② 스트라드비젼, ‘초경량·양산 검증’으로 글로벌 ADAS 표준 조준 작성일 05-20 38 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[현실 자율주행 ADAS 양산시대] ‘말’ 대신 ‘숫자’로…누적 500만 대가 파낸 방어벽</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XLdaYvDgWV"> <div contents-hash="fe4fe9e93d492e0f18aae177d554afa42d91ecd88d085e063ccd565ef2b55e88" dmcf-pid="ZoJNGTwaC2" dmcf-ptype="general"> <strong>레벨4(L4) 이상의 완전 자율주행으로 나아가기 위해 천문학적인 투자 대비 지연되는 상용화 일정 속에서, 글로벌 완성차(OEM) 업계는 당장 수익을 내고 대중화가 가능한 '양산형 ADAS(첨단운전자보조시스템)'로 빠르게 전략을 선회하고 있습니다. 이에 <디지털데일리는> 글로벌 자율주행 시장의 패러다임 변화를 짚어봅니다. [편집자주]</strong> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1deb9663d6dee47d4c76d63bce4d7b43b033003ecdbb3eeba57f081ff2c628c3" dmcf-pid="5Q4RIroMh9" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/20/552796-pzfp7fF/20260520060014464fizi.png" data-org-width="640" dmcf-mid="WgzZ6VpXT6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/20/552796-pzfp7fF/20260520060014464fizi.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="10886088469385a14d6b37adef0d5c14e816359248a174cf4d1fb3f199afcf3a" dmcf-pid="1x8eCmgRyK" dmcf-ptype="general">[디지털데일리 김문기기자] 글로벌 자율주행 및 ADAS 시장의 무게추가 하이엔드 기술 데모에서 ‘비용 효율적인 양산’으로 이동하면서 전 세계 완성차(OEM) 업계의 조달 전략도 요동치고 있다. 특정 하드웨어에 종속되는 블랙박스형 솔루션을 거부하고, 하드웨어와 소프트웨어를 분리해 최적화하려는 디커플링 트렌드가 선명해지는 추세다.</p> <p contents-hash="4fc7b485acc85d60002140eff8c2b94169272d4e731a5cf8068562225c977811" dmcf-pid="tM6dhsaelb" dmcf-ptype="general">이러한 패러다임의 시프트 속에서 국내 오토모티브 소프트웨어 기업인 스트라드비젼(STRADVISION)의 행보는 시장의 이목을 집중시켰다. 이들은 대중형 ADAS 시장이 요구하는 가혹한 3중고, 즉 제한된 연산 자원과 엄격한 전력 소모, 그리고 극단적인 원가 절감 압박을 정면으로 돌파하며 글로벌 시장에서 독보적인 기술적 해자를 구축해 나가고 있다.</p> <p contents-hash="5e4535db62ba1309c2b710f6d0391570dd99c76d38327db3e415e929ff4390f7" dmcf-pid="FRPJlONdCB" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 임베디드 한계 깨는 초경량 비전 AI, 'SVNet' 기술력</strong></p> <p contents-hash="667287e3ba818df06e45a93ba9537abf7ff4b5c9723930729b10de1cd6a2ed71" dmcf-pid="3eQiSIjJCq" dmcf-ptype="general">인텔 출신의 컴퓨터 비전 및 이미지 프로세싱 전문가들이 지난 2014년 설립한 스트라드비젼은 창업 초기부터 저전력 임베디드 환경에서의 고성능 비전 AI 구현 기술을 핵심 무기로 삼았다.</p> <p contents-hash="70e17fa4d1dfca12e9a3f50c2376dd3e61123b2434724767df81a968dfafbb6b" dmcf-pid="0dxnvCAihz" dmcf-ptype="general">당초 웨어러블 기기 시장을 겨냥했던 기술력은 ADAS 및 자율주행 수요의 폭발적인 성장 흐름과 맞물려 자동차 분야로 빠르게 피봇팅됐다. 