자율주행, SDV, 클라우드 기술은 교통 안전 강화, 운전 피로 해소, 물류 및 운송 효율을 증대시키는 주요 기술이다.

기존 차량 시스템은 센서 단독 인식의 한계로 인해 장애물 탐지 오류가 발생하며, 분리된 소프트웨어 구조는 데이터 처리 속도를 저하시켜 실시간 대응에 취약했다.

또한, 대규모 데이터 전송 시 지연 문제가 발생해 자율주행 AI 학습과 시스템 반응 속도가 저하되는 문제가 있었다.

멀티모달 센서 융합은 인식 정확도를 높이고, 통합 소프트웨어 플랫폼을 통해 데이터 처리 효율을 향상하며, 클라우드 기술을 활용해 빠른 데이터 전송과 AI 모델 학습 속도를 개선할 수 있다.

로보택시 시장은 기존 카메라 전용 시스템을 넘어 물체 탐지 및 거리 측정 센서 기술 ‘LiDAR’, ‘RADAR’ 및 카메라 기술을 결합한 멀티모달 센서 융합으로 안전하고 신뢰를 높이는 방향으로 발전하고 있다.

한편, 자율주행 기술은 승용차를 넘어 농업, 건설, 물류 및 공항 운영 등의 산업에도 확대되고 있다.

이처럼 AI는 자율주행 기술 발전의 중심에 있으며, 생성AI 비전 트랜스포머(ViT) 같은 기술이 의사결정 방식을 혁신하고 있다.

차량 내 소프트웨어 생태계는 기존의 분리된 시스템에서 통합 플랫폼으로 전환되고 있다.

이는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)과 차량 내 인포테인먼트 시스템(IVI)을 통합해 원활한 주행 경험을 제공한다.

클라우드 기술은 자동차 혁신의 핵심 기술로, 클라우드와 에지 환경 간의 원활한 데이터 전송이 가능하다.

또한, AI 및 자율주행 개발을 위한 클라우드 기반 개발을 촉진한다.

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