자율주행의 개념
1)인지-각종 센서로 주행 환경인가-센서의 신속, 정확성이 중요-센서 간 간섭이 있어서는 안 된다.2)판단-독자적인 SW연산/클라우드 슈퍼 컴퓨터를 통해서 위험 요소, 주행 경로 판단-SW, SoC, AI능력에 의해서 판단 성능이 바뀐다.3)제어-차선 변경, 가속/둔화 등 구동부에 동작-인간이 운전하도록 자연스러운 조작이 이뤄져야 한다.
■ 자율주행 구분 □레벨 1~2레벨 1~2는 ADAS처럼 보조장치 □레벨 3 부분의 자율주행으로 HW보다 SW에 따라 경쟁력이 달라지기 시작하면서 본격적인 자율주행의 시작이라고 생각한다. □ 레벨4 레벨4부터 완전자율주행단계(운전자X)
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자율주행 레벨3는 레벨4로 가기 위한 가교 역할을 하듯 성장의 주류는 레벨1, 레벨2, 그리고 레벨4로 넘어가는 모습이다.
■ 자율주행 시장 전망 자율주행 부품 어느 것 하나 빠지지 않고 성장 섹터~!
ADAS 관련 부품 성장은 연평균 21% 정도, ADAS 센싱이 카메라, 레이더 중심에서 라이더로 옮겨갈 것으로 예상하고 있다. 라이더의 가격이 얼마나 저렴해지는지가 침투 속도를 가속시킬 것이라고 생각한다.
자율주행 시장이 성장하기 전에 전기차 확대가 필요한데 그 이유는 자율주행 컴퓨팅에 많은 전기가 소모되기 때문에 고용량 배터리가 필요하다.
자율주행 시장은 또 반도체 시장의 성장도 야기한다. 그동안 차량용 반도체는 레거시 공정이 주를 이뤘지만 스마트카 시장이 열리면서 첨단 반도체 수요도 늘어날 것으로 예상된다
자율주행 서비스 자동차 판매자의 자율주행 기반 모빌리티 시장이 열리면(자율주행 레벨 4, 5) 자동차 판매보다 자율주행 서비스 시장이 더 큰 시장이 될 것으로 예상
센서-자율주행인지기술
자동 운전을 위해서는 드라이버의 눈 역할을 하는 센서가 필요하지만 대표적으로 라이더, 카메라, 레이더가 있다.각 센서에 장점과 단점이 있어 상호 보완적 역할을 하고 있지만, 라이더 가격이 갈수록 떨어지면 메인 센서가 되는 게 아닌가 싶다.
□ LiDAR-고출력 레이저 빛을 이용(레이더는 전파)발사한 빛이 물체에 반사되어 돌아올 시간을 측정하고 거리로 환산하는 방법-대표적인 시스템 dToF:direct Time of Flight- 다른 센서보다 정확한 거리를 측정할 수 있지만 탐색 범위가 좁은 360도 회전을 통한 방식을 사용 주변을 3D매핑화한다.-주행 속도가 빨라지면 레이저 정확성이 떨어지고 출력을 키워야 하고 주변 카메라에 영향을 준다.그리고 가격이 비싼 것이 “흠-라이더”는 회전형을 중심으로 상용화 중이지만 앞으로 고정형이 확대된다고 전망-라이더는 대체로 전면 1개 장착>추가되면 후면 전 측면, 후 측면의 5곳까지-라이더의 레이저 광원은 소수 레이저업자가 과점.Osram Opto(독일), Maxim Integrated(미국)등-라이더 모듈은 Velodyne(미국), Luminar-국내는 SOS연구실이 Mando와 협업 중이라고 한다.□ 카메라-카메라는 차로 색 감지, 도로 표지판 해석 등의 장점> 있는 그대로를 받아들인다.-밤이나 기상 환경 친화적 환경에 의해서 외부의 장애물 인식의 정확도가 떨어진다.-카메라는 전면, 측면, 주변(환경), 배면, DMS(Driver Monitoring System)감지 용도-화소는 1.2MP~8MP스마트 폰에 비해서 낮은 편이지만 점점 좋아질 것-카메라 칩은 Omnivision, Aptina(미국)과점, 모듈은 모빌 아이(이스라엘)□ 레이더-전자파를 발사하고 돌아오는 전파의 소요 시간, 주파수 편차를 측정하고 주변 환경을 파악하는 센서-전파를 이용해서 밤 우천 등 악조건의 환경에서 작동 가능-레이더 센서는 소수 업자와 과점 Freescale, 인피니언, 콘티넨탈, 르네사스가 대표적-국내는 스마트 레이더(4D이미지 레이더)자율주행 수준이 높아짐에 따라 탑재되는 센서 수도 증가할 수밖에 없다. 