챕터별 상세
2025년 주요 성과 및 ADAS 시장 현황
2025년 Mobileye는 주요 글로벌 OEM들과의 협력을 통해 ADAS 시장에서 독보적인 위치를 유지했다. IQ6L 칩 파이프라인은 전년 대비 3.5배 성장했으며, 전 세계적으로 2억 3천만 개 이상의 Mobileye SoC가 실제 차량에 탑재되어 운행 중이다. REM 기술을 활용해 매일 800만 대의 차량으로부터 데이터를 수집하고 320억 마일 이상의 주행 데이터를 처리하여 고정밀 지도를 실시간으로 업데이트했다.
REM(Road Experience Management)은 Mobileye의 크라우드 소싱 기반 지도 제작 기술이다.
MOIA와 협력하는 대규모 Robotaxi 사업 전략
Volkswagen 그룹의 MOIA와 협력하여 대규모 Robotaxi 서비스 상용화를 추진 중이다. ID. Buzz 차량에 Level 4 자율주행 시스템인 Mobileye Drive를 통합했으며, 2026년 말 미국 내 드라이버리스 서비스 런칭을 목표로 한다. 하드웨어 중복 설계(Redundancy)와 원격 관제 시스템을 결합한 에코시스템 플랫폼을 구축하여 운영 효율성과 안전성을 동시에 확보했다.
MOIA는 VW 그룹의 모빌리티 서비스 전문 자회사이다.
자율주행 AI 아키텍처: Fast & Slow Thinking
자율주행 시스템에 인간의 사고 방식을 모사한 'Fast Thinking'과 'Slow Thinking' 아키텍처를 도입했다. Fast Thinking은 10Hz 이상의 속도로 즉각적인 안전 제어를 수행하며, Slow Thinking은 VLM을 활용해 복잡한 도로 상황을 의미론적으로 분석한다. ACI 기술을 통해 시뮬레이션 상에서 수십억 시간의 주행 데이터를 학습시켜 실제 도로에서 발생하기 힘든 엣지 케이스에 대한 대응력을 높였다.
VLM은 시각 정보와 언어적 논리를 결합해 상황을 추론하는 모델이다.
Physical AI 확장과 Mentee Robotics 인수
Mentee Robotics 인수를 발표하며 자율주행을 넘어선 Physical AI 분야로의 본격적인 진출을 선언했다. 자율주행에서 검증된 시각 인지 및 판단 기술을 휴머노이드 로봇에 이식하여 비정형 환경에서의 복잡한 작업을 수행하도록 한다. 특히 'Real-to-Sim-to-Real' 학습 방식을 통해 사람이 시연한 동작을 시뮬레이션에서 최적화한 후 로봇에 즉시 적용하는 기술적 성과를 공개했다.
Physical AI는 물리적 세계에서 실시간으로 판단하고 움직이는 지능형 시스템을 의미한다.
용어 해설
- 시각 언어 모델(VLM)
- — 이미지와 텍스트를 동시에 처리하고 이해할 수 있는 멀티모달 AI 모델이다. 자율주행 맥락에서는 도로 위의 복잡한 시각적 상황을 언어적 논리로 분석하여 고차원적인 판단을 내리는 'Slow Thinking' 시스템의 핵심 역할을 수행한다.
- 인공 커뮤니티 지능(ACI)
- — 시뮬레이션 환경 내에서 수많은 가상 에이전트들이 상호작용하며 학습하는 기술이다. 실제 도로에서 발생하기 어려운 위험 상황이나 엣지 케이스를 대량으로 생성하여 모델의 대응 능력을 비약적으로 향상시킨다.
- 시뮬레이션-실환경 전이(Sim-to-Real)
- — 가상 환경(Simulation)에서 학습된 AI 모델이나 로봇의 동작 제어 알고리즘을 실제 물리적 환경(Real World)에 적용하는 기술이다. 가상과 실제 사이의 물리적 차이를 극복하는 것이 핵심이며, 학습 비용과 위험을 크게 줄여준다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 07.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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