AI, 자동차의 뇌가 되다.. 편리함과 안전을 위한 진화

자동차 산업에서 인공지능(AI)의 활용은 더 이상 선택이 아닌 필수가 됐다. AI가 차량 내에서 다양한 역할을 수행하면서 자율주행, 사용자 경험 향상, 안전 기능 강화 등의 변화를 가져오고 있다.

4일 업계에 따르면 자율주행 기술을 선두로 차량 성능과 사용자 편의성을 높이는 다양한 AI 활용 사례들이 속속 등장하며 자동차 산업의 패러다임을 바꿔가고 있다. 이번 기사에서는 AI의 자동차 산업 현주소와 주요 활용 사례, 그리고 상용화 가능성에 대해 살펴본다.

현재 AI 기술의 활용 사례, 자율주행과 안전 시스템

자동차 분야에서 AI의 대표적 활용 사례는 자율주행 기술이다. AI는 자율주행 차량의 두뇌 역할을 하며, 도로의 장애물과 보행자를 인식하고 신호등과 표지판을 분석해 최적의 주행 경로를 제시한다. 테슬라의 ‘오토파일럿’ 기능은 AI를 기반으로 차선을 유지하고, 다른 차량과의 간격을 자동으로 조절하는 데 도움을 준다. 또한, 구글의 웨이모(Waymo)는 레벨 4 자율주행 기술을 시험 중이며, 차량이 복잡한 도심 환경에서도 자율적으로 주행할 수 있도록 다양한 시나리오를 학습시키고 있다.

또한, AI는 운전자 보조 시스템(ADAS)의 핵심으로 자리 잡았다. BMW, 아우디 등 여러 고급 브랜드는 AI를 이용해 운전자의 피로 상태를 감지하고, 졸음운전 경고나 긴급 제동을 자동으로 실행해 운전자의 안전을 보장한다. 이러한 시스템은 차량 내외부의 다양한 센서를 통해 수집된 데이터를 실시간으로 분석해 작동하며, 사고 예방 효과가 입증되고 있다.


차량 관리와 유지보수에서의 AI 활용

AI는 차량의 상태를 실시간으로 모니터링하고 예방 정비 시스템을 제공하는 데도 큰 역할을 하고 있다. 예를 들어, GM의 ‘온스타(OnStar)’ 시스템은 차량의 상태와 주행 기록을 분석해 엔진, 브레이크, 타이어 상태를 진단하고, 수리 시점과 필요한 부품 정보를 사전에 알려준다. AI가 차량의 이상 신호를 감지해 차량이 큰 고장으로 이어지기 전 필요한 조치를 취하도록 돕는 것이다.

또한, AI는 차량의 전반적인 유지보수를 예측하고 관리 비용을 줄여주는 역할도 한다. 포드의 AI 기반 차량 유지 관리 시스템은 차량 소유자에게 부품 수명이나 교체 주기 예측을 제공해 불필요한 유지보수 비용을 줄이고, 차량의 안정적인 운행을 유지하도록 돕는다.

차량 내 사용자 경험을 혁신하는 AI 기술

음성 인식 AI 비서는 차량 내 사용자 경험을 향상시키는 대표적 예시이다. 아마존의 알렉사(Alexa)나 구글 어시스턴트가 차량에 통합되면서, 운전자는 음성 명령으로 음악을 재생하거나 목적지 경로를 설정할 수 있게 되었다. 특히, 메르세데스-벤츠의 MBUX 시스템은 운전자의 음성을 인식해 에어컨 조절, 창문 개폐 등 다양한 차량 기능을 제어하며, 차량과 사용자 간의 소통을 자연스럽게 만들어준다.

이 외에도, 볼보자동차의 현지화된 AI는 운전자의 주행 습관을 분석해 맞춤형 설정을 제공하는 데 활용된다. 예를 들어, 차량이 운전자의 주행 패턴을 학습해 자주 가는 장소의 경로를 추천하거나, 특정 시간대에 자동으로 라디오나 온도 조절을 실행하는 식이다. 현대자동차의 ‘AI 커넥티드 카 서비스’도 이러한 맞춤형 기능을 제공해 운전자에게 더욱 개인화된 차량 경험을 선사하고 있다.


차량 공유와 모빌리티 서비스에서의 AI 역할

AI는 차량 공유와 모빌리티 서비스의 효율성도 크게 높이고 있다. 우버(Uber)와 리프트(Lyft) 같은 차량 공유 서비스는 AI 기반 알고리즘을 통해 이용자와 차량을 최적으로 매칭하며, 경로 최적화를 통해 운송 비용과 시간을 절감한다. 또한, GM과 같은 기업들은 AI를 활용한 무인 택시 서비스를 준비 중이다. 현대차도 최근 웨이모를 통해 택시 서비스를 실시했다. 이런 기술이 상용화되면 도심 교통 혼잡 해소와 운송 편의성 증대에 크게 기여할 것으로 기대되고 있다.

더 나아가, AI는 자율주행 트럭 분야에서도 중요한 역할을 하고 있다. 스타트업 투심플(TuSimple)과 같은 회사들은 AI를 이용해 고속도로에서 자율적으로 주행할 수 있는 트럭을 개발 중이다. 이는 물류업계의 인력 부족 문제를 해결하고, 비용을 절감하며 물류 효율성을 크게 높일 잠재력을 가지고 있어서다.

미래의 AI 자동차, 완전 자율주행과 연결성의 강화

AI의 발전 속도와 함께 자동차 산업은 AI의 상용화 가능성에 대해 긍정적으로 전망하고 있다. 현재는 레벨 3 수준의 자율주행 기술이 상용화되고 있지만, 완전 자율주행을 목표로 하는 레벨 4와 레벨 5 기술이 개발 중이다. 이 단계가 상용화되면, 자동차는 운전자의 개입 없이도 목적지까지 이동할 수 있게 되며, 도로 교통과 운전 방식이 완전히 달라진다. 운전자가 운전대를 잡고 있더라도 서툰 운전을 돕도록 하는 기능도 포함될 수 있다.

AI는 차량 간의 연결성(V2V, Vehicle-to-Vehicle)도 중요시 한다. 안전성과 주행 효율성을 높이는 데 활용된다는 뜻이다. 차량이 서로 정보를 공유해 교통 사고를 방지하고, 최적의 경로를 자동으로 설정해 교통 흐름을 원활하게 유지할 수 있다. 이러한 연결성은 자율주행 차량이 주행 환경을 더 정확하게 이해하고, 예측 불가능한 상황에도 능동적으로 대처할 수 있도록 돕는 다.


육동윤 글로벌이코노믹 기자 ydy332@g-enews.com