650명의 자동차 개발 전문가를 대상으로 한 설문 조사에 따르면, 안전하고 보안이 강화된 자율주행 차량을 개발하기 위해서는 품질과 규정준수(compliance)가 AI 기반 설계의 핵심으로 꼽혔다.
DevOps 서비스사 퍼포스소프트웨어(Perforce Software)가 발간한 ‘2025 State of Automotive Software Development Report(2025년 자동차 소프트웨어 개발 현황 보고서)’에서는 AI 사용 증가, 코드 복잡성 문제, 안전성에 대한 강조가 특히 두드러졌다. 49%의 응답자가 AI 차량 개발에서 안전성을 최우선 과제로 꼽았으며, 기능안전성(ISO 26262) 표준을 따르는 팀은 AI 알고리즘이 비결정적이므로 추가적인 고려사항을 반영해야 한다고 인식했다.
퍼포스의 컴플라이언스 책임자 질 브리튼(Jill Britton)은 “자동차 소프트웨어 개발은 AI 시스템에 더욱 의존하고 있지만, 소프트웨어는 여전히 안전성을 염두에 두고 개발, 배포, 유지관리되어야 한다”면서 “AI 시스템은 기능 안전성을 달성하는 데 추가적인 과제를 안겨주며, 안전 필수(safety-critical) 애플리케이션에서 사용하기 위한 새로운 표준과 업데이트된 표준이 등장하고 있다”라고 언급했다.
AI는 자동차 전문가의 42%(전년대비 9% 증가)에서 자율주행차 설계를 주도하고 있으며, 커넥티드 카의 일부 구성요소(41%)에도 영향을 미치고 있다. 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 차량 내 인포테인먼트(IVI) 및 라이다 시스템과 함께 AI/ML 애플리케이션이 적용된 주요 컴포넌트였다.
이전 보고서는 보안이 안전성보다 우려 사항이었지만, 커넥티드 카와 자율주행차 개발 및 설계에 AI/ML이 빠르게 도입되면서 올해는 안전성이 더 큰 우려사항으로 부각될 것으로 예상된다.
자동차 소프트웨어 전문가는 높은 품질의 코드를 유지하는 것이 소프트웨어 시스템의 안전성과 보안에 기여한다는 점을 더욱 더 인식하고 있다. 그러나 코드베이스의 복잡성은 특히 경력 3년 이하 엔지니어가 고품질 코드를 작성하는 데 어려움을 안겨준다. 1년 이하 응답자의 57%, 1 ~ 3년 이하 응답자의 45%는 코드 복잡성을 가장 큰 우려사항으로 꼽았다. 반면, 5년 이상 응답자(37%)는 테스트 리소스를 품질 문제의 주요 우려사항으로 꼽았다.
세계 경제와 경쟁력 유지와 같은 시장 환경과 도전 과제가 대부분 조직에 영향을 미치고 있지만, 보고서 전반에 걸쳐 일관되게 나타난 경향은 기존 자원 극대화(49%)와 기존 인재 교육(42%)에 대한 강조였다.
개발자는 복잡한 코드베이스를 관리하기 위해 정적 분석 도구를 사용하고 있으며, MISRA와 ISO 21434와 같은 산업 표준을 준수하고 있다. 보고서에 따르면, 팀의 30%가 정적 분석, 버전 관리, 지속적인 테스트 도구를 통해 소프트웨어 품질 개선을 우선시한다고 밝혔다.
다른 주목할 만한 결과는 다음과 같다:
- 86%는 코드 품질을 위해 중요한 최소 하나 이상의 코딩 표준을 사용하고 있다.
- 53%는 정적 분석/SAST 도구를 사용하며, 그 중 30%는 소프트웨어 품질 개선을 주요 이유로 꼽았다.
- 89%는 오류를 줄이기 위해 코드 품질 지표를 추적해야 한다고 답했으며, 이는 12% 증가한 수치다.
- EV(전기차) 소프트웨어 개발은 안정화되고 있으며, 47%가 EV 시스템에 대해 광범위하게 작업하고 있다.
- 71%는 AI 기능안전성 보장을 위해 ISO/DPAS 8800을 채택하고 있다.
규제가 강화됨에 따라 기능안전성 및 보안 표준 준수를 입증하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다. 곧 릴리즈될 예정인 MISRA C:2025는 자동차 개발자의 53%에게 영향을 미칠 것으로 예상하며, 이는 강력한 소프트웨어 품질 및 규정 준수 도구의 필요성을 의미한다.
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