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덴소의 E2E 자율주행 전략, VLA의 내제화(內製化) 추진
레벨 4 수준을 목표로

덴소가 End-to-End(E2E) 자율주행의 차세대 기술인 VLA(Vision Language Action) 모델을 자체 개발하고 있다고 밝혔다. E2E의 AI(인공지능) 모델과 지금까지 축적해 온 규칙 기반 안전 소프트웨어 기술 등을 조합해 신뢰성을 높여 사람의 감시가 필요 없는 ‘레벨 4’ 수준의 기술 확립을 목표로 하고 있다. AI 반도체의 자체 설계에도 착수해 E2E를 선도하고 있는 테슬라와 중국 기업들을 추격해 나갈 방침이다.

덴소는 3월 31일에 발표한 중기 경영 계획에서 자율주행 등 지능화 기술 개발 방침을 표명했다. 우선 2029년에 일반 도로에서의 고도화된 운전 보조 시스템인 ‘도심 NOA(Navel on Autopilot)’ 투입을 추진한다.

그 다음 레벨 4 수준의 기술을 개발해 제한된 조건 하에서 운전자의 감시가 필요 없는 ‘레벨 3’에도 적용할 수 있도록 한다. 덴소의 하야시(林) 사장은 “높은 신뢰성을 갖춘 시스템을 덴소의 독자적 기술로 차별화하고 가치를 높이겠다”라고 포부를 밝혔다. 레벨 3와 4의 실용화 시기에 대해서는 밝히지 않았다.

-- VLA를 내제화하지만, 독자 노선을 고집하진 않아 --
덴소는 E2E AI 모델을 자체 개발하고 있다. 덴소의 다케우치(武內) CTO(최고기술책임자)는 “데이터를 수집하면서 VLA 개발에 주력하고 있다”라고 말하며, E2E 모델로서 VLA 모델 개발에 착수했다는 사실을 밝혔다.

VLA는 대규모 언어 모델(LLM)을 베이스로 하며, 화상(이미지)과 언어, 운전 행동을 종합적으로 처리하는 AI 모델이다. 현재 주류인 카메라 화상을 베이스로 한 E2E의 진화 버전으로 평가되고 있다. 추론 과정을 언어로 출력함으로써 주행 중 드물게 조우하는 상황에 대한 대응 능력을 높여 사고 원인 파악 등에 활용할 수 있을 것으로 기대되고 있다. 덴소는 VLA와 같은 첨단 AI 모델을 내제화하여 AI 기술의 급속한 진화에 대응하는 것을 목표로 하고 있다.

자체 개발과 병행해 타사가 개발한 AI 모델에 대한 대응도 추진한다. E2E에서는 영국의 Wayve Technologies 및 중국의 Momenta와 같은 AI 모델 개발 신흥 벤더들이 부상하고 있다. 덴소는 국내 E2E 스타트업으로 VLA 모델을 개발하는 Turing(도쿄)에 출자했다. 다케우치 CTO는 E2E에 대해 “자체 개발하는 부분과 파트너사와 협력하는 부분, 두 가지가 모두 존재한다”라고 설명하며, 독자 노선을 고집할 생각은 없다고 밝혔다.

안전성 향상에는 덴소가 지금까지 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템)에서 쌓아온 노하우를 활용. 사람이 만든 규칙 기반의 소프트웨어와 AI 모델을 조합한 구성을 통해 E2E에서 과제가 되고 있는 설명성을 확보한다. 한편, 차량용 SoC(System on a Chip)의 제한된 계산 자원으로 AI 모델을 저지연으로 구동하는 기술 개발은 파트너사와 협력해 추진한다고 한다.