다음은 레벨에 따라 탑재되는 자율주행 모듈 수를 보여주는 그림이다.레벨3 조건부 자율주행으로 넘어가는 순간 확실히 센서 수가 많이 늘어난다. 또 센서 가격도 비싸지는데 라이다가 추가되는 부분도 있지만 카메라도 고성능 카메라가 사용되기 때문으로 보인다.센서에서는 고성능 카메라, 그리고 라이다가 핵심 부품으로 보인다.□ 센서 기능의 예, 아직 2단계, 2.5단계 자율주행보다 ADAS가 많이 보급돼 있다. 보기를 통해 동작 원리를 살펴보면LKAS(Lane Keeping Assist System)는 카메마로 차선을 인지하고 핸들 조향 제어를 통해 차선을 유지하는 기능 AEB는 카메라로 차량 형상을 인식, 레이더를 통해 차량 간 거리를 측정하고 가까워지면 긴급 제동하는 기능이다.기타 자동 차선 변경 시스템(ALC:Automated Lane Change)등이 있다.거리 측정은 라이더, 레이더에서 차선 인식, 차량 인식 등 물체 구분의 영역은 카메라에서 열리는 것으로 나타났다.센서가 많아지면서 오는 단점이 있으나 센서의 증가는 차량의 무게를 증가시킨다는 점과 많은 데이터 처리가 필요하다는 점이다.차량 중량의 증가는 주행 거리의 축소로 이어지기 때문에 차량의 중량을 감소시키는 새로운 방안이 필요하다.많은 데이터 처리도 고성능 칩을 필요로 하여 많은 I/O와 하네스가 필요하다는 것을 의미한다.기존의 방식으로 센서가 늘어나면 차의 무게도 증가하고 수많은 모듈과 그에 따른 ECU가 필요하다는 것을 알 수 있다.이를 효율적으로 바꾸기 위해서, ECU→ ZCU에 변화가 필요하다.이는 나중에 다시 쥐어 보자.■ 완성 차 업체의 센서 현황 카메라+SW조합의 테슬라 진영과 라이더+HD지도 조합의 웨이도 진영으로 나뉜다고 보면 된다.□ 테슬라 카메라+AI SW의 조합으로 라이더를 사용하지 않는다.(마스크가 마구 벗기고 있는데 테슬라도 라이이다)테스트를 한다는 글을 본 적이 있다.)테슬라의 전략은 저렴하게 차를 공급해서 운전자의 인지 능력을 가진 슈파콤을 만드는 것으로 보인다.『 전기 자동차를 많이 보급하고 정보를 수집 → 자체 개발한 도조(Dojo)슈퍼 컴에서 딥 러닝 → OTA을 통해서 테슬라 FSD업데이트를 계속 → FSD업데이트는 손님 증가의 연결 → 고객의 증가는 데이터 증가]선순환이다. 그리고 경쟁사보다 차를 싸게 공급하기 위해서는?라이더는 쓰지 않아… 그렇긴그러나, 라이더가 충분히 싸게 된다면?또 다른 얘기다.□ 우에이도(구글)우에이 이제 에이도 외국에 사는 아줌마 같아.라이더+카메라+GPS+레이더+HDMap+AISW의 조합이다.정확도는 좋지만 비용은 엄청나게 보이고 실제로 테슬라의 자동 운전 시스템보다 높다.웨이 모의 방식은 자동 운전 코스의 초정밀 Map을 한번 잡고 GPS와 HDMap을 기반으로 SLAM, V2X, 복수의 센서를 활용하고 주변 3D지도를 주행 중에 생성하고 운행하는 방식이다.(*SLAM:Simultaneous localization and mapping-차량이 주위 공간의 지도를 만들면 동시에 지도상의 어디에 위치하는지를 파악하는 기술)□ ぇも（）(구글) うもうも外国도 외국에 사는 아주머니 같아.라이더+카메라+GPS+레이더+HD맵+AISW 조합이다. 정확도는 좋지만 비용은 터무니없이 높아 보이고 실제 테슬라의 자율주행 시스템보다 높다. 웨이모의 방식은 자율주행 코스의 초정밀 맵을 한 번 잡고 GPS와 HD맵을 기반으로 SLAM, V2X, 여러 센서를 활용해 주변 3D 지도를 주행 중 생성해 운행하는 방식이다.(* SLAM : Simultaneous localization and mapping – 차량이 주위 공간의 지도를 만듦과 동시에 지도상의 어디에 위치하는지 파악하는 기술)DY-센서 클리닝 시스템은 센서의 오염물질 제거 및 세척 장비로서 센서별 2개의 클리닝 시스템(워셔클리닝, 에어클리닝)이 탑재된 자율주행 인프라자동 운전을 위해서는 차량 감지기, 차량용 AI가 수집하는 데이터 외 더 많은 데이터가 필요하다.