2026년 AI 기반 SDV 혁신 – 자동차에서 생성형 AI분터 피지컬 AI까지

AI 기반 SDV 혁신은 2026년 화제가 되는 주제입니다.

자동차 제조사들이 하드웨어 중심 구조에서 보다 유연하고 소프트웨어 중심의 모델로 전환함에 따라, SDV는 차량 성능, 안전성, 사용자 경험을 크게 향상시킬 기회를 제공합니다.

이러한 하드웨어에서 소프트웨어로의 전환은 물리적 부품을 디지털로 대체하는 수준일 뿐만 아니라 차량 공학의 본질적인 변화를 의미하며 혁신의 잠재력을 열어줍니다. SDV의 부상은 AI 기반 자율주행 기술, AI가 적용된 전기차 배터리 최적화, 커넥티드 카 생태계, 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)와 같은 신기술의 발전을 촉진했습니다. 이와 같은 기술들은 미래 자동차 산업의 판도를 바꾸어 더욱 똑똑하고 안전하며, 상호 연결된 차량을 구현하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 이번 글을 통해 AI 기반 SDV 혁신에 관한 최신 인사이트를 공유하고자 합니다.

AI 기반 SDV 혁신이란 무엇입니까? 

소프트웨어 정의 차량(SDV)은 주요 기능과 성능이 고정된 하드웨어 시스템이 아닌, 소프트웨어에 의해 제어되고 지속적으로 업데이트되며 기능 향상이 이루어지는 현대적인 자동차를 의미합니다.

SDV는 자동차 산업의 미래 지향적인 진화 방향이 열고 있습니다. 기존 차량은 기능이 물리적 구성 요소와 임베디드 시스템에 국한되어 유연성이 부족했습니다. 반면 SDV는 중앙 집중형 컴퓨팅 플랫폼과 모듈형 소프트웨어 아키텍처를 기반으로 합니다. 이러한 시스템은 무선(OTA) 업데이트를 가능하게 하여 제조사들이 소프트웨어를 통해 새로운 기능, 업데이트, 성능 및 안전성 향상 기능을 원격으로 제공할 수 있게 합니다.

AI 기반 SDV혁신은 차량이 하드웨어 중심의 기계에서 소프트웨어 중심의 지능형 시스템으로 전환되는 것을 의미합니다. 이 과정에서 인공지능은 차량 소프트웨어 스택 전반에 깊이 통합됩니다. 이러한 패러다임에서 AI는 부가 기능이 아니라 차량이 설계되고, 개발되며, 운영되고, 업데이트되고, 수명 주기 전반에 걸쳐 개선되는 방식을 형성하는 핵심적인 조력자입니다.

실제로 AI는 코드 생성, 버그 탐지 및 테스팅과 같은 핵심적인 작업을 자동화함으로써 SDV 개발을 획기적으로 개선합니다. 예를 들면 자동화된 코드 생성 및 모델 기반 테스팅과 같은 머신러닝 기법은 수동 작업을 줄여 개발 프로세스의 속도를 높이고 문제를 더욱 효율적으로 식별합니다. 또한 AI 기반 도구는 신속한 프로토타이핑을 가능하게 하고 워크플로우를 간소화하여 개발팀이 소프트웨어 품질을 향상시키면서 혁신에 집중할 수 있도록 돕습니다. 이러한 자동화는 더욱 빠르고 효율적인 SDV 개발로 이어지며 AI를 자동차 소프트웨어 산업의 판도를 바꾸는 핵심 요소로 만듭니다.

소프트웨어 정의 차량의 발전에는 인공지능과 머신러닝 기술의 통합이 중추적인 역할을 합니다. 이러한 기술은 차량 개발의 모든 면을 최적화하는 데 기여하고 있습니다. AI는 단순히 자율주행 기능의 동력원일 뿐만 아니라 전기차(EV) 배터리 성능 향상, 예측 유지보수, 그리고 전반적인 차량 효율성 증대에도 중요한 영향을 미칩니다.

