미쿡 자율주행자동차 플랫폼 선점 경쟁. 인공지능 이강은 자율주행입니다니다 ~~

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인공지능(AI)의 향후 격전지는 자율주행자동차다. 제 당싱롤모ー타ー즈(GM)이 한 0억달러를 투자하고 자율 주행 기술을 보유한 '크루즈 오토메이션'을 잉오느쟈아메리카의 경제 전문지 포천 등 외신으로 낸 평가이다. 전통적인 자동차 업체는 물론 구글, 애플 등 쟁쟁한 IT 기업들까지 자율주행 자동차 시장에 뛰어들었다. 자율주행 자동차 경쟁은 앞서 현재진행형이다. 최대 격전지가 될 미국의 자율주행자동차 기술동향을 살펴보자. 자동차 산업의 키(Key), 자율주행 자동차용 인공 브레인 지난해 치러진 미국 대선은 인공지능(AI) 잠재력을 알게 된 계기였다. 뉴욕 타이더스, 월스트리트저널 등 미국 주류 언론이 힐러리 클린턴 후보가 당선될 것이라는 여론조사를 내놓은 것이다. 그러나 나쁘지 않으니, 인도의 IT회사 제닉 AI의 AI프로그램"모그 IA"는 대선 10일 전부터 도널드 트럼프 당선을 예측하면서 예측은 맞았다. 전문가를 넘어선 AI의 승리였다.글로벌 인공지능 시장은 높은 성장률을 나타내고 있다. 20일 5년 약 한, 270억달러에서 20일 7년 약 한, 650억달러의 성장이 예측되는데, 연평균 한 4%에 이르는 성장세다. 한편 글로벌 컨설팅 회사 BCG(Boston Consulting Group)에 따르면 미국, 자율 주행 자동차 시장은 2025년까지 총 420억달러 규모로 성장할 것이라고 전망했습니다. 가장 최근까지 인공지능 발전에 따른 수혜산업이 자동화 로봇 분야였다면 앞으로는 자율주행자동차 분야에 그 자리를 내줄 전망이다.실리콘밸리에서는 딥러닝을 통한 자율주행 자동차 개발이 가속화되고 있다. 20일 6년 일월 개최된 국제 전자 제품 박람회(CES:The International Consumer Electric Show)에서는 컴퓨터 그래픽용 반도체 기업인 엔비디아(NVIDIA)와 전기 자동차 업체 테슬라(Tesla)가 NVIDIA DRIVE PX 2를 발표했습니다. 차량용 인공지능을 구현하는 연산 플랫폼 컴퓨터다. 3월에는 PC용 컴퓨터 칩 시장을 독점하고 온 세계 최대 반도체 업체 인텔(Intel)이 이스라엘 처음 단 운전자 지원 시스템(ADAS:Advanced Driver Assistance Systems)개발 기업인 모빌 유아(Mobileye)을 전격적으로 인어 느묘은소, 자율 주행 자동차용 인공 지능 플랫폼 경쟁에 가세했습니다. 초단운전자지원시스템, 자율주행기술의 방점초단운전자지원시스템은 운전 중에 발생할 수 있는 수많은 상황 중 일부를 차량 스스로가 인지하고 판단해 기계장치를 제어하는 기술이다. 복잡한 차량 제어 프로세스에서 운전자를 돕고 보완해 궁극적으로 자율주행 기술을 완성하기 위해 개발됐다.오브젝트와 차량 환경을 전체 감지할 수 있는 최초 점 기술로 충돌 위험시 스스로 속도를 떨어뜨리거나 나쁘지 않은 정지 자동 긴급 제동 시스템(AEB:Autonomous Emergency Braking)와 차로 이탈시 주행 방향을 조절하는 주행 조향 보조 시스템(LKAS:Lane Keep Assist System), 앞차와의 간격을 자연스럽게 유지하는 고급 스마트 크루즈 컨트롤(ASCC:Advanced Smart Cruise Cruise Cruise Cruise Controliescontrolise Controlise C​ 이런 시스템을 구동시킬 수 있는 두뇌 역할을 하는 자율 주행 컴퓨터 플랫폼 기술은 크게 5단계(NHTSA미국 도로 교통 안전국 기준)또는 6단계(SAE, 미국 자동차 기술 학회 기준)으로 분류된다. 다만 현재는 일~~2단계 초보적인 요구 조건을 만족하고 있는 수준이다.

자율주행 컴퓨터 플랫폼 기술 단계(NHTSA 기준)

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미국, 신속한 법제 도입과 시장 진입으로 자율주행=자동차 플랫폼 업계를 장악=미국은 자율주행 기술을 가장 먼저 도입한 과인라다. 구글의 공격적인 영역 확장에 힘입어 20일 한년 6월 291, 네바다 주 의회는 자율 주행 자동차를 합법화시키고 20일 2년 4월에는 플로리다 같은 해 9월에는 캘리포니아 주, 그리고 20일 3년에는 미시각 주가, 자율 주행 자동차를 통과했습니다. 글로벌 자동차회사와 부분품 회사는 물론 IT업계의 자율주행 자동차 테스트베드가 된 것이다. 여기서도 두각을 나타내고 있는 NB디아와 퀄컴, 인텔의 대응을 통해 미국의 자율주행차 플랫폼 업계의 동향을 살펴본다.Nvidia(엔비디아)는 글로벌 1위의 GPU(Graphic Processing Unit)반도체 소기업이다. GPU는 AI의 컴퓨팅을 실현하는 핵심 반도체입니다. 20일 6년 세계 제일 0대 슈퍼 컴퓨터 중 한위로 3위가 모두 엔비디아의 P한 00 GPU을 사용한 컴퓨터 1정도로 계산 능력에서 가장 탁월한 능력을 보인다. 수많은 연산이 요구되는 영상처리와 인지에 필요한 알고리즘 딥러닝 네트워크(Deep Learning Neural Network)가 중요한 자율주행자동차 컴퓨터 플랫폼 시장에서 이미 우위를 점하고 있다. 엔비디아는 강력한 연산능력을 갖춘 GPU 기술을 바탕으로 테슬라, 도요타, BMW 등 많은 고객사를 확보하고 있다.

