자동차 AI 기술은 인공지능을 사용하여 자동차를 운전하고 제어하는 기술로 자율 주행 자동차, 운전자 지원 시스템 및 교통 관리 시스템과 같은 다양한 애플리케이션에 사용될 수 있다.

자율주행 자동차는 인공지능을 사용하여 운전자의 개입 없이 주변 환경을 인식하고 자동차를 운전할 수 있어 교통 사고를 예방하고 교통 체증을 줄일 수 있다. 운전자 지원 시스템은 인공지능을 사용하여 크루즈 컨트롤, 차선 이탈 경고 및 충돌 방지 시스템 등 운전자를 돕는 기능을 제공해 운전자의 안전을 향상시키고 운전 피로를 줄이는 데 도움이 될 수 있다. 교통 관리 시스템은 인공지능을 사용하여 교통 흐름을 관리해 교통량을 분산시키고 교통 체증을 줄이는 데 도움이 될 수 있다.

전체 운전 경험을 향상시키기 위해 자동차 AI 기술을 사용하여 실시간으로 서로 통신하고 선택하는 지능형 차량이 개발되고 있다. 자동차 AI 솔루션의 필요성은 안전 기능 개선 및 교통 사고 감소에 대한 필요성에 의해 주도되고 있다. 이처럼 자율주행 차량의 채택, 정교한 운전자 지원 시스템에 대한 수요, 연결된 자동차에 대한 소비자의 선호도 증가에 따라 자동차 AI 시장이 성장하고 있다.

또한 스마트 도시의 확장과 효과적인 교통 시스템에 대한 수요 증가로 커넥티드 카 수요가 증가하고 있으며 이는 자동차 AI 시장을 활성화하고 있다. 차량은 교통 혼잡을 줄이고 안전을 향상시키는 연결된 자동차에 자동차 AI 기술을 사용하여 서로 통신하고 주변 인프라와 통신할 수 있다.

자동차 산업에서 예측 정비 솔루션에 대한 수요 증가는 자동차 AI 시장의 큰 성장을 예상하는 또 다른 요인이다. AI 기반 예측 유지보수 솔루션은 자동차 회사가 문제가 발생하기 전에 가능한 문제를 식별하여 가동 중지 시간을 최소화하고 생산성을 높이는 데 도움을 줄 수 있다. 자동차 AI는 생산성 향상과 비용 절감을 위해 생산 공정에도 적용되고 있다.

자동차 AI 시장의 시장 가치는 리포트스탠드데이터가 발표한 ‘글로벌 자동차 AI 시장 보고서(2023-2032)’에 따르면 2022년에 23억 달러였으며 예측 기간 동안 연평균 성장률 24%로 2032년에는 159억 4천만 달러에 이를 것으로 예상된다. 자동차 AI 시장은 전기 자동차와 하이브리드 자동차의 수요 증가로 인해 확대될 것으로 예상된다. 탄소배출량을 낮추고 연비를 높여야 하는 필요성으로 인해 전기 자동차 채택이 증가하고 있다. 전기 자동차의 성능과 경제성은 차량용 AI 기술에 의해 향상되고 있으며 이러한 제품에 대한 수요가 증가하고 있다.

그러나 높은 비용과 업계의 전문가 부족으로 인해 시장 확장이 다소 제한될 것으로 예상된다. 이러한 장애물은 저렴한 자동차 AI 솔루션의 생성과 해당 분야에서 일하는 지식이 풍부한 개인 풀의 확장 덕분에 향후 몇 년 안에 해결되어야 한다.

자동차 AI에 대한 각국 정부 규정

각국 정부 규정도 자동차 AI 시장에 영향을 미치고 있다. 미국 교통부는 AI 지원 차량을 생산하는 자동차 제조업체에 대한 안전 표준 및 성능 요구 사항을 포함하여 자율 차량의 개발 및 배치를 위한 지침을 발표했다.

유럽연합 집행위원회(European Commission)는 자동차의 자율주행차 시스템(AVS)에 대한 규정을 시행했다. 여기에는 주행성, 안전 시스템 및 운전자 지원 기술에 대한 요구 사항이 포함된다.

2017년 일본은 비전 2020 프로그램의 일환으로 AI 지원 차량의 개발 및 배치를 앞당기기 위해 자율주행법을 제정했다. 이 법은 자율주행차의 안전한 운행을 위한 규칙을 정하고 자동차 제조업체의 투자를 장려한다.