사고 발생이 곧 사람의 생명에 문제가 될 가능성이 있기 때문이다.그 때문에 되도록 많은 데이터를 추출하기 위해서, 자동 운전을 위한 인프라 구축이 필수다.다음은 인프라의 기술 분류 신호부터 도로 상태, 교통 관제 탑 등 다양한 인프라가 필요하다정도로 생각하면 좋겠다.■ C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System)지능형 교통 시스템에서 자동 운전이 가능하도록 필요한 스마트 도로?교통 시스템이다.그 가운데 V2X(Vehicle to Everything)이 가장 중요하지만 V2X는 자신의 차와 1)상대의 차, 2)도로 인프라, 3)모바일 기기, 4)보행자 등과 쌍방향 접속을 하는 것을 말한다.차량과 통신하는 대상(X)는 이하의 3개 정도로 구분된다.□ V2V(Vehicle to Vehicle)차량-차량 간 통신 V2V기능을 기반으로 사거리 이동 보조 장치와 좌회전 보조 장치에 응용하고 사고를 줄일 수 있다.□ V2I(Vehicle to Infrastructure)차량~도로 간 통신 교통 정보를 모니터링하며 교통 흐름을 제어 □ V2N(Vehicle to Nomadic Device/Network)차량, 모바일 기기 간 통신 스마트 폰에서 차량 상태를 체크, 관리 등상기 통신대상이 차량 내부에 통신제어장치 CCU(Communication Control Unit)를 통해 통신되며, 양방향 통신기술에서는 1) Wave 통신, 2) 이동통신(5G) 기반의 두 가지 방식으로 나뉜다.1)WAVE통신-DSRC(단거리 전용 통신)기반 V2X표준-차량용 통신 기술 가운데 오랫동안 검증이 끝나기 안정성이 좋다-속도나 보상은 부족 2)이동 통신/C-V2X-4G, 5G통신망을 활용한 기술 한국은 표준화가 없고 Wave, C-V2X의 장점과 단점이 있기 때문에 환경에 응하고 병행하여 구축될 예정이다.이런 V2X통신 인프라 구축 때문에 RSU(Road Side Unit)와 OBU(On Board Unit)이 필요하다.-RSU:도로 주변의 기지국에서 도로변에 설치-OBU:차량에 장착되는 장치에서 통신 모듈로 보면 좋다.V2X구축 사업은 몇조원의 비용이 필요하다, 주변 환경에 의해서 설치 난이도, 비용이 바뀌기 때문에 고속 도로 구간별 설치를 시작으로 확대할 예정이다.커넥티드 카의 핵심 부품은 NAD(Network Access Device)와 TCU(Telematics Control Unit)1) WAVE 통신-DSRC(단거리전용통신) 기반 V2X 표준-차량용 통신기술 중 장기간 검증이 끝나 안정성이 좋음-속도나 커버리지는 부족함2) 이동통신/C-V2X-4G, 5G 통신망을 활용한 기술한국은 표준화가 마련되지 않아 Wave, C-V2X의 장단점이 있어 환경에 따라 병행 구축될 예정이라고 한다. 이러한 V2X 통신 인프라 구축을 위해 RSU(Road Side Unit)와 OBU(On Board Unit)가 필요하다. – RSU: 도로 주변 기지국에서 도로변에 설치-OBU: 차량에 장착되는 장치로, 통신 모듈로 보면 된다. V2X 구축 사업은 수 조원의 비용이 소요되며 주변 환경에 따라 설치 난이도, 비용이 달라지기 때문에 고속도로에 구간별 설치를 시작으로 확대할 예정이다. 커넥티드 카의 핵심 부품은 NAD(Network Access Device)와 TCU(Telematics Control Unit)현재 차량용 반도체는 ECU(전자 컨트롤 유니트)의 형태로 각각 주요 계통(구동, 제동, 조향 센서)등으로 다르게 구성되고 있다.아래 그림의 제일 왼쪽이 어플리케이션마다 하나의 ECU로 구성되고 있는 셈이다.전통적인 방식의 ECU는 수십~백개 정도의 ECU로 구성되어 있으며 ECU의 안에는 또 수십개의 MCU가 탑재되어 정해진 기능만 수행한다.