[뉴욕 (미국)=IT동아 김동진 기자] 제너럴모터스(GM)가 차세대 자율주행 기술을 스포츠유틸리티차량(SUV)과 픽업트럭 등 판매량이 많은 주요 차종으로 확대 적용하겠다고 밝혔다. 중앙집중형 컴퓨팅 시스템을 도입하고, 인공지능(AI) 기반 학습과 가상 시뮬레이션을 바탕으로 자율주행 기술을 대중화한다는 구상이다.

GM은 21일(현지시간) 미국 뉴욕에서 열린 'GM 포워드(Forward) 2026'에서 이러한 내용을 담은 자율주행 기술 확대 로드맵을 발표했다. GM 포워드는 GM의 미래 자동차 기술과 개발 전략을 소개하는 연례 행사다.

메리 바라(Mary Barra) GM 회장을 비롯한 주요 임직원들은 이날 차세대 자율주행 기술의 적용 확대를 뒷받침할 배경 기술을 소개했다.

2028년 에스컬레이드 IQ부터…내연기관 SUV·픽업트럭까지 확대

GM이 추진하는 차세대 자율주행 기술의 목표는 현재 상용화된 슈퍼크루즈(Super Cruise)보다 운전자의 개입을 한층 줄이는 것이다. 현행 슈퍼크루즈는 운전자가 전방을 주시하는 조건에서 스티어링 휠을 잡지 않고 주행할 수 있도록 지원하는 레벨 2 수준의 운전자 보조 시스템이다.

반면 GM이 2028년 도입을 추진하는 차세대 자율주행 기술은 정해진 주행 조건에서 운전자가 스티어링 휠에서 손을 떼는 것은 물론, 전방을 계속 주시하지 않아도 되는 아이즈오프(Eyes-Off) 기술이다.

GM은 지난해 아이즈오프 기술을 2028년 캐딜락 에스컬레이드 IQ부터 도입하겠다고 발표한 바 있다. 이번 행사에서는 풀사이즈 SUV와 픽업트럭 등 판매량이 많은 주요 차종으로 기술 적용 범위를 넓히겠다는 계획을 공개했다.

GM은 현재 양산 전 단계의 연구용 차량을 활용, 외부 차량의 출입이 통제된 시험 주행로에서 아이즈오프 기술을 검증하고 있다고 밝혔다.

GM의 궁극적인 목표는 고속도로를 넘어 차량이 스스로 이동하거나 탑승자를 목적지까지 데려다주는 자율주행 기술 구현이다. 예컨대 차량이 스스로 주행해 장보기 물품이나 세탁소에 맡긴 옷을 직접 찾아오는 등 일상적인 용무까지 대신 수행하는 미래를 구상하고 있다. 다만 이는 장기적인 비전으로, 2028년 도입을 추진하는 아이즈오프 기술과는 구분된다.

컴퓨팅 성능 40배 높인다…내연기관·전기차에 공통 적용

자율주행 기술을 다양한 차종으로 확대하기 위해 GM이 제시한 핵심 기술은 중앙집중형 컴퓨팅 및 전기 아키텍처다.

기존 자동차는 여러 기능을 개별 전자제어장치와 모듈에서 처리하는 구조를 사용해 왔다. 차량 기능이 복잡해질수록 관련 하드웨어와 배선이 늘어날 뿐만 아니라 차종별로 시스템을 개발하고 관리해야 하는 부담도 커진다.

GM은 이를 해결하기 위해 여러 기능을 하나의 고성능 컴퓨팅 시스템으로 통합하는 방식을 추진하겠다고 발표했다. 핵심은 GM이 자체 설계한 중앙 컴퓨팅 유닛(Central Compute Unit, CCU)이다. 액체 냉각 방식을 적용한 이 장치는 현행 차량 대비 약 40배 높은 컴퓨팅 성능을 제공하도록 설계됐다.

중앙 컴퓨팅 시스템은 각종 안전 기능과 섀시, 구동 관련 소프트웨어 등을 통합 제어하는 방식으로 작동한다. 이를 통해 차량 내 AI 기능과 자율주행 시스템을 동시에 구동하고, 향후 새로운 기능을 추가할 수 있는 컴퓨팅 여력을 확보한다는 설명이다.

차량 내부의 데이터 통신 구조도 바꾼다.

GM은 센서와 액추에이터를 구역별로 연결하는 조널 집선 장치(zonal aggregator)와 고속 이더넷을 도입하겠다고 밝혔다. 이를 통해 기존 시스템 대비 36배 많은 데이터를 처리할 방침이다. 차량 전체에 복잡하게 연결된 배선 구조를 단순화해 배선의 길이와 무게도 30% 줄이겠다고 밝혔다.

