삶, 아니 제 일은 사실 자동차 산업의 이러한 변화를 이해하려고 노력하는 것입니다.

하지만 소프트웨어 정의 차량을 구체적으로 살펴보기 전에, 저는 자동차 기술 전반을 살펴보았습니다. 그 전에는 학자로 활동했었죠. 오늘도 함께해 주셔서 정말 기쁩니다. 다시 한 번 출연해 주셔서 감사합니다.

보통은 게스트분들께 자신에 관한 재미있는 일화를 하나 들려달라고 부탁드리곤 하는데, 이번에는 저희 둘을 대신해 특별히 알려드릴 재미있는 사실이 하나 있습니다. 바로 여러분이 ‘ The Garage ’ 팟캐스트에 두 번째로 출연하는 첫 번째 게스트가 되신다는 점입니다. 아, 정말 대단하네요. 여러분이 첫 번째 분이시군요.

그래서 여러분을 위해 특별한 깜짝 선물을 준비했어요. 바로, ‘ the Garage ’ 팟캐스트 머그컵인데요. 이 머그컵은 모든 게스트분들께 드릴 예정이지만, 두 번째로 출연해 주신 분으로서 여러분이 첫 번째 수령자가 되셨네요. 세상에. 정말 영광이에요. 너무 마음에 들어요.

이 자리에 함께해 주셔서 감사합니다.

1:36 SDV 연례 설문조사 개요

하지만 오늘 여러분과 이야기를 나눌 수 있어 정말 기쁩니다. 방금 전, COVESA 전체 회원 회의 무대에서 내려온 참인데요. 그곳에서 여러분이 진행한 연례 SDV 설문조사에 대해 이야기를 나누었는데, 올해 조사는 Sonatus 에서 후원해 주셨습니다. 그리고 오늘 팟캐스트 청취자 여러분께 그 조사 결과의 일부를 미리 소개해 드리고자 합니다.

SDV는 앞서 말씀드렸듯이 정말 광범위한 주제입니다. 다루어야 할 부분이 정말 많아서, 이번 설문조사를 통해 우리 둘 다 많은 것을 배운 것 같습니다. 그럼 설문조사에 대해 소개해 주시겠어요? 몇 년째 이 설문조사를 진행해 오셨잖아요.

그리고 목표가 무엇이었는지, 우리가 무엇을 했는지에 대해서도 이야기해 봅시다. 네, 그렇죠. 이 설문조사 자체는 Warts Intelligence가 수년 동안 진행해 온 것입니다. 그 목적은 자동차 산업이 겪고 있는 변화를 파악하는 것은 물론, 상황이 어떻게 변하고 있는지도 이해하기 위함이기 때문입니다.

그렇죠? 이것이 점진적인 변화라는 걸 우리도 잘 알고 있으니까요. 그래서 매년 우리가 다루고 발견하는 새로운 트렌드와 새로운 측면들을 지켜보는 건 정말 흥미롭습니다. 이 설문조사는 보통 북미와 유럽의 일부 국가에서 실시하는 설문조사입니다.

하지만 이제 Sonatus 의 지원 덕분에 정말, 정말 기쁩니다. 이를 7개국으로 확대할 수 있게 되었습니다. 그래서 현재 미국, 캐나다, 영국, 프랑스, 독일, 일본, 중국에서 조사를 진행하고 있습니다. 그리고 이번 조사는 업계 대상 설문조사입니다.

그래서 저희는 자동차 제조사, 1차 협력사, 2차 협력사(소프트웨어 및 칩셋 분야 포함), 컨설팅 업체, 그리고 업계 협회를 대상으로 설문조사를 실시했습니다. 모두 자동차 관련 분야였으며, 응답자의 대부분은 차량의 특정 부문을 담당하고 있습니다. 네. 응답자의 무려 75%가 자동차 생태계 내에 속해 있었는데, 여기에는 컨설턴트나 더 광범위한 역할을 맡고 있는 사람들은 제외했습니다.

정말 그렇고, 이건 단순한 소비자 설문조사도 아닙니다. 정말로, SDV의 최전선에서 혁신을 주도하고 계신 분들이시니 정말 대단하죠. 또한 전 세계적으로 영향을 미치고 있는 만큼, 이렇게 많은 국가가 참여해 주셔서 저희도 무척 기쁩니다. 그리고 우리가 알게 된 점 중 하나는—이 부분에 대해서는 분명 나중에 더 이야기하게 될 텐데—설문조사에 데이터 포인트가 정말 많아서 우리 둘 다 아이패드를 들고 있거든요.

응답자들 사이에서 지역별 차이가 정말 많이 나타났습니다. 그러니 그 부분에 대해서도 잠시 이야기해 볼 수 있을 것 같습니다. 그럼 시작해 볼까요? 좋아요.