예컨대 ADASECU, 자동 전조등 ECU, 스마트 키 ECU, 자동 공기 조절기 ECU, 에어 백 제어 ECU등 각 부품 모듈별로 벤더도 다른, 벤더 별로 펌웨어(운영 시스템)도 다른 업데이트가 어렵다.전자 파킹 모듈을 만든 팩의 경우 전자 파킹 모듈을 만들면 모비스에 납품 모비스에서 현대 기차를 납품하는 구조. 즉 기존의 방식은 완성 차가 복수의 모듈 제조사에서 다양한 ECU로 단순히 Gateway(중간 허브?)에서 ECU간의 상호 통신만 연결하는 방식이라고 생각하면 된다.한편 테슬라는 전통적인 방식이 아니라 중앙 집중형 방식인 ZCU방식으로 통합해서 사용하고 있다.모델 3의 경우 ECU가 단 4개 뿐이지만, 오토 파일럿 1개, 보디콘 트롤 3개(왼쪽/오른쪽/전방)만으로 구성되어 있다.또 자체 개발한 SoC를 적용하고 중앙 제어를 하고 있다.기존의 완성 차 업체와 테슬라 간 기술 격차는 약 10년 정도로 보고 있다.자동 운전을 위해서는 기존의 분산형 ECU방식을 넘어 ZCU방식인 중앙 제어 SW중심으로 옮겨야 하지만 기존의 완성 차 업체가 바로 ZCU로 옮기는 것은 쉽지 않다.그 이유는 ZCU을 위해서는 기존의 공급망 체계를 새롭게 뒤집지 않으면 안 되기 때문이다.그 대신 ECU을 기능별로 묶은 DCU방식으로 ZCU로 옮길 계획이지만 DCU은 흩어졌던 ECU을 기능별로 크게 5가지로 묶어(파워 트레인/몸/ADAS/인포테인먼트/코넥티비티 등)각 DCU에는 기능별 ECU을 조정할 수 있는 컨트롤러(MCU)가 존재했다.중앙 게이트 웨이가 DCU간의 컨트롤러를 연결하는 서버 역할의 방식이다.마치 데스크탑 PC의 CPU, GPU, 사운드 카드 모뎀 등을 머더 보드에 붙이는 것과 비슷하다고 볼 수 있다.이런 DCU방식은 추가 모듈을 확장할 수 있지만 여전히 와이어 하니스는 많은 상태인, 컨트롤러가 각 DCU마다 다르다.ZCU는 기능별로 분할하지 않고 물리적으로 구역을 나누는 방식으로 ZCU의 컨트롤러는 DCU와 달리 주변 기기를 연결시키는 역할만 하면 실제 기능 제어는 중앙 컴퓨터가 제어하는 방식이다.기능별이 아니라, 구역별 제어이어서 같은 OS를 사용해야 다른 구역에 있는 각각 다른 ECU가 상호 작용할 수 있다.그리고 OS업데이트에 의해서, 각 하드웨어 기능이 더욱 좋아지거나 제한을 두기도 있다.마치 iPhone OS업데이트처럼… 그렇긴 이 같은 ZCU방식은 통신 배선/배전을 단순화시킬 수 있어 하드웨어와 연산 컴퓨터를 분리시킬 수 있는 장점이 있다.또 C-ITS의 데이터와 수많은 자동 운전 센서의 데이터를 활용하려면 ZCU방식으로 이행하는 고성능 AP을 탑재해야 한다.ZCU는 자동 운전 때문에 피할 수 없는 구조라고 생각하면 된다.반도체 SoC자동 운전을 위해서는 수많은 데이터를 차량 내부에서 수집하고 OTA을 통해서 슈퍼 컴퓨터가 있는 트레이닝 센터에 정보를 보내면 AI가 정보를 학습하고 가공하고 더 향상된 OS에 업데이트되고 차량 성능을 개선한다.이를 위해서는 고성능 AP칩이 필요하다는 것을 알 수 있다.도메인 방식 DCU에서는 각 기능별로 전용 SoC와 MCU을 사용하거나 한 고성능 SoC에서 각 DCU을 통합 제어하는 방식에 할 수 있다.도메인별로 구분하여 제어한다면 인포는 퀄컴-스냅 드래건 라이드, 삼성 전자-엑시 노스오ー토, 텔레 칩스의 TCC등을 사용하고 ADAS는 NVIDIA-드라이브 페가수스, 모빌 아이-EyeQ울트라 퀄컴-스냅 드래건 라이드 드라이브/몸은 신뢰와 안정성이 요구되므로, 하이엔드 MCU업자의 자이 링스, NXP각 기능별 MCU, SoC를 사용하여 연결하는 방식이 있다.또 다른 방식인 통합, 중앙제어 방식은 ADAS, 인포, 자율주행을 하나의 시스템 하나의 SoC로 구현하는 방식으로 테슬라를 보면 된다. 이 방식은 사실 DCU라기보다는 ZCU에 가까운 것 같다.