車 미래 경쟁력 SW 플랫폼·AI 활용 역량에서 결정

기업 조직·개발 방식까지 소프트웨어 중심으로 재편

“이제 자동차 산업은 하드웨어 경쟁에서 소프트웨어 생태계 경쟁으로 이동하고 있다. API 중심 플랫폼과 AI 활용이 미래 자동차 산업의 성패를 좌우할 것이다”

22일 서울 강남 조선팰리스에서 열린 QNX 테크포럼 코리아 2026에서 정구민 국민대학교 교수는 ‘The Evolution of SDV towards AI-Defined Vehicles: Automotive SDV and QNX’를 주제로 발표하고 SDV의 진화 방향과 AI 정의 차량 시대를 준비하기 위한 자동차 산업의 과제를 제시했다.

정구민 교수는 먼저 SDV가 더 이상 미래 개념이 아닌 자동차 산업의 필수 전략이 되고 있다고 진단했다.

그는 최근 자동차 업계에서 차량 구조뿐 아니라 기업 조직과 개발 방식까지 소프트웨어 중심으로 재편되는 변화가 나타나고 있다고 설명했다.

특히 과거 강연에서 자동차 제조사 중심으로 SDV를 설명했다면 최근에는 소프트웨어 플랫폼과 보안, 기능 안전성 등 소프트웨어 관점의 비중을 확대하고 있다고 밝혔다.

그는 자동차와 ICT, 로봇 산업의 융합이 가속화되고 있다는 점에도 주목했다.

최근 중국 세계로봇대회(WRC)와 로봇 마라톤 사례를 언급하며 스마트폰 산업에서 축적된 발열 제어 기술과 ICT 경험이 로봇 산업 발전에도 활용되고 있다고 소개했다.

자동차 산업 역시 독자적으로 발전하기보다 로봇과 ICT 산업의 강점을 흡수하는 방향으로 진화하고 있으며, 산업 간 협력이 중요한 시대가 됐다고 분석했다.

정 교수는 현재 SDV 전환의 핵심 흐름으로 차량 전장 아키텍처의 중앙집중화를 꼽았다.

과거 수많은 ECU가 분산돼 기능을 수행했다면 최근에는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 애플리케이션 프로세서(AP) 중심 구조로 이동하고 있다는 것이다.

MCU가 담당하던 기능 상당수가 AP로 통합되면서 하드웨어 구조는 단순화되고 있으며, 차량 제어 기능 또한 고성능 프로세서로 집중되는 흐름이 나타나고 있다고 설명했다.

실제로 테슬라는 HW 2.0에서 HW 3.0으로 진화하면서 자율주행과 차량 제어 기능을 통합했고, 글로벌 완성차 업체들 역시 유사한 방향으로 움직이고 있다고 진단했다.

그는 “자동차 플랫폼은 한 번 결정되면 10년에서 20년 이상 유지된다”며 지금이 자동차 산업의 SDV 플랫폼 경쟁에서 가장 중요한 시기라고 평가했다.

특히 그는 앞으로의 경쟁 구도가 ‘하드웨어 단순화’에서 ‘소프트웨어 단순화’로 옮겨갈 것이라고 전망했다.

차량 구조가 고성능 프로세서 중심으로 통합되면서 하드웨어 복잡성은 줄어들고 있지만, 반대로 소프트웨어는 더욱 방대하고 복잡해지고 있다는 것이다.

이에 따라 자동차 업계에서는 ‘비용(Cost)·속도(Speed)·통합(Integration)’을 의미하는 CSI가 새로운 화두로 떠오르고 있다고 설명했다.

정구민 교수는 테슬라의 경쟁력 또한 단순화된 하드웨어와 경량화된 소프트웨어 구조에서 찾을 수 있다고 평가했다.

완성차 기업들은 오토사(AUTOSAR) 기반 소프트웨어 구조를 유지하면서도 비용과 개발 기간을 줄이기 위한 새로운 플랫폼 전략을 모색하고 있으며, 최근에는 API 중심 개발 모델이 빠르게 확산되고 있다고 말했다.

그는 API가 앞으로 차량 소프트웨어 생태계의 핵심 연결고리가 될 것으로 내다봤다.

앱 개발사와 부품사, 완성차 기업을 연결하는 공통 인터페이스 역할을 수행하게 되며, 이를 통해 플랫폼 독립성과 개발 효율성을 높일 수 있다는 설명이다.

현재 KSDF 얼라이언스 역시 이러한 API 기반 구조를 중요한 방향성으로 추진하고 있다고 소개했다.

오토사 진영 역시 변화에 나서고 있다고 분석했다.

적응형 오토사(Adaptive AUTOSAR)의 높은 비용과 복잡성을 해결하기 위해 오픈소스 활용을 확대하고 있으며, API 중심 개발과 AI 확대를 주요 전략으로 채택하고 있다는 것이다.

특히 QNX와 벡터(Vector)가 추진하는 ‘Alloy Core’와 이클립스 SDV 기반 플랫폼은 차세대 SDV 생태계에서 주목해야 할 사례로 언급됐다.

AI 정의 차량 시대에 대해서도 전망을 내놨다.

정 교수는 AI가 차량 사용자 경험 개선뿐 아니라 개발과 검증 과정 전체를 바꾸고 있다고 평가했다.

현재 연구실에서는 생성형 AI를 활용해 오토사 설정 작업을 자동화하는 연구를 진행하고 있으며, 코드 개발뿐 아니라 플랫폼 구축과 검증 영역까지 AI 활용 범위가 확대되고 있다고 설명했다.

그는 사티아 나델라 마이크로소프트 CEO가 언급한 ‘앱 시대의 종말’을 소개하며 앞으로는 AI 에이전트가 API와 마이크로서비스를 호출하는 구조가 일반화될 것으로 전망했다.

이는 자동차 소프트웨어 역시 애플리케이션 중심에서 AI와 API 중심 구조로 진화하게 됨을 의미한다고 덧붙였다.

발표에서는 로봇 산업과 실시간 운영체제(RTOS)의 중요성도 강조됐다.

정 교수는 로봇 역시 자동차와 마찬가지로 기능 안전성과 네트워크 안정성이 중요해지고 있으며, 대중화가 진행될수록 실시간 운영체제 수요가 확대될 것으로 내다봤다.

특히 엣지 컴퓨팅 성능과 기능 안전성, 보안, 개발 부담 완화 측면에서 QNX와 같은 RTOS가 피지컬 AI 시대의 중요한 기반 기술이 될 것이라고 평가했다.

아울러 국민대학교는 올해부터 본격적으로 QNX 센터를 운영하며 인재 양성과 산업 생태계 확대에 나설 계획이라고 밝혔다.

자동차뿐 아니라 로봇, 자율주행, 국방, 선박 등 다양한 분야에서 실시간 운영체제와 기능 안전 기술 연구를 확대하고 산업계와 협력을 강화할 예정이다.

정구민 교수는 발표를 마무리하며 “자동차와 로봇, ICT 산업이 융합되는 시대에는 소프트웨어 플랫폼과 생태계가 국가 경쟁력이 된다”며 “AI와 SDV 전환 과정에서 우리 산업이 새로운 기회를 확보할 수 있도록 산학연 협력을 더욱 확대해야 한다”고 말했다.