도요타, ‘세계 최고 수준’의 VLM를 외부에 판매

우븐바이토요타, “AI가 도시를 이해”

도요타자동차와 우븐바이토요타(Woven by Toyota, 이하 우븐)가 실험도시 ‘우븐시티(Woven City)’(시즈오카현)에서 개발 중인 AI 기술 ‘Woven City AI Vision Engine’의 외부 판매를 공식화했다. AI가 자동차나 신호등 등에 설치된 카메라 영상을 해석해 주변 보행자 및 차량의 움직임을 예측하여 운전자에게 사전에 위험을 알리는 등의 용도를 상정하고 있다.

Woven City AI Vision Engine은 시각과 언어를 통합적으로 처리하는 VLM(Vision Language Model, 비전 언어 모델)을 베이스로 개발된 것으로, 소프트웨어 개발 키트(SDK)로 제공된다. 양 사는 4월 22일, 우븐시티 내 위치한 개발 거점 ‘Inventor Garage’에서 개최된 기술 전시회에서 Woven City AI Vision Engine을 언론에 최초로 공개했다.

이 자리에서 우븐시티의 매니지먼트 헤드를 맡고 있는 우븐의 도요다(豊田) SVP(Senior Vice President)는 “AI가 모든 도시 상황을 이해하고 한 발 앞서 지원해 주는 존재가 될 것이다”라고 말했다.

테슬라를 비롯해 End-to-End(E2E) 자율주행에서 앞서 있는 기업들은 차세대 기술인 VLA(Vision Language Action) 모델로의 전환을 목표로 개발을 시작하고 있다. VLA는 VLM을 확장시켜 화상(이미지)과 언어뿐만 아니라, 운전 행동까지 통합적으로 처리할 수 있는 AI 모델이다. 이번에 도요타가 VLM을 개발한 것은 VLA 모델을 활용한 E2E 자율주행으로 가기 위한 포석으로 보인다. 다만 도요타는 사람과 자동차, 인프라의 삼위일체로 안전을 실현하는 것을 지향하고 있으며, E2E 자율주행은 어디까지나 이번에 개발한 AI 기술이 적용될 수 있는 여러 출구 중 하나라고 주장하고 있다.

차체 곳곳에 저소음화 설계 적용

도요타자동차가 공개한 3열 전기 SUV ‘렉서스 TZ(Lexus TZ, 이하 TZ). TZ에는 운전자와 3열 시트의 착석자 간 자연스러운 대화가 가능한 정숙한 차내 공간 실현을 위해 차체 곳곳에 저소음화 설계가 적용되어 있다. 현재 개발은 최종 단계에 진입했으며 미국과 중국을 핵심 타깃 시장으로 설정, 올 겨울 일본 시장으로의 투입도 목표로 하고 있다.

저소음화의 기본은 차체 강성을 높이는 설계에 있다. 우선, 차체의 기본 골격에는 모듈러 설계를 적용한 플랫폼 ‘Toyota New Global Architecture(TNGA)’ 가운데 중·대형 차량용 ‘GA-K’를 채택. 이것을 기반으로 TZ에 최적화된 플랫폼을 설계했다.

현시점에서는 EV 외 다른 차종으로의 채택은 고려하고 있지 않지만, 하이브리드차(HEV)나 플러그인 HEV, 엔진차에도 적용이 가능한 이른바 ‘멀티 패스웨이(전방위) 플랫폼’으로 완성했다. 고강성 및 저중심의 기본 설계를 추구한 이 플랫폼을 기반으로 도요타는 차체 강성을 한 층 더 강화한 설계 공법을 도입했다.

-- 접착제·제진재를 많이 사용 --

차체 상부(어퍼 바디)의 접합에는 레이저 용접과 접착제를 사용했다. 레이저 용접에는 레이저 원형 스캔 용접 방식인 ‘레이저 스크류 용접(Laser Screw Welding)’을 채택. 원격 레이저 로봇을 사용해 강판의 한쪽 면에서 레이저를 원형으로 스캔하고, 용융된 강판을 유동 제어하면서 견고하게 접합했다. 스폿 용접보다 좁은 간격으로 강판을 접합할 수 있는 이 기술을 통해 용접점을 늘릴 수 있었다. 이와 함께 구조용 접착제를 사용해 강판 간의 접합을 보강했다.

