[CES 2024] 포티투닷, 사용자 중심 모빌리티 플랫폼 공개… "SDV는 AI 머신"

포티투닷(42dot)은 8일(현지 시간) 미국 라스베이거스 만달레이베이 컨벤션 센터에서 열린 CES 2024에서 자동차를 '인공지능(AI) 머신(스스로 배우고 개선하는 기계)'으로 정의했다. 또한, AI와 소프트웨어(SW), 그리고 데이터의 연결성, 확장성을 기반으로 자동차뿐만 아니라 다양한 모빌리티 디바이스 및 솔루션과 연계한 새로운 스마트시티 비전도 선보였다.

CES에 처음 참가한 포티투닷의 부스 주제는 AI 머신이다. 자동차를 끊임없이 차량 정보부터 주변 환경을 학습하는 컨티뉴어스 러닝 머신이자, 사람이 주는 데이터에 의존하지 않고 스스로 만들고 수집하며 이를 기반으로 목표하는 결괏값을 얻어내 행동하는 데이터 머신으로 바라본다. AI 시대가 도래하면서 사람과 정보를 연결하는 기술이 삶에 녹아들고 있다는 점을 짚어, 차량을 사용자나 주변 상황을 인식해 원하는 서비스를 적재적소에 제공하는 기반 기술로 만들겠다는 비전을 담은 것이다. 

이에 따라 포티투닷이 정의하는 SDV는 단순히 SW를 통한 기능 확장이 아닌, '이동을 위한 제품'에서 '생활의 형태를 바꾸는 플랫폼'으로 연결되고 확장된다. 스마트폰이 금융, 쇼핑, 교육, 레저 등 일상을 모바일 생태계로 연결한 것처럼 자동차 또한 충전부터 주행, 주차까지 모든 이동 전반을 모빌리티 생태계로 연결하고, 안전하면서도 사용자가 요구하지 않아도 알아서 필요한 기능을 제공하는 SDV로 진화, 차별화된 고객 가치를 제공하는 게 목표다.

고도화된 하드웨어(HW)와 SW를 효율적이고 안정적으로 동작하기 위해 내재화 개발 중인 SDV OS(운영체제)도 소개했다. SDV OS는 물리적으로 분산된 HW를 추상화(복잡한 시스템을 단순화하는 프로세스)해 하나의 차량으로 만들어, 애플리케이션이 차량의 HW 구조에 대한 의존성을 갖지 않도록 분리한다. 예를 들면, 차량의 특정 HW가 고장나더라도 SW의 실행 위치를 동적으로 이동시키고 복원해 사용자들은 보다 안전한 이동 경험을 얻을 수 있다. 

또한, 실제 도로에서의 자율주행에 대한 데이터를 수집하고 학습, 자가 발전해 나가는 일련의 과정(data-driven learning system and pipelines)과 LLM 기술이 다양한 모빌리티 서비스 영역에서 활용되는 사례, 서울시 자율주행 통합 서비스인 TAP! 등을 통해 데이터를 수집하는 목적과 가치를 실증 사례를 담은 영상과 함께 설명했다. 

포티투닷은 SW 중심의 패러다임 전환을 통해 SDV, AAM 같은 이동 수단 간의 연결을 넘어 스마트시티로 확장되는 미래 비전을 제시한다. 포티투닷이 그리는 스마트시티에서는 모든 이동 디바이스와 솔루션, 그리고 서비스들이 스스로, 또 끊김없이 자율화∙자동화된다. 

포티투닷은 이를 위해 자체 개발한 모빌리티 디바이스가 스마트폰 생태계와 연결될 수 있도록 시스템을 구축할 예정이다. 이미 스마트폰을 통한 경험의 연결에 익숙한 고객에게 모바일 앱 생태계와 이동 수단의 결합은 당연한 기대 조건이기 때문이다. 

포티투닷의 SDV 핵심은 HW와 SW를 분리해 개발하고, 표준 아키텍처로 개발 환경을 구축한 뒤 각각의 개발 속도를 높이는 것에 있다. 여기에 축적되는 데이터를 기반으로 차량 SW를 예정된 차량 개발 주기에만 의존하지 않고 오프사이클(off-cycle; 비주기적)로 개발해, 고객 니즈 등에 신속하게 대응하는 등 사용자 경험을 빠르게 개선하고 업데이트하는 개발·검증·배포 체제를 구현할 계획이다. 차량용 앱 마켓도 구축해 외부 개발자들이 직접 참여해 IVI(In-Vehicle Infotainment, 차량용 인포테인먼트) 앱을 개발할 수 있도록 소프트웨어개발키트(SDK)도 제공할 예정이다. 이를 통해 궁극적인 지향점인 '지속개선 되는 사용자 경험과 안전'을 원활하게 제공하겠다는 목표다. 

포티투닷 송창현 대표는 "자동차를 소유하지 않아도 내 차처럼 편하고, 목적지까지 다양한 이동 수단이 결합되는 혁신적인 이동 경험이 보편화될 것"이라며, "새로운 모빌리티 디바이스와 서비스를 물 흐르듯 연결하는 기술의 핵심이 바로 SW고, SW 중심의 SDV 프로세스에서는 다양한 솔루션 개발이 가능해 더 유연하게 사용자 니즈를 반영할 수 있다"고 말했다.

또 이어 "SDV가 다양한 기술은 물론 AI와 접목된다면 차는 단순히 다른 장소로의 이동만이 아닌, 사용자가 말하지 않아도 데이터와 AI로 의도를 파악해 목적지에 도착할 때까지 최소한의 직관적인 인터페이스만으로 자연스럽게 연결되고 모빌리티 디바이스와 서비스에 녹아들 것"이라고 덧붙였다.