자율주행 시스템과 머신러닝 모델을 통합하기 위해서는 통일된 AI 플랫폼이 필수적입니다. 이를 통해 자동차 제조사들은 데이터로부터 보다 심층적인 통찰력을 얻고 더 스마트한 의사결정 프로세스와 운영 효율성을 달성하고 있습니다. 첨단 기술의 이러한 통합은 자동차 제조사 및 공급업체들이 미래 모빌리티 요구사항에 더욱 효율적으로 대응할 수 있는 SDV를 설계하도록 돕습니다.

• AI 기반 자율주행: AI와 머신러닝을 적극적으로 활용함으로써 SDV는 복잡한 시나리오를 인지하고 지능적인 판단을 내릴 수 있습니다. 이 통합 플랫폼은 고급 자율주행 기능의 근간을 제공하며, 차량이 주변 환경을 정확히 인식하고 실시간으로 반응할 수 있게 합니다.
• 전기차 배터리 최적화를 위한 AI: AI 기반 디지털 트윈 기술은 전기차 배터리 성능을 최적화하고, 주행 가능 거리를 향상시키며, 배터리 수명을 연장하는 데 기여합니다. 예측 분석 및 실시간 모니터링을 통해 이러한 혁신은 전기차 배터리의 잠재력을 극대화하여 성능과 운영 수명을 증진시킵니다.
• AI 기반 차량 사이버 보안: 차량이 점점 더 연결됨에 따라 강력한 사이버 보안은 필수적입니다. AI 기반 사이버 보안 솔루션은 차량 데이터와 운영 무결성을 안전하게 보호하며, 차량 시스템을 손상시킬 수 있는 사이버 위협에 효과적으로 대응합니다. 나아가 이러한 솔루션은 제조사들이 OTA 업데이트를 통해 물리적인 리콜이나 서비스 센터 방문 없이도 차량의 보안을 유지할 수 있도록 지원합니다.
• 자동차 산업을 위한 생성형 AI: 챗봇과 같은 기본적인 응용 분야를 넘어, AI 로드맵의 공백을 메우기 위해 자동차 전문가들은 보다 포괄적인 생성형 AI(Gen AI) 전략 개발에 매진하고 있습니다. 이러한 혁신은 자율주행부터 커넥티드카에 이르는 첨단 애플리케이션을 가능하게 하며, 미래 모빌리티를 위한 더욱 견고한 생태계를 조성합니다.

자동차 산업에서 생성형 AI에서 피지컬 AI으로

자동차 산업에서 AI의 중심축은 콘텐츠·설계·시뮬레이션을 생성하는 생성형 AI에서 현실 세계를 인지하고 판단해 실제 행동까지 수행하는 피지컬 AI로 확장되고 있습니다. 생성형 AI가 개발·검증·고객경험을 빠르게 고도화했다면 피지컬 AI는 센서와 컴퓨팅, 안전 프레임워크를 기반으로 차량(및 공장 로보틱스)이 물리 환경에서 안전하게 작동하도록 만드는 단계라고 볼 수 있습니다.

생성형 AI (Generative AI) 및 자동차 시장

생성형 AI이란 학습된 데이터 패턴을 바탕으로 새로운 텍스트·이미지·코드·설계안·시뮬레이션 등을 만들어내는 AI를 의미합니다. 자동차 산업에서는 이를 통해 차량 설계와 프로토타이핑, 소프트웨어 개발, 고객 대응, 그리고 자율주행 검증을 위한 디지털 트윈 및 시뮬레이션 생성에 폭넓게 적용할 수 있다고 정리됩니다.

자동차 차량 기술에서의 생성형 인공지능 도입

대표적 도입 방식은 (1) 디지털 트윈/가상 도로환경을 생성해 수천~수만 마일의 가상 주행 테스트를 수행하고 (2) 돌발 보행자·악천후 등 엣지 케이스 시나리오를 대량으로 만들어 자율주행 SW를 학습·검증하는 것입니다. 또한 차량 내 경험 측면에서는 LLM을 활용해 음성 비서의 대화 능력을 확장하고, 사용자의 의도를 더 자연스럽게 이해하는 방향으로 진화하고 있습니다.