중국 정부는 자율주행차 및 기타 AI 지원 차량의 개발을 촉진하기 위해 도로 테스트 및 자율주행차 운영에 대한 안전 표준을 포함하여 다양한 규정 및 표준을 발표했다.

인도 정부는 국내에서 AI 지원 차량의 생산, 개발 및 채택을 지원하기 위해 국가 자동차 정책(NAP) 2020을 시작했다. 이 정책은 투자, 제조, 안전 기준 및 과세에 대한 지침을 제시한다.

자동차 AI 기술 동향

2021년에는 기계 학습 시장이 전체 AI 시장의 상당 부분을 차지했다. 이 기술을 사용하면 로봇은 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터로부터 학습해 점차 정확도를 높일 수 있다. 소매, 은행 및 의료를 포함한 여러 산업에서 사용된다. 예측 분석, 이상 탐지 및 개인화된 권장 사항은 머신 러닝 기반 알고리듬의 용도 중 일부에 불과하다.

예측 기간 동안 컴퓨터 비전 부문은 크게 확장될 것으로 예상된다. 이 기술은 사진과 비디오를 처리함으로써 기계가 시각적 환경을 이해하고 해석할 수 있도록 한다. 자동차, 의료 및 엔터테인먼트 산업을 포함한 여러 분야에서 사용된다. 무엇보다도 컴퓨터 비전 기반 시스템은 자율 주행, 물체 식별 및 안면 인식을 지원할 수 있다.

예측 기간 동안 자연어 처리 시장은 크게 확장될 것으로 예상된다. 이 기술은 텍스트와 음성을 분석하여 기계가 인간의 언어를 이해하고 해석할 수 있도록 한다. 고객 서비스, 은행, 의료 등 다양한 분야에서 사용된다. 자연어 처리 기반 솔루션은 음성 비서, 챗봇, 감정 분석 및 기타 애플리케이션에 유용할 수 있다.

예측 기간 동안 컨텍스트 인식 컴퓨팅 부문이 크게 증가할 것으로 예상된다. 위치, 시간, 사용자 행동 등 여러 데이터 포인트를 분석해 이 기술은 기계가 주어진 상황의 맥락을 이해할 수 있도록 한다. 소매, 운송, 스마트 홈 등 다양한 분야에서 사용된다. 상황 인식 컴퓨팅을 기반으로 하는 솔루션은 무엇보다도 스마트 시티 인프라, 대상 광고 및 개인화된 제안을 지원할 수 있다.

자동차 AI 애플리케이션 

2018년에는 전 세계적으로 약 900만 대의 차량에 어떤 형태로든 AI 기술이 설치된 것으로 추정되었다. 프로스프 앤드 설리번(Frost & Sullivan)에 따르면 2027년까지 모든 신차의 거의 68%에 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)이 장착되어 차량에서 가장 일반적인 자동화 유형이 될 것이다. IHS Markit 자동차 기술 채택 지수(Automotive Technology Adoption Index)에 따르면 2021년까지 전 세계적으로 판매되는 차량의 거의 80%가 어떤 형태로든 고급 운전자 지원 기술과 반자율 기능을 갖게 될 것이라고 한다.

이처럼 가까운 미래에는 반자율주행이라는 카테고리가 시장을 지배할 것으로 예상된다. 승용차의 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에 대한 수요 증가로 반자율주행 기술은 운전자의 수고를 줄여 운전을 더욱 간편하고 안전하게 만들어준다. 또한 운전자가 긴장을 풀고 승차감을 즐길 수 있도록 하여 운전 경험을 향상시킨다. 반자율주행차의 채택과 함께 편리함에 대한 욕구가 높아져 시장 확대를 가속화할 것으로 보인다.

예측 기간 동안 자율 주행 부문은 상당하게 확장될 것으로 예상된다. 자율주행 차량의 개발은 자동차 산업과 사람들이 출퇴근하는 방식에 혁명을 일으킬 것으로 예상된다. 사람의 도움 없이 길을 찾는 자율주행차 개발은 자동차 AI 기술에 달려 있다. 시장은 신뢰할 수 있고 안전한 운송 옵션에 대한 요구 증가, 주요 산업 참여자 간의 제휴 및 파트너십 증가, R&D 지출 증가에 의해 추진되고 있다.

