자동차 분야에서 AI를 선택해야 하는 이유는?

AI는 대규모 이종 데이터 세트를 빠르게 수집, 처리, 분석, 조치하고, 복잡한 기능을 수행하며, 워크플로와 프로세스를 정확하게 반복적으로 실행할 수 있는 기술입니다. 자동차 산업에 적용할 때 이러한 기능을 사용하여 인간, 차량 및 환경 안전, 운영 및 성능을 개선할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 차량, 운전자 및 도로 상태에 대한 인사이트를 생성하거나, 인간과 자동화된 시스템 모두에게 정보에 입각한 실시간에 가까운 의사 결정을 지원할 수 있습니다.

자동차 분야에서의 AI 이점

AI는 이미 자동차 산업 전반에서 상당한 이점을 제공하고 있으며, AI가 발전하고 더 많은 자동차 사용 사례에 적용되면서 더 큰 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 제공합니다.

운전자의 이점

오늘날의 연결된 경제에서 운전자는 차량이 안전하고, 효율적이며, 맞춤형 운전 경험을 지원할 수 있기를 기대합니다. AI 지원 운전자의 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 안전성 향상: ADAS(고급 운전자 지원 시스템) 및 자율 주행 기술과 같은 AI 기반 시스템은 인간 운전자보다 더 빨리 위험을 감지, 대응, 경고하여 사고를 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 맞춤형 차량 내 경험: AI는 사용자 선호도에 따라 좌석, 휠 높이, 오디오, 온도 및 디스플레이 설정을 포함한 차량 기능을 자동으로 조정하여 전반적인 운전 경험을 향상할 수 있습니다.
• 맞춤형 지원: NLP(자연어 처리) 음성 인식은 핸즈프리 제어를 위한 언어, 관심 및 방향에 따라 운전자와 직관적인 대화 교환에 대응하거나 이를 생성할 수 있습니다.
• 향상된 내비게이션: AI 강화 내비게이션 시스템은 실시간 트래픽 업데이트 및 대체 경로 제안을 제공할 수 있습니다.
• 더 원활한 보험 프로세스: 사고가 발생할 경우, AI 지원 개체 감지, 이미지 또는 비디오를 포함한 수집된 차량 데이터는 운전자가 보험금 청구를 완료하는 데 필요한 사고 정보를 수집하는 데 도움이 될 수 있습니다. 보험사는 이미지를 효율적으로 처리하고 차량 손상을 분석하여 불일치를 최소화하고 보험구 청구를 더 빠르게 처리할 수 있는 AI 강화 시스템의 이점을 누릴 수 있습니다.

차량 이점

대중교통, 중장비 설비 및 화물과 같은 모든 차량은 AI를 활용하여 효율성, 성능 및 안전을 개선할 수 있습니다. 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 향상된 효율성 및 비용 절감: 차량 및 환경 데이터 그리고 차량 요구 사항을 수집하여 가능해진 AI는 경로 계획을 최적화하여 연료 소비 및 운송 일정을 줄이고 배출량을 감소하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 향상된 가시성: AI 지원 센서는 GPS 기술에서 차량 및 도로 상태 데이터를 수집, 저장, 분석하고 컴퓨터 비전을 사용하여 차량 및 승객 조건을 모니터링할 수 있습니다.
• 위험 관리: 차량 내부와 외부에 적용된 컴퓨터 비전 기반 AI는 도난 방지, 운전자 위험 상황, 화물칸 보안을 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 운전자 안전을 개선하고, 화물 손실로 인한 수량 감소를 줄이며, 손상으로 인한 차량 가동 중단 시간 및 수리와 관련된 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다.
• 예측 유지보수: AI는 차량 데이터를 분석하여 잠재적 고장을 예측하고 서비스 요구 사항을 사전에 경고하여 수리 비용을 절감하고, 가동 중단 시간을 최소화하며, 차량 수명을 연장하는 데 도움이 됩니다.
• 최적화된 물류: AI 기반 작업 영역 분석은 차량 관리자가 현재 공급망 물류에 대한 일정을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 시스템은 중장비 장비 사용을 모니터링하고 다양한 조건에서 최적의 성능을 위해 조정을 제안할 수 있습니다. AI는 위험한 환경에서 기계를 자율적으로 또는 반자율적으로 제어하는 데 사용할 수 있습니다.

