2023년 자동차 산업의 5대 트렌드

게시 날짜 : 06 October 2024

작성자 : Sanya Mehra

전 세계적으로 다양한 종류의 차량 판매량이 매년 급증하고 있습니다. 미국자동차딜러협회(NADA)의 통계에 따르면, 2022년 미국에서는 신형 경량 차량 1,370 만 대가 판매되었습니다. 경량 트럭 판매량은 2021년 대비 1.6% 증가했으며, 배터리 전기차(BEV), 하이브리드 전기차(HEV), 플러그인 하이브리드차(PHEV)와 같은 대체 연료 차량 판매량은 2021년 대비 2.7% 증가했습니다. 2023년에는 신차 판매량이 2022년 대비 6.6% 증가하여 1,460 만 대 에 이를 것으로 예상됩니다. 이러한 판매 수치는 지난 한 해 동안 자동차 산업의 성장세와 2023년 전망을 보여줍니다. 자동차 산업은 자동차의 제조, 유통, 소매 및 유지보수에 관련된 모든 사업을 포괄합니다. 자율주행, 커넥티드, 전동화(ACE) 차량과 스마트 시티는 자동차 산업에서 점점 더 보편화되고 있습니다. 여기에는 자율주행 자동차, 인터넷 및 기타 기술을 통해 서로 또는 외부 세계와 통신하는 차량, 그리고 가장 중요한 전기차가 포함됩니다. 중요한 경제 지표인 자동차 산업은 새로운 기술 발전의 전환점에 서 있습니다. 또한, 오늘날 자동차 산업은 고가이면서 차별화된 기능을 원하는 소비자들의 욕구에 의해 움직이고 있습니다. 오늘날 전 세계 소비자들은 가족과 함께 해변으로 드라이브를 가거나 혼자 출퇴근하는 등 다양한 용도로 자동차를 이용합니다. 자동차 산업의 주요 범주에는 전기차(EV), 하이브리드차(HEV), 플러그인 하이브리드차(PHEV), 메타하이브리드 하이브리드차(MHEV), 천연가스차(NGV), 수소연료전지차(FCEV), 디젤차, 가솔린차가 있습니다.

5대 트렌드

자동차 산업

세계 최대 AI 및 그래픽 기업 중 하나인 NVIDIA에 따르면, 많은 자동차 회사들이 2023년에 메타버스를 사업 운영에 통합하기 시작할 것이라고 합니다. 기업들은 차량 제조의 모든 단계를 추적하고 메타버스 도구를 설치하여 개선 사항을 제안할 수 있게 될 것입니다. 또한, 디자이너들은 실제와 같은 이미지로 생산 예정 제품의 가상 디자인을 구상하고 작업할 수 있게 됩니다. 2023년 자동차 산업을 성장시킬 것으로 예상되는 5대 트렌드는 다음과 같습니다.

• 인공지능(AI) 및 머신러닝 - 딥러닝, 머신러닝, 컴퓨터 비전과 같은 인공지능(AI) 도구는 자동차 산업의 로봇 자동화에 활용되고 있습니다. 미래의 교통은 자율주행차가 주도할 것으로 예상됩니다. 이러한 자율주행차는 인공지능과 머신러닝을 접목한 다양한 방식으로 개발 및 운영되고 있습니다. 자동차 산업에서 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 딥러닝, 인지 시스템을 활용하면 효율적이고 안전한 자율주행차 개발이 가능해질 것입니다. 이와 마찬가지로 AI 기반 스마트 자동차 생산은 기술 발전과 함께 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다. 자동차 산업에서 AI의 몇 가지 응용 분야는 다음과 같습니다.
  • 자동차 산업에서 인공지능(AI)은 운전자의 사고 예방에 도움을 줄 수 있습니다. 주행 중 사고를 방지하기 위해 여러 AI 기반 시스템이나 센서가 경고음을 내거나 운전자에게 알려줍니다. 자동차 제조에 사용되는 인공지능은 부품 고장 시 운전자에게 경고를 보내 안전하고 편안한 주행을 보장합니다.
  • AI 클라우드는 자동차 산업에 AI 기술을 구현하기 위한 이상적인 플랫폼입니다. 커넥티드 차량이나 자율주행 차량이 자율적으로 작동하려면 점점 더 많은 데이터가 필요합니다. 이러한 상황에서 클라우드 AI 서비스를 활용하면 자율주행 차량이 필요로 할 때 언제든지 데이터를 사용할 수 있도록 보장할 수 있습니다. 자동차 산업에서는 AI 시스템이 수많은 센서 데이터를 모니터링하여 차량 작동상의 문제를 감지합니다.
  • AI 기반 센서는 운전자의 피로도를 감지하고 운전자에게 경고합니다. 차량 내 AI는 운전자를 지속적으로 관찰하여 운전자가 운전에 완전히 집중하고 있는지 여부를 판단합니다.
  • 자동차 산업에서 인공지능이 가장 널리 활용되는 분야는 차량 테스트입니다. AI와 머신러닝(ML)을 사용하는 시스템은 차량 성능을 지속적으로 테스트하고 모니터링합니다. 제조업체에게 있어 ML 알고리즘은 제품 및 부품의 수백 가지 프로토타입을 제작하는 데 특히 유용합니다.
• 자동차 산업에서의 블록체인 - 자동차 산업에는 블록체인을 활용할 수 있는 무궁무진한 가능성이 있습니다. 블록체인은 탈중앙화 구조, 투명성, 불변성 등의 기본적인 특성 덕분에 자동차 제조업체가 매일 직면하는 복잡한 문제들을 해결하는 데 이상적인 기술입니다.
  • 블록체인은 고객에게 더욱 큰 이점을 가져다줄 수 있습니다. 간접적으로는 더욱 투명하고 효율적인 제조 공정 덕분에 소비자가 더 나은 제품을 더 저렴한 가격으로 구매할 수 있게 됩니다. 또한 블록체인을 직접적으로 활용하면 차량 이력 추적, 소유권 이전 및 공유, 차량 공유, 보험금 청구, 모바일 결제 등 다양한 서비스를 이용할 수 있게 됩니다.
  • 자동차 산업에서 블록체인 기술을 활용하면 대규모 또는 지역 자율주행 차량의 제어 및 추적 시스템, 전기차 소유자의 차량 충전 편의성 향상 솔루션, 자율주행 차량의 데이터 수집, 저장, 정리 및 공유 효율화 방법 등 다양한 제품을 개발할 수 있을 것으로 기대된다.