실제 사례 연구

• Waabi – “Waabi World” 생성형 AI 기반 폐루프(Closed-loop) 시뮬레이터: 생성형 AI로 반응형 테스트 환경을 구축해 자율주행 시스템(“Waabi Driver”)의 학습·평가·테스트를 확장하는 접근을 설명합니다.
• Mercedes-Benz – MBUX 음성 비서에 ChatGPT 통합(미국 베타 프로그램): 차량 음성 제어를 더 직관적으로 만들기 위해 ChatGPT를 MBUX에 연결하는 계획과 베타 프로그램 내용을 공식적으로 안내합니다.

자동차 분야의 피지컬 AI

피지컬 AI는 자율주행차·로봇·카메라 같은 자율 시스템이 현실(물리) 세계를 지각하고(perceive), 이해하고(understand), 추론하며(reason), 복합 행동을 수행/조정(perform/orchestrate)하도록 하는 AI를 뜻합니다. 즉 “디지털 결과물을 생성하는 것”을 넘어, 실제 환경의 제약(마찰, 거리, 속도, 예측 불확실성) 속에서 안전하게 행동하는 능력에 초점이 있습니다.

자동차 차량 기술에서의 피지컬 AI 도입

자동차에서는 피지컬 AI가 센서 융합 + 차량 컴퓨팅 + 안전 설계로 구현됩니다. 예를 들어, 제조사들은 차량 내 컴퓨팅(ADAS/차량 내 안전 기능)을 강화하고, 동시에 자율주행 개발 전 과정(클라우드~차량)에서 안전을 담보하기 위한 통합 안전 시스템을 도입하려는 흐름이 뚜렷합니다. NVIDIA는 이를 위해 AV 개발 파이프라인 전반을 아우르는 NVIDIA Halos 같은 “풀스택 안전 시스템”을 제시하고 있습니다.

실제 사례 연구

• NVIDIA Halos(자율주행용 종합 안전 시스템) 발표: 칩부터 소프트웨어, 도구·서비스까지 묶어 AI 기반 종단간(end-to-end) AV 스택의 안전 개발을 지원한다고 설명합니다.
• GM–NVIDIA 협력 확대(차량 ADAS 및 공장 로보틱스/계획 최적화): GM이 NVIDIA의 가속 컴퓨팅과 Omniverse/Cosmos, DRIVE AGX 등을 활용해 공장(로보틱스·계획)과 차량(ADAS/인캐빈 안전) 영역을 함께 고도화한다는 공식 발표가 있습니다.

SDV에 AI 통합 어려움 

데이터 보안과 프라이버시 

소프트웨어 정의 차량은 카메라, 레이더 등의 센서, 차량 상태 정보(주행, 배터리, 고장 코드), 운전자 행동(경로, 운전 습관), 인포테인먼트 및 앱 연동과 같은 커넥티드 서비스 등 방대한 데이터를 끊임없이 수집·전송·처리합니다. AI가 효과적으로 학습 및 추론하기 위해서는 이러한 데이터가 지속적으로 순환되어야 하며 데이터 양이 증가할수록 공격 표면(attack surface)도 넓어집니다. 실제로 자동차 및 모빌리티 분야는 사이버 공격의 주요 표적이 되고 있으며 (2023년 295건 중 64%가 악의적 행위자에 의한 공격), 차량 자체가 ‘움직이는 컴퓨터’의 역할을 맡고 있기에 보안은 선택의 문제가 아니라 필수적인 조건입니다.

특히 SDV 환경에서는 차량 내부 네트워크(ECU, 도메인, 중앙 컴퓨팅), 클라우드 및 서버, 모바일 앱 및 제3자 서비스, OTA 업데이트 채널 등 다양한 경로를 통해 데이터가 이동합니다. 이 과정에서 한 지점만 취약해도 개인정보 유출뿐 아니라 차량 기능의 무단 제어 등 더 큰 안전 문제로 이어질 수 있습니다.

또한 GDPR 등 글로벌 규정을 준수하기 위해서는 단순한 암호화뿐 아니라 데이터 최소 수집, 수집 목적 제한, 보관 기간 관리, 제3자 제공 통제, 이용자의 동의 및 철회 권리 보장 등 거버넌스 체계를 함께 구축해야 합니다. 따라서 SDV 보안은 기술적 문제를 넘어서, 규제 준수와 신뢰 확보, 서비스 설계가 복합적으로 얽힌 과제입니다.

