아인라이드, 엔비디아와 자율주행 트럭 기술 협력 확대

스웨덴 자율주행 및 전기 화물 운송 기술 기업 아인라이드(Einride AB)가 엔비디아와 손잡고 자율주행 트럭 기술의 상용화와 확대에 나선다. 이미 전기트럭을 고객 운송에 투입하고 있는 아인라이드는 엔비디아의 자율주행 컴퓨팅 플랫폼과 AI 개발 도구를 활용해 대형 화물 운송 환경에 맞는 자율주행 시스템을 구축할 계획이다.

아인라이드는 엔비디아의 자율주행 차량용 플랫폼인 ‘엔비디아 하이페리온(NVIDIA Hyperion)’을 기반으로 차세대 자율주행 시스템 ‘아인라이드 드라이버(Einride Driver)’를 개발한다. 엔비디아 하이페리온은 레벨4 자율주행을 위한 상용 컴퓨팅 및 센서 레퍼런스 아키텍처로, 양사는 이를 대형 화물차의 운행 조건에 맞게 확장한다. 

아인라이드는 현재 미국과 유럽, 중동에서 주요 운송업체를 대상으로 수백 대의 전기트럭을 운용하고 있다. 회사는 현재까지 자사 플랫폼을 통해 확보한 고객 수요를 기준으로 2028년까지 운용 차량이 1,500~2,000대로 늘어날 것으로 예상한다. 이 수요 가운데 약 80%는 중장기적으로 자동화에 적합한 운송 수요로 분류하고 있다.

이번 협력에서 아인라이드는 자율주행 시스템의 설계와 통합을 맡는다. 여기에는 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 안전성 검증, 규제 승인, 고객 현장 배치까지 포함된다. 엔비디아는 자율주행 시스템을 구동하는 컴퓨팅 플랫폼과 AI 개발 환경을 제공한다.

아인라이드는 NVIDIA Hyperion의 컴퓨팅, 센서, 소프트웨어 및 안전 아키텍처를 대형 화물차에 맞게 조정할 예정이다. 승용차를 중심으로 발전해 온 자율주행 기술을 무거운 화물을 장거리 운송하는 대형 트럭의 차량 구조와 운행 조건에 맞게 확장하는 작업이다.

안전성 검증을 위한 AI 개발 과정에는 엔비디아의 ‘엔비디아 코스모스(NVIDIA Cosmos)’도 활용된다. 엔비디아 코스모스는 실제 주행(카메라) 데이터를 검색하고 선별해 자율주행 시스템이 처리해야 할 복잡한 예외 상황을 찾아내는 데 사용된다. 아인라이드는 여기에 실제 데이터와 유사한 가상 환경에서 생성된 합성 데이터를 추가해 AI 학습 및 검증에 활용되는 데이터의 범위를 넓힐 계획이다.

자율주행 트럭은 승용차와 다른 개발 과제를 갖는다. 차량의 크기와 중량, 제동 특성, 적재 상태, 운행 거리 등이 다르고, 고속도로와 물류 거점, 산업 현장 등 다양한 환경에서 운행해야 한다. 특히 실제 도로에서 드물게 발생하는 상황을 충분히 확보해 자율주행 시스템을 검증하는 것이 중요한 과제다. 아인라이드는 실제 주행 영상에서 복잡한 예외 상황을 찾아내고 합성 시나리오를 추가하는 방식으로 이 문제에 대응한다.

대규모 AI 모델의 학습과 검증에는 ‘엔비디아 블랙웰(NVIDIA Blackwell)’ 아키텍처도 사용된다. 아인라이드는 엔비디아가 대규모 AI 학습 성능을 검증한 클라우드 인프라 제공업체인 엔비디아 엑셈플러 클라우드(NVIDIA Exemplar Cloud) 파트너와 함께 엔비디아 블랙웰 기반 컴퓨팅 인프라를 구축해 자율주행 모델의 학습과 테스트, 개선에 활용할 예정이다.

이번 협력은 단순히 자율주행용 반도체나 컴퓨팅 시스템을 공급하는 형태와는 다르다. 아인라이드가 자체적으로 개발하는 자율주행 기술을 중심에 두고 엔비디아의 차량용 컴퓨팅 및 AI 개발 인프라를 결합하는 구조다. 양사는 특히 대형 화물차에 필요한 센서와 컴퓨팅, 소프트웨어, 안전 기술을 함께 조정하면서 실제 운송 서비스에 적용할 수 있는 자율주행 시스템을 구축한다는 계획이다.

2016년 스웨덴 스톡홀름에서 설립된 아인라이드는 AI 기반 화물 운송 플랫폼과 자체 자율주행 기술, 전기 대형 트럭을 결합한 운송 사업을 전개하고 있다. 이 회사는 화물 운송 서비스(Freight-Capacity-as-a-Service, FCaaS)와 소프트웨어 플랫폼을 아우르는 이중 비즈니스 모델을 통해 북미, 유럽, 중동 지역의 고객 기반을 확보하고 있다. 

이번 협력은 이미 전기트럭을 운용하고 있는 아인라이드가 기존 화물 운송 네트워크를 자율주행 운송으로 단계적으로 전환하기 위한 기술 기반을 확보하는 과정으로 볼 수 있다. 향후 핵심 과제는 차량 수를 늘리는 것뿐 아니라 실제 운송 환경에서 축적되는 데이터를 바탕으로 자율주행 시스템을 지속적으로 검증하고, 대형 화물차에 요구되는 안전성과 규제 요건을 충족하면서 운행 범위를 넓히는 데 있다.

AEM(오토모티브일렉트로닉스매거진)

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