3:44 차량용 인공지능

그럼 바로 시작해 보겠습니다. 앞서 열린 COVESA 전체 회원 회의에서 저희는 패널로 참여해 인공지능에 대해 논의했습니다. 먼저 ‘ AI ’에서 도출된 몇 가지 결론에 대해 이야기해 보겠습니다. AI 는 차량에서 점점 더 보편화되고 있습니다.

하지만 앞서 패널 토론에서 언급했듯이, 우리가 파악한 바와 제 관찰에 따르면 AI 은 아직 초기 단계에 불과합니다. 이번 설문조사에서 우리가 특히 궁금했던 점은, ‘차량 내 AI 의 가장 유망한 활용 사례는 무엇인가?’라는 질문이었습니다. 아마 챗봇이나 내비게이션, 엔터테인먼트 시스템 같은 것들이 상위권에 오를 것이라고 생각하셨을지도 모릅니다. 사실, 그런 것들은 순위표에서 가장 하위권에 머물렀습니다.

AI 의 가장 유망한 차량 적용 분야 중 상위권에는 아직 대부분 구현되지 않은 기술들이 포함되었습니다. 그중 1위는 스마트 진단 기술이었습니다. 정말 흥미로운 부분이었죠. 또 다른 분야로는 동적 차량 성능 보정, 즉 지속적인 최적화, 주행 거리 최적화, 주행 및 승차감 맞춤 설정 등이 있었습니다.

그리고 4위는 경로 설정 및 내비게이션이었는데, 이건 어느 정도 예상된 결과죠. 5위는 예측 정비였습니다. 즉, ‘ AI ’의 상위 5개 응용 분야 중 무려 4개는 차량 분야에서 아직까지 널리 적용되지 않고 있다고 볼 수 있는 것들입니다. 이 점이 놀랍지 않으셨나요?

물론이죠. 그리고 또 한 가지 놀라운 점은, AI 을 생각할 때 우리는 흔히 인포테인먼트만 떠올린다는 점이에요. 여기서 데모로 보여주는 애플리케이션 대부분이 인포테인먼트 분야거든요. 하지만 제가 보기에 이번 시연이 보여주고자 하는 바는, 차량 내에서 가치를 창출하려면 스마트폰으로는 재현할 수 없고, 스마트폰과 경쟁 관계에 서지 않는, 차량 중심의 기능에 집중해야 한다는 점입니다.

그렇죠? 그러면 고객이 차를 운전할 때 가치를 높여줄 수 있겠네요. 맞아요. 그리고, 아시다시피, 이게 CarPlay인지 아닌지에 대해서는 꽤 복잡한 문제가 있잖아요.

안드로이드인가요? 차량에 통합되어 있나요? 하지만 말씀하신 대로, 그건 모두 인포테인먼트에 불과하죠. 차량과 훨씬 더 긴밀하게 통합된 시스템을 어떻게 구현할 수 있을까요?

그리고 설문조사 결과에서도 차량 내에서 실질적인 가치를 창출하고자 하는 욕구가 드러납니다. 제가 흥미롭게 생각하는 점 중 하나는, 이러한 사용 사례들—예를 들어 스마트 진단이나 동적 차량 성능 보정—을 살펴보면, 이들이 단순한 AI 애플리케이션이 아니라는 것입니다. 실제로 센서가 도메인에 연결된 차세대 EE 아키텍처가 필요할 뿐만 아니라, 사용자, 차량, 환경, 클라우드에 대한 통찰력을 도출하고 그에 따라 조치를 취할 수 있는 엣지 AI 모델도 필요합니다. 맞습니다.

AI 그래서 정말 흥미로웠어요. 우리가 지금 논의하고 있는 건 AI 와 같은 복잡한 사례들이고, 와 같은 엣지 환경, 그리고 SDV 아키텍처에서 유연성이 필요한 부분들이기 때문이죠. 네. 우리는 AI 에서 이야기를 시작했죠. 정말 핫한 주제예요.

우리는 이 질문으로 이야기를 시작했지만, 이 질문이 이 분야의 몇 가지 추세, 더 넓은 추세를 아주 잘 보여준다고 생각합니다. 올해 CES에서 우리가 만났을 때, 우리는 ‘ AI Technician Builder’라고 명명한 솔루션을 통해 ‘ AI ’의 새로운 응용 사례들을 선보였습니다. 이는 AI, 인사이트, 그리고 차량 데이터를 어떻게 연결하여 근본적으로 더 큰 가치를 창출할 수 있는지에 대한 개념을 정확히 보여주는 사례입니다. 따라서 저는 우리가 올바른 방향으로 나아가고 있다고 생각합니다.

정말 훌륭하네요.

6:52 고객 충성도 및 매출 창출

그럼 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 우리가 던진 또 다른 질문 중 하나는, SDV를 통해 고객 충성도를 높이고 궁극적으로 매출을 창출할 수 있는 최선의 방법은 무엇인가 하는 것이었습니다. 이를 통해 어떤 트렌드들을 확인하셨나요?

