아매리카 자율주행자동차 플랫폼 선점 경쟁. 인공지능 차후은 자율주행입니다

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인공지능(AI)의 다음 격전지는 자율주행자동차다. 제너럴모터스(GM)가 1,0억 달러를 투자해 자율주행 기술을 보유한 크루즈 오토메이션인 미국 경제전문지 포천 등 외신이 평가한 평가다. 전통 자동차회사는 물론 구글 애플 등 쟁쟁한 IT 기업들까지 자율주행 자동차 시장에 뛰어들었다. 자율주행 자동차 경쟁은 현재 진행형입니다. 최대의 격전지가 되는 미국의 자율 주행 자동차의 기술 동향에 대해 조사한다. 자동차 산업의 키(Key)와 자율주행 자동차용 인공 브레인 지난해 미국 대선은 인공지능(AI)의 잠재력을 일깨운 계기가 됐다. 뉴욕 타이더스, 월스트리트저널 등 미국 주류 언론이 힐러리 클린턴 후보가 당선될 것이라는 여론조사를 내놓았습니다. 그런 인도의 IT업체 제닉 AI의 AI 프로그램 모그IA는 대선 열흘 전 도널드 트럼프 당선을 예측했고 그 예측은 적중했다. 전문의를 넘어선 AI의 승리였다.글로벌 인공지능 시장은 높은 성장률을 나타내고 있다. 20일5년 약 1,270억 달러에서 20일7년 약 1,650억 달러의 성장이 예측되지만 연평균 1,4Percent에 이르는 성장세다. 한편 글로벌 컨설팅업체 BCG(Boston Consulting Group)에 따르면 미국 자율주행자동차 시장은 2025년까지 총 420억 달러 규모로 성장할 것으로 내다봤다. 최근까지 인공지능 발전에 따른 수혜산업이 자동화 로봇 분야였으나 앞으로는 자율주행자동차 분야로 자리를 내줄 것으로 보인다.실리콘밸리에서는 딥러닝을 통한 자율주행 자동차 개발이 가속화되고 있다. 20일 6년 1월 열린 국제전자제품박람회(CES: The International Consumer Electric Show)에서는 컴퓨터 그래픽용 반도체업체 엔비디아(NVIDIA)와 전기자동차 기업 테슬라가 NVIDIA DRIVE PX2를 발표했다. 차량용 인공지능을 실현하는 연산 플랫폼 컴퓨터다. 3월에는 PC용 컴퓨터 칩 시장을 독점해 온 세계 최대 반도체 기업 인텔(Intel)이 이스라엘의 초단 드라이버 지원 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance Systems) 개발업체 모빌 아이(Mobileye)를 전격적으로 출시한 가운데 자율주행 자동차용 인공지능 플랫폼 경쟁에 가세했다. 초단 운전자 지원 시스템, 자율 주행 기술의 방점→초단 운전자 지원 시스템은 운전중에 발생·활기가 생기는 수많은 귀취의 한가운데 일부를 차량 스스로가 인지·판단해, 기계 장치를 제어하는 기술입니다. 복잡한 차량 제어 프로세스에서 운전자를 돕고 보완해 궁극적으로 자율주행 기술을 완성하기 위해 개발되었습니다.객체와 차량 환경을 전체 감지할 수 있는 최초의 기술로 충돌 위험. 시 스스로 속도를 줄인 자동 긴급 제동 시스템(AEB: Autonomous Emergency Braking)과 차선 이탈 시 주행 방향을 조절하는 주행 조향 보조 시스템(LKAS: Lance Keep Assist System), 앞차와의 간격을 감지해 사각지대 충돌 위험 차량 감시 시스템(ASCC: Advanced Smart Cruise Control), 그리고 안전한 차량 모니터링 등을 포함한다.이런 시스템을 구동시키는 두뇌 역할을 하는 자율주행 컴퓨터의 플랫폼 기술은 크게 5단계(NHTSA미국 도로교통안전국 기준)로 분류된다. 다만 현재는 1~2단계의 초보적인 요구조건을 충족하는 수준입니다.

자율주행 컴퓨터 플랫폼 기술 단계(NHTSA 기준)

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미국, 신속한 법 도입과 시장 진입으로 자율주행=자동차 플랫폼 업계를 장악=미국은 자율주행 기술을 가장 먼저 도입한 과인이다. 구글의 공격적인 영역 확대에 힘입어 20일~1년 6월 29일 네바다 주의회는 자율주행자동차를 합법화하고 20일~2년 4월에는 플로리다, 같은 해 9월에는 캘리포니아 주, 그리고 20일~3년에는 미시간주 자율주행차를 통과했습니다. 글로벌 자동차회사와 부품회사는 물론 IT업계의 자율주행자동차 테스트베드가 된 것이다. 여기서도 두각을 나타내고 있는 엔비디아와 퀄컴, 인텔의 대응을 통해 미국 자율주행자동차 플랫폼 업계의 동향을 살핀다.Nvidia는 세계의 톱 GPU(Graphic Processing Unit) 반도체 메이커였다. GPU는 AI의 컴퓨팅을 구현하는 핵심 반도체를 줄인다. 20일 6년간 세계 1위 0대 슈퍼컴퓨터 중 1위에서 3위가 모드엔비디아의 P1위 00GPU를 사용한 컴퓨터일수록 계산 능력이 가장 탁월한 것으로 나타났다. 수많은 연산이 요구되는 영상처리와 인지에 필요한 알고리즘 딥러닝 네트워크(Deep Learning Neural Network)가 중요한 자율주행자동차의 컴퓨터 플랫폼 시장에서 이미 우위를 점한 셈이 됐다.

