일본산업뉴스요약

소니·혼다의 E2E 자율주행
혼다와 ‘목표가 다르다’, 레벨3에서 전환 2부

-- OTA로 VLM 도입 --
소니·혼다는 E2E의 핵심 요소인 ‘AI 모델’, ‘데이터’, ‘AI 학습용 연산 기반’을 모두 자체적으로 구축한다. AI 모델은 초기 모듈형에서 VLM 기반으로 OTA(Over The Air) 통해 업데이트할 계획이다.

VLM 기반으로 하면 연산 규모가 커진다. 그럼에도 현재의 차량용 SoC(System on a Chip)로도 적용 가능하다고 보고 있다. 아필라1의 ADAS용 전자제어유닛(ECU)에는 미국 퀄컴의 SoC ‘Snapdragon Ride’를 탑재해, 총 800TOPS로 높은 연산 성능을 확보했다. 이는 테슬라의 현행 ADAS용 ECU인 720TOPS를 웃도는 수준으로, VLM 기반 AI 모델에도 대응 가능하다고 본다.

하지만 E2E AI 모델의 진화는 매우 빠르다. 앞으로 SoC를 새롭게 개편해 연산 성능을 더욱 향상시키는 방안도 검토한다. ‘CES 2026’에서는 차세대 전자 플랫폼(전자 기판)에도 퀄컴의 차량용 SoC를 채택한다고 밝혔다. 오카베 씨는 “하드웨어 업데이트를 2030년까지 미룰 생각은 전혀 없다”고 말하며, SoC와 차량 진화 속도를 최대한 맞춰갈 계획을 밝혔다.

학습용 데이터는 혼다 세단 ‘어코드’를 기반으로 한 차량을 미국과 일본에서 운행하며 수집하고 있다고 한다. 학습용 연산 기반인 GPU(그래픽 처리 장치)는 자체적으로 대량 확보하고 있어 “일본 내에서는 상당한 규모를 사용하고 있다”(오카베 씨)라며 자신감을 보였다.

-- 차량 내외에 40개 센서 --
하드웨어 측면에서도 센서 구성이 특징적이다. 아필라1은 카메라 외에도 밀리미터파 레이더와 LiDAR를 탑재하며, 주차 지원용 초음파 센서와 운전자감시시스템(DMS)의 차량 내부 카메라 등을 포함해 총 40개의 센서를 사용한다. 카메라 8개로 E2E를 구현하는 테슬라와 달리, 다양한 종류의 센서를 다수 탑재해 안전성을 강조한다.

오카베 씨는 밀리미터파 레이더와 LiDAR 채택에 대해 “카메라만 사용하는 것도 하나의 접근법이지만 카메라는 어두운 환경 등에 취약하다. LiDAR 등으로 3차원 데이터를 수집하면 인식 성능을 높일 수 있고, 레이더로 보완하면 인식 성능과 안정성을 높일 수 있다”며 다수의 센서를 탑재한 목적을 설명했다.

E2E를 개발하는 각 사와 마찬가지로 고정밀 지도를 사용하지 않고, ADAS와 자율주행의 적용 범위와 지역을 확대하기 쉽도록 한다. 현행 레벨 4 로보택시에서는 고정밀 지도를 사용하는 경우가 많다. 하지만 오카베 씨는 “고정밀 지도는 유지 비용과 라이선스 비용이 들기 때문에 지속 가능하지 않다”라고 지적했다.

-- 우선 자체 제작, 앞으로는 제휴도 검토 --
글로벌 시장에서는 미국 테슬라와 엔비디아 등 거대 빅테크 기업들이 E2E 모델 개발과 외부 공급에 나서고 있다. 소니·혼다는 E2E 자체 개발을 지향하지만 향후 타사의 AI 모델을 도입할 가능성을 배제하지 않는다. 사장 겸 최고운영책임자(COO)인 가와니시(川西) 씨는 E2E에 대해 “반드시 자체 개발만 하는 것이 아니라, 앞으로는 다른 파트너와 함께 개발하는 경우도 있을 것이다. AI 진화 트렌드를 보면서 판단해 나가겠다”고 밝혔다.

소니·혼다가 E2E를 자체 개발하려는 이유는 AI 기술의 축적 없이는 급속한 E2E 진화에 대응할 수 없다고 판단하기 때문이다. 오카베 씨는 “사고 능력을 갖춘 기반 모델을 보유하고, 차량에 탑재할 수 있는 자체 제작 역량이 있는지는 매우 중요하다”고 강조했다. 엔터테인먼트 중심 차량의 잠재력을 충분히 발휘할 수 있는 E2E를 어떻게 구현할 것인지, 이는 소니·혼다의 미래를 좌우할 핵심 테마가 될 것이다.
 

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