예측 기간 동안 휴먼-머신 인터페이스 부문은 꾸준히 확장될 것으로 예상된다. 이 시장은 자동차의 스마트하고 사용자 친화적인 인터페이스에 대한 요구가 높아지면서 확대되고 있다. 자동차 AI 기술을 인간-기계 인터페이스에 통합하는 목표는 운전자와 차량 간의 통신을 향상하여 운전을 더 안전하고 편리하게 만드는 것이다. 차량은 이제 기술 덕분에 운전자의 음성 안내, 손짓 및 기타 입력에 응답할 수 있어 운전이 더욱 간단하고 편리해질 것이다.

교통 관리, 차량 관리 및 예측 유지 보수를 포함한 애플리케이션은 기타 부문에 포함된다. 이러한 애플리케이션에 자동차 AI 기술을 사용하면 차량 작동의 효율성과 안전성이 향상될 것으로 예상된다. 예를 들어, 예측적 유지보수는 AI 알고리듬을 사용하여 센서 및 기타 소스의 데이터를 검사하여 잠재적인 결함이 중요한 결함으로 바뀌기 전에 발견한다. 교통 관리는 AI를 사용하여 교통 패턴을 분석하고 교통 흐름을 개선하는 반면 차량 관리는 AI를 사용하여 경로 계획 및 차량 활용을 최적화한다. 이 부문의 확장은 이러한 애플리케이션에 대한 수요 증가에 힘입어 가속화될 것으로 예상된다.

큰 폭으로 성장하는 아태 지역 자동차 AI 시장

2021년 아시아 태평양 시장은 자동차 AI의 가장 큰 수익 점유율을 차지했다. 중국과 인도를 포함한 이 지역 경제가 빠르게 성장함에 따라 AI 기능을 갖춘 자동차에 대한 수요가 급증했다. 이 지역의 소득 증가와 생활 수준 향상으로 인해 AI 시스템을 갖춘 고급 자동차에 대한 수요가 증가했다. 주요 자동차 회사들도 중국, 일본, 한국과 같은 국가에 제조 시설을 설립하여 이 지역을 산업의 강국으로 만들었다. 결과적으로 이 지역의 자동차 산업은 AI를 더 자주 사용하고 있으며 이는 시장 수익을 높이고 있다.

자율 주행 차량의 사용 증가로 인해 북미 시장은 예측 기간 동안 가장 빠른 연평균 성장률을 보일 것으로 예상된다. 이 지역에서 자율 주행 차량의 개발 및 사용이 크게 증가하여 자동차 부문에서 AI에 대한 수요가 증가했다. 자동차 AI 시장의 확장은 구글, 테슬라, 마이크로소프트와 같은 빅 테크 회사가 집중되어 있는 지역에서 박차를 가했다. 또한 차량 안전 및 연비에 관한 엄격한 정부 요구 사항을 채택한 결과 이 ​​지역의 산업이 발전할 것으로 예상된다. 예를 들어 미국 교통부는 지역 자동차 부문에서 AI에 대한 수요를 증가시킬 것으로 예상되는 자율 주행 차량의 생성 및 테스트에 대한 표준을 발표했다.

여러 최고의 자동차 제조업체가 있는 유럽 시장은 예측 기간 동안 적당한 속도로 성장할 것으로 예상된다. BMW, 메르세데스-벤츠, 폭스바겐과 같은 수많은 유명 자동차 회사들이 AI 기술을 자동차에 통합하고 있으며 이 지역에 기반을 두고 있다. 또한 이 지역은 여러 국가에서 엄격한 배출 기준을 시행한 결과 환경 친화적인 교통 수단으로 전환되었다. 이 지역의 자동차 시장은 전기 자동차의 채택과 이러한 차량에 AI가 통합된 결과로 발전할 것으로 예상된다. 또한 ADAS(첨단 운전자 지원 시스템)에 대한 강조와 더 나은 자동차 안전 기능에 대한 필요성이 높아지면서 이 지역 자동차 산업에서 AI의 필요성이 높아질 것으로 예상된다.

글로벌 자동차 AI 시장을 이끌고 있는 기업들은 엔비디아, 알파벳, 인텔, 마이크로소프트, IBM, 퀄컴, 테슬라, 제너럴 모터스, 아우디, BMW 등이 있다.