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GM은 2028년 캐딜락의 대형 전기 SUV 에스컬레이드 IQ에 고속도로 자율주행 기능을 처음 적용할 계획이다. 현재 양산 전 단계 차량을 폐쇄 코스에서 시험하고 있으며 향후 해당 기능을 주요 내연기관 차종까지 확대한다.
자율주행 기술 확대를 뒷받침할 차세대 아키텍처는 하드웨어와 소프트웨어를 분리하고 내연기관차와 전기차가 동일한 컴퓨팅·네트워크·소프트웨어 기반을 공유하도록 설계됐다. 차종별 용도에 필요한 하드웨어와 제어 기능은 유지하면서도 하나의 기술 체계를 다양한 차량에 적용할 수 있는 구조다.
핵심은 GM이 자체 설계한 액체 냉각 방식의 중앙 컴퓨팅 유닛(CCU)이다. 현행 차량보다 약 40배 높은 컴퓨팅 성능을 바탕으로 자율주행과 능동형 안전, 섀시 및 구동 관련 소프트웨어를 하나의 고속 시스템에 통합한다. 차량 내 인공지능 기능과 자율주행 시스템을 동시에 구동하고 향후 새로운 기능을 추가하는 데 필요한 연산 여력도 확보했다.
고속 이더넷으로 연결된 조널 집선 장치는 차량 곳곳에 배치된 센서와 액추에이터를 고속 데이터 통신망으로 연결한다. 이를 통해 기존보다 36배 많은 데이터를 처리할 수 있다. 배선의 전체 길이와 무게는 30% 줄이고 셀룰러 연결 속도는 최대 50% 높여 차량 내 통신과 커넥티드 서비스 성능도 개선한다.
차세대 아키텍처는 소프트웨어 중심 자동차(SDV)의 지속적인 성능 개선에도 활용된다. 특정 차종에서 검증한 기능과 개선 사항을 무선 소프트웨어 업데이트를 통해 다른 차종에도 빠르게 적용할 수 있다. GM은 2028년 에스컬레이드 IQ를 시작으로 주요 내연기관 풀사이즈 SUV와 픽업트럭, 3열 크로스오버, 4세대 전기차까지 적용 대상을 확대할 계획이다.
자율주행 기술 개발과 검증에는 실제 도로에서 축적한 데이터와 AI 학습을 활용한다. GM의 첨단 운전자 보조 시스템인 슈퍼크루즈 고객들이 기록한 핸즈프리 주행 거리는 누적 12억마일(약 19억 3000만㎞)을 넘어섰다.
실제 운전자의 주행 데이터를 따라 배우는 모방학습에는 셀프 플레이 기반 강화학습과 대규모 시뮬레이션을 결합한다. AI가 가상환경에서 새로운 주행 상황을 스스로 만들고 반복적으로 대응하면서 판단 능력을 높이는 방식이다.
GM의 자율주행 시스템은 매일 30억마일(약 48억 3000만㎞) 이상을 가상으로 주행하며 실제 도로에서 만나기 어렵거나 대응이 까다로운 상황을 학습한다. 실제 차량으로 시험하기에 앞서 여러 주행 방안의 안전성과 적절성도 시뮬레이션으로 평가한다.
GM 관계자는 “AI 학습과 실제 도로 검증을 거쳐 자율주행 시스템의 안전성과 대응 능력을 높이고 판매량이 많은 주요 트럭과 SUV로 적용 범위를 넓혀나갈 방침”이라고 강조했다.