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올해 초에는 CES에서 테슬라 제품에 사용된 슈퍼컴퓨터급 자율주행용 플랫폼 Titan을 발표했습니다. 테슬라의 자율주행 자동차 한 대당 한 대로만 5천 달러 이상의 Titan 컴퓨터가 40대 이상 사용되었다고 합니다. 동사는 향후, 자율 주행 플랫폼의 소프트웨어 환경으로서 Envedia “Autopilot 2.0″를 채용한다고 발표했습니다. 이후 중국의 대형 인터넷 기업 바이두(Baidu)와 협력해 자율주행 자동차용 소프트웨어의 대중화를 선언했습니다.피처폰이 주류이던 시절부터 스마트폰 시장을 이끌어 온 모바일 하나프로세서와 통신전문기업인 퀄컴(Qualcomm)도 자동차 반도체에 집중하고 있다. 20하나6년 CES에서 SNPE(Snapdragon Neural Processing Engine)를 기반으로 하는 주행정보 플랫폼(DDP:Drive Data Platform)을 발표했습니다. 기계학습(Machine Learning)과 인공지능 기술로 주행 중 수집한 센서 정보의 신속한 처리가 가능하다. 이는 퀄컴이 엔비디아의 DRIVEPX가 가진 AI 중심의 빅데이터 처리 능력과의 경쟁을 선언한 것이 과나 다름없다.금년초에는 자동차용 반도체 기업의 NXP 인수를 발표했습니다. 단순한 반도체 수준을 넘어 플랫폼 구축을 통한 체계적인 시장 확보라는 목표를 밝힌 것이다. NXP 영상처리 엔진, 3D GPU를 보유하는 자동차용 비전/센서 융합 시스템 기술과 소프트웨어 기반의 무선 데이터 전송 제어 기술(SDR: Software Defined Radio)은 퀄컴이 추구하는 커넥티드 카(Connected Car: IoT를 기반으로 쌍방향 인터넷·모바일이지만 서비스가 가능한 차량)를 위한 판정이라 생각된다.인텔(Intel)의 자율주행 자동차 플랫폼에 대한 열정도 강하다. 반도체 분야에서 24년간 왕좌를 유지했지만 PC산업 하락과 모바하나 분야 늑장 대응으로 최근 0여 년간 다른 기업에 시장을 내줘야 했습니다. 하지만 20하나6년 8월 딥러닝용 칩 개발 스타트업인 구미바그아인시스템스(Nervana Systems)를 인수하고 올해 초 이스라엘의 ADAS 기업 모빌에기(Mobileye) 인수를 발표하면서 심기 하나전의 면모를 보이고 있다.그 바그어의 시스템즈 엔진 칩은 인공지능 워크로드 가속화를 위한 텐서 코어(Tensor Core)가 핵심이다. 엔비디아의 부동소수점 연산에 비해 하드웨어 구조도 훨씬 단순화할 수 있는 고정소수점 방식이다. 더욱 방대한 화상정보로 모두 시스템 성능이 저하되는 병목현상을 해소할 수 있는 인텔 In-chip를 도입해 현재의 인텔 PC와 엔비디아 GPU를 잇는 커넥션 버스 PCIe보다 20배 이상 빠른 속도를 구현했다. 그렇게 해서 탄생한 것이, The Movidius Myriad X VPU(Video Processing Unit, 그래픽 연산 처리를 전후하는 반도체 코어 칩)이다. 여기에 모빌애기의 도로정세 분석과 실시간 처리 노하우와 기술력이 뒷받침될 경우 어떤 제품으로 시장을 놀라게 할 수 있을지 업계의 관심과 기대가 쏠리고 있다.

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실용화를 위해서는 최고보다 최적인 기술이 중요 인공지능을 이용한 자율주행 자동차 기술의 실용화를 위해서는 앞으로도 많은 노력과 시간이 필요하다. 최근 컴퓨터와 모든 센서, 테스트 운전사를 싣고 다녔는데도 자율주행은 아직 어려운 과제라는 것이 사실입니다. 컴퓨팅 파워 본인인 인공지능이 인간을 대체하기는 쉽지 않기 때문이다.한편 인공지능 컴퓨팅 슈퍼컴퓨터 등 뉴스에 소개된 수식어는 화려하다. 하지만 개발자들은 자율주행 자동차의 기능, 성능, 가격 경쟁력과 안전을 최우선으로 보장해야 합니다. 다양한 요구조건을 최상위화가 아닌 최적화하여 채택하고 타협하는 기술이 필요하다. 상용화 관점에서 봤을 때 늘 그랬듯이 최고의 기술보다는 실현 가능한 최적의 기술이 우위를 점했다. 국내 자동차와 IT업계도 이를 염두에 두고 기술개발과 발전을 이뤄내야 한다.