이 구조용 접착제를 차체 상부뿐만 아니라 차체 전체에 많이 사용한 것도 TZ의 특징 중 하나이다. 차체의 측면(사이드 바디)과 후미 부근(리어 바디)에서는 구조용 접착제를 2중으로 도포해 차체의 비틀림 강성을 높였다.

CMOS 이미지센서 합작사 설립 추진

IDM 모델 전환, 개발과 제조를 공동으로

소니그룹은 2026년 5월 8일, 자회사 소니세미컨덕터솔루션즈가 이미지센서 개발 및 제조 분야에서 대만 TSMC와 제휴한다고 발표했다. 소니세미컨덕터가 과반 지분을 보유하는 합작회사 설립과 구마모토현 고시시에 건설 중인 이미지센서 신공장에 공동 개발·생산라인을 구축을 검토한다. 그동안 IDM(종합반도체기업) 체제를 유지해 온 소니그룹의 반도체 사업이 전환점을 맞았다.

소니세미컨덕터와 TSMC는 이번 제휴와 관련해 법적 구속력이 없는 기본합의서를 체결했다. 소니세미컨덕터가 보유한 이미지센서 설계 기술과 TSMC의 프로세스 기술 및 제조 역량을 활용해 고성능 차세대 이미지센서를 공동 개발·제조한다.

소니세미컨덕터는 지금까지 이미지센서의 로직 회로부 생산을 TSMC에 위탁해 왔지만, 앞으로는 핵심 기술인 화소부까지 포함해 개발과 생산에서 협력에 나선다. 차량용 및 로봇 등 피지컬 AI 분야의 사업 기회 발굴에서도 협력한다.

-- 팹라이트 전환의 ‘첫 단계’ --

같은 날 열린 경영방침·결산설명회에서 소니그룹 사장 겸 CEO인 도토키(十時) 씨는 이미지센서에 대한 설비투자 부담을 억제하면서 수익을 창출하기 위해 “팹라이트 전략을 추구하고자 하며, 이번 제휴가 그 첫 단계가 될 것이다”라고 말했다. 그는 2025년 5월 경영방침·결산설명회에서 이미지센서를 주력으로 하는 반도체 사업의 팹라이트화를 검토하겠다는 방침을 밝혔었다.

소니세미컨덕터는 이미지센서에서 세계 1위 점유율을 차지하고 있다. 지금까지 개발에서 제조까지 일관되게 직접 담당하는 IDM 형태를 오랫동안 유지해 왔으며, 이를 경쟁력의 원천으로 삼아왔다.

Cursor나 Claude Code에 맞서

일본 법인의 직접 판매도 증가세

소프트웨어 개발을 지원하는 AI 에이전트 도구 ‘Devin’ 개발사의 일본법인 코그니션 AI 재팬(Cognition AI Japan)은 2026년 6월에 처음으로 일본 사업 전략 설명회를 열고, 기업 대상 비즈니스에 주력할 방침을 밝혔다. 일본 시장은 미국에 이어 두 번째로 큰 시장이다. 코그니션 AI 재팬의 마사이(正井) 사장 겸 제너럴매니저는 “그동안 일본 시장에서 많았던 (개인 계약의) 셀프서비스형 라이선스에서 엔터프라이즈 라이선스로의 전환을 추진해 나가겠다”고 말했다.

업종별로는 도입이 앞서 진행되고 있는 금융업계를 비롯해 제조, 통신, 테크 업계 등에서 판매 확대를 노린다. 활용 사례로는 기존 코드의 분석이나 마이그레이션 등에서 수요가 높을 것으로 예상하고 있다.

판매 방식은 코그니션 AI 재팬의 직접 판매와 파트너를 통한 판매가 있다. 일본에서는 지금까지 파트너를 통한 판매가 중심이었지만, 2026년 4월에 일본법인을 설립한 이후 직접 판매도 늘리고 있다. 직접 판매에서는 시스템 내재화를 자사 중심으로 추진할 수 있는 기업에 초점을 맞춘다.

파트너를 통한 판매에는 Devin 라이선스를 재판매하고 고객 기업의 내재화 팀을 파트너가 지원하는 ‘고객 동반형’과, 파트너가 직접 Devin을 구매해 고객의 시스템 개발을 수탁하는 ‘자사 이용형’이 있다. 시스템 개발에 외부 리소스가 필요한 경우가 많은 중견기업 등에서는 고객 동반형이 중심이 된다.

