소프트웨어 중심의 자동차(SDV): 자동차 산업의 차세대 진화를 이끄는 아키텍처

이제 점점 더 많은 소비자가 자신의 차량이 다른 스마트 디바이스에서 제공하는 것과 다르지 않은 경험을 제공하기를 기대합니다. 또한 디지털 생활에 통합되기를 원하며, 주로 또는 전적으로 소프트웨어를 통해 운영을 관리하고 기능을 추가하고, 새로운 기능을 활성화할 수 있는 차량을 원합니다.

GMI 보고서(ibm.com 외부 링크)에 따르면 글로벌 소프트웨어 중심의 자동차(SDV) 시장은 2023년부터 2032년까지 22.1%의 연평균 성장률(CAGR)을 달성할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 차량의 고급 기능에 대한 수요 증가, 엄격한 차량 안전 규정, 연구 개발에 대한 투자 증가, 내비게이션 및 연결성 향상에 힘입은 것입니다. 그렇다면 SDV를 정확히 정의하는 것은 무엇이며 연결성, 자동화 및 개인화를 제공하는 자동차의 아키텍처 기반은 무엇일까요?

SDV에서 차량은 미래 혁신을 위한 기술 기반 역할을 하며, 방대한 양의 데이터를 수집 및 구성하고, 인사이트를 위해 AI를 적용하고, 사려 깊은 조치를 자동화하기 위한 지휘 센터 역할을 합니다. SDV는 하드웨어와 소프트웨어를 분리하여 업데이트 및 업그레이드, 자동화 또는 자율 및 지속적인 연결을 가능하게 합니다. 또한 환경과 상호작용하고 서비스 기반 비즈니스 모델을 학습하고 지원합니다. 동시에 온보드 전자 장치는 개별 전자 제어 장치에서 더 높은 성능과 간소화된 통합을 갖춘 고성능 컴퓨터로 진화합니다.

인프라 계층

이 계층에는 차량뿐만 아니라 장비, 노변 단위, 스마트 시티 시스템 및 이와 유사한 구성 요소는 물론 OEM(Original Equipment Manufacturer)의 다양한 백엔드 시스템도 포함됩니다. 이러한 요소는 모두 차량 데이터가 개발, 운영 및 서비스에 사용되는 주기적인 프로세스의 일부입니다. 이 데이터에서 얻은 인사이트를 기반으로 새로운 소프트웨어가 무선 업데이트를 통해 차량에 제공됩니다.

하이브리드 클라우드 플랫폼 계층

IBM 접근 방식에서는 차량에서 백엔드 시스템의 엣지까지 통일된 Linux 및 Kubernetes 기반 플랫폼을 사용합니다. Red Hat Enterprise Linux 및 Red Hat Openshift에서 지원되므로 '한 번 구축하면 어디에나 배포할 수 있다'는 원칙에 따라 소프트웨어 컨테이너 형태로 소프트웨어를 유연하게 배포할 수 있습니다. 소프트웨어는 백엔드에서 개발 및 테스트한 후 차량이나 인프라에 쉽게 배포할 수 있습니다. 이 모든 것이 전례 없는 유연성을 제공합니다.

애플리케이션 소프트웨어를 컨테이너 형태로 추상화하여 표준화하면 소프트웨어의 유지 관리 및 이식성이 향상되어 개발자 생산성이 향상됩니다. 하이브리드 클라우드 접근 방식은 IBM® Edge Application Manager로 보완되며, 이를 통해 OEM은 차량 내 사용에 최적화된 Java 런타임인 IBM® Embedded Automotive Platform과 함께 엣지 솔루션을 자율적으로 확장하고 운영할 수 있습니다.

AI 및 데이터 계층

AI 모델은 ADAS/AD와 같은 차량 기능에서 오랫동안 중요한 역할을 해왔습니다. Honda와 같은 일부 OEM은 더 안전하고 개인화된 자동차를 제공하기 위해 지식 관리에 AI를 사용합니다. 차량 운영과 관련하여 현재 AI는 사이버 보안에 적용되어 들어오는 보안 이벤트 및 사고를 분석하고 텔레매틱스 데이터를 분석하여 운전 경험에 대한 인사이트를 얻습니다.

오늘날 생성형 AI는 테스트 사례, 아키텍처 모델 및 소프트웨어 소스 코드와 같은 아티팩트를 자동으로 생성하여 SDV 개발 및 운영을 크게 개선할 수 있습니다. 이를 위해서는 각 사용 사례에 최적화된 다양한 기반 모델을 관리하고, 고객 고유의 표준을 기반으로 맞춤형 기반 모델을 구축하고, 경쟁사가 악용할 수 있는 공개 오픈 소스 기반 모델에 엔지니어링 데이터가 통합되지 않도록 보호하기 위해 IBM® watsonx와 같은 AI 제품 포트폴리오가 필요합니다. 또한 IBM® Distributed AI API와 같은 기술을 통해 OEM은 차량과 같은 엣지 디바이스에서 AI 모델의 배포 및 사용을 최적화할 수 있습니다.

보안 계층

OEM은 개발, 차량 내 운영 및 기업 환경 전반에 걸쳐 외부 및 내부 위협에 대응하기 위해 사이버 보안을 위한 제로 트러스트 프레임워크를 점점 더 많이 도입하고 있습니다. 차량 보안의 핵심 요소 중 하나는 위협 탐지 및 보안 오케스트레이션, 자동화 및 대응에 IBM® QRadar Suite를 사용할 수 있는 차량 보안 운영 센터입니다.

또한 OEM은 차량 내부의 메시지와 차량 외부로 확장되는 기타 모든 통신을 암호화해야 합니다. 이는 IBM® Enterprise Key Management Foundation을 통해 달성할 수 있습니다. 마지막으로, IBM® X-Force Red는 특정 자동차 테스트 오퍼링을 제공합니다.

AI 제품 계층

자동차 산업은 IBM® Engineering Lifecycle Management와 같은 최신 개발 플랫폼을 통해 최신 CI/CD 환경에서 민첩한 소프트웨어 개발을 실행할 수 있습니다. 추적 가능한 요구 사항 엔지니어링, 모델 기반 시스템 엔지니어링 및 테스트를 제공하여 협업을 촉진하고 제품 복잡성을 관리하며 데이터 기반 인사이트를 적용하고 규정 준수를 보장합니다. 또한 watsonx와 같은 포트폴리오가 지원하는 AI 엔지니어링은 개인화된 고객 경험을 가능하게 합니다. Engineering Data Management 솔루션은 이 Continental 사례 연구에 설명된 대로 고객이 자율 주행 개발에 필요한 광범위한 데이터를 관리할 수 있도록 지원합니다. IBM® Cloud Pak for Network Automation과 같은 지능형 플랫폼은 특히 인프라의 통신사와 관련된 네트워크 운영의 자동화 및 오케스트레이션을 가능하게 합니다. 백엔드에서 IBM® Connected Vehicle Insight는 제조업체가 커넥티드 카 사용 사례를 구축할 수 있도록 지원합니다.

마찬가지로 중요한 것은 SDV에는 다양한 제공업체의 전문 기술이 많이 필요하기 때문에 에코시스템 협업이 SDV 아키텍처에서 중요한 역할을 한다는 것입니다.

궁극적으로 아키텍처의 모든 구성 요소는 차량 운전자와 승객에게 최상의 경험을 보장하는 데 있어 잘 정의된 역할을 수행하여 자동차 산업의 차세대 진화로서 SDV를 확고히 합니다.

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