이 점이 흥미로운 이유는, 업계에서 고객 충성도와 매출 증대로 이어질 것으로 보는 분야가 바로 자율주행이기 때문입니다. 그리고 이는 거의 모든 지역에서 가장 중요한 응용 분야로 꼽히고 있습니다. ‘거의’라고 표현한 이유는, 독일에서는 상위 3위 안에조차 들지 않았기 때문입니다. 반면 중국에서는 2위를 차지하고 있습니다.

그리고 중국은 정말 흥미로웠다고 생각하는데, 그 이유는 그들이 가치와 매출을 창출할 것으로 기대하는 것이 바로 ‘ AI ’ 어시스턴트이기 때문입니다. 참고로, 그들이 말하는 ‘ AI ’ 어시스턴트는 우리가 스마트폰이나 스마트 홈 기기에서 익숙하게 사용해 온 ‘ AI ’ 어시스턴트와는 다릅니다. 이는 AI 도구로, 차량 기능과 소통하여 자동차의 더 많은 부분을 제어할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 즉, 자동차를 제어하는 것이죠.

이건 단순한 인포테인먼트의 범주를 훨씬 뛰어넘는 기능이에요. 네. 이 기능은 여러분의 ADAS와 자율주행 시스템에 접근할 수 있게 해줄 거예요. 예를 들어, 차량의 다양한 기능을 통해 차량 내 환경을 원하는 대로 조절할 수 있게 될 거예요.

그러니까, 사실 이건 정말 견고한 애플리케이션이에요. 그런 성과를 내기 위해서는 매우 견고한 AI 애플리케이션이 필요하죠. 이는 중국의 현재 상황을 반영하는 것이기도 합니다. 맞아요. 그리고 아까 ADAS가 있었다고 말씀하셨죠.

그리고 다른 지역으로 넘어가면서 상황은 더 복잡해졌습니다. 독일의 경우, 운전 경험을 중요하게 여깁니다. 개인화나 승차감 맞춤 설정 같은 요소들은 독일뿐만 아니라 영국에서도 중요하게 다뤄졌습니다. 사실 개인화는 대부분의 지역에서도 적용되었는데, 차량을 나만의 것으로 만드는 것이죠. 이는 단순히 인포테인먼트에 국한된 것이 아니라, 운전 설정이나 성능, 실내 온도 조절 등 다양한 요소를 통해 차량이 어떻게 다르게 느껴지도록 할 수 있을지, 정말로 나만의 차량으로 만들 수 있는지에 대한 것이었습니다.

그리고 아시다시피, 다운로드 가능한 테마 같은 것들도 마찬가지인데요. 미국에서는 북미 지역의 사람들이 조명이나 테마, 혹은 좋아하는 스포츠 팀 등 무엇이든 간에 차량을 나만의 스타일로 꾸미는 데 정말 큰 관심을 보이는 것 같다고 이야기했었죠. 훌륭하네요. 그리고 여기서 도출할 수 있는 중요한 결론 중 하나는, 어느 한 가지 애플리케이션이 모든 지역에서 가장 큰 가치를 지닌다는 시점은 오지 않을 것이라는 점이라고 생각합니다. 지역마다 선호하는 바가 다르기 때문이죠.

그리고 제 생각에 OEM에게 중요한 점은 우선 이러한 선호 사항이 무엇인지 파악하는 것뿐만 아니라, 차량 플랫폼은 물론 조직 운영 프로세스에서도 유연성을 갖추어 이러한 다양한 선호 사항을 충족할 수 있어야 한다는 것입니다. 정말 훌륭한 결론이네요. 아시다시피, ‘ Sonatus ’에서 언급했듯이, 올해 우리의 주요 주제는 SDV가 혁신을 위한 플랫폼이라는 점입니다. 바로 그 개념과 일치하는 것이죠.

단 한 가지가 아닙니다. IVI를 더 똑똑하게 만드는 것도 아니고, ADAS를 더 똑똑하게 만드는 것만도 아닙니다. 그보다는 다양한 측면이 복합적으로 작용하는 문제입니다. 그리고 앞서 말씀드렸듯이, 새로운 애플리케이션이 언제 출시될지는 항상 알 수 있는 것이 아닙니다.

자동차의 인프라가 내일 등장할 매력적인 기술에 충분히 유연하게 적응할 수 있어야 하며, 우리 차량이 구식이 되거나 근본적인 불이익을 초래하지 않도록 해야 합니다. 바로 그겁니다. 정말 훌륭하네요.

10:03 차량 데이터의 가장 가치 있는 활용 사례

우리가 문의한 또 다른 사항은 차량 데이터였으며, 고객들에게 차량 데이터의 가장 가치 있는 활용 분야가 무엇인지 물었습니다.

