테라키(Teraki), 윈드리버(Wind Rive), NXP, 에어비쿼터스(Airbiquity), 클라우데라(Cloudera)가 3일(현지시간), 지능형 연결 차량을 선진화하기 위해 자동차 제조업체용 엔드 투 엔드(end-to-end) 데이터 라이프사이클 플랫폼을 위한 융합 프로젝트(퓨전 프로젝트)를 발표했다.

사전 통합 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션은 자동차 제조업체의 선도적인 회사의 혁신적인 기술을 결합하여 지속적인 기능 개발, 배포 및 진화를 위해 연결된 차량 데이터를 효율적으로 수집, 분석 및 관리한다.

연결된 차량(Connected Vehicle) 기술이 계속 발전함에 따라 사용 가능한 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있다. 이 데이터는 소비자를 위한 새로운 데이터 중심 기능 및 자동차 회사의 수익 창출 기회를 강화하는 데 사용될 수 있다.

그러나 차량 데이터를 효율적으로 수집, 분석 및 관리하는 것은 머신러닝 라이프사이클 전체에 걸친 단편적인 데이터 관리, 정적 머신러닝 모델에 의한 부정확성, 지능형 엣지 컴퓨팅의 제한된 기능 및 차량 내 컴퓨팅 능력 부족으로 인해 자동차 제조업체는 타계할 과제였다.

이에 테라키 등 5개 업체의 기술을 차세대 연결 및 자율 차량의 차량 설계 및 생산주기를 쉽게 평가하고 도입할 수 있는 솔루션으로 사전 통합함으로써 이러한 과제를 해결한다.

이번 첫 번째 응용 프로그램은 각 사의 특화된 시너지 기술을 사용하여 지능형 차량 차선 변경 탐지를 위한 솔루션으로 각 사의 고유기술로 에어비쿼터스는 OTA (Over-the-Air) 소프트웨어 관리,  클라우데라는 엣지 인공지능(AI), NXP는 차량 처리 플랫폼, 데라키는 엣지 데이터 및 AI, 원드 리버는 지능형 시스템 플랫폼 소프트웨어 등이다.

이 통합 솔루션은 시스템 의사 결정 정확도를 최대화하는 동시에 데이터 충실도와  OTA 머신러닝 모델 업데이트를 통해 데이터 수집으로부터 기능적이고 효율적인 데이터 수명 주기 플랫폼을 구현한다.

필 매그니(Phil Magney) VSI 랩스 설립자이자 전 텔레매틱스 리서치 그룹 공동창업자는 "자동차 제조사들은 차세대 첨단운전자지원시스템 (ADAS)에 필요한 기술과 자율주행차 기능 등 복잡한 기술 구현에 끊임없이 어려움을 겪고 있다"고 말했다.

이어 그는 "AI 머신러닝 모델을 지속적으로 개선하고 배포하는 차세대 데이터 관리 기술 스택에는 여러 측면이 있어 자동차 생태계 전반의 핵심 기술을 활용하는 '퓨전 프로젝트'가 만든 것과 같은 차량 대 클라우드 솔루션이 자동차 제조사들은 필요한 시점이다"라고 덧붙였다.

한편, 전 프로젝트 및 초기 지능형 차량 차선 변경 감지 솔루션, 사전 통합된 솔루션은 잠재 고객과의 시연 및 평가에 사용할 수 있다.