제조 이점

AI는 자동차 제조업체가 자동차 설계 및 생산 워크플로의 품질, 운영 효율성, 공급망 물류 및 혁신을 개선할 수 있도록 지원합니다. 자동차 제조업체가 제공하는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

• 간소화된 제조 프로세스: AI를 사용하여 자동화, 품질 관리 및 공급망 최적화를 통해 생산 라인을 간소화할 수 있으므로 비용을 절감하고 제품 품질을 향상할 수 있습니다.
• 더 안전하고 효율적인 생산: AI는 프로세스를 자동화하여 일관성, 반복성 및 처리량을 개선하고 특히 반복적인 작업에 대한 인간의 개입을 최소화할 수 있습니다. 또한 생산 품질 및 기계 상태를 모니터링하고 문제에 대한 경고를 보낼 수 있습니다. AI 증강 스마트 로봇은 인간 작업자를 지원하기 위해 하나 이상의 표적 물리적 작업을 실행하거나 작업자 안전을 보호하기 위해 잠재적으로 위험한 지역의 작업에 사용할 수 있습니다.
• 공급망 가시성 향상: AI를 사용하여 연결된 데이터와 제품(차량), 사람(운전자) 및 생산 공장 간의 관계를 분석, 시각화 및 탐색할 수 있습니다. 이는 공급망을 관리하고, 수요를 충족하거나 제공을 최적화하는 데 필요한 만큼 거래량과 경로를 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 가속화된 차량 설계 및 개발: 아이디어 제시부터 생산까지, AI 지원 설계 및 PIAI(물리 기반 AI)를 사용하여 시뮬레이션된 조건을 통해 물리적 현실을 기반으로 더 효율적이고 안전한 설계를 탐색, 평가, 프로토타입할 수 있습니다. 실제 데이터를 기반으로 하는 실제 제품의 가상 표현인 디지털 트윈을 사용하면 실제 차량에 영향을 주지 않고 개선 사항을 설계 및 테스트하고, 다양한 결과를 예측하며, 성능을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 데이터 기반 인사이트: 연결된 차량에서 제공되는 방대한 양의 데이터를 AI 분석하면 제품 및 서비스를 개선하는 데 필요한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 판매 및 생산 데이터의 AI 분석을 사용하여 생산을 규제하고, 고객 선호도에 따라 기능 및 설계 조정에 대한 정보를 제공하며, 판매 프로세스를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

자동차 분야에서의 AI 사용 사례

AI 지원 센서, AI 기반 컴퓨터 비전 솔루션, 머신 및 딥 러닝, 자연어 처리 및 생성형 AI(genAI)는 모두 자동차 산업에서 AI 사용 사례를 지원하는 데 사용됩니다. 결과적으로 일상적인 운전, 차량 성능 및 제조 프로세스가 더 안전하고, 스마트하며, 효율적이고, 비용 효율적으로 변모하고 있습니다. 이러한 AI 기술이 적용되는 추가적인 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 자율 및 보조 주행을 위해, AI는 센서, 카메라, 레이더의 데이터를 처리하여 거의 실시간으로 위험 및 예기치 않은 상황에 대응하고 경고하도록 자율주행 자동차를 지원합니다. 차선 보조를 포함한 기능은 운전자 안전을 개선하는 데에도 도움이 됩니다.
• 미래의 연결된 자동차는 장치 및 원격 서비스와 데이터를 다른 차량과 공유하여 안전한 주행 거리를 유지하고, 교통 관리자가 도로 상황을 이해하여 경로 계획 및 사고 예방의 교통 흐름을 고려하도록 지원하며, 운전자에게 온디맨드 인사이트, 온보드 진단, 사전 예방적 수리 알림, 스트리밍 인포테인먼트를 제공할 수 있습니다. 새로운 사용 사례에는 구매 비용을 지불하기 위한 드라이브 스루 결제 시스템과의 커뮤니케이션이 포함됩니다.
• 자동차 제조에서 AI는 빛이 없는 어두운 곳에서도 인간의 활동이 최소화되는 자동 장비를 통해 운영되는 어두운 공장을 지원할 수 있습니다. 라이트아웃 제조라고도 하는 AI는 오류 없는 품질로 효율성과 생산 용량을 늘릴 수 있습니다.

자동차 분야에서의 AI 미래

기술 역량의 빠른 확장은 혁신적인 사용 사례를 주도하고 있으며, 이를 통해 소비자 및 업계의 기대치를 높이고 있습니다. 자동차 산업은 또한 아날로그에서 완전한 디지털 아키텍처로의 기술 혁신을 경험하는 동시에 내연 엔진에서 전기 자동차(EV)로, 고정 기능 장치에서 소프트웨어 정의 컴퓨팅으로 이동하고 있습니다. 이러한 디지털화는 차세대 경험 및 효율성을 지원하는 데 필수적입니다.

자동차 분야에서의 AI 사용 사례는 데이터를 계속 활용하여 운전자, 차량 및 제조 프로세스에 더 많은 가치를 더할 수 있으며, 결과적으로 개인과 산업이 미래 지향적으로 발전할 수 있습니다.

즉, 시간과 리소스에 투자하고 인간 안전, 데이터 개인정보 보호 및 보안, 규정 준수 및 규제 요구 사항, AI에 대한 책임감 있는 접근 방식에 대한 고려 사항이 없으면 자동차 분야에서의 AI 기회를 활용하는 것은 불가능합니다. 기술 파트너와 협력하여 AI 이니셔티브를 계획하면 이러한 고려 사항을 고려하고 투자 로드맵은 비즈니스 요구 사항과 기존 인프라를 적절한 AI 기반 솔루션에 맞춰 조정되어 수익을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.