'2026 오토사 오픈 컨퍼런스'(AOC)는 차량용 소프트웨어 플랫폼과 소프트웨어정의자동차(SDV) 진화를 오토사 표준 측면에서 바라보는 중요한 행사다. 올해 AOC에서는 오토사 기반 SDV 개발 효율화가 핵심이 됐으며, 세부적으로는 어댑티브 오토사 플랫폼 효율화·오픈 소스와의 융합·응용 프로그램 인터페이스(API) 기반 응용 개발·인공지능(AI) 기능 지원·AI 생성코드 기능안전성 이슈가 주요 이슈가 됐다.
현재 주요 완성차의 SDV 플랫폼에는 어댑티브 오토사(OTA·자율주행)-안드로이드 오토모티브(인포테인먼트)-클래식 오토사(차량 제어) 형태가 많이 사용되고 있다. 다만, 어댑티브 오토사 적용에 따른 여러 단점으로, 빠른 개발과 가격 경쟁력을 위해 다양한 대안이 제시되고 있다. 현재 어댑티브 오토사를 보완하거나 대체하기 위한 대표 SDV 플랫폼으로는 이클립스 S-코어(Core) 플랫폼, QNX-벡터의 얼로이 코어, 에이펙스에이아이(Apex.AI) 등 기능안전 ROS 등이 있다.
개발 방법론 측면에서는 SDV 개발 효율성 제고를 위한 API 기반 개발도 진행되고 있다. 또, 오픈소스 기반 표준 API 활용도 확산되고 있다. SDV를 통해 차량 하드웨어(HW) 가격 절감이후, 다시 소프트웨어(SW) 가격·개발 기간을 줄이려고 노력이 이어지고 있다.
우리나라 SDV표준화협의체 API 표준화 노력도 API 기반 개발과 오픈소스 활용을 통한 개발기간 단축과 개발 비용 절감을 목표로 하고 있다.
올해 AOC에서는 어댑티브 오토사 중심의 SDV 생태계를 확장하기 위한 다양한 시도가 있었다. 무겁고, 느리고, 복잡하고, 가격이 부담되는 어댑티브 오토사 단점을 극복하는 데 많은 노력을 기울였다. 먼저 오토사 협회는 기존 명세·사양 중심에서 벗어나 코드 자체를 제공하는 형태로 변화하겠다고 밝혔다. 코드를 제공하며 플랫폼 개발사에 따라 파편화된 어댑티브 오토사 단점을 극복하고, 향후 가격 인하에도 노력할 계획이다.
오픈 소스와의 융합도 중요 이슈다. 어댑티브 오토사를 중심으로 이클립스 S-코어 등 경쟁 플랫폼을 효율적으로 통합하려는 시도를 선보였다. 또, 표준 인터페이와 API를 활용해 애플리케이션(앱)과 하위 플랫폼간 의존성을 줄이려는 방법론도 제시됐다. 플랫폼 차이로 인한 개발 부담을 줄이고 개발·검증·통합 과정을 효율화할 수 있게 된다.
AI 중심의 인공지능정의차(AIDV) 관련 흐름도 다양하게 제시됐다. 차량 내 AI 모델 실행 기반과 자원 관리, 거대언어모델(LLM) 탑재를 통한 데이터 분석과 서비스 확장, AI 생성 코드 기능 안전성 확보 노력이 대표적 흐름이다. 우선 고성능 AI 컴퓨팅 플랫폼을 위한 차량 내부 데이터·AI 모델·컴퓨팅 자원 관리 방안이 핵심 이슈가 됐다. LLM 활용도 AIDV에서 중요 이슈가 된다. 사용자와 대화하고, 사용자 요구에 맞는 기능을 제공하고 AI 에이전트로 진화하면서 차량 데이터를 효율적으로 분석한다. AI 생성 코드의 기능 안전성 이슈는 AI 기반 SW 자동화를 위한 기반이 된다. 기능안전성과 SW 검증 체계를 통해 AI 생성 코드의 신뢰성과 안전성 확보에 노력하고 있다.
AOC에서 제시되는 방향은 오토사 생태계를 유지하기 위한 노력으로 이해할 필요가 있다. 다만 현재 SDV는 오토사 중심이지만 가격·개발 기간·편의성 등을 고려해 다양한 진화 방향이 제시되고 있다는 점도 기억해야 한다. 예를들어 오픈소스 이클립스 S-코어는 어댑티브 오토사를 보완하는 한편 앞으로의 진화에 따라 어댑티브 오토사 대체도 가능할 수 있다.
AOC에서는 오토사 생태계 중심의 SDV 진화를 위한 다양한 시사점이 제시됐다. 자동차 가격을 낮추고 사용자 사용성을 높이기 위한 SDV 진화는 주요 완성차 미래 생존과 직결되는 중요한 이슈가 되고 있다. 우리나라에서도 SDV표준화협의체를 중심으로 차세대 SDV를 위한 많은 노력이 진행되고 있다. 앞으로 우리나라 기업이 SDV 중심의 미래 자동차 경쟁에서 앞서 나갈 수 있기를 기대한다.
정구민 국민대 전자공학부 교수 gm1004@kookmin.ac.kr