규제 환경의 불확실성

AI 기반 SDV는 기술 발전 속도가 매우 빠른 반면 규제는 사회적 합의, 안전 검증, 법체계 정비 과정을 거치며 속도가 느린 편입니다. 이로 인해 “허용되는 사항과 금지되는 사항,” “사고 책임 소재,” “테스트 및 배포 요건”이 지역마다 상이하게 형성됩니다. 예를 들어 미국은 지역별로 자율주행 관련 규정이 다르며 이로 인해 기업들은 전국 단위의 롤아웃이 어려워지고 비용 부담이 커집니다.

규제 불일치는 행정적 문제일 뿐만 아니라 기술 구현 방식에도 영향을 미칩니다. 특정 지역에서 운전자 감시 기능이 필수라면, 그 시장에 공급되는 차량은 HMI(경고, 개입 로직), 센서 구성, 로그 기록 방식 등이 달라질 수 있습니다. 즉 SDV가 추구하는 “하나의 소프트웨어 플랫폼으로 글로벌 확장”이라는 목표가 규제 차이로 인해 기능 분기(Feature fragmentation)를 경험하게 됩니다. 업계가 해결해야 하는 핵심 과제는 안전, 책임, 데이터, 업데이트 등 법적 프레임워크를 명확하고 조화롭게 마련하는 동시에, 혁신을 저해하지 않는 균형점을 찾는 것입니다.

설명가능성과 편향

AI 모델은 높은 성능에도 불구하고 의사결정 과정이 명확하게 설명되지 않는 ‘블랙박스’ 문제를 안고 있습니다. SDV에서 이는 매우 중요한 이슈인데, 자율주행과 운전자 보조 시스템의 순간 판단이 안전과 직결되며, 그 결과가 사고, 부상, 재산 피해 등으로 이어질 수 있기 때문입니다.

또한 편향(Bias)은 학습 데이터가 특정 환경, 인구집단, 도로 조건 등에 편중될 때 발생할 수 있습니다. 예컨대 특정 날씨나 조도, 특정 지역 데이터 중심으로 학습된 모델은 다른 환경에서 인지 성능이 저하될 수 있습니다. 문제는 단순히 정확도 저하에 그치지 않고, 특정 조건에서 안전 리스크가 더 커질 수 있다는 점입니다. 따라서 AI 기반 SDV는 결정 근거를 추적 가능하게 하고 편향을 꾸준히 탐지 및 완화하며 실패 상황에서도 안전하게 작동하도록 설계되어야 합니다. 이는 기술 이슈를 넘어 윤리, 책임, 대중 신뢰 확보의 핵심 조건이기도 합니다.

연산 성능과 자원 제약 

자율주행 레벨이 높아질수록 차량은 다수 센서의 스트림을 동시에 처리(인지), 상황을 해석(이해), 미래를 예측(예측), 즉각적인 제어 결정을 내리는 작업(제어)을 수행해야 합니다. 이 모든 과정은 대규모 실시간 연산을 요구하며, 차량은 전력, 발열, 공간, 비용 같은 물리적·에너지적 제약을 받습니다. 단순히 ‘성능 좋은 AI 모델’을 탑재하는 것만으로는 충분하지 않고, 전력 대비 성능 즉 효율성이 매우 중요합니다.

특히 실시간 처리 요구가 높은 SDV의 특성상, 클라우드 기반 처리 방식은 지연(latency) 및 연결 품질 문제로 현실적인 한계가 있습니다. 안전 관련 기능은 차량 내 엣지 컴퓨팅으로 직결되야 하는 경우가 많아, 발열과 배터리 소모를 최소화하면서 비용 측면도 고려한 최적화가 반드시 필요합니다. 요컨대 AI 기반 SDV는 단순한 ‘똑똑한 모델’이 아니라, 제한된 자원 내에서 안전하게 구동되는 엔지니어링 문제로 귀결됩니다.

