CWN(CHANGE WITH NEWS) - [독점] CES 2022 참가 기업, 자율주행 기술로 관심 집중...업계가 택한 전략과 전망은?

지난해에 이어 올해도 코로나19의 여파로 테크 업계 최대 행사인 CES 2022 참가 기업의 규모가 줄었다. 그러나 여전히 CES에 대한 관심이 뜨겁다. 라스베이거스의 CES 현장에 로봇과 자율주행차, 스마트 기기 등 두 눈을 크게 뜨고 관람객을 놀라게 할 다양한 제품이 등장했다. 미국 온라인 테크 매체 벤처비트는 다양한 혁신 제품 가운데 자율주행차 기술에 주목하며, CES 참관 기업 관계자의 자율주행 기술 개발 현황 및 전망을 보도했다.

많은 기업용 기술이 컴퓨터 기술 세계를 통해 새로운 기술을 학습했으나 반대의 상황도 흔하다. 미국 소프트웨어 개발사 소나투스(Sonatus) 창립자 겸 CEO인 제프리 초(Jeffrey Chou)는 기업 데이터센터의 모델 학습을 통해 자동차 컴퓨터 시스템의 능력을 향상할 수 있다고 말했다. 즉, 다량의 소형 컴퓨터로 운영하는 고립된 소프트웨어를 간소화하고, 미들웨어(middleware)와 결합해, 차량 안전 시스템의 실시간 성능을 유지하고, 차량 사이버보안과 같이 훗날 급부상할 문제에 대비할 수 있다.

AI 개발 기업 Apex.ai도 소나투스와 비슷한 방식으로 자율주행 차량을 비롯한 스마트 차량 기술을 개발했다. Apex.ai는 오픈소스 로봇 운영체제(ROS) 강화 및 최적화라는 전략을 채택했다. Apex.ai CEO 잰 베커(Jan Becker)는 "모든 기업이 ROS 프로토타입을 사용한다. Apex.ai는 프로토타입을 생산 제품으로 전환할 계획"이라고 밝혔다.

베커는 첨단 소프트웨어 추가 개발을 향한 길로 자동차 프로세서 강화를 언급했다. 그는 "테슬라가 수년 전 적용했으며, 앞으로 많은 기업이 3년 이내에 채택할 것이 유력한 한 가지 추세는 운전 시스템의 인포테인먼트를 위한 강력한 중앙 컴퓨터가 많을수록 ESP와 ABS 브레이크 해제 방지 등 차량 안전 기능 발전 기회가 더 열리게 될 것"이라고 설명했다.

다만, 베커는 수년 전부터 로보택시의 도로 주행 가능성이 제기됐으나 실현되기 어려울 것이라고 주장했다. 그는 "지난 몇 년간 업계는 상업적으로 합리성을 지닌 애플리케이션을 이해하기 시작했다. 어디든 자유롭게 이동할 수 있는 완전 자율주행차자 저렴한 가격에 보급되기 전 잘 알려지고 수익성이 높은 노선을 운행하는 상용차에 먼저 자율주행차를 도입하는 것이 더 실용적이다"라는 견해를 전했다.

미국 소프트웨어 기업 페론 로보틱스(Perrone Robotics)는 화물 야적장을 항해하거나 도시, 캠퍼스 버스 노선을 순환하는 자율주행 차량에 베커가 주장한 실용적인 접근방식을 채택했다. 페론 로보틱스는 그린파워 모터 컴퍼니(GreenPower Motor Company) 등 일부 전기차 제조사와 협력 관계를 체결했으나 기존 차량의 페달과 벤속기, 핸들과 연동해 알려진 경로에서의 저속 자율운행을 지원하는 레트로핏 키트도 판매한다. 로봇 개발 기업 오토봇(Ottobot)은 2020년 12월, 클리브랜드 국제공항에 콩쿠르 항해를 시작한 배달 로봇에 라이다 레인지파인더와 같은 자동차 혁신을 활용하고 있다. 오토봇은 또한 최근 요식 기술 회사인 프레스토(Presto)와 노동을 절감한 음식 주문의 연석 및 주차장 배달을 위한 제휴를 맺었다.

오토봇은 자율주행차 기술을 활용하면서도 자동차와 마찬가지로 GPS 내비게이션에 의존하기 때문에 다른 배달봇이 갈 수 없는 곳으로 갈 수 있도록 다른 방향으로 혁신했다. 예를 들어, 공항 내에서 작업하기 위해 오토봇은 도면에 대한 소프트웨어 시뮬레이션을 만듭니다. 리투카르 비제이 CEO는 "우리는 디지털 트윈을 만들고 그 안에서 탐색한다"고 말했다. 인파를 헤치고 유리 장벽을 보기 위해서는 센서의 배열도 달라야 한다.

물론, 하드웨어 최적화도 필요하지만, 소프트웨어 툴 개발사는 장치 프로그래밍 가능성을 두고 표준화된 접근방식을 꾸준히 추진한다. AI 기반 딥뉴럴 네트워크 개발사 디플라이트(Deeplite)의 공동 창립자 겸 CEO인 데이비스 소어(Davis Sawyer)는 "하드웨어와 소프트웨어 최적화 간의 상호 연계가 이루어진다면, 기존 기술 대비 최대 400~500%까지 기술 역량이 발전할 것"이라고 내다보았다.

디플라이트는 CES 현장에서 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위한 피트로치(Pytorch) 기반 효율적 딥러닝 모델용 소프트웨어 개발 키트인 '디플라이트 런타임(Deeplite Runtime)'를 공개했다. 디플라이트 런타임은 ARM 프로세서 실행을 위한 애플리케이션 컴파일 특화 기능을 지원한다.

소어는 "ARM CPU의 보편성과 개발자의 친숙성, 배터리 동력 기기의 저전력 프로필을 모두 고려했을 때, 디플라이트 런타임을 활용하여 소프트웨어 및 하드웨어 상호 연계 최적화에 도움을 줄 기회가 매우 크다고 본다"라고 말했다.

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