2026년 중점 목표로는 일본 시장을 위한 현지화와 일본 내 도입 사례 발표, 제품 교육 등을 통한 성장 기반 구축을 내걸었다. ‘Devin Cloud’의 인터페이스와 일부 기능의 일본어 지원을 발표한 데 이어, Devin의 일본어판 웹사이트도 공개했다.

기기의 정보를 수집해 네트워크의 상태를 모니터링

SNMP(Simple Network Management Protocol)란 네트워크에 연결된 기기들의 상태를 모니터링하거나 원격 제어하는 데 사용하는 네트워크 프로토콜이다.

SNMP는 기기의 ‘상태’를 기반으로 네트워크 문제 발생 여부를 모니터링한다. 이때 상태란 ‘트래픽 양’이나 ‘기기의 온도’, ‘쿨링 팬의 가동 상황’ 등을 가리킨다. 관리자는 정상적으로 작동할 때의 수치를 기록해 두고, 정상 범위를 벗어났을 때에는 기기에 이상이 발생했다고 간주. 이러한 정보를 SNMP로 수집한다.

-- 2개의 역할 분담 --

SNMP는 메인 버전이 3개 있지만, 여기서는 우선, 초기 버전인 ‘v1’을 통해 SNMP의 기본을 설명하겠다. SNMP에서는 네트워크에 연결되는 기기상에서 가동하는 소프트웨어가 크게 2개의 역할로 나누어져 정보를 교환한다. 그 역할이란 ‘SNMP 매니저’와 ‘SNMP 에이전트’이다.

SNMP 매니저는 ‘모니터링하는 측’이며, 서버 등에서 가동하는 네트워크 모니터링 툴이 그 역할을 담당한다. SNMP 에이전트는 ‘모니터링 대상이 되는 측’으로, 모니터링 대상 기기상에서 가동한다.

이 2개의 소프트웨어는 서로 명령을 송수신해 정보를 교환한다. SNMP 매니저가 SNMP 에이전트에 정보를 요구하는 경우와 SNMP 에이전트가 자발적으로 SNMP 매니저에 정보를 보내는 경우가 있다.

무라타제작소는 2028년 제품화 목표

광전 융합을 두고 현재의 실리콘(Si)과 차세대 소재를 둘러싼 경쟁이 계속되고 있다. 개발이 활발히 진행되고 있는 것은 ‘박막 리튬 니오베이트(TFLN)’라는 고속·저전력 신소재다. TFLN의 주도권을 확보하기 위해 스타트업과 전자부품 제조업체들이 잇따라 진출하고 있다.

TFLN은 광전 융합의 핵심 부품으로, 전기 신호를 광 신호로 변환하는 광변조기에 사용되는 소재다. 전압을 가하면 굴절률이 순간적으로 변하는 ‘포켈스 효과’를 이용해 변조한다. Si의 변조 속도에 한계가 드러나면서 산학 양측의 관심이 높아지고 있다.

-- TFLN이 주목받는 이유 --

TFLN을 개발하는 업체들은 통신 레인당 400Gbps라는 차세대 전송 속도에서의 채택을 목표로 하고 있다. 궁극적으로는 현재의 Si 기반 광변조기를 대체하는 것이 목적이다.

자율주행차가 측정장비 견인

대형 건설사 가시마는 무인 자율주행차가 견인하는 3대의 측정 장비를 이용해 성토(盛土) 다짐 품질을 측정하는 시스템을 개발했다. 건조 밀도와 함수비 등 넓은 구간의 다짐 품질 데이터를 원격지에서 실시간으로 취득할 수 있다. 신메이신 고속도로 공사 현장에서 시험 적용했다.

-- 산란형 RI 수분계와 전기저항 측정장비를 견인 --

가시마는 2026년 5월 27일에 이를 발표했다. 가시마는 그동안 자동화 시공 시스템 ‘A4CSEL(쿼드액셀)’을 활용해 댐이나 산악 터널 건설 현장에서 인력 절감을 추진해 왔다. 이 기술을 활용해 처음으로 다짐 품질 관리를 자동화했다.

선두 차량인 ‘A4CSEL AGV’가 일렬로 연결된 3대의 측정 장비를 견인한다. 측정 범위의 외주를 지정하면, 해당 영역 안쪽을 망라하는 주행 경로를 자동으로 생성한다.