AI로 설계되는 자동차: 개발 기간 단축을 위한 자동차 제조사들의 전략

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핵심 요약

글로벌 자동차 제조사들이 급변하는 시장 환경과 무역 정책에 대응하기 위해 AI를 활용한 신차 개발 기간 단축에 집중하고 있다. 기존에 5년 이상 소요되던 프로세스를 30개월 수준으로 줄이기 위해 디자인 스케치의 3D 모델링 전환, 실시간 공기역학 시뮬레이션, 소프트웨어 코드 자동 생성 등의 기술을 도입 중이다. GM은 Vizcom과 같은 도구를 통해 수개월이 걸리던 시각화 작업을 단 몇 시간으로 단축했으며, Neural Concept의 기술을 활용해 공기역학 테스트 시간을 4시간에서 1분으로 줄였다. 이러한 변화는 생산성을 높이는 동시에 자동차 산업의 인력 구조와 신입 디자이너들의 진입 장벽에 대한 우려를 낳고 있다.

배경

자동차 디자인 및 개발 프로세스에 대한 기본 이해, 컴퓨터 유체 역학(CFD) 및 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개념, 생성형 AI 및 신경망 기술의 산업 적용 원리

대상 독자

자동차 산업 관계자, 모빌리티 기술 개발자, AI 도입을 검토 중인 산업 디자이너

의미 / 영향

AI는 자동차 산업의 고질적인 문제인 긴 개발 주기를 절반 수준으로 단축시켜 시장 변화에 대한 대응력을 높일 것입니다. 하지만 이는 동시에 숙련된 디자이너의 역할 변화와 신규 인력의 고용 감소라는 사회적 과제를 던져주고 있습니다.

섹션별 상세

전통적인 자동차 디자인 프로세스는 수작업 스케치와 3D 모델링, 점토 모델 제작을 거치며 5년 이상의 긴 시간이 소요되는 구조적 한계가 있었다. 이로 인해 현재 출시되는 차량들은 수년 전의 시장 상황과 정책을 기반으로 설계되어 급변하는 현재의 전기차 수요나 관세 정책에 유연하게 대응하기 어렵다. 제조사들은 이러한 개발 지연을 해결하기 위해 에이전트 기반 AI를 도입하여 전체 워크플로를 재편하고 있다.

GM은 수작업 스케치를 즉시 3D 모델과 애니메이션으로 변환하는 AI 워크플로를 구축하여 초기 디자인 단계를 가속화하고 있다. 디자이너가 그린 스케치를 Vizcom 도구에 입력하고 프롬프트를 통해 특정 환경이나 질감을 지시하면 수개월이 걸리던 시각화 작업이 단 몇 시간 만에 완료된다. 이를 통해 내부 팀은 초기 단계에서 차량의 느낌을 빠르게 확인하고 수정할 수 있는 '디지털 무드 보드'를 확보하게 된다.

GM의 AI 디자인 워크플로를 통해 생성된 쉐보레 컨셉카의 측면 렌더링 이미지 — Screenshot인간 디자이너의 스케치를 바탕으로 AI 도구가 질감과 환경을 입혀 완성한 결과물을 보여줍니다. 전통적인 렌더링 방식보다 훨씬 빠른 속도로 시각화가 가능함을 입증하는 사례입니다.

공기역학 시뮬레이션(CFD) 분야에서는 신경망 기술을 활용해 슈퍼컴퓨터로 수 시간씩 걸리던 연산을 GPU 기반으로 단 몇 분 만에 처리하고 있다. Neural Concept와 같은 기업의 기술을 도입한 Jaguar Land Rover는 기존 4시간이 소요되던 에어로 작업을 1분으로 단축하는 성과를 거두었다. GM 역시 'AI 기반 가상 풍동' 모델을 개발하여 디자이너가 표면을 수정하는 즉시 항력 변화를 예측할 수 있는 반복적 설계 환경을 구축했다.

차량 표면의 공기 흐름을 시각화한 AI 기반 공기역학 시뮬레이션 결과 — Chart신경망 모델을 이용해 차량 주변의 유체 흐름과 항력을 즉각적으로 계산한 결과를 보여줍니다. 기존 슈퍼컴퓨터 방식보다 비약적으로 빠른 피드백이 가능함을 시각적으로 나타냅니다.

소프트웨어 정의 차량(SDV)의 비중이 커짐에 따라 복잡해진 코드 작성 및 통합 작업에도 AI 자동화 도구가 적극적으로 활용되고 있다. 닛산은 유닛 테스트와 같은 단순 반복적인 소프트웨어 개발 업무를 자동화하여 개발 속도와 코드 품질을 동시에 개선하고 있다. 이러한 소프트웨어 개발 효율화는 신차 출시 지연의 주요 원인이었던 시스템 통합 문제를 해결하는 핵심 열쇠로 평가받는다.

AI 도입으로 인한 생산성 향상이 자동차 디자인 스튜디오의 인력 감축으로 이어질 수 있다는 우려와 전문가들의 경고가 제기되고 있다. 제조사들은 AI가 단순 업무를 대신할 뿐 인력 감축은 없다고 주장하지만, 학계에서는 생산성 폭증이 결국 스튜디오 인원 구성에 영향을 미칠 것으로 보고 있다. 특히 신입 디자이너들의 진입 장벽이 높아지면서 미래 인재 양성 환경이 더욱 가혹해질 것이라는 분석이 지배적이다.

실무 Takeaway

자동차 제조사는 Vizcom과 같은 AI 시각화 도구를 도입하여 수작업 스케치를 3D 모델로 즉시 변환함으로써 디자인 확정 기간을 수개월에서 수 시간으로 단축할 수 있다.
Neural Concept와 같은 신경망 기반 CFD 도구를 활용하면 공기역학 시뮬레이션 피드백 루프를 4시간에서 1분으로 줄여 설계 최적화 효율을 극대화할 수 있다.
닛산의 사례처럼 소프트웨어 개발 프로세스에 코드 생성 AI를 도입하여 유닛 테스트 등 반복 업무를 자동화함으로써 SDV 개발 주기를 30개월 수준으로 목표할 수 있다.