2025년 10월호

AI의 두뇌 역할 ⇒ E2E(End-to-End) 자율주행

             신체 ⇒ SDV(Software Defined Vehicle)

과거 자동차 : 수천 개의 ECU가 복잡하게 연결된 기계장치 ⇒ 이제는 AI가 실시간으로 학습하고 판단하는 ‘스마트 컴퓨팅 플랫폼’으로 진화

E2E 자율주행?

1. 센서 입력부터 차량 제어까지의 전 과정을 하나의 통합된 AI 신경망이 학습·처리하는 구조로,

2. 개발자가 사전에 정의한 규칙 기반(Rule-based)의 단계적 프로세스를 대체한다

3. 핵심은 딥러닝·강화학습·멀티모달 인식 등 최신 AI 기술

카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서 데이터를 통합 분석(Multi-modal Perception)하고,

주행 환경의 수많은 비정형 변수들을 AI가 스스로 학습한다.

이를 통해 시스템 복잡도를 줄이고, 데이터 기반의 의사결정 능력을 극대화하여 기존 방식으로는 대응이 어려웠던 ‘롱테일 시나리오(Long-tail Scenario)’1) 해결의 실마리를 제공한다.

AI 모델은 단순한 주행 판단을 넘어 운전자 행동, 도로 위험도, 교통 흐름까지 예측하며 차량을 ‘스스로 판단하는 지능체’로 진화시킨다.

※롱테일 시나리오(Long-tail Scenario) : 발생 빈도는 매우 낮지만 종류는 무수히 많은 예측하기 어려운 예외적·돌발 상황

E2E 자율주행의 실질적 구현은 SDV로부터 시작된다.

SDV는 차량기능을 소프트웨어로 정의하고,

⇒ 중앙 집중화된 **고성능 AI 반도체(NPU, GPU)**와 통합 플랫폼을 통해 AI 모델이 차량 전체를 유기적으로 제어할 수 있는 물리적 기반을 제공한다.

⇒ OTA(Over-theAir) 업데이트는 SDV의 핵심 기능으로, AI 모델이 클라우드 기반의 대규모 데이터셋으로 학습한 결과를 차량에 지속적으로 반영하여 ‘스스로 진화하는 자동차’를 가능하게 한다