스트라드비젼이 자동차 양산 환경에서 10년 이상 검증한 비전 인식 기술을 기반으로 Arm의 ‘Total Design for Physical AI’ 생태계에 합류하고 로보틱스와 다양한 자율형 기기로 적용 영역을 확대한다. 

 

스트라드비젼은 9월 8일 중국 상하이에서 열린 ‘Arm Everywhere’ 행사에서 Arm의 Total Design for Physical AI 생태계 합류를 발표했다.

 

스트라드비젼은 10년 넘게 양산 차량에 인식(Perception) 기술을 탑재해왔다. 전방카메라와 서라운드뷰, 멀티카메라 등 다양한 구성에서 여러 차량용 컴퓨팅 플랫폼을 기반으로 객체 탐지·분류, 깊이 추정, 시맨틱 세그멘테이션 등 인식 기능을 제공해왔다.

 

 

특히 실제 양산 카메라 모듈의 제한된 연산 성능과 전력, 발열, 비용 조건 안에서 인식 기술을 구현한 경험을 피지컬 AI 시스템의 대규모 상용화를 위한 기반으로 활용한다. 자동차 산업에서 축적한 양산 경험을 로봇과 기타 자율형 기기에 고도화된 인식 기술을 통합하는 데 적용한다는 계획이다.

 

스트라드비젼은 Arm의 ‘Robotics Capability Framework’ 구축에도 참여한다. 이 프레임워크는 로봇 시스템을 정의하고 비교할 수 있는 공통 체계를 마련해 반도체와 AI 모델, 미들웨어, 개발도구, 애플리케이션 등이 개별적으로 개발·통합되는 과정에서 발생하는 복잡성과 파편화 문제를 줄이는 것을 목표로 한다.

 

로봇이 어떤 환경에서 무엇을 인식하고 어느 수준의 자율성을 갖춰야 하는지를 공통 기준으로 정의함으로써 서로 다른 반도체와 소프트웨어를 사용하는 기업들이 시스템을 보다 효율적으로 개발할 수 있도록 지원한다. 인식 역량을 공통된 용어로 규정하면 시스템 설계자는 반도체와 소프트웨어 스택에 관계없이 기계가 무엇을 어느 수준의 자율성으로 인식해야 하는지를 명확히 정할 수 있다는 설명이다.

 

더못 오드리스콜(Dermot O’Driscoll) Arm 피지컬 AI 사업개발 부문 부사장은 “피지컬 AI의 다음 과제는 갈수록 고도화되는 기술들을 완전하고 실제 현장에 적용 가능한 시스템으로 통합하는 것”이라며 “Arm Total Design for Physical AI는 이러한 시스템의 개발 방식을 가속화하기 위해 생태계를 하나로 모으고, Robotics Capability Framework는 이러한 시스템을 정의하는 공통 언어를 제공한다. 스트라드비젼은 이 두 가지 노력 모두에 검증된 인식 기술 전문성이라는 귀중한 자산을 더한다”고 말했다.

 

필립 비달(Philip Vidal) 스트라드비젼 최고사업책임자(CBO)는 “피지컬 AI에서 어려운 부분은 더 이상 모델이 무언가를 인식할 수 있는지가 아니라, 그 역량을 실제 제약 조건 안에서 규정하고 통합하고 양산에 적용할 수 있는지에 있다”며 “스트라드비젼은 지난 10년 넘게 거의 모든 주요 자동차용 컴퓨팅 플랫폼에서 바로 이 작업을 양산 차량을 통해 해왔다. 자동차 산업은 우리 기술의 한계가 아니라 우리의 실전 검증 무대였다. 역량에 대한 공통 언어가 있어야 생태계의 나머지 참여자들도 같은 속도로 나아갈 수 있으며, 스트라드비젼은 Arm이 이러한 공통 언어를 만드는 과정을 지원하게 되어 기쁘다”고 말했다.

 

헬로티 이동재 기자 |