통합제어 SoC의 경우 크게 테슬라, 엔비디아, 퀄컴을 볼 수 있다.테슬라가 자사 차량에 공급한다면 다른 완성차 업체들은 엔비디아나 퀄컴 제품을 사용할 수밖에 없다. 조만간 엔비디아의 SoC를 채용할 가능성이 높다.OS자동 운전 때문에 ZCU체제의 아키텍처가 필요하다, ZCU의 중앙 통제 때문에 고성능 SoC가 필요하다는 점이 나타났다.이를 실제로 사용하려면 OS가 설치되어야 한다.(마치 컴퓨터에 윈도우를 깔 듯)아래의 그림을 보면 차량 소프트웨어의 스택?를 보이고 있지만 연결 고리를 보면 『 하드웨어(파워 트레인/새시/몸/ADAS/IVI등)SW플랫폼(OS)OS에 설치된 App클라우드 서버 』 ADAS가 취득한 정보를 OS에 설치한 SW가 정제하고 OTA을 통해서 슈퍼 컴의 한 클라우드에 보내고 OS업데이트를 통해서 새로운 정보를 받을 수 있다.Real Time OS(RTOS)는 ADAS나 자동 운전에 정보가 오가OS를 가리키며, Real Time OS의 경우 차량 운행에 관련된 OS이므로, 보안이 중요하다(테슬러의 경우 FSD해킹의 급정차 사례가 있다.). 또 차량 운행이 센서로 주변을 감지하면서 차를 멈추거나 방향을 바꾸거나 하는 파워 트레인, 바디/새시, ADAS조종이 동시에 발생하는 상황이 발생하므로 멀티 태스킹이 잘 이루어져야 한다.한편 IVI OS는 인포테인먼트 OS에서 다양한 App와 연결될 만큼 복수의 App을 커버할 수 있도록 범용성이 좋지 않으면 안 된다.즉 자동 운전에 필요한 OS별 인포테인먼트에 필요한 OS별 기능별로 OS가 다르게 구성되는 것으로 나타났다.(컴퓨터와 다른 부분 혼동..)이런 다른 OS를 하나의 AP에서 독립적으로 동작할 수 있도록 하는 기술이 하이퍼 바이저 기술이라고 한다.대충 타입 1의 경우는 데이터 센터 기반의 타입으로 하이퍼 바이저의 위에 애플리케이션 별 OS를 나누어 관리하는 방식으로, 타입 2는 기존의 호스트 OS에 하이퍼 바이저를 추가한 개념으로 속도 및 확장성 면에서 타입 1이 좋다.다음 OS 기업은 게스트 OS 기업으로 OS 안전성을 보면 QNX가 높고 리눅스가 낮다. 그 이유는 리눅스가 오픈소스 기반이기 때문이라고 한다.안전부품 영역은 QNX 기반, 인포 등 편의부품 영역은 리눅스 기반 OS로 적용할 계획이다.그러나 완성 차 업체들이 차량용 SW에 늦게 진출한 만큼 개발 시간과 비용을 줄이기 위한 오픈 소스를 활용할 수밖에 없는 것으로 보인다.테슬라도 리눅스 기반, 현대 랜드로버 도요타 등도 삼정, 인텔 등과 함께 리눅스 기반으로 개발하고 있다.(AGL프로젝트)■ OS정리 DCU의 기능별 OS는 다르게 구성됐으며 이를 하나로 연결하는 것이 하이퍼 바이저이라는 가상화 기술이다.OS는 기능에 의해서 주행 관련용 엔터테인먼트용으로 나뉘는데 주행 관련용 OS는 안전성이 중요하고 폐쇄형 소스가 사용되는데, 향후 개방형 소스를 주로 하는 것이다.오락용은 개방형 소스로 사용되고 확장성이 좋다.□ QNX-블랙 베리로 만든 OS폐쇄형으로 안전성이 높고 RTOS, ECU에 적합-ADAS및 자동 운전(L3)에 활용되고 있다.- 높은 안전성, 보안성이 강점 □ Android/Linux-IVI시스템에 적용된 OS로 오픈 소스이므로 보안이 취약하지만 높은 개방성과 확장성을 갖는다.- 많은 개발자가 참여하고 있어 주행 관련용 시장 내 점유율을 높일 것으로 예상■ 빅텍 기업 OS진출 ECU>DCU>ZCU의 변화를 보면 알겠지만 중앙 제어를 담당하는 반도체 칩과 SW의 중요성은 높아지고 차량 부품(모터)등은 상향 평준화될 것이다.반도체 칩도 실제로 생산할 곳은 한정적이므로 완성 차 업체 간의 경쟁력은 OS에서 나온다고 본다.하지만 당장 완성 차 업체가 OS자체의 개발은 어렵다.빅 테크 회사들은 IT기기의 제조 경험을 바탕으로 리눅스, 안드로이드 오토 OS를 기반으로 완성 차 업체들에 SDV종합 솔루션을 제공한다.NVIDIA, 퀄컴은 차량용 SoC과 OS최적화 서비스, MS는 OTA솔루션 서비스가 예이다.