• 자동차 산업에서의 사물 인터넷(IoT) - 자동차 산업에서 IoT는 다양한 다기능 애플리케이션의 핵심 허브로 부상했습니다. 자동차 부문에서 IoT 애플리케이션의 수는 매일 증가하고 있으며, 이는 더욱 정교한 자동차 활용 사례의 등장을 이끌 것입니다. 결과적으로 이는 우리가 자동차와 상호작용하는 방식을 근본적으로 변화시킬 것입니다.
  • 최근 트럭 운송 업계는 인력 부족과 같은 문제에 대응하여 극적인 변화와 혁신을 겪고 있습니다. 사물 인터넷(IoT) 기술의 발전은 차량 관리 시스템에 혁명을 일으켰습니다. 이제 운송 경로, 교통 상황, 연료 소비량, 성능 지표 등 모든 것에 대한 방대한 데이터를 운송업체가 활용할 수 있게 되었습니다.
  • 사물인터넷(IoT) 기능을 탑재한 자동차는 통합 센서를 통해 특정 부품의 성능 데이터를 수집하고 클라우드에 업로드합니다. 클라우드에서는 예측 분석을 통해 이 데이터를 처리하고, 각 부품의 상태를 평가하며, 고장 가능성을 판단합니다.
  • 사물인터넷(IoT) 연결 차량은 중요한 정보를 신속하게 전송하여 통신을 개선함으로써 교통 안전을 향상시킬 수 있습니다. 스마트 차량은 서로 연결되어 위치, 속도, 주행 역학 정보를 공유함으로써 사고를 예측하고 예방하며, 접근하는 긴급 차량을 운전자에게 경고할 수 있습니다.
• 자동차 산업의 빅데이터 - 미래의 자동차는 변화하는 소비자 취향과 요구를 고려하여 자동차 제조업체가 빅데이터 분석을 활용해 설계할 수 있습니다. 데이터 과학과 예측 분석은 자동차 제조업체가 현명한 사업 결정을 내리는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 데이터에 따르면, 자동차 산업에서 빅데이터 분석의 역할을 강화하기 위해 출시될 신형 자동차의 약 90%에 커넥티비티 기능이 탑재될 것으로 예상됩니다.
  • 빅데이터는 사고 예방에 매우 유용할 수 있습니다. 눈, 안개, 도로 파손 등의 요인으로 인해 차량이 도로에서 미끄러지거나 통제력을 잃고 회전할 수 있습니다. 이러한 경우 차량에 장착된 센서가 잠재적 위험 요소를 식별하고 뒤따르는 차량에 경고를 보낼 수 있습니다.
  • 운전 경험을 향상시키기 위해 커넥티드 자동차는 충분한 연결 서비스와 무선(OTA) 소프트웨어 및 펌웨어 업데이트를 제공할 수 있습니다. 새로운 기능을 구현하고 성능을 실시간으로 모니터링하며, 수집된 정보를 활용하여 기능을 개선할 수 있습니다.

• 자동차 산업의 클라우드 컴퓨팅 모델 - 자동차 산업에서 자동차 데이터 클라우드 기술은 선도적인 역할을 하고 있습니다. 자동차 산업의 컴퓨팅 및 데이터 수요 증가로 인해 데이터 파이프라인, 데이터 용량, 컴퓨팅 용량, 분석 기반 알고리즘 및 인공지능(AI) 측면에서 엄청난 규모의 집단적 혁신이 일어나고 있습니다.
  • 클라우드 컴퓨팅을 통해 GPS 및 차량 내 엔터테인먼트 시스템의 성능이 향상됩니다.
  • 전기차에 탑재된 클라우드 네트워크 솔루션은 인근 데이터 센터와 데이터를 공유함으로써 운전자가 도로 및 기상 상황을 파악할 수 있도록 해줍니다.
  • 클라우드 네트워크 솔루션의 유지 관리 이점은 가장 자주 논의되는 부분입니다. 온프레미스 하드웨어는 인건비, 에너지 소비, 지속적인 유지 관리로 인해 비용이 많이 듭니다.