이번 주, 시장은 '완전 자율주행(L4) 대중화'와 '에지(Edge) 인프라 확장'이라는 두 가지
큰 축을 중심으로 요동쳤습니다. 소프트웨어 칩셋 강자의 진화부터 글로벌 플랫폼의
데이터 확보전까지, 업계 관계자라면 놓쳐선 안 될 핵심 헤드라인을 먼저 짚어드립니다.

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엔비디아가 'GTC 타이베이'에서 레벨4 자율주행과 로보택시 개발을 위한 320억 개 파라미터 규모의 차세대 추론 AI 모델 '알파마요 2 슈퍼'를 공개했습니다. 이 모델은 차량 주변 360도 상황을 인식하며 고수준 주행 판단을 수행하는 메타 액션 기능을 갖췄고, 왜 특정 행동을 선택했는지 설명 가능한 추론 체계를 제공합니다. 또한, 시뮬레이션 환경에서 폐쇄형 루프로 반복 학습하는 플랫폼 '알파짐'과 희귀한 사고 상황을 가상으로 대량 생성하는 '옴니드림스' 등도 함께 발표하여 자율주행 상용화의 난제인 롱테일 상황 대응 능력을 강화했습니다.

웨이모가 로스앤젤레스, 샌프란시스코, 피닉스에서 차세대 로봇택시 모델인 '오하이(Ojai)'의 일반 대중 대상 상용 서비스를 수주 내에 개시한다고 발표했습니다. 오하이는 웨이모의 6세대 자율주행 시스템(Waymo Driver)을 최초로 탑재한 차량입니다. 엘리베이터 방식의 도어, 낮은 지상고, 완전 평면 바닥을 적용해 승하차 편의성을 높였으며, 내부에는 개인 맞춤형 설정이 가능한 3개의 대형 LED 스크린을 갖췄습니다. 또한, 탑승자 중심의 자율주행 모빌리티 플랫폼으로서 점자 표기, 스크린 리더 호환 기능, 시트 일체형 손잡이 등의 교통약자 접근성 편의 기능을 대거 통합한 것이 특징입니다. 

우버가 웨이모, 에이브라이드(Avride), 위라이드(WeRide) 등 자율주행 파트너사들에게 제공할 실제 도로 주행 데이터를 수집하기 위해 현대 아이오닉 5를 개조한 프로토타입 차량을 공개했습니다. 우버는 신설된 'AV 랩스(AV Labs)' 부문을 통해 올해 전 세계에 이 데이터 수집용 전기차 500대를 투입할 계획이며, 이를 통해 로보택시 학습용 고충실도 데이터를 매달 200만 마일씩 수집할 예정입니다. 이 차량에는 Roush Performance와의 협업을 통해 14대의 카메라, 8개의 솔리드 스테이트 라이다(Solid-state LiDAR) 센서, 9개의 레이더가 장착되었으며, 모든 데이터는 엔비디아의 '드라이브 토르(Drive Thor)' 컴퓨터를 통해 처리됩니다. 우버의 최종 목표는 자율주행 소프트웨어 학습에 최적화된, 세계에서 가장 지리적으로 다양한 360도 동기화 데이터셋을 구축하는 것입니다. 

BYD가 중국에서 'God's Eye' 도심 주행 시스템 작동 중 발생한 과실 사고에 대해 보상 한도 없이 전적으로 재정적 책임을 지겠다는 혁신적인 정책을 발표했습니다. 차량 인도 후 첫 1년간 차량 수리비, 재산 피해, 인명 부상 등을 모두 보상합니다. 이는 운전자에게 100% 책임을 지우는 테슬라의 FSD(Full Self-Driving)와 정반대 행보입니다. 가격 또한 중국 기준 약 1,770달러로 테슬라($9,400)보다 훨씬 저렴합니다. 현재 이 프로그램은 중국에만 국한되지만, BYD는 이를 통해 소비자의 신뢰를 쌓고 주행 데이터를 공격적으로 수집하고 있습니다.