“자동차 제조업체들은 AI와 반도체 기술을 전략적으로 결합해 지속 가능한 경쟁력을 확보해야 한다”

옴디아(Omdia)는 최근 ‘자동차 산업의 대전환기 반도체가 이끄는 변화의 방향’이라는 리포트를 발표했다.

이에 따르면 자동차 산업은 내연기관 차량(ICEV)에서 전기차(EV) 중심으로 전환하는 시대를 맞이하면서, 반도체 기술이 차량의 핵심 요소로 자리 잡고 있다.

이러한 변화는 단순히 차량 구동 방식의 변화에 그치지 않고, 디지털 기술·AI·엣지 컴퓨팅·생성형 AI 등 첨단 기술과의 융합으로 이어지며 자동차 제조 및 가치사슬 전반을 재편하고 있다.

차량용 반도체는 자동차 산업에서 1970년대부터 사용되기 시작했으며, 초기에는 배기가스 저감을 위한 연료 분사 시스템에 적용됐다.

이후 발전을 거듭하면서 차체·섀시·안전기능·인포테인먼트·첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)·파워트레인·전기차 특화 기술 등 다양한 분야에서 사용되며 핵심 부품으로 자리 잡았다.

특히 고급 차량에서는 최대 150개 이상의 전자제어장치(ECU)가 반도체를 기반으로 작동하며, 프로세서·메모리·센서·아날로그 IC 등이 차량 시스템의 원활한 작동을 지원하고 있다.

전기차는 배터리 기반의 전력 시스템을 필요로 하며, 이 과정에서 파워 반도체가 중요한 역할을 한다.

파워 반도체는 전력 변환 및 제어 기능을 수행하는 소자로 △인버터 △온보드 차저(OBC) △DC-DC 컨버터 △배터리 관리 시스템(BMS) 같은 주요 시스템에서 필수적으로 사용된다.

인버터는 배터리 직류(DC)를 교류(AC)로 변환해 모터를 구동하고, 온보드 차저(OBC)는 외부 충전 전력을 배터리에 맞게 조정한다.

DC-DC 컨버터는 차량 내 보조 배터리와 구동 배터리 간 전력을 조정하며, 배터리 관리 시스템(BMS)은 배터리 상태를 모니터링하고 관리한다.

여기에 전통적인 실리콘(Si) 기반 반도체가 한계를 맞이하면서 실리콘 카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN)이 차세대 소재로 주목받고 있다.

SiC는 고속 충전, 주행거리 확대, 시스템 경량화 측면에서 탁월한 성능을 제공하며, 테슬라, BYD, 현대차 등 주요 완성차 업체가 적극 채택 중이다.

GaN은 고속 스위칭 기능과 발열 저감 효과를 제공해 전장 부품 소형화에 유리한 차세대 솔루션으로 떠오르고 있다.

이런 가운데 자동차 산업에서 반도체 기술의 변화와 함께 주목할만한 기술의 변화는 AI의 도입이다.

제조업에서 AI를 성공적으로 적용하기 위해서는 데이터 품질과 가용성이 핵심이나 자동차 공장에서는 네트워크에 연결되지 않은 장비·이질적인 하드웨어·시스템 간 포맷 차이 등이 AI 도입의 걸림돌로 작용하고 있기 때문이다.

옴디아(Omdia)의 2024년 설문조사에 따르면, 제조업체의 52%가 데이터 사일로를 AI 도입의 주요 장애물로 꼽았으며, 데이터 품질 및 데이터 보안도 큰 문제로 지적됐다.

이러한 문제를 해결하기 위해서는 엣지 컴퓨팅 기술이 중요하게 떠오르고 있다.

AI를 효과적으로 적용하기 위해서는 이기종 제조 시스템을 통합하는 기술이 필요하며, 이에 엣지 컴퓨팅이 해결책으로 부상하고 있다.

엣지 디바이스를 통해 제조 현장에서 직접 데이터를 분석하고 처리하면, 공장 내 AI 적용이 수월해지고 품질 모니터링·예지 정비·라인 효율 향상 등의 효과를 얻을 수 있다.

옴디아 조사에 따르면 제조업체의 40% 이상이 향후 18개월 내 엣지 디바이스 도입을 확대할 계획이며, 산업용 AI PC의 등장도 제조 환경 혁신에 기여할 전망이다.

AI 기술 중에서도 생성형 AI(Generative AI)는 차량 제조·운영·설계·고객 경험 등에 걸쳐 폭넓게 활용될 가능성을 보이고 있다.

특히 멀티모달리티(Multimodality) 기술을 통해 이미지, 영상, 코드, 텍스트, CAD 파일 등 다양한 데이터를 통합 분석하며, 신차 개발·정비 문서 자동화·맞춤형 기능 설계 등을 지원한다.

또한 자동차 인포테인먼트 시스템·디지털 콕핏·음성 인터페이스 같은 차량 내 사용자 경험에도 AI 기술이 접목되며, 생성형 AI가 차량용 반도체 진화 방향과도 연결될 것으로 예상된다.

AI를 제조 공정과 반도체 설계에 적용하려면 단순한 기술 도입을 넘어, 생태계 구축·확장성 확보·데이터 품질 관리 등의 전략적 접근이 필요하다.
 

우선 확장 가능한 AI 도입을 위해서는 클라우드 인터페이스, 산업용 IoT(IIoT), 엣지 컴퓨팅 등 차량 공장과 반도체 설계 현장을 연결할 수 있는 유연한 기술 인프라 확보가 필요하고, 데이터 사일로 해소, 표준화된 데이터 포맷 확보, 품질 높은 실시간 데이터 수집 및 전처리 체계가 필요하다.

또한 차량용 AI 도입에서 지속 가능한 AI의 가치를 창출하기 위해서는 단기 성능 개선보다는 장기적 유지·확장성을 고려한 설계가 필요하고, 데이터 흐름 및 사용자 관점까지 반영한 전방위적 설계 전략이 필요하다.

여기에 차량용 반도체와 AI의 효과적인 통합을 위해서는 단순한 기술 도입을 넘어서 복합적인 산업 생태계 전반을 아우르는 접근이 필요하다.

이를 위해 △IoT 기반 장치와 엣지 디바이스 표준화 △클라우드-온프레미스 하이브리드 인프라 설계 △반도체·소프트웨어·자동차 OEM 간 협업 시스템 개발 등과 같은 요소가 필요하다.

옴디아는 “AI는 단순히 기술 혁신을 넘어 자동차 산업의 패러다임을 변화시키는 핵심 요인으로 떠오르고 있다”며 “자동차 제조업체들은 AI와 반도체 기술을 전략적으로 결합해 지속 가능한 경쟁력을 확보해야 할 시점”이라고 밝혔다.