거의 모든 지역에서 가장 많이 언급된 답변은 ‘차량 데이터의 수익화’였습니다. 이는 일리가 있는 이야기일 수 있으며, 업계에서는 ‘어떻게 가치를 창출하고, 어쩌면 수익 창출 서비스를 제공할 수 있을지’에 대한 지속적인 모색이 이루어지고 있다고 생각합니다. 방금 전에도 이 주제를 다룬 패널 토론을 마치셨죠. 하지만 흥미로운 점은 바로 그 바로 아래 항목에서 지역별로 답변이 크게 달랐다는 것입니다.

그리고 저는 이것이 사람들이 데이터를 통해 수익을 창출하는 데 있어 단 하나의 방식만 추구하는 것이 아니라, 오히려 지역에 따라 달라질 수 있는 다양한 방안을 모색하고 있음을 시사한다고 생각합니다. 여러분이 파악한 주요 트렌드는 무엇이었나요? 음, 말씀하신 대로 그들은 수익화를 추구하고 있습니다. 그래서 저는 이 점을 주요 과제와 연결해 보고 싶습니다. 이는 설문조사에서 우리가 다룬 또 다른 질문이었기 때문입니다.

그렇다면 SDV를 확대해 나가는 과정에서 직면했던 주요 과제는 무엇이었나요? 자세히 살펴보면, 단연코 투자 수익률(ROI)을 입증하는 것입니다. 즉, 비용을 정당화하고, 비용을 최적화하며, 사업 타당성을 확보하는 것이죠.

그러니 모든 OEM 업체들이 차량 데이터를 통해 수익을 창출하고자 하는 것은 당연한 일이라고 생각합니다. 그렇죠? 하지만 말씀하신 대로, 그리고 COVESA에서 진행된 토론에서도 언급되었듯이, 여전히 어떻게 수익을 창출할지 파악하기가 어려운 상황입니다. 우리는 아직 차량을 통해 막대한 수익을 낼 수 있는 방법을 찾지 못했습니다.

OEM 업체들은 여전히 어떤 응용 분야가 될지, 그리고 이를 구현할 수단을 찾기 위해 고심하고 있습니다. 다시 말해, 적절한 아키텍처와 유연성을 갖추고 고객을 이해한다면, 미래에는 자연스럽게 해답을 찾아낼 것입니다. 지역별 선호도를 살펴보면, 흥미로운 점 중 하나는 중국에서 데이터 기반의 제품 개발 및 개선이 가장 가치가 높은 차량 데이터 응용 분야 중 하나로 꼽힌다는 것입니다. 일종의 개선을 위한 피드백 루프라고 할 수 있겠네요.

맞아요, 맞아요. 그리고 이 점을 보면 다른 지역들은 아직 이 부분에서 조금 뒤처져 있다는 걸 알 수 있죠. 하지만 중국은 제품을 발전시키려면 고객의 차량에 대해 이해해야 한다는 점을 정말 잘 알고 있어요. 맞아요.

정말 흥미롭고 재미있네요. 또 하나 흥미로웠던 점은 에너지 소비 및 효율 최적화였습니다. 방금 전 ‘ AI ’와 관련하여 차량 튜닝에 대한 피드백 중 한 가지 영역에 대해 언급했었는데, 제가 알기로는 여러 OEM 업체들이 팀에 시간이 지남에 따라 지속적인 최적화를 제공하도록 과제를 부여했다고 합니다. 특히 배터리 전기차의 경우, 수명 기간 동안 배터리 성능이 조금씩 저하될 수 있으므로 시간이 지남에 따라 차량 성능이 개선되어 고객에게 일관된 경험을 제공할 수 있도록 하기 위함입니다. 따라서 여러 지역에서 지속적인 에너지 최적화에 관심을 보이고 있는 것을 확인할 수 있습니다.

이거 마음에 들어요. 제 생각엔 자동차에 있어서 정말, 정말 중요한 것 같아요. 왜냐하면 요즘은 내비게이션을 사용할 때조차 우리가 겪는 문제 중 하나니까요. 그렇죠?

앞서 살펴본 바와 같이, 내비게이션은 차량 내에서 가치를 창출할 수 있는 분야 중 하나이기 때문입니다. 하지만 실시간 차량 데이터에 접근할 수 없고, 운전자와 승객의 상태, 차량 내 운전자 수와 승객 수를 파악할 수 없으며, 도로 상황과 앞으로 마주하게 될 상황을 이해할 수 있는 클라우드 데이터가 없다면, 주행 가능 거리 추정은 정확하지 않을 것입니다. 그리고 이는 당연히 나쁜 사용자 경험으로 이어질 것입니다.