그리고 이런 SDV의 전환이 가치 사슬을 변화시키는데 SoC칩 메이커 차량용 OS제조 업체는 성장할 것이고, 칩 제조 업체들 중에서도 SW까지 커버할 수 있는 메이커는 더욱 각광을 받을 것이다.완성 차/OEM업체도 SW를 내재화하느냐에 의해서 경쟁력이 크게 달라질 것이다.■ 테슬라 16년 모빌 아이와 결별 후, HW3.0에서 독자적인 이미지 인식 칩을 개발 적용 ■ Nvidia완성 차 업체에 차량용 SoC만 공급 가능(Orin)SoC에 플랫폼 형태로 확장에서도 가능(AGX Orin/하이페리온 8)차세대 전장용 SoC드라이브 토르>25년 발매하는 자동차 모델에 적용-다양한 OS동시 실행 가능>복수의 도메인에 응용 가능?자동 운전 플랫폼인 하이페리온 9>26년 생산-소 기반의 중앙 집중형 아키텍처-센서:14개 카메라, 9개 레이더, 3개 라이더, 20개 초음파를 포함 →종합 자동 운전 솔루션 ■ Qualcomm자동 운전은 후발 주자, 디지털 조종석은 선두 주자 Snapdragon Ride Flex라는 SoC를 공개-ADAS, 조종실 등 단일 SoC로도 출시 가능>라이드 플렉스 기반으로 하고는 복수의 ECU에 적용된다는 의미 같다.-시제품 공급 중>24년 양산 ■ MSAzure플랫폼을 활용하여 완성 차 업체에 OTA솔루션에서 클라우드 서비스 및 AI서비스를 제공 ■ 삼성 전자 차량용 SoC엑시노스오ー토-인포테인먼트용 ADAS용, 텔레 마틱스 시스템용으로 나뉜다.>용도별의 칩이 칸막이가 되어 있다.■ 현대 자동차/현대 오토 에버 엔비 디어의 하드웨어를 사용하며 독자 OS인 ccOS를 개발, 23년 전기 자동차의 신차 및 25년에는 내연 기관차에도 SDV기능을 제공하는 것이 목표이다.IVI(차량용 인포테인먼트)인포테인먼트는 주행 관련 정보인 계기판(Cluster)+콘텐츠, 편의를 표시하는 CID를 말한다. 아래 디지털 칵핏은 클러스터, 인포테인먼트, HUD 등이 한데 어우러진 것을 말한다.이 같은 디지털 커핏, IVI 시장은 자율주행과 함께 성장할 수밖에 없다. 자율주행으로 이동하는 시간 동안 차 안에서 엔터테인먼트 요소를 즐기는 조합은 누구나 상상할 수 있고 니즈도 충분하다.그리고 TV가 거익선인 것처럼 콕핏 시스템도 대형화/고급화가 되는 것이 트렌드다.또 자동차의 소프트웨어화 SDV는 차량의 성능이 하드웨어적인 업그레이드보다는 OTA을 통한 OS업데이트에서 성능이 개선되거나 없는 기능이 추가되기 때문에 기존 디스플레이의 물리 버튼은 최소화되어 큰 디스플레이의 UI변화로 추가된 기능을 삽입할 것이다.그리고 이런 변화는 ECU을 줄이고 하네스도 덜어 주기 때문에, 코스트 삭감 효과도 얻을 수 있다.디지털·갓 핏은 제조의 파트로 본다면 기술적 난이도가 높지 않게 보인다.오히려 OS최적화를 통해서 발열을 줄이거나 저 전력에서 운영하거나 UX의 노하우로 편의성 심미적 요소를 녹일이 업체별 차별화를 줄 수 있는 부분이 아닌가 싶다.최근 인포테인먼트는 뒷좌석의 승객용 인 포테잉멩토시스템이 급속히 성장하고 있다.앞 좌석에 비해서 비교적 안전 문제에서 자유이기 때문이다.테슬라 7년 만에 마이너 체인지 하는 모델 3을 보면, 뒷좌석에 8인치 스크린이 설치되어 나온다.테슬라, 7년 만의 마이너 체인지 모델 3을 공개하지 않나!!!”주행 거리 향상”<주제 기획<기사 본문-지피 코리아(gpkorea.com)BMW 7에도 뒷좌석 12인치 스크린이 장착된 노래방도 되고 영화관도 되고 전기차 시대, 차에서 다 즐긴다 | 중앙일보(joongang.co.kr )■ 관련회사□ LGD/SDC 관련 OLED 가치사슬의 디지털 칵핏 →OLED 침투율 증가 → 디스플레이 확장→OLED소재 필요함□ 토비스파넬을 조달해 모듈화해 판매하는 업체 LG디스플레이에도 납품하지만 현대모비스, 덴소 등에도 직접 납품하기도 한다.