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과거 라이다 센서와 고정밀 지도에 의존하던 자율주행 기술이 카메라 시각 정보를 인공지능이 통합 학습하는 엔드투엔드(E2E(1)) 방식으로 빠르게 전환되고 있습니다. 규칙 기반 코딩의 한계를 극복하고 인간처럼 생각하며 반응하는 AI 신경망 도입이 업계의 판도를 바꾸고 있는 셈입니다.
한미 자유무역협정(FTA)의 안전 기준 인정을 통해 국내에 도입된 테슬라의 감독형 풀 셀프 드라이빙(FSD)은 비전 온리(2) 시스템을 고수하며 수백만 대의 주행 데이터를 학습 중입니다. 그러나 악천후 상황에서의 카메라 시야 한계 등 과도기적 기술 제약에 대한 우려도 여전히 제기되고 있습니다.
소프트웨어 중심 자동차(SDV(3)) 전환 지연으로 E2E(1) 자율주행 경쟁에서 한발 늦은 현대차그룹은 연 700만 대 규모의 거대한 양산 인프라를 무기로 반격에 나설 전망입니다. 올해 광주에서 자체 AI 모델의 실도로 검증을 시작하며, 2028년부터 양산차에 해당 기술을 탑재해 데이터 학습 속도를 대폭 끌어올릴 계획으로 해석됩니다.
자율주행 기술이 하드웨어 센서 탑재에서 소프트웨어와 AI 학습 중심으로 진화함에 따라, 전기차 사용자들은 출고 이후에도 무선 업데이트를 통해 지속적으로 업그레이드되는 주행 보조 시스템을 경험할 수 있습니다. 다만 과도기적 기술 한계가 분명히 존재하는 만큼, 실제 주행 시 운전자의 각별한 주의와 관리 감독이 필수적입니다.
센서가 인식한 주변 정보부터 차량의 조향과 가감속 제어까지 모든 주행 과정을 하나의 인공지능이 통합하여 처리하는 자율주행 기술 방식입니다.
라이다나 레이더 같은 고가의 부가적인 센서 없이 오직 카메라 렌즈를 통해 수집된 시각 정보만으로 주변 환경을 파악하고 자율주행을 수행하는 시스템입니다.
스마트폰처럼 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 차량의 성능을 지속적으로 개선하고 새로운 기능을 손쉽게 추가할 수 있는 자동차를 의미합니다.