확장성과 인프라 

SDV의 장점 중 하나는 차량을 구매한 이후에도 소프트웨어 업데이트를 통해 성능과 기능을 개선할 수 있다는 점입니다. 그런데 차량 수가 증가할수록 업데이트, AI 모델 운영의 복잡도도 급격히 증가합니다. 전체 차량 플릿(Fleet) 단위로 AI 모델을 관리, 배포, 검증, 문제 발생 시 롤백하는 과정은 단발성 ‘배포’가 아니라 지속적인 운영 과제로 전환됩니다.

특히 AI 모델은 데이터 변화와 환경 변화에 따라 성능 드리프트가 발생할 수 있어, 일반 소프트웨어 업데이트보다 모니터링과 재학습 체계가 더욱 중요합니다.

또한 SDV가 지도, 교통정보, 클라우드 서비스, 차량 간 통신 등 다양한 커넥티드 시스템과 연동되려면 안정적인 네트워크와 데이터 교환 표준, 보안 인증, 서버 인프라가 필수적입니다. 인프라가 불안정하면 업데이트 실패, 기능 제한, 데이터 동기화 오류로 인해 사용자 경험이 저하되고, 이는 안전성에도 직접 영향을 끼칠 수 있습니다. 따라서 SDV 확장성 문제는 개별 차량 이슈를 넘어 플릿 운영, 네트워크, 표준, 보안, 규제 등이 맞물린 생태계 차원의 복합 과제로 인식하는 것이 정확합니다.

AI 기반 SDV의 현황 및 미래 예측

시장 규모 

Grand View Research 보고에 따르면 2024년 글로벌 소프트웨어 정의 차량 시장 규모는 2,077억 6천만 달러로 추정됩니다. 이 시장은 2025년부터 2033년까지 연평균 성장률(CAGR) 31.6%로 성장하여 2033년에는 2조 4,451억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 자동차 제조업체들은 기존의 분산형 전자 제어 장치(ECU) 방식에서 도메인 및 존 기반 아키텍처로 전환하고 있습니다.

항목	자세한 인사이트
적용 분야별	첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 안전 및 운전 편의성에 대한 검증된 영향력 덕분에 2024년 소프트웨어 정의 차량 시장을 주도했습니다. 비상 제동, 차선 유지 보조, 어댑티브 크루즈 컨트롤과 같은 기능들은 이제 최신 모델에서 흔히 볼 수 있게 되었습니다.
유형별	연결형 소프트웨어 정의 차량(Connected SDV)은 실시간 통신, 인포테인먼트, 차량 대 모든 것(V2X) 기능에 대한 중점 덕분에 2024년 시장을 지배했습니다. 차량 내 연결성, 텔레매틱스 및 내비게이션 서비스에 대한 높은 수요는 이러한 유형의 채택을 강화시켰습니다.   자율주행 소프트웨어 정의 차량(Autonomous SDV)은 자동차 산업이 더 높은 수준의 자율성으로 나아가면서 빠르게 성장하고 있습니다. 이러한 차량은 최소한의 또는 전혀 인간의 개입 없이 작동하기 위해 첨단 인지, 의사결정 및 제어 소프트웨어를 필요로 합니다. 또한 AI, 센서 융합 및 컴퓨팅 플랫폼의 발전이 이들의 개발과 상용화를 가속화하고 있습니다.
지역별	아시아 태평양 소프트웨어 정의 차량 시장은 2024년에 시장을 선도했으며 36.6%의 점유율을 차지했습니다. 강력한 자동차 제조 인프라 덕분에 아시아 태평양 지역이 가장 큰 시장입니다. 중국, 일본, 한국과 같은 국가들은 전기차(EV) 및 지능형 모빌리티에 공격적으로 투자하고 있습니다. 연결 기능 및 첨단 안전 시스템에 대한 높은 수요가 SDV 채택을 주도하고 있습니다. 스마트 교통 촉진을 위한 정부 이니셔티브와 5G 배포 또한 성장을 뒷받침하고 있습니다. 이 지역의 기술 기업들도 자동차 제조사들과 협력하여 확장 가능한 SDV 플랫폼을 개발하고 있습니다.

