퀄컴 테크날러지스가 차세대 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS) 확산 전략과 혁신 방향을 제시하는 ‘스냅드래곤 라이드(Snapdragon Ride)’ 백서를 발간했다고 밝혔다. 이번 백서는 소프트웨어 정의 차량(SDV)으로 전환 중인 글로벌 자동차 산업을 배경으로, 스냅드래곤 라이드 플랫폼을 통해 안전 중심 아키텍처, 통합 콕핏, 60여 개국에서 검증된 실주행 데이터를 기반으로 확장 가능한 AI 기반 ADAS를 상용화하는 방식을 소개한다. 스냅드래곤 라이드 플랫폼은 고성능·전력 효율적 솔루션을 통해 내연기관차부터 전기차까지 다양한 구동 방식을 지원하며, 프리미엄 차량뿐 아니라 대중차까지 다양한 티어에 적용 가능하다. 또한 생성형 AI를 활용해 운전자의 행동과 선호에 맞춘 주행 경험을 제공한다. 자연어 처리 및 음성 기반 기술을 통해 운전자와 대화형으로 소통하며, 위험 상황을 예측·완화하는 기능을 갖췄다. 백서는 2035년까지 출시되는 신차의 절반 이상이 레벨 2+ 및 레벨 3 단계의 ADAS를 탑재할 것으로 전망했다. 퀄컴은 BMW, GM, 르노, 폭스바겐 그룹의 카리아드(Cariad) 등 글로벌 자동차 제조사와 협력해 프리미엄과 대중차 시장 전반에서 ADAS
퀄컴 테크날러지스가 구글 클라우드와 협력을 확대해 자동차 제조사가 에이전트형 인공지능(AI)을 활용해 향상된 차량 내 경험을 제공할 수 있도록 지원한다고 9일 밝혔다. 양사는 구글 제미나이(Gemini) 모델 기반의 구글 클라우드 ‘오토모티브 AI 에이전트(Automotive AI Agent)’를 퀄컴의 스냅드래곤 디지털 섀시(Snapdragon Digital Chassis) 솔루션과 결합한다. 이를 통해 자동차 제조사는 멀티모달 하이브리드 엣지-투-클라우드 AI 에이전트를 구축·배포할 수 있다. 자동차 제조사는 대화형 내비게이션, 미디어·엔터테인먼트, 차량 제어 등 필수 사용 사례에 최적화된 레퍼런스 아키텍처와 사전 구축 기능을 활용해 개발 기간을 단축할 수 있다. 또한 스냅드래곤 디지털 섀시와 긴밀히 통합해 구글 제미나이 및 기타 모델을 엣지와 클라우드에서 실행함으로써 고유의 인터랙티브 경험을 창출할 수 있다. 온디바이스와 클라우드 추론을 조율하는 하이브리드 접근 방식은 유연성을 높인다. 구글 클라우드 오토모티브 AI 에이전트는 구글 제미나이 모델의 에이전트 기능이 향상됨에 따라 지속적으로 업데이트되며, 자동차 제조사는 구글의 멀티모달 AI 연구·투자 성
벡터코리아가 26일 서울 여의도 콘래드 호텔에서 열린 ‘벡터 테크데이 코리아 2025’에서 소프트웨어 정의 차량(Software Defined Vehicle, SDV) 구현을 위한 통합 개발 전략과 기술 솔루션을 공개했다. 행사에는 국내외 완성차 업체와 부품사, 차량 소프트웨어 개발자 등 500여 명이 참석해 SDV 전환에 대한 벡터의 기술 방향성과 지원 방안에 관심을 보였다. 올해 벡터가 강조한 핵심 주제는 ‘검증 구조의 고도화’였다. 벡터는 SDV 환경에 최적화된 테스트 체계로 가상제어기(Virtual ECU)를 활용한 SIL(Software-in-the-Loop) 전략을 소개했다. 물리적 ECU 없이 정밀한 시뮬레이션 테스트가 가능하고 HIL(Hardware-in-the-Loop) 단계로 자연스럽게 확장되는 이 구조는 기능 검증부터 시스템 통합까지 개발 효율과 품질을 높이는 Shift Left 전략의 실질적 구현으로 평가됐다. AI 기반 자동화 기술도 주목받았다. 벡터는 자연어로 입력한 테스트 시나리오를 AI가 CAPL 스크립트로 자동 변환하는 기능을 선보였다. 이를 통해 코딩 경험이 부족한 개발자도 신속하게 시뮬레이션 환경을 구축할 수 있다. 개발 전
인피니언 테크놀로지스(이하 인피니언)가 마벨 테크놀로지의 오토모티브 이더넷 사업부 인수를 8월 14일 완료했다고 밝혔다. 이번 인수를 통해 인피니언은 소프트웨어 정의 차량(Software-Defined Vehicle, SDV)을 위한 시스템 전문성을 강화하고 차량용 마이크로컨트롤러(MCU) 분야에서의 입지를 한층 공고히 하게 됐다. 요흔 하나벡(Jochen Hanebeck) 인피니언 CEO는 “이번 인수는 인피니언이 오토모티브 반도체 1위 기업으로서 수익성 있는 성장 전략을 이어가고 있다는 방증”이라며 “포괄적인 포트폴리오를 기반으로 고객 및 파트너와 함께 소프트웨어 정의 차량 전환을 주도하고, 더 나아가 휴머노이드 로봇 등 물리적 AI 분야에서도 새로운 기회를 만들어 나갈 것”이라고 말했다. 자동차용 이더넷은 저지연과 고대역폭 통신을 지원하는 핵심 기술로, 마이크로컨트롤러, 프로세서, 센서 등 차량 내 다양한 구성 요소 간 데이터를 빠르고 안정적으로 교환하는 데 필수적이다. 이번 인수는 인피니언의 MCU 및 시스템 전문성과 마벨의 자동차용 이더넷 포트폴리오를 결합해, 고객에게 보다 통합적이고 경쟁력 있는 솔루션을 제공하는 기반이 된다. 특히 마벨의 Brig