그러니 당연히 SDV는 이 분야에서 많은 가능성을 지니고 있습니다. 정말 좋은 일이죠. 또 다른 예로 배터리 알고리즘을 들 수 있습니다. 아시다시피 배터리 관리 시스템은 이미 해결된 기술로 여겨지지만, 실제로는 우리가 더 많은 것을 알아갈수록 화학 및 기술 분야가 매우 빠르게 발전하고 있으므로, 해당 알고리즘도 변화할 것이라고 확신합니다.

우리는 여러 가지 이유로 차량을 업그레이드할 수 있도록 하고 싶습니다. 단순히 사용자에게 직접 노출되는 부분뿐만 아니라 내부 인프라도 포함해서 말이죠. 그래서 우리는 인프라 관련 사항들에 대해 많은 이야기를 나눴고, 설문조사에도 수많은 질문이 있었습니다. 모든 질문에 다 답할 수는 없겠지만, 우리 둘 모두에게 특히 눈에 띈 주제가 하나 있었는데, 바로 오픈 소스였습니다.

14:01 오픈 소스 운영 체제

무슨 결과를 얻으셨나요? 그리고 먼저 올해의 답변이 작년과 어떻게 다른지 말씀해 주세요. 음, 저는 이 질문이 정말 마음에 드는데요. 오픈 소스가 업계에 정말 많은 최적화를 가져다줄 것이라고 생각하기 때문이죠. 그래서 작년에는 업계가 안전 분야, 네, 명확히 말씀드리자면 안전 분야에서 리눅스 사용에 대해 어떻게 생각하는지 물었습니다.

그 결과, 응답자의 12%가…

작년? 네, 작년입니다. 응답자의 12%가 그렇게 생각한다고 답했습니다. 이제 2030년에는 안전 시스템 분야에서 어떤 운영 체제가 주도적인 위치를 차지할 것이라고 생각하시나요?

2030년의 선도적인 운영체제. 선도적인 운영체제. 4위는 리눅스입니다. 그리고 OEM 업체의 38%는 리눅스가 안전 관련 용도로 사용될 것이라고 전망하고 있습니다.

제 말은, 이건 정말 획기적인 변화라는 뜻입니다. 물론 엘렉트로비트(Elektrobit)나 레드햇(Red Hat) 같은 기업들의 발표가 이런 변화에 박차를 가한 것 같습니다. 이들 기업은 리눅스를 안전 분야에 도입하기 위해 많은 노력을 기울이고 있습니다. 하지만 업계는 분명히 준비가 되어 있습니다.

이제야 비로소 오픈 소스에 대한 관심이 생긴 것 같네요. 네. 리눅스, 리눅스는 정말 놀라운 이야기죠. 저, 저, 제가 그 얘기를 한 적이 있는 것 같은데.

저는 수년 전 이전 회사에서 리누스 토르발즈와 함께 일한 적이 있습니다. 그 당시 리눅스가 엔터프라이즈 애플리케이션에 도입되는 것을 목격했는데, 이는 당시로서는 혁명적인 일이었습니다. 하지만 누가 리눅스를 엔터프라이즈 애플리케이션에 사용할 수 있을 거라고 생각이나 했을까요? 제 생각에는 리눅스가 점점 성장하고 있으며, 안전 관련 애플리케이션 분야로까지 그 영역을 넓히며 계속해서 성숙해 가고 있습니다.

아직 갈 길이 멀지만, 그래도 큰 진전이 있는 걸 보니 정말 신나는 것 같아요. 네. 그리고, 아, 죄송한데, 전 여전히 이게 정말 놀라운 이야기라고 생각해요. 정말 훌륭하죠.

왜냐하면 설문조사를 실시했을 당시, 리눅스 인증을 받았다는 공식 발표가 아직 나오지 않았기 때문입니다. 이는 우리가 본격적인 솔루션을 출시하기도 전에 이미 수요가 존재했음을 보여줍니다. 물론 몇 가지 솔루션은 있지만, 리눅스 자체에 대한 인증을 받은 것은 아니었으니까요. 그래서 저는 이 점이 정말 놀랍다고 생각합니다.

정말 흥미롭네요. 네. 정말 흥미롭습니다. 우리가 살펴본 또 다른 부분은 다양한 기술의 도입 시점이었는데, 이에 대해 공유할 슬라이드가 아주 많이 준비되어 있습니다.

사람들이 이를 더 많이 이용할 수 있는 방법에 대해서는 잠시 후에 이야기하겠습니다. 그 전에 우리가 확인한 몇 가지 트렌드를 살펴보도록 합시다. 첫 번째는 ‘ AI ’입니다. 앞서 ‘ AI ’에 대한 열기에 대해 이야기했었는데, 비록 미래의 이야기이긴 하지만, 데이터가 이를 뒷받침해 주었습니다.

