시장조사회사 글로벌데이터는 인공지능(AI)이 자율주행차(AV) 기능뿐만 아니라 안전 규정을 준수하는 데 매우 중요한 역할을 할 것이라고 전망했다. 글로벌데이터의 '인공지능(Artificial Intelligence in Automotive)' 보고서에 따르면, AI는 이미 자동차 가치 사슬의 많은 부분을 변화시키며 효율성, 혁신 및 제품 품질을 향상시키고 있다. 특히 머신러닝(ML), 컴퓨터 비전(CV), 자연어 처리(NLP)와 같은 AI 기술이 자율주행차 개발에 필수적이라며, 앞으로도 업계에 혁신적인 변화를 가져올 것이라고 밝혔다. 보고서는 각 AI 기술 분야의 역할을 간략하게 설명했다. 머신러닝은 자율주행차가 센서 데이터의 패턴을 인식하고 결정을 내리며, 시간이 지나면서 성능을 개선하도록 학습시키는 데 사용된다. 이 기술을 통해 자율주행차는 교통 신호, 장애물, 그리고 다른 차량을 식별하고 적절히 대응할 수 있다. 업계에서 머신러닝의 활용 사례로는 캘리포니아의 스타트업 Helm.ai가 도입한 WorldGen-1 다중 센서 생성형 AI 모델이 있다. 이 모델은 가상 환경에서 자율주행 시스템의 다양한 구성 요소(센서, 인식 알고리즘, 의사 결정 알고리즘, 제어 시스템)를 테스트하고 검증하는 데 사용된다. 또한, 머신러닝이 센서 데이터 학습을 마친 후, 컴퓨터 비전 알고리즘은 카메라와 센서가 캡처한 시각적 데이터를 처리하는 온보드 자율주행 시스템에서 활용된다. 보행자, 차량, 도로 표지판 등 물체를 감지하고 분류하는 데 필수적인 기술이다. 자연어 처리는 자율주행차가 음성 명령을 이해하고 정보를 제공하며 의도를 전달할 수 있도록 해 사용자 경험과 안전성을 높인다. 예를 들어, 운전자는 음성 제어를 통해 특정 위치에 대한 방향을 묻거나 원하는 라디오 방송국을 실행할 수 있다. 글로벌데이터 보고서는 "폭스바겐과 같은 OEM은 ChatGPT를 음성 비서에 통합해 차량에서 온도 제어, 향상된 내비게이션 및 일반 지식 제공 등 다양한 새로운 기능을 구현했다"고 밝혔다. 또한, AI는 가상 영업 도우미 역할을 수행해 고객의 개별 선호도와 요구에 맞춘 개인화된 추천을 제공한다. 이 모델은 자동차의 사양, 금융 옵션, 배송 및 픽업, 일반 고객 서비스 등 다양한 고객 문의를 이해하고 응답할 수 있도록 훈련됐다. 보고서는 이를 통해 필요한 인간 상호 작용의 양을 줄여 영업 프로세스를 간소화하고 효율성을 높인다고 덧붙였다.