[헬로즈업 세줄 요약] ㆍZena CSS, 차량 개발 주기 최대 1년-소프트웨어 혁신 최대 2년 단축 ㆍ글로벌 OEM 및 반도체 업계의 개발 효율성과 경쟁력 강화 지원 ㆍ클라우드-차량 간 아키텍처 연동으로 패러다임 변화 주도할 전망 AI 정의 차량 위한 사전 통합형 컴퓨팅 플랫폼 운전자가 차량을 통해 기대하는 경험은 빠르게 진화하고 있다. AI 기반 개인화, 자율주행, 몰입형 인포테인먼트는 더 이상 먼 미래가 아니다. 하지만 이러한 혁신은 전통적인 실리콘 개발 주기와 복잡한 시스템 통합 문제로 인해 현실화에 긴 시간이 소요된다. 자동차 제조사들이 당면한 ‘시간과의 전쟁’ 속에서, Arm이 제시한 ‘Zena 컴퓨팅 서브시스템(CSS)’은 중요한 전환점을 예고하고 있다. Arm은 Zena CSS를 통해 신차 출시 주기를 최대 1년 단축하고, 소프트웨어 혁신을 최대 2년 앞당길 수 있다고 밝혔다. 이는 AI 정의 차량을 향한 산업계의 본격적인 변화를 가속화할 수 있는 기술적·산업적 지렛대가 될 것으로 보인다. Arm Zena CSS는 Armv9 기반 Cortex-A720AE 코어 16개를 탑재한 고성능 컴퓨팅 플랫폼이다. 여기에 Cortex-R82AE 기반 세이프
벡터 인포매틱과 시높시스가 소프트웨어 정의 차량(SDV)의 개발 가속화를 위한 전략적 협력을 발표했다. 양사는 이번 협력을 통해 자동차 제조업체들이 소프트웨어 개발과 검증에 드는 시간을 단축하고 생산성을 높일 수 있도록 벡터의 소프트웨어 팩토리 기술과 시높시스의 전자 디지털 트윈 기술을 통합한 사전 통합 솔루션을 제공한다는 계획이다. 최근 자동차 업계는 차량 소프트웨어가 복잡해지고 변형 모델이 증가하면서 전통적인 순차적 설계 방식의 한계에 부딪히고 있다. 이에 따라 개발 초기부터 소프트웨어 검증을 수행하는 '시프트 레프트(Shift-Left)' 방식과 함께 애자일 및 지속적 개발 프로세스의 도입이 필수적으로 요구되는 상황이다. 벡터와 시높시스의 이번 협력은 이러한 업계 변화에 대한 적극적인 대응의 일환으로 평가된다. 양사는 우선 벡터의 AUTOSAR 기반 임베디드 소프트웨어인 'MICROSAR'와 ECU 개발 및 테스트 솔루션인 'CANoe'를 시높시스의 가상화 플랫폼인 'Silver' 및 'Virtualizer Development Kits(VDKs)'와 통합해 제공한다. 이를 통해 개발자는 차량 내 모든 ECU를 가상 ECU(vECU)로 구현해 소프트웨어
Arm이 차량 내 AI 가속화를 위한 소프트웨어 최적화 플랫폼 ‘Kleidi’를 오토모티브 시장에 출시한다고 밝혔다. 이를 통해 자동차 제조업체와 개발자들은 차세대 차량용 AI 애플리케이션을 더 빠르고 효율적으로 배포할 수 있는 환경을 갖추게 된다. Arm의 오토모티브 사업부 수라즈 가젠드라(Suraj Gajendra) 부사장은 “자율주행 기술이 미래의 핵심으로 주목받고 있지만, AI는 이미 적응형 크루즈 컨트롤, 개인 맞춤형 인포테인먼트 시스템, 운전자 모니터링 등 다양한 기능에서 활용되고 있다”고 설명했다. 하지만 차량 내 AI 워크로드가 복잡해지고, 클라우드-엣지 간 원활한 배포가 요구되면서 개발자 환경이 점점 더 어려워지고 있는 상황이다. 이에 따라 Arm은 자동차 소프트웨어의 복잡성을 줄이고, 성능을 자동 최적화하는 ‘Kleidi’를 통해 문제 해결에 나섰다. Arm Kleidi는 모바일, 클라우드, 데이터 센터 등 다양한 환경에서 AI 추론 워크로드의 성능을 최적화하는 소프트웨어 플랫폼이다. 특히 개발자가 추가적인 최적화 작업 없이도 AI 애플리케이션 성능을 향상할 수 있도록 설계됐다. Kleidi는 ExecuTorch, llama.cpp, Med
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