인공지능(AI)이 단순한 기술 트렌드를 넘어, 자동차의 안전성과 효율성, 그리고 사용자 경험 전반을 근본적으로 변화시키며 자동차 산업이 AI를 중심으로 빠르게 재편되고 있다.

27일 온라인으로 진행된 키사이트 월드 테크 데이(Keysight World Tech Day) 웨비나에서 키사이트 테크놀로지스의 토마스 괴츨(Thomas Goetzl) 자동차 및 에너지 부문 경영 총괄은 ‘AI가 이끄는 자동차 산업의 새로운 시대’를 주제로 발표하며, 전기차(EV)와 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 아우르는 자동차 혁신의 방향성을 제시했다.

괴츨 총괄은 AI가 차량의 효율성과 편의성을 동시에 끌어올리고 있다고 설명했다.

기존 내비게이션이 현재 교통 상황을 보여주는 데 그쳤다면, AI는 요일과 시간대, 날씨, 공사 정보 등을 종합해 미래의 교통 흐름을 예측한다.

이를 통해 운전자는 보다 효율적인 경로를 선택할 수 있고, 차량은 신호 체계와 연동해 불필요한 정체를 줄이는 방향으로 주행할 수 있다.

음성 기반 인터페이스 역시 AI의 발전으로 한층 자연스러워지며, 차량과의 상호작용 방식 자체를 바꾸고 있다.

전기차 분야에서 AI의 역할은 더욱 두드러진다.

배터리 관리 시스템(BMS)에 AI를 적용하면 충·방전 패턴과 센서 데이터를 분석해 배터리 수명을 연장하고, 최적의 충전 시점을 판단할 수 있다.

나아가 차량을 단순한 이동 수단이 아닌 에너지 자산으로 활용하는 ‘차량-그리드 연계(V2G)’ 개념에서도 AI는 핵심 기술로 작용한다.

전력 수요가 낮은 시간대에 충전하고, 필요 시 차량 배터리를 전력망 안정화에 활용하는 과정에서 AI의 예측과 의사결정 능력이 필수적이기 때문이다.

소프트웨어 정의 차량(SDV)과 자율주행 기술 역시 AI 없이는 논의할 수 없다.

생성형 AI는 소프트웨어 개발 과정에서 코드 작성과 테스트 자동화를 지원해 개발 효율을 높인다.

동시에 복잡한 교통 환경을 학습한 AI 모델은 지역별로 상이한 도로 규칙과 주행 문화를 이해하며, 보다 정교한 판단을 가능하게 한다. 이러한 AI는 차량 내부의 고성능 컴퓨팅 자원과 클라우드 인프라를 병행 활용하며, 실시간 의사결정과 대규모 데이터 분석을 동시에 수행한다.

제조 현장에서도 AI는 비용 절감과 품질 향상의 핵심 도구로 자리 잡고 있다.

생산 설비에 부착된 센서 데이터를 분석해 설비 고장을 사전에 예측하고, 이미지 기반 결함 분석을 통해 불량을 조기에 발견한다.

이는 생산 중단을 최소화하고, 공급망 전반의 효율성을 높이는 데 기여한다.

반면에 괴츨 총괄은 AI 활용이 확대될수록 ‘신뢰’라는 과제가 더욱 중요해진다고 강조했다.

규칙 기반 시스템과 달리 AI는 학습 데이터와 모델 구조에 따라 결과가 달라질 수 있다.

특히 안전이 최우선인 자동차 환경에서는 학습 데이터의 편향 여부와 모델 검증 방식이 핵심 이슈로 떠오른다.

예를 들어, 학습 데이터가 자동차 중심으로 구성됐다면 보행자나 이륜차에 대한 판단은 부정확해질 수 있다.

이에 따라 각국에서는 AI의 품질과 안전성을 검증하기 위한 규제와 표준 마련에 나서고 있다.

괴츨 총괄은 “AI는 더 이상 선택 사항이 아니라 자동차 산업 전반을 관통하는 기반 기술”이라며, “설명 가능성과 검증 가능성을 확보할 때 비로소 AI는 안전한 의사결정 도구로 자리 잡을 수 있다”고 말했다.