SDV 시장이 지속적으로 빠르게 확장됨에 따라 AI의 통합 증가는 핵심적인 성장 촉매제로 부상하고 있습니다. 이는 다음 가치 창출 단계를 견인하며 AI 기반 SDV 시장의 성장을 가속화하고 있습니다.

Transparency Market Research에 따르면 글로벌 자동차 AI 시장 규모는 2025년에 198억 달러로 평가되었으며 2026년부터 2036년까지 연평균 성장률 27%에 이를 것으로 전망됩니다. 이 시장 성장은 첨단 운전자 지원 시스템의 채택 증가와 커넥티드 및 소프트웨어 정의 차량의 확장에 의해 주도되고 있습니다.

AI 기반 자동차 시스템	자동차 AI 시장은 인공지능 시스템과 자동차 기술을 결합하여, 더 나은 성능, 향상된 안전 기능 및 개선된 운전자 경험을 제공하는 차량을 개발합니다. 제품군에는 자율주행 소프트웨어, 차량 내 AI 프로세서, 인지 센서 및 클라우드 기반 AI 플랫폼과 함께 작동하는 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)이 포함됩니다. 이러한 기술들은 차량이 주변 환경을 감지하고 적절한 조치를 수행할 수 있도록 지원합니다.
핵심 AI 기술	자동차 산업은 컴퓨터 비전, 센서 융합, 머신러닝 및 자연어 처리와 같은 다양한 애플리케이션을 통해 AI를 적용합니다. 이러한 시스템은 운전자 지원 기능을 지원하고 차량 운전자에게 즉각적인 도움을 제공하면서 차량이 스마트한 선택을 할 수 있도록 합니다.
AI 기반 애플리케이션	이 시장은 자율주행 기술, 예측 유지보수 시스템, 교통 관리 솔루션, 운전자 모니터링 시스템 및 AI 기반 인포테인먼트 시스템의 구현을 통해 승용차는 물론 상용차 및 전기차 시장에도 서비스를 제공합니다. 이 솔루션들은 편리한 서비스와 더불어 더 나은 안전 조치를 제공하여 소비자의 경험과 플릿(fleet) 운영자의 운영 효율성을 모두 향상시킵니다.

자주 묻는 질문

AI 기반 SDV 혁신이 기존 차량 아키텍처와 근본적으로 다른 점은 무엇인가요?

AI 기반 SDV는 하드웨어 중심 설계에서 벗어나, 소프트웨어와 데이터가 차량 기능의 핵심이 됩니다. 중앙 집중형 컴퓨팅과 AI 알고리즘을 통해 차량 기능을 OTA(무선 업데이트)로 지속적으로 개선할 수 있으며, 주행 보조, 인포테인먼트, 에너지 관리까지 하나의 소프트웨어 플랫폼 위에서 통합적으로 진화합니다.

생성형 AI와 피지컬 AI는 AI 기반 SDV 혁신에서 각각 어떤 역할을 하나요?

생성형 AI는 SDV 개발 과정에서 코드 생성, 시뮬레이션 시나리오 확장, 사용자 인터페이스 개선 등 개발·검증·경험 측면을 가속합니다. 반면 피지컬 AI는 센서 융합과 실시간 추론을 통해 차량이 실제 도로 환경을 인지·판단·제어하도록 하여, 주행 안전성과 자율성을 직접적으로 향상시키는 역할을 합니다.

AI 기반 SDV 확산에서 자동차 제조사가 직면한 주요 과제는 무엇인가요?

가장 큰 과제는 안전성과 신뢰성 확보입니다. AI 모델의 결정 과정을 검증·설명해야 하며, 사이버 보안과 기능 안전(Functional Safety), AI 안전(AI Safety)을 동시에 충족해야 합니다. 또한 하드웨어–소프트웨어–클라우드 전반을 아우르는 인재와 조직 역량을 확보하는 것도 AI 기반 SDV 전환의 핵심 과제로 꼽힙니다.

마무리  

지금까지 AI 기반 SDV에 관한 인사이트를 살펴보았습니다.

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