당시만 해도 차량용 저전력 반도체 환경에서 무거운 딥러닝 기반 인지 기술을 안정적으로 구동하는 것은 불가능에 가깝다는 게 업계의 통념이었다. 스트라드비젼은 이 고정관념을 깨고 핵심 소프트웨어인 'SVNet'을 통해 시장의 판도를 바꾸기 시작했다.</p> <p contents-hash="b2f07e66eb44b2ecb7364cf4a293e7e603d1d38ef6fa6ec2cbcc1807bc4b41d0" dmcf-pid="pJMLThcnl7" dmcf-ptype="general">SVNet의 핵심 경쟁력은 최소한의 연산량과 전력 소비만으로 딥러닝 기반 객체 인식 기능을 구현하는 초경량·고효율 아키텍처에 있다. 차량용 하드웨어는 일반 서버나 PC 환경과 달리 리소스 제약이 극심하다. SVNet은 메모리 사용량과 연산 부담을 극한으로 최적화하여, 악천후나 야간 환경, 혹은 다른 물체에 일부가 가려진 실제 도로 위의 가혹한 상황에서도 차량과 보행자, 차선, 신호등을 오차 없이 안정적으로 인식해 낸다.</p> <div contents-hash="37779be75012cb7cbdecbae5f96d63e033d6dcff640f1dcfae2d06d3186c55d1" dmcf-pid="UiRoylkLhu" dmcf-ptype="general"> 즉, 고가의 하이엔드 칩을 쓰지 않고도 완성차가 요구하는 정밀한 인지 성능을 뽑아낼 수 있다는 점은 대중형 ADAS 확대를 노리는 글로벌 OEM들에게 기회로 작용하고 있다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="f525d0955c5dcd2f9bd7520e66c70fd28db3103d182020b2688d5004e9d87c1a" dmcf-pid="unegWSEoyU" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/20/552796-pzfp7fF/20260520060015868blev.png" data-org-width="640" dmcf-mid="YZ6zLdV7v8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/20/552796-pzfp7fF/20260520060015868blev.png" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="5e2279a07085f9f8dddc47d7d603f65c2a3c9950426944bfac809bca63c48940" dmcf-pid="7LdaYvDghp" dmcf-ptype="general"><strong>◆ ‘칩셋 다변화’ 시대에 맞춤형 대응…하드웨어 종속성 탈피</strong></p> <p contents-hash="94c90e5179907a38bfae00ed57f949f1e49736a1feb1708c6029ff5fd08d4fd6" dmcf-pid="zKzVcax2y0" dmcf-ptype="general">최근 완성차 업체들이 가장 경계하는 것은 공급망의 특정 하드웨어 록인(Lock-in) 효과다. 특정 칩에만 구동되는 소프트웨어는 반도체 수급 위기나 가격 협상에서 완성차 업체의 발목을 잡기 때문이다.</p> <p contents-hash="9729e1c781ca9d131ed566962caf216d47b17a51c2260277bfe1972620d7d366" dmcf-pid="q9qfkNMVS3" dmcf-ptype="general">스트라드비젼은 이 지점에서 ‘독립형 소프트웨어 플레이어’로서의 유연성을 극대화했다. SVNet은 현재 업계에 존재하는 30개 이상의 다양한 시스템온칩(SoC) 플랫폼을 폭넓게 지원한다. 고객사의 하드웨어 환경과 칩셋 종류에 구애받지 않고 유연하게 커스터마이징이 가능한 구조다.</p> <p contents-hash="ab79d7bfafe6c6d5bc9ca731e39225f89442de27c0012ccf908e3feff4b0531f" dmcf-pid="B2B4EjRflF" dmcf-ptype="general">이러한 유연성은 구체적인 기능 구성의 다양성으로 입증된다. 차량 전방을 감시하는 프론트비전(FrontVision) 99개 구성부터, 차량 주변 전체를 아우르는 서라운드비전(SurroundVision) 60개 구성, 그리고 이들을 복합적으로 연계하는 멀티비전(MultiVision) 122개 구성 등 완성차의 세그먼트별 요구사항에 대응할 수 있는 라인업을 촘촘히 구축했다.