자동차·로보틱스·도시 전반 피지컬 AI 가속, 엔비디아 토요타와 협력 확대

엔비디아(www.nvidia.co.kr)가 자동차, 로보틱스 및 도시 전반의 피지컬 AI 발전을 위해 토요타(Toyota)와의 협력을 확대한다고 밝혔다. 양사는 엔비디아(NVIDIA) 가속 컴퓨팅, AI 소프트웨어, 시뮬레이션 기술을 활용해 차세대 차량 개발, 차량 소프트웨어 엔지니어링, 공장 운영, 도시 교통 인텔리전스를 고도화한다. 

자율주행차부터 도시에 이르기까지 차세대 모빌리티는 물리적 세계를 인지하고, 추론하며, 안전하게 작동하는 AI 기반 시스템을 중심으로 정의될 것이다. 엔비디아와 토요타는 차량, 인프라, 산업 운영 전반을 AI로 연결하며 이러한 미래를 함께 구축하고 있다. 

이번 협력은 토요타가 지난해 발표한 차세대 차량 개발 계획을 기반으로 한다. 해당 차량은 안전 인증을 받은 엔비디아 드라이브OS(DriveOS) 운영체제를 구동하는 엔비디아 드라이브 AGX(DRIVE AGX)를 기반으로 개발되며, L2++ 수준의 첨단 운전자 보조 기능을 탑재할 예정이다. 

엔비디아는 토요타가 엔비디아 가속 컴퓨팅, AI 소프트웨어, 시뮬레이션 기술을 활용할 수 있도록 지원해 왔다. 이를 통해 토요타는 더 안전하고 지능적인 차량을 개발하고, 자동차 엔지니어링 워크플로우를 최적화하며, 공장 운영을 정교하게 조정하고, 도시 인텔리전스 시스템을 구동할 수 있다. 이는 보다 안전한 모빌리티를 구현하려는 토요타의 비전을 지원한다. 

엔비디아 오토모티브 담당 부사장 리시 달(Rishi Dhall)은 “피지컬 AI는 자동차와 로봇, 트럭 등 움직이는 모든 기계는 물론, 이들이 운행되고 가동되는 도시와 공장에도 지능을 더할 것”이라며 “토요타와 엔비디아는 새로운 모빌리티 시대를 위한 AI 인프라를 함께 구축하고 있다. 이 시대에는 차량 자율성이 더욱 높아지고, 제조는 AI 기반으로 재정의되며, 도시 환경은 더욱 지능적이고 대응력이 높으며 안전해질 것”이라고 말했다. 

엔비디아와 토요타의 최신 협력은 다음 영역을 아우른다. 

l   안전하고 지능적인 차량 개발 가속화: 토요타는 안전 인증을 받은 엔비디아 드라이브OS 운영체제를 구동하는 엔비디아 드라이브 AGX를 활용해 첨단 운전자 보조 기능을 갖춘 차세대 차량을 개발하고 있다. 이 차량은 L2++ 기능을 제공하며, 토요타의 엄격한 안전 기준을 유지하면서 더욱 지능적이고 상황 인지가 뛰어난 주행을 지원한다.

l   소프트웨어 엔지니어링: 차량이 점점 더 소프트웨어 정의형으로 전환됨에 따라, 토요타는 MISRA 규정을 준수하는 코드 어시스턴트(Code Assistant) AI 모델을 활용해 차량 소프트웨어 엔지니어링을 가속하고 있다. 이 모델은 엔비디아 메가트론-LM(Megatron-LM)을 활용해 학습과 파인튜닝을 거쳤으며, 엔비디아 네모트론(Nemotron)을 비롯한 다양한 데이터셋을 참조한다. 토요타는 자동차 특화 코드 생성과 검토를 개선하기 위해 맞춤형 자동차 AI 모델을 적용하고 있다. 이를 통해 엔지니어들은 안전에 중요한 코드를 더욱 효율적으로 생성하고, 검토하며, 검증할 수 있다. 또한 엄격한 자동차 규정 준수 요건을 충족하면서 개발을 가속할 수 있다.

l   공장 시뮬레이션: 토요타는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 라이브러리와 엔비디아 아이작 심(Isaac Sim) 오픈 프레임워크를 활용해 제조 현장에 시뮬레이션을 도입하고 있다. 이러한 기술은 공장과 로보틱스 워크플로우, 로봇 동작 시뮬레이션, 더욱 광범위한 디지털 트윈 환경에 적용돼 제조 운영을 최적화한다. 이 같은 시뮬레이션 우선 접근 방식은 가동 중단 시간을 줄이고, 효율성을 높이며, 비용을 절감한다. 또한 생산 환경 전반에서 지속적인 최적화를 지원한다.

l   멀티모달 비전 언어 모델(vision language model, VLM): 토요타의 자회사인 우븐바이토요타(Woven by Toyota)는 도시 교통 인텔리전스를 위한 멀티모달 VLM을 개발했다. 이 모델은 엔비디아 H100 텐서 코어 GPU(H100 Tensor Core GPU)와 메가트론-코어(Megatron-Core)를 활용해 설계됐다. 이는 실제 환경의 상황을 해석하고, 향후 발생할 일을 예측하며, 모빌리티와 인프라 시스템 전반의 대응을 지원한다.