덴소가 2029년에 도입을 목표로 하고 있는 도심 NOA는 사람 감시가 필요한 ‘레벨 2’ 수준에 해당한다. 테슬라는 E2E를 활용한 도심 NOA를 2023년에 실용화했으며, 중국 업체들도 2024년 이후에 일제히 NOA를 E2E 기반으로 전환했다. 일본 업체 중에서는 혼다와 닛산이 2027년에 E2E 기반의 NOA를 양산할 계획이다. 덴소는 투입 시기는 타사보다 다소 늦지만, 안전 성능을 강화해 오작동 등의 빈도를 줄여 반등을 도모한다. 다케우치 CTO는 “앞으로의 주전장은 틀림없이 레벨 2의 도심 NOA가 될 것이다”라고 전망한다.

레벨 2의 도심 NOA를 개발한 후, 2030년을 목표로 자율주행의 신뢰성과 안전성을 높이는 기반 기술을 개발. E2E 모델을 검증하는 시스템과 규칙 기반 소프트웨어, V2X(Vehicle to Everything) 통신을 통한 인프라 연계 기술 등을 조합해 이중성을 확보할 계획이다. 센서는 카메라와 밀리미터파 레이더, LiDAR를 채택해 다양한 주행 환경에 대응할 수 있도록 한다.

차량과 사람 및 인프라를 연계하는 기술에 대해서는 차내 운전자 감시 시스템(DMS), 도로 인프라와 차량 간(V2I) 통신, 차량 간(V2V) 통신을 조합해 휴먼 에러를 감소시키고 사각지대에 있는 차량에도 대응할 수 있도록 한다. 차량의 자율주행 기술과 인프라 등의 연계를 통해 사고 시의 커버리지를 현행 ADAS의 56%에서 80%로 높이는 것을 목표로 한다.

2030년까지 확립한 안전 기반을 활용하며 레벨 3·4 실현도 목표로 하고 있다. 레벨 3과 4는 시스템 설계의 이중화 등이 공통된다. 다케우치 CTO는 “레벨 3과 4의 차이는 사람과 시스템 간에 운전의 주도권을 넘겨줄지 여부이다. 레벨 3을 투입하는 시점에서 레벨 4를 목표로 하지 않으면 안 된다”라는 견해를 밝히며, 레벨 4 수준의 기술을 확립해 레벨 3에 적용하겠다는 방침을 밝혔다.

레벨 3는 2025년 이후, 유럽 자동차 제조사들을 중심으로 개발 중단이 잇따르고 있는 등, 경쟁사 대부분이 레벨 2 이후에 레벨 3이 아니라 레벨 4 개발에 주력하기 시작했다. 덴소는 일부 자동차 업체로부터 수요가 있어 레벨 3을 개발하고 있지만, 기술적인 측면에서는 E2E 기반의 레벨 2를 진화시켜 레벨 4 수준에 가깝게 만들 방침이다.

-- 내제화한 SoC는 3종류 --
덴소는 대만의 미디어텍(Media Tek)과 협력해 E2E용 SoC의 내제화에 착수했다. 성능 별로 3종류의 SoC를 마련, 2030년에 시장에 투입할 계획을 밝혔다. 자율주행 수준으로는 주로 도심 NOA에 대응하는 것을 상정하고 있다. 기본 등급의 SoC는 공랭이 가능해 소비전력을 경쟁사 대비 25% 절감할 수 있다고 한다.

SoC의 연산 능력은 수백 TOPS를 주축으로 하며, 1,000TOPS 이상으로 확장할 수 있도록 한다. 기본 등급의 SoC에 칩릿 기술을 이용한 AI 가속기를 추가해 연산 능력을 강화할 방침이다.

칩렛은 복수의 기능을 가진 반도체 칩들을 조합해 하나의 고성능 칩처럼 동작시키는 기술이다. AI 모델의 파라미터 수에 따라 다르지만, VLA 모델을 차량용 SoC에서 실시간으로 구동하려면 일반적으로 1,000TOPS 이상의 연산 능력이 필요하다. 덴소는 고성능과 저소비전력을 양립한 SoC의 내제화를 목표로 하고 있다.

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