• 허사이는 ANAB 인증을 받은 AI 시스템 검증 프로그램인 엔비디아 Halos AI Systems Inspection Lab에 참여합니다.
• 허사이는 기능 안전, 사이버보안, AI 컴플라이언스를 포함한 통합 프레임워크에서 라이다 플랫폼을 검증합니다.
• 엔비디아 Halos는 칩, 소프트웨어, 개발 도구, 검증 체계를 통합한 피지컬 AI 기반 풀스택 안전 프레임워크를 제공합니다.
• 해당 플랫폼은 클라우드 개발 환경부터 차량 내 컴퓨팅까지 전 구간에서 엔드투엔드 자율주행 시스템을 지원합니다.
• 자율주행차와 로보틱스 상용화가 확대되면서 안전 검증은 핵심 설계 요소로 자리 잡고 있습니다.
• 라이다는 정밀한 3D 인지와 실시간 위험 감지를 통해 자율주행 시스템의 안전 구조에서 중요한 역할을 수행합니다.
• 허사이는 전 세계에 200만 대 이상의 라이다를 공급하며 ADAS, 자율주행, 로보틱스 분야에 적용해왔습니다.
• 이번 협력은 DRIVE AGX Hyperion 10 기반 레벨 4 자율주행 통합을 포함한 엔비디아와의 장기 협력 관계를 기반으로 합니다.

우버와 리비안, 캘리포니아 중심 로보택시 사업 확대 추진

• 우버는 리비안과 협력해 2031년까지 미국, 캐나다, 유럽에 최대 5만 대 규모의 로보택시를 도입할 계획입니다.
• 우버는 초기 1만 대의 리비안 R2 자율주행 차량을 구매하며, 이후 최대 4만 대까지 추가 확보할 수 있는 옵션을 보유합니다.
• 로보택시 서비스는 우버의 차량 호출 플랫폼을 통해 독점적으로 운영됩니다.
• 우버는 자율주행 성능 달성 조건에 따라 최대 12억 5천만 달러를 리비안에 투자할 수 있습니다.
• 서비스는 2028년 샌프란시스코와 마이애미에서 시작해 이후 25개 이상 도시로 확대할 예정입니다.
• 리비안 R2는 카메라, 레이더, 라이다를 결합한 멀티 센서 구조를 기반으로 자율주행 기능을 구현합니다.
• 우버는 폭스바겐, 루시드, 웨이모 등과의 협력을 통해 자율주행 생태계를 확장하고 있습니다.
• 이번 협력은 우버가 로보택시 시장에서 플랫폼 사업자로 자리매김하려는 전략을 보여줍니다.

• 퀄컴은 웨이브와 협력해 ADAS 및 자율주행 시스템의 상용화를 추진합니다.
• 웨이브의 엔드투엔드 AI Driver는 퀄컴의 Snapdragon Ride 플랫폼 위에서 구동됩니다.
• Snapdragon Ride는 고성능 SoC, 안전 소프트웨어, 실시간 모니터링 및 시스템 이중화 기능을 통합합니다.
• 웨이브의 E2E 모델은 실제 주행 데이터를 학습해 기존의 규칙 기반 및 지도 의존 방식을 대체합니다.
• 양사의 통합 솔루션은 hands-off부터 eyes-off까지 다양한 자율주행 수준을 지원합니다.
• 양사는 완성차 기업이 빠르게 적용할 수 있도록 사전 통합된 플랫폼을 제공합니다.
• 해당 시스템은 엔트리급부터 프리미엄 차량까지 다양한 차종에 확장 적용할 수 있도록 설계되었습니다.
• 양사는 향후 퀄컴의 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 Level 4 로보택시 분야로 협력을 확대할 계획입니다.

• 라이다 가격은 약 5만 달러 수준에서 200달러 수준까지 하락하며 대량 적용이 가능해졌습니다.
• 중국 완성차 업체들은 생산 확대와 EV 적용을 통해 라이다 도입을 빠르게 확산시켰습니다.
• 허사이와 로보센스 등 공급업체들은 생산량을 늘리며 비용 절감을 주도했습니다.
• 라이다는 정밀한 3D 인지와 함께 야간, 역광, 악천후 환경에서도 안정적으로 작동합니다.
• 센서 가격 하락과 차량용 컴퓨팅 성능 향상은 서구 OEM의 라이다 채택을 가속하고 있습니다.
• 리비안, 포드, GM, 루시드 등은 ADAS 및 Level 3 자율주행을 위해 라이다를 도입하고 있습니다.
• 라이다는 카메라와 레이더와 함께 안전성을 높이는 핵심 레듀던시 센서로 활용됩니다.
• 테슬라는 카메라 기반 접근을 유지하며 업계 내 기술 방향에 대한 논쟁이 지속되고 있습니다.

• 자동차 AI 시장은 2024년 50억 달러에서 2033년 473억 달러로 성장하며 연평균 25.3%의 높은 성장률을 기록할 전망입니다.
• AI는 ADAS, SDV, 실시간 의사결정 시스템 전반에서 핵심 기술로 자리잡고 있습니다.
• 차량은 Edge 컴퓨팅과 클라우드 통합을 통해 모바일 데이터 센터로 진화하고 있습니다.
• AI는 자율주행을 넘어 예지 정비, 인카 경험, 전기차 에너지 관리 등 다양한 영역으로 확장되고 있습니다.
• 자동 긴급 제동 의무화 등 규제는 안전 시스템에서 AI 적용을 가속하고 있습니다.
• SDV 구조와 OTA 업데이트는 지속적인 기능 개선과 구독형 수익 모델을 가능하게 합니다.
• Edge 컴퓨팅과 칩렛 기술 발전은 비용을 낮추고 대규모 센서 데이터의 실시간 처리를 지원합니다.
• AI 기반 자동화는 차량의 생산, 운영, 판매, 플릿 관리까지 전 생애주기로 확대되고 있습니다.