□ 인포 뱅크 현대 자동차용 차량용 IVI솔루션 개발 차량용 텔레매틱스 모듈 개발-텔레 마틱스 모듈은 차량과 모바일 간을 연결하는 것으로 기아 커넥트 메시지의 전달 등을 감안하면 좋다고 생각하니?자동 운전 플랫폼, 차량 관제 관련 서비스의 개발도 한다고 하는데 정부 기관이나 자치 단체 용으로 봐야 한다.자동 운전 업체자동 운전 기술은 점진적 발전을 목표로 그룹과 혁신적 발전을 목표로 그룹으로 나뉜 모습이지만, 단계적 발전 측은 테슬라와 모빌 아이에서 ADAS단계에서 상용화한 후, 레벨 3~4의 자동 운전으로 확대하는 것이 전략이며 혁신적 발전 측은 애플, 웨이 모(구글)크루즈(GM)등에서 레벨 4이상의 완전 자동 운전을 곧 상용화할 목표이다.흥미로운 점은 테슬라가 자율주행업체 평가에서 최하위를 차지하고 있다는 점이 눈에 띈다. 그러나 상용화된 자율주행차 중에서는 압도적인 1위다. 그리고 자율주행 실현 가능성이 높은 기업을 고른다면 테슬라와 웨이모를 택한다.■ 테스라테스라은 카메라와 독자 개발한 슈퍼 컴퓨터 Dojo의 조합에 의한 자동 운전 기술을 보이고 있다.다른 회사와 달리 라이더 센서를 사용하지 않는 것이 특징이지만, 그 대신 수많은 테슬라 유저의 데이터를 받는 슈퍼 컴퓨터 Dojo가 드라이버에서 받은 데이터를 딥-러닝을 계속하면서 자동 운전 AI을 업그레이드시키고 있다.특히 상대 진영의 애플, 웨이 모기와 달리, 테슬라는 수많은 실제 주행 데이터가 축적시키겠다는 것이 인상적이고 경쟁력을 갖는 부분이 아닌가 싶다.테슬라의 목표는 여러가지 상황에 적절한 대응이 되는 자동 차 뇌(자동차 AI?)을 만드는 것이 목표이고 많은 자료가 필요하다 대부분의 데이터를 얻기 위해서는 테슬라 자동차가 많이 팔려야 하기 때문에 전기 자동차의 가격을 낮추기로 전기 차량의 보급을 확대하는 모습이다.이런 전략을 염두에 둔 것인지, 타사보다 낮은 가격으로 전기 자동차를 보급할 수 있는 저변을 만들어 놨는데, 공정 수를 획기적으로 줄인 기가 압박과 배터리 성능보다는 가격과 안전성이 뛰어난 이원계 배터리 적용(LFP)등이 그 예로 볼 수 있다.아래 표를 보면 테슬라가 자동 운전에서 나오는 수익을 보이고 있지만 테슬라의 목표가 차량 판매보다 SW판매가 목표라는 것으로 나타났다.이런 테슬라의 옆 걸음을 보면, 향후 자동차 판매는 껍질에 지나지 않고 차와 관련한 부가적 서비스가 더 중요하게 되는 것은 아닐까 싶다.실제로 테슬라 모델의 옵션을 보면 차의 크기나 주행 거리, 모터사 정도만 달리 그 다른 차의 기능은 옵션에 상관 없이 다 마찬가지로 OTA을 통해서 OS업데이트를 하면 차의 성능이 좋아지기도 한다.테슬라의 자동 운전 기술의 포인트는 1)H/W, 칩 세트, SW를 동시 개발, 2) 뛰어난 인공 지능 칩셋, 3)압도적인 빅 데이터의 3가지를 뽑는다.1)테슬라는 차량, 칩 세트, SWOS모두 자체 개발하고 있다.-최적화가 잘 이루어지고 있으며, 내재화에 의한 마진이 우수 2)자동 운전 칩셋(FSD), 중앙 슈퍼 컴퓨터인 Dojo를 모두 자체 개발하고 사용-14년 모바일 아이(EyeQ3)-16년 엔비디아(드라이브 PX2)-19년 자사 설계 3)딥-러닝에 중요한 빅 데이터 보유-개발 초장기에는 푸들의 구분이 되지 않거나 사람의 인식이 불안정했다.-테슬라 글로벌 사용자를 통해서 데이터를 수집 중□ 테슬라·라이더 테슬라는 라이더가 높다는 단점, 차량의 전체 높이를 키워야 하고 미관을 해치는 문제 때문에 사용하지 않고 있다.벌써 1가지 이유는 테슬라가 라이더를 사용하지 않는 이유이다”기술이 내재화하지 않았기 때문이다”라는 이야기도 있다.”라이더”는 카메라와 달리, 운영에 필요한 기술이 있지만 그 기술이 없으면”라이더”이다업자에게 의존할 수밖에 없다는.향후 테슬라가 라이더 기술을 M&A였던 독자 개발한 탑재를 하게 되면 라이더를 충분히 쓸 수 있다는 전망도 있다.