앞서 살펴본 바와 같이, ADAS 및 AV를 위한 AI 기반 애플리케이션이 있습니다. 물론 아시다시피, 오늘날 많은 차량, 특히 신차들에는 어느 정도의 자율 주행 기능과 운전자 지원 기능이 탑재되어 있습니다. 아시다시피, 2026년이나 2027년이 되면 ADAS 및 AV에 AI 가 주류로 도입될 것으로 예상되며, 이는 그리 놀라운 일이 아닐 것입니다. 하지만 우리가 발견한 바에 따르면, ADAS 및 AV가 아닌 분야에서는 도입 시기가 훨씬 늦어질 것으로 보였습니다. 대부분의 지역에서는 AI 가 ADAS 이외의 분야에 도입되는 시기가 2028~2029년경이 될 것으로 예상하고 있었습니다. 그리고 이에 대해서는 앞서 논의한 바 있습니다.

조직의 일부 영역, 즉 차량 자체가 아니라 OEM 및 1차 협력사 내의 AI 개발 분야에서, AI 의 광범위한 도입은 AI 프로세스가 실제로 기대되기 전인 2030~2031년까지 훨씬 더 먼 미래의 일로 예상되었습니다. 이에 대한 귀하의 견해를 말씀해 주시겠습니까? 글쎄요, 솔직히 말해서 저는 이러한 결과에 대해 약간 우려스럽습니다. 제 말은, 업계의 흐름을 살펴보면 이것이 오늘날 업계의 현실을 명확하게 반영하고 있다고 생각합니다.

하지만 조직 프로세스 내의 SDV( AI )를 살펴보면, 이 기능이 도입되는 시기가 너무 늦을 것 같습니다. 게다가 우리가 SDV를 어떻게 정의하느냐는 질문을 했을 때도, 지원 역량이나 AI 조직 프로세스는 정말 최하위에 위치해 있었습니다. 이 점이 저를 걱정스럽게 만드는 이유는, SDV 도입의 주요 장애물에 대해 이야기할 때 현재 가장 많이 언급되는 것이 바로 조직 프로세스와 문화, 그리고 사일로화이기 때문입니다. 이를 처리할 충분한 인재가 있는지 여부도 문제입니다.

18:05 업계의 인재 유지를 둘러싼 과제

맞아요. 그리고 단순히 인재가 부족하기만 한 게 아닙니다. 저희 설문조사 결과, 특히 독일에서 문제가 되는 점 중 하나는 인재를 영입할 수는 있지만, 이들이 일할 수 있는 툴 체인이 없어 인재를 유지하지 못한다는 점입니다. 이들이 일할 수 있는 환경이 마련되어 있지 않은 거죠.

그러니 인재 유지도 제대로 되지 않는 셈이죠. 지난 몇 년 동안 대형 IT 기업에서 OEM 업체로 많은 인재가 유입되는 모습을 보았지만, 그들 중 상당수가 다시 떠나는 모습도 목격했습니다. 맞아요. 맞아요.

그래서 제 생각에는 이것이 기회이긴 하지만, 자동차 업계가 아직 갈 길이 멀다는 점도 우려스럽습니다. 네. ‘ AI ’를 자동차 업계 전반에 정말로 널리 보급하기 위해서는 말이죠. 그 외에 어떤 트렌드들을 보셨나요?

18:46 비즈니스 및 조직 혁신

자, 그럼 비즈니스 및 조직 혁신에 대해 살펴보겠습니다. 제 생각에 이 부분은 매우 흥미로운데, 가장 먼저 도입될 역량으로 피드백 루프를 꼽을 수 있습니다. 하지만 많은 OEM 업체들, 아니 OEM 업체뿐만 아니라 업계 전체가 이 기술이 2027년까지 도입될 것이라고 말하고 있습니다. 반면 중국에서는 응답자의 대다수가 이미 도입되었다고 답하고 있습니다.

맞아요. 그래서 이게 바로 그들이 왜 그렇게 선진적인지 다시 한번 보여주는 것 같아요. 그렇죠? 맞아요. 그리고 그 다음에는 새로운 비즈니스 모델이 등장할 텐데, 이는 27년경에 도입될 것으로 예상됩니다.

솔직히 말해서, 제 생각에는 OEM 업체들이 비즈니스 모델을 고민할 때 여전히 다소 좁은 시각을 가지고 있는 것 같습니다. 감사합니다. 네. 마치 “아, 구독료를 받자”는 식이죠.

방금 한 OEM 업체와 대화를 나누던 중이었는데, 이제 총 소유 비용에 대해 논의하기 시작해야 할 것 같습니다. 맞아요. SDV가 도로에 출시된 후 발생하는 비용에 대해서는 사람들이 별로 언급하지 않죠. 맞아요.

19:53 차량의 사이버 보안

왜냐하면 그들은 자동차를 제조하고 고객에게 판매하는 데 드는 비용만 감당하면 끝나는 것에 익숙해져 있기 때문이죠. 맞아요. 하지만 이제는 사이버 보안 문제가 생겼잖아요. 맞아요.