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올해 초에는 CES에서 테슬라 제품에 사용된 슈퍼컴퓨터급 자율주행용 플랫폼 'Titan'을 발표하기도 했습니다. 테슬라의 자율 주행 자동차 한대당 1만 5천달러 이상의 Titan컴퓨터가 40개 이상 사용된 것으로 알려졌다. 동사는 향후, 자율 주행 플랫폼 소프트웨어 환경에서 엔비디아'Autopilot 2.0'을 채택했습니다. 곧 중국의 대형 인터넷 소기업 바이두(Baidu)와의 협력으로 자율주행 자동차용 소프트웨어의 대중화를 선언했습니다.피처폰이 대세였던 시절부터 스마트폰 시장을 이끌어 온 모바일 프로세서와 통신전문 작은 기업 퀄컴(Qualcomm)도 자동차 반도체에 집중되고 있다. 2016년 CES에서 SNPE(Snapdragon Neural Processing Engine)을 기반으로 하는 주행 정보 플랫폼(DDP:Drive Data Platform)을 발표했습니다. 기계학습(Machine Learning)과 인공지능 기술로 주행 중 수집한 센서정보의 신속한 처리가 가능하다. 이는 퀄컴이 엔비디아의 DRIVEPX가 가진 AI 속 빅데이터 처리 능력과의 경쟁을 선언한 것이나 마찬가지다.올해 초에는 자동차용 반도체의 작은 기업 NXP의 인수를 발표했습니다. 단순한 반도체 수준을 넘어 플랫폼 구축을 통한 체계적인 시장 확보라는 목표를 밝힌 것이다. NXP영상 처리 엔진, 3D GPU을 보유한 자동차용 비전/센서 융합 시스템 기술과 소프트웨어 기반의 무선 데이터 전송 제어 기술(SDR:Software Defined Radio)는 퀄컴이 추구하는 커넥티드 카(Connected Car:IoT를 기반으로 쌍방향 인터넷·모바일 서비스가 가능한 차량)을 위한 표결로 볼 수 있다.인텔(Intel)의 자율주행차 플랫폼에 대한 열정도 상당하다. 반도체 분야에서 24년간 왕좌를 유지했지만 PC산업의 하락과 모바일 분야의 늑장 대처로 최신 10년간 다른 작은 기업에 시장을 빼앗겼어요. 그러나 2016년 8월 디플러 닌용 칩의 개발 스타트 업입니다"Systems"를 인수했고 올해 초에는 이스라엘의 ADAS의 작은 기업"모빌 애기(Mobileye)"의 매수를 발표하고 심기일전세를 보이고 있다.맞습니다=자악하진 않은 시스템스 엔진칩은 인공지능 워크로드 가속화를 위한 텐서코어(Tensor Core)가 핵심이다. 엔비디아의 부동소수점 연산에 비해 하드웨어 구조도 보다 단순화할 수 있는 고정소수점 방식이다. 여기에 방대한 화상 정보로 전체 시스템 성능이 저하하는 보틀 넥(Bottle neck)현상을 해소할 수 있는 인텔 In-chip을 조합하고, 현재 인텔 PC와 엔비디아 GPU을 연결하는 커넥션 버스 PCIe보다 20배 이상 빠른 속도를 구현했다. 이렇게 탄생한 것이 바로 The Movidius Myriad XVPU(Video Processing Unit그래픽 연산처리를 전담하는 반도체 코어칩)다. 여기에 모빌 사랑기의 도로상황 분석 및 실시간 처리의 방대한 방법과 기술력이 뒷받침될 경우 어떤 제품으로 시장을 놀라게 할지 업계의 관심과 기대를 모으고 있다.

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실용화를 위해서는 최고보다 최적인 기술이 중요한 인공지능을 이용한 자율주행 자동차 기술의 실용화를 위해서는 앞으로도 많은 노력과 시간이 필요하다. 차가 가득 차게 요즘 컴퓨터와 온갖 센서, 테스트 드라이버를 싣고 나서도 자율주행은 아직 어려운 과제가 되고 있는 게 사실입니다. 컴퓨팅 파워나 인공지능이 인간을 대체하는 것은 쉽지 않기 때문입니다.한편 인공지능 컴퓨팅 슈퍼컴퓨터 등 뉴스에 소개된 수식어는 화려하다. 그러나 개발자는 자율주행자동차의 기능, 성능, 가격경쟁력과 안전을 최우선으로 보장해야 한다. 다양한 요구조건을 최상화가 아닌 최적화하여 채택하고 타협하는 기술이 필요하다. 상용화 관점에서 볼 때 거의 매일 최고의 기술보다 실현 가능한 최적의 기술이 우위를 점했습니다. 국내 자동차와 IT업계도 이를 염두에 두고 기술개발과 발전을 이뤄야 합니다.