</p> <div contents-hash="ceaca3490a927771d7739ac391e936e7095afbdc245b26f6182e7ebb83609d57" dmcf-pid="bVb8DAe4St" dmcf-ptype="general"> 실제로 스트라드비젼은 글로벌 무대에서 단순 단독 기술 데모에 그치지 않고 르네사스, 텍사스 인스트루먼트(TI), 엔비디아 등 반도체 기업들의 최신 칩셋 플랫폼과 파트너십을 맺고 기술 프로젝트를 진행하며 생태계를 확장하고 있다. 완성차 업체 입장에서는 자율주행 시스템 통합에 따르는 리스크를 줄이고, 신차의 시장 출시 기간을 획기적으로 단축할 수 있는 카드인 셈이다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1dfe8fef97c8b04b91e013bf809baccd0c8eecdfd2742b377f8c844aae8f6f71" dmcf-pid="KfK6wcd8C1" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/20/552796-pzfp7fF/20260520060017248ffku.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="G1btx871l4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/20/552796-pzfp7fF/20260520060017248ffku.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="7a146e48a3611e310af92535217ea7ed92d92d05ce15ef7c2b957d7d6643a5c4" dmcf-pid="949PrkJ6l5" dmcf-ptype="general"><strong>◆ 기술 데모보다 무서운 ‘양산 검증’, 누적 500만 대가 갖는 무게</strong></p> <p contents-hash="d2f520bca7fb74eb05290e82e2a9e031ad34594dfb95d77643d0f01c0a4d7567" dmcf-pid="282QmEiPCZ" dmcf-ptype="general">자동차 산업은 일반 IT 산업과 달리 기술의 화려함보다 장기간 도로 위에서 증명되어야 하는 ‘품질 안정성’과 ‘양산 경험’을 최우선 가치로 둔다. 엄격한 OEM 자체 검증은 물론 기능 안전 국제 표준(ISO 26262)과 까다로운 유럽 완성차 업계의 소프트웨어 역량 평가 기준인 ASPICE CL2 인증 등은 신생 스타트업이 쉽게 넘을 수 없는 통곡의 벽이다.</p> <p contents-hash="3ed1acec6659cfbd556a16218c2e07a492268797dc019880b530cf57547a7dea" dmcf-pid="V6VxsDnQCX" dmcf-ptype="general">스트라드비젼은 이 진입장벽을 '말'이 아닌 '실제 공급 수치'로 증명했다. 지난 2019년 중국 장안자동차와의 첫 양산 프로젝트 성공을 시작으로, 스트라드비젼은 전 세계 13개 자동차 제조사(OEM), 50개 이상의 차종에 SVNet 공급 계약을 체결하는 성과를 거두었다.</p> <p contents-hash="c04b0e79bf92cb29f62bffef0e5a18a0e6692db8a4ead8f074982352fd809cb9" dmcf-pid="fPfMOwLxSH" dmcf-ptype="general">특히 지난 2023년부터는 연간 상업 생산량 100만 대 고지를 넘어섰으며, 다수의 고물량(High-Volume) 대중형 모델로 공급이 본격 확대되면서 누적 상용 양산 탑재량 500만 대를 돌파하는 기염을 토했다.</p> <div contents-hash="bdbbd0bbf775bcd1412bb88fc91a70e3afb461a24c1df75f67c7cd665488cabe" dmcf-pid="4Q4RIroMTG" dmcf-ptype="general"> 이는 글로벌 완성차 공급망 안에서 이들의 소프트웨어가 완벽한 신뢰성과 장기간의 품질 안정성을 검증받았음을 뜻한다. 후발 주자들이 아무리 뛰어난 인공지능 알고리즘을 개발하더라도, 이 같은 대규모 글로벌 양산 레퍼런스는 단기간에 모방할 수 없다는 설명이다. 