또한 테슬러도 라이더에서 테스트하는 차량이 발견된 적이 있다고 한다.■ Waymo(구글)Waymo는 구글 프로젝트에서 시작한다(09년), 16년 구글의 자회사로 독립했다.웨이 모기는 고정 밀도 지도(HD맵)+라이더의 편성으로, 레벨 4이상의 상용화를 목표로 하고 있다.웨이 모 자동 운전 방식은 1)고 정밀 지도를 확보, 2)라이더+GPS의 편성으로 차량 위치를 지도상에 구현, 3)라이더+카메라로 주변의 장애물을 인식하고 주행 18년 애리조나에서 자동 운전 택시 서비스(웨이도 원)개시, → 2020년 무인 자동 운전 자동차 운행 개시, → 프란시스코 전역에서 자동 운전 택시 시범 운영□ 테슬라 라이다 테슬라는 라이다가 비싸다는 단점, 차량의 전고를 높여야 하고 미관을 해치는 문제 때문에 사용하지 않고 있다.또 다른 이유는 테슬라가 라이더를 사용하지 않는 이유이다 기술이 내재화돼 있지 않기 때문이라는 얘기도 있다.’라이더’는 카메라와 달리 운영에 필요한 기술이 있지만 그 기술이 없다면 ‘라이더’다 업자에게 의존할 수밖에 없다고 한다. 향후 테슬라가 라이다 기술을 M&A였던 자체 개발이었던 탑재를 하게 되면 라이다를 충분히 사용할 수 있다는 전망도 있다.심지어 테슬라도 라이더로 테스트하는 차량이 발견된 적이 있다고 한다.■ 웨이모(구글) 웨이모는 구글 프로젝트로 시작해(2009년) 2016년 구글의 자회사로 독립했다.웨이모는 고정밀지도(HD맵)+라이더 조합으로 레벨4 이상 상용화를 목표로 하고 있다. 웨이모 자율주행 방식은 1)고정밀 지도 확보, 2)라이더+GPS 조합으로 차량 위치 지도상 구현, 3)라이더+카메라로 주변 장애물 인식, 주행 18년 애리조나서 자율주행 택시 서비스(웨이모원) 시작, →2020년 무인 자율주행 자동차 운행 시작, →샌프란시스코 전역서 자율주행 택시 시범 운영국가별 규제 등의 현황미국-2000년대 차로 일탈 경고 시스템 의무화-22년 자동 비상 제동 시스템 장착-자동 운전은 연방 법은 없지만 주 자체의 법률이 제정(30주)중국-20년 스마트 차량을 위한 혁신 발전 전략 발표-25년 자동 차량 상용화 계획-25년 부분적 조건부 자동 운전 차 전체 판매의 절반 이상을 전망 독일-22년 수준 4의 운전자 없이 주행 허용(내부에는 사람이 있어야 한다)영국-운전자가 텔레비전 보는 것을 허용-자동 운전 차 법안 2022을 발표 일본-공공 도로에서 ADAS운전자의 책임자로 취급한다.-24년 수준 4의 법적 틀을 마련할 예정 자동 운전 확대서빙로봇, 로봇청소기, 안내로봇 등 로봇산업에 완전자율주행 기술이 적용돼 사용되고 있다.단거리, 저속 주행을 위해, 차량용에 비해 심플하고 저사양의 부품을 사용중.그 외 선박, 비행기에도 자율주행 시스템이 탑재되어 있으며 농기계에도 탑재(존디아가 자율주행 트랙터 공개)관련 밸류체인참고 자료첨부 파일 자동 운전 Eure_Car_현대 오토 에버_ 오비고_유니 퀘스트_롯데 정보 통신_세코닛크스_대덕 전자_켐토로닉스_혜성 디에스_Electronic Equip.pdf파일 다운로드 내 컴퓨터 저장네이버 MYBOX에 저장첨부파일비트센싱_이미징_Radar로_열림_자율주행_8A00320220302_pdf.pdf 파일다운로드 내컴퓨터저장네이버 MYBOX에 저장첨부파일 중국_자율주행; _누가 _중국의 _테슬라가 _되느냐_샤오팡_니오_Automobiles_20220324_Mirae+Asset.pdf파일 다운로드 내의 컴퓨터를 저장네이버 MYBOX에 저장첨부파일 자율주행 ,_10년_변화의_큰_물결_LG이노텍_파트론_ITService_20220407_KB_777320.pdf파일다운로드하여컴퓨터저장네이버 MYBOX에 저장첨부파일 자율주행자율주행_시대_Feat_LiDAR_라이더_LG이노텍_프론티어_에스오에스랩_DJI_Electronic Equip.pdf파일 다운로드 내의 컴퓨터를 저장네이버 MYBOX에 저장하이투자증권 SDV, 바퀴 달린 컴퓨터 등 리포트