GM은 소프트웨어와 하드웨어를 분리해 다양한 차종에 공통으로 적용할 수 있도록 새로운 아키텍처를 설계했다고 강조했다. 차량마다 필요한 하드웨어와 제어 기능은 유지하면서 컴퓨팅과 네트워크, 소프트웨어의 기본 구조를 공유하는 방식이다. 이에 따라 하나의 차종에서 검증한 개선 사항을 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 다른 차종에도 적용하는 방식으로 효율을 확보할 방침이다.

GM은 이 아키텍처를 2028년 에스컬레이드 IQ에 처음 적용한 뒤 주요 내연기관 풀사이즈 SUV와 트럭, 3열 크로스오버, 4세대 전기차로 확대하겠다고 밝혔다. GM은 이러한 공통 컴퓨팅 기반을 활용하면, 차종마다 자율주행 시스템을 별도로 개발하는 부담을 줄이고, 더 많은 차량에 관련 기술을 적용할 수 있을 것으로 기대하고 있다.

매월 160만km 주행 데이터 확보…하루 48억km 가상 주행

자율주행 기술의 적용 범위를 넓히려면, 다양한 도로 환경에서 시스템의 판단 능력을 검증해야 한다. GM은 이를 위해 실제 도로에서 수집한 데이터와 AI 기반 학습, 대규모 가상 시뮬레이션을 결합하고 있다.

기술 개발의 기반 중 하나는 슈퍼크루즈 고객들이 축적한 주행 경험이다. GM에 따르면 슈퍼크루즈의 누적 핸즈프리 주행거리는 12억 마일(약 19억 2000만km)을 넘어섰다. GM은 데이터 수집에 동의한 고객의 차량에서 확보한 정보와 별도로, 수백 대의 전용 데이터 수집 차량을 운영하고 있다. 이들 차량은 다양한 날씨와 교통 흐름, 예외적인 주행 상황에서 매월 약 100만 마일(약 160만km)의 풀레이트(full-rate) 다중센서 데이터를 수집하고 있다.

GM은 실제 주행 데이터를 활용한 모방학습(imitation learning)뿐만 아니라 셀프 플레이(self-play) 기반 강화학습도 활용한다. 모방학습은 실제 운전자가 경험하고 기록한 주행 상황을 바탕으로 시스템을 학습시키는 방식이다. 그러나 실제로 기록되지 않은 상황까지 충분히 학습하기는 어렵다는 한계가 있다. GM은 이를 보완하기 위해 가상 환경에서 여러 차량이 반복적으로 상호작용하도록 하는 강화학습 방식을 도입했다.

예를 들어 차량이 많은 고속도로의 합류 구간을 가상으로 구현한 뒤 서로 다른 버전의 주행 소프트웨어가 합류 차량과 주변 차량을 제어하도록 한다. 반복적인 상호작용을 통해 언제 속도를 줄이고, 다른 차량에 양보하고, 차량 사이의 공간으로 진입해야 하는지 학습하는 방식이다.

주행 시스템의 판단 능력이 향상되면, 시뮬레이션에서 제시하는 상황도 더욱 복잡해진다. 이를 통해 실제 도로에서 마주하기 어려운 예외적인 상황까지 학습 범위를 넓힌다는 설명이다.

GM이 공개한 가상 주행 규모는 하루 30억 마일(약 48억km) 이상이다.

가상 시뮬레이션에서는 실제 도로에서 재현하기 어렵거나 위험한 상황도 반복적으로 시험할 수 있다. GM은 시험차량이 수집한 실제 도로 장면을 가상 환경으로 재현하고, 혹시라도 발생할 수 있는 돌발 상황에 대한 시스템의 대응 능력을 검증하고 있다.

다만 가상 주행거리가 실제 도로에서의 안전성을 그대로 입증하는 것은 아니다. GM 역시 대규모 시뮬레이션과 분산 학습에 많은 컴퓨팅 자원이 필요하다는 점을 기술적 과제로 제시했다.

GM은 학습과 시뮬레이션의 효율을 높여 개선이 필요한 문제를 확인한 시점부터 실제 도로에서 개선 효과를 검증하기까지 걸리는 시간을 단축하는 데 주력하고 있다고 밝혔다.

이번 GM 포워드 2026에서 주목할 부분은 GM이 차세대 자율주행 기술의 적용 대상을 고급 전기차에서 주력 내연기관 차량으로 구체화했다는 점이다. GM의 판매를 이끄는 SUV와 픽업트럭에 해당 기술이 적용된다면, 자율주행 기능을 이용할 수 있는 소비자층도 한층 넓어질 것으로 보인다.

남은 과제는 기술 확대 적용 계획을 실제 양산차에서 구현하는 것이다. GM이 공개한 고성능 컴퓨팅 시스템과 AI 학습 기술이 다양한 도로 환경에서 얼마나 안정적인 주행 성능을 발휘하느냐가 상용화의 성패를 가늠할 주요 요소가 될 전망이다.

IT동아 김동진 기자 (kdj@itdonga.com)