유럽 자동차 부품 공업협회(CLEPA) 혁신상에서 디지털 부문 'Top SME 이노베이터'로 선정되는 등 글로벌 시장에서의 공인된 신뢰도 역시 이러한 탄탄한 양산 기반에서 기인한다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="5273f9d87ca31caa72b3d49c2b907522b3ac0a69e38242a53562807625d0f34c" dmcf-pid="870Bgi4qyY" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/20/552796-pzfp7fF/20260520060018548cnpm.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="HCxnvCAiCf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/20/552796-pzfp7fF/20260520060018548cnpm.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="1a0f28eb3eb370986c6892d9597c4e5bfa791e247258fdd1ee385fe2d01efa5c" dmcf-pid="6zpban8ByW" dmcf-ptype="general"><strong>◆ ‘맵리스’로 향하는 미래 로드맵</strong></p> <p contents-hash="873d0463e2add7a6dda581d71d384910f6a6aada95f159d65582eb9d87f2ec27" dmcf-pid="PqUKNL6bTy" dmcf-ptype="general">안정적인 양산 성과는 스트라드비젼의 재무적 지속가능성을 지탱하는 독특한 수익 모델로 이어진다.</p> <p contents-hash="c1f04a6291188c7fabfd4c8b81cbd534666f0e0fea8bdf68c75e7e31e24ace10" dmcf-pid="QBu9joPKhT" dmcf-ptype="general">이들의 매출 구조는 크게 완성차 고객사의 하드웨어 환경에 맞춰 소프트웨어를 최적화하고 통합해 주는 초기 개발비인 NRE(Non-Recurring Engineering) 수익과, 이후 해당 차량이 실제 공장에서 찍혀 나올 때마다 대당 단가를 책정해 받는 라이선스(License) 수익으로 구분된다. 차량의 일반적인 생애주기 동안 차량 생산량에 비례해 지속해서 매출이 누적되는 일종의 '리커링 레버뉴(Recurring Revenue)' 구조다. 누적 양산 대수의 증가는 곧 매달 마진율 높은 라이선스 매출의 복리적 성장을 의미하며, 이는 회사가 미래 기술 개발에 재투자할 수 있는 기초 체력이 된다.</p> <p contents-hash="3a7ee081e6c9634214ac0531497700310f31702cdb1685b2e992b916c746aaca" dmcf-pid="xb72AgQ9Sv" dmcf-ptype="general">실제로 스트라드비젼은 확보된 체력을 바탕으로 현대자동차, 현대모비스, LG전자 등 국내 대기업뿐만 아니라 일본 아이신 그룹의 투자 자금을 운용하는 페가수스 테크 벤처스, 미국 앱티브(Aptiv), 독일 ZF 등 글로벌 Tier-1 및 모빌리티 거두들로부터 누적 2억 3200만 달러 규모의 전략적 투자를 이끌어냈다. 현재는 비전 기술에 안주하지 않고 차세대 SDV(소프트웨어 정의 자동차) 시장을 선점하기 위한 고도화에 박차를 가하고 있다.</p> <p contents-hash="95564e7997ecdefbed863ee85619d186ae5de41076273af448f9532bc673dab1" dmcf-pid="yrkOUFTsyS" dmcf-ptype="general">오는 2027년 상용화를 목표로 개발 중인 차세대 'SVNet 멀티비전 Gen 2'로 향하고 있다. 해당 기술은 카메라 커버리지를 대폭 확장하는 것은 물론, 값비싼 고정밀 지도가 없이도 순수 인지 기술만으로 안정적인 주행을 지원하는 'HD 맵리스(Mapless)' 주행 기능을 지향한다.</p> <p contents-hash="d357bd7da430e82e3800122386464bdd609fa56c36b73e51b15751691aaeb7c7" dmcf-pid="WmEIu3yOll" dmcf-ptype="general">한편, 완전 자율주행의 환상이 걷힌 자리에 가장 완벽한 형태의 가성비와 양산성을 갖춘 소프트웨어 표준을 제시하겠다는 스트라드비젼의 전략은, 이미 글로벌 도로 위 500만 대의 차량을 통해 현실로 증명되고 있다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 디지털데일리. 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