이제 자동차를 안전하게 관리해야 합니다. 자동차의 보안을 유지해야 하고, 사용자 경험도 항상 신선하게 유지해야 합니다. 그러려면 비용이 듭니다. 그리고 아시다시피, 많은 사람들이 자동차를 ‘바퀴 달린 스마트폰’이라고 생각한다는 점에 대해 이미 이야기한 바 있습니다. 저와 여러분 모두 그 비유가 정말 형편없다는 데 동의하실 거라고 생각합니다.

하지만 제가 스마트폰 시장에서 관찰한 점 중 하나는, 기기 자체가 경험의 가치에서 차지하는 비중은 매우 작다는 것입니다. 중요한 것은 추가로 제공되는 서비스들입니다. 업그레이드 가능성 또한 중요하죠. 그리고 막대한 가치를 창출해낸 앱 스토어도 있습니다.

그리고 제 생각에는 OEM 업체들이 여전히 그런 것을 찾고 있는 것 같고, 업계 차원에서 우리가 그들이 그렇게 할 수 있도록 지원하는 인프라를 마련하려고 노력하고 있다고 봅니다. 또한 상당한 진전이 있었으며, 이번 세션의 패널 토론에서 훌륭한 사례들을 많이 접하고 계시겠지만, 아직 갈 길이 멀죠. 네. 확실히 그렇습니다.

20:49 IoT 및 스마트 시티와의 연동

하지만 진전은 있습니다. 네. 그리고 이게 바로 핵심입니다. 그 이후에는 IoT와 생태계, 즉 IoT 생태계와 스마트 시티 간의 통합이 이루어질 것이라고 생각합니다.

그리고 벌써 아주 늦었네요. 정말 늦었죠. 네. 그래요. 제 말은, 스마트 시티라는 건 정말 대단한 건데, 마치 언덕 위의 풍차 같은 거예요.

모두가 곧 실현될 것이라고 말하고 있습니다. 하지만 정말 많은 지역에서 이는 매우 어려운 과제입니다. 네. 아시아 태평양 지역, 특히 중국 같은 곳에서는 훨씬 더 빨리 실현될 것이라고 생각했을 수도 있겠지만, 일반적으로 말해서 그런 종류의 기술들은 대개 더 빨리 도입되곤 합니다.

그곳에서도 더 먼 미래의 일로 여겨졌습니다. 네, 그 말이 맞습니다. 또한 협업 조직과 구조에 관해서도, 설문조사 결과에 따르면 OEM 업체들이 2028년부터 도입을 시작할 것으로 나타나는데, 이는 더 빨리 시작되어야 합니다.

21:44 주요 트렌드로 떠오른 무선 업데이트

OTA에 대해 이야기해 봅시다. 이 또한 우리가 목격한 또 다른 큰 트렌드였습니다. OTA와 소프트웨어 업데이트의 모든 측면은 정말 중요하죠. 특히 어떤 점이 눈에 띄었나요?

이건 정말 흥미롭네요. 작년에 비해 보면, 응답자들은 OTA 업데이트가 2025년부터 2027년 사이에 도입될 것이라고 답했었죠. 그런데 지금은 응답자 대부분이 이미 도입되었다고 말하고 있네요. 그렇죠?

이는 중대한 변화이며, 네, 실제로 OEM 업체들이 이 분야에서 꽤 빠르게 진전을 보이고 있는 것이 사실입니다. 하지만 그런 점이 사실이고, 우리가 이 주제에 대해 여러 번 논의한 바와 같이, 차량에 OTA 기능이 탑재되어 있음에도 불구하고 대개 차량의 일부만 업데이트되는 경우가 많다는 점이 관찰됩니다. 네. 따라서 현재 일반적으로 수행되는 것보다 차량의 더 많은 부분을 업데이트할 수 있는 기회는 여전히 존재합니다.

그러니까 아마 내년에는 차량의 어느 부분을 업그레이드할 수 있는지에 대해 또 다른 질문을 드릴 것 같아요. 확실히요. 네. 하지만 OTA 업그레이드도 있으니까요. 네.

그건 저희도 물어봤던 질문이에요. 죄송합니다. 태블릿을 좀 봐야겠네요. 2027이라고 나와 있네요.

그렇죠? 그래서 OEM 업체들이 OTA 업데이트를 배포하려고 하는 모습을 볼 수 있습니다. 그리고 물론, 차량의 어느 부분, 정확히 어떤 영역에 적용되는지 물어봐야겠죠. 제 생각에는 인포테인먼트 쪽이 더 많겠지만, 그래도 그렇긴 하네요.

그 분야에서 발전이 이루어지고 있는 것을 볼 수 있습니다. 그리고 저희가 질문했던 또 다른 주제로는 가상 개발이나 디지털 트윈 같은 것들이 있습니다. 그런데 그 분야의 상용화 시기가 제가 예상했던 것보다 조금 더 늦을 것이라는 사실을 알고 놀랐습니다. 제 생각에는 가상 개발이 엄청난 기회를 제공할 것이라고 봅니다.

