챕터별 상세
ADAS의 진화와 대규모 보급 목표
전방 감시 중심의 ADAS에서 차량 주변 전체를 인지하는 Surround ADAS로의 진화가 핵심이다. 2027년까지 6개 도시, 2033년까지 10만 대 이상의 자율주행 차량을 도로에 배치한다는 구체적인 목표를 수립했다. 이미 900만 대 규모의 차량 데이터를 처리하며 고용량 데이터 운용 능력을 입증했다.
Surround ADAS는 차량의 전방뿐만 아니라 측방과 후방을 모두 감시하여 사각지대를 최소화하는 기술이다.
Sim-to-Real 기술을 통한 정책 전이
시뮬레이터에서 학습된 주행 정책(Policy)을 실제 환경으로 전이하는 정교한 Sim-to-Real 기술을 개발했다. 가상 환경에서 학습한 데이터를 실제 도로 주행에 즉시 적용할 수 있는 파이프라인을 구축했다. 이는 자율주행 시스템의 안전성을 확보하고 개발 속도를 높이는 핵심 동력이다.
Sim-to-Real은 가상 시뮬레이션에서 학습한 AI 모델을 실제 물리적 환경에 적용할 때 발생하는 오차를 줄이는 기술이다.
자율주행 단계별 로드맵과 비용 최적화
L2++ 단계에서 L3 및 L4 단계로 이행하는 과정에서 Eyes-on 시스템에서 Mind-off 시스템으로의 전환을 추진한다. 향후 5년간의 핵심 과제는 시스템 구축 비용 절감(Cost Reduction)이다. 기술적 완성도뿐만 아니라 경제적 타당성을 확보하여 자율주행 기술의 대중적 접근성을 높인다.
Mind-off는 운전자가 전방을 주시할 필요 없이 시스템이 주행의 주도권을 완전히 갖는 단계를 의미한다.
Physical AI로의 확장: 모빌아이 3.0
모빌아이는 자동차를 넘어 로봇 분야로 영역을 확장하는 모빌아이 3.0 단계를 선언했다. Mentee Robotics 인수를 통해 휴머노이드 로봇 등 Physical AI 전반으로 기술력을 확산시킨다. 자동차 인지 기술에서 얻은 노하우를 산업용 로봇과 일반 로봇의 물리적 상호작용 지능으로 전이한다.
Physical AI는 디지털 환경을 넘어 실제 물리적 세계에서 물체와 상호작용하고 움직이는 지능형 시스템을 뜻한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 02. 09.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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