23:16 가상 개발의 잠재력

많은 기업들이, 엘렉트로비트도 그 부분에 주력하고 있고, 다른 많은 기업들도 그 부분에 주력하고 있습니다. 아직 우리 앞에 놓인 과제가 많습니다. 그리고 모두가 그것이 설계 주기를 단축하고 일정을 앞당길 잠재력을 가지고 있다는 점을 인식하고 있지만, 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 네.

글쎄요, 좋은 소식일 수도 있겠네요. 작년에는 2030년이라고 했는데, 올해는 [2029년]이 될 것으로 예상하고 있네요. 그러니 아마도 일정이 앞당겨질 수도 있겠네요. 정말 좋은 지적이신 것 같아요.

한 걸음 물러나 거시적인 관점에서 바라보면, 여기 제시된 모든 추세는 SDV의 가속화를 시사한다고 생각합니다. 이는 몇 년 전만 해도 그저 유행어에 불과했던 SDV가 실제로는 실질적인 개념이며, 전 세계적으로 실질적인 가치를 지니고 있다는 인식이 확산되고 있음을 보여줍니다. 따라서 이것이 가장 큰 긍정적 시사점이라고 생각합니다. 전적으로 동의합니다.

24:02 중앙 집중식 차량 데이터 관리의 과제

그리고 흥미로운 점은, 우리가 확인한 바에 따르면 도입 일정이 늦춰진 기술이 딱 하나 있었는데, 재미있게도 바로 중앙 집중식 차량 데이터 관리였습니다. 참 재미있는 일인데요, 제 생각에는 사람들이 이 기술을 실제보다 훨씬 더 단순하다고 인식했기 때문인 것 같습니다. 이제야 사람들이 예전에 중앙 집중식이라고 생각했던 것이 사실은 매우 사일로화되어 있다는 사실을 깨닫게 된 것 같습니다. 맞아요.

실제로 데이터가 필요한 부서들이 그 데이터에 제대로 접근할 수 없기 때문에, 시간이 더 걸릴 겁니다. 네. 저희는 지금 COVESA에 있습니다. COVESA의 주요 중점 분야 중 하나는 차량 데이터입니다.

그쪽에는 우리가 참여하고 있는 VSS라는 사양과 그 밖의 것들이 있습니다. 이 사양은 그런 문제들 중 일부를 해결하고 표준화를 도모하는 데 도움이 될 가능성이 있지만, 아직 갈 길이 멀긴 합니다. 네. 확실히 그렇죠.

24:48 곧 발간될 백서

음, 마이테, 이 주제에 대해서는 몇 시간이고 이야기할 수 있겠네요. 시청자분들께 알려드리자면, 이 주제에 대해 더 자세히 알아보려면 어떻게 해야 할까요? 설문조사에 대해 더 자세히 알 수 있는 다른 기회들은 어떤 것들이 있을까요? 음, 설문조사 결과는 조만간 발간될 백서에 실릴 예정이며, 여러분도 확인하실 수 있습니다.

또한 디트로이트에서 열리는 AutoTech 행사에서 이 결과들에 대해 논의할 예정이며, 물론 ‘ The Garage ’도 준비되어 있습니다. 맞습니다. 그곳에서도 녹화를 진행할 예정입니다. 그러니 디트로이트에서 뵙기를 기대하며, 이 백서도 곧 공개될 예정이니 기대해 주시기 바랍니다.

여러분의 사이트에도 그 내용이 올라와 있을 거라고 생각합니다. ‘ Sonatus ’ 사이트에 방문하셔서 찾아보실 수도 있습니다. 거기에는 정말 흥미로운 그래프들이 많이 있습니다. 저희가 방금 보여드린 것은 그 중 아주 일부에 불과합니다.

저희는 그 경험을 통해 많은 것을 배웠고, 방문객 여러분도 분명 많은 것을 얻으실 거라고 확신합니다.

25:30 결론

다시 한 번 함께해 주셔서 정말 감사합니다. 감사합니다. 그리고 선물도 주셔서 감사합니다. 천만에요.

천만에요. 여러분도 함께해 주셔서 감사합니다. ‘ The Garage ’의 콘텐츠가 마음에 드신다면, ‘좋아요’를 누르고 구독해 주세요. 그래야 이런 에피소드를 더 많이 보실 수 있습니다. 또한 [저희가] 이 자리에 설 수 있게 해 주신 COVESA에 다시 한 번 특별한 감사를 전하고 싶습니다.

베를린에서 열린 COVESA 전체 회원 회의에서 촬영한 영상입니다. 조만간 ‘ The Garage ’의 다음 에피소드에서 다시 뵙기를 기대합니다.