The Autonomous

The Autonomous — 자율주행(AD) 안전을 다루는 글로벌 오픈 플랫폼·이니셔티브. 모빌리티 생태계의 OEM·Tier 1·소프트웨어 기업·국제 연구기관·학계 임원과 전문가를 모아 시스템-수준 개념 아키텍처와 안전·보안·소프트웨어 주제를 사전경쟁(pre-competitive) 단계에서 협의한다. TTTech Auto AG가 설립 주체. 매년 비엔나에서 메인 행사를 연다.

Safety & Architecture 워킹그룹

자율주행차의 시스템-수준 개념 아키텍처를 탐구하는 핵심 워킹그룹.

보고서 Safe Automated Driving: Requirements and Architectures

초판 — 2021~2023 작성·공개, 외부 전문가 리뷰.
2판 — 2024~2025 작성. 2025-09 공개.
2판은 Sufficient Independence 개념과 독립성 커버리지(independence coverage) 정량화 방법론을 새롭게 제안.
참조 사용사례 — SAE 레벨 4 고속도로 파일럿(Highway Pilot, HWP) 시속 130 km/h.
8개 후보 아키텍처(모놀리식 / 대칭형 / 비대칭형)를 가용성·신뢰성·사이버보안·확장성·단순성·SOTIF 6개 기준으로 비교 → 비대칭형 권장.
“Sense - Think - Act” 모델 중 2판은 ‘Think’ 파트에 집중. 후속 화이트페이퍼로 센서/액추에이터 측 충분한 독립성, 폴트 톨러런트 중재, 하드웨어 통합 등을 다룰 계획.

보고서의 원문 분석은 The Autonomous, 안전 아키텍처 로드맵 2판 공개 기사 참조.

의장단

인물	소속	역할
리키 후디(Ricky Hudi)	FMT(Future Mobility Technologies) CEO	The Autonomous Chairman. 2016-09 회사 설립 직후 TTTech Auto 분리와 함께 The Autonomous 출범
사샤 드렌켈포르트(Sascha Drenkelforth)	TTTech Auto	Safety & Architecture 워킹그룹 의장, 수석 안전 컨설턴트
우도 단네바움(Udo Dannebaum)	Infineon Technologies	후보 개념 아키텍처 작업 주도, 수석 책임 엔지니어

드렌켈포르트는 “안전은 경쟁하거나 타협할 영역이 아니다. 이 주제에서는 협업이 압도적으로 유익하다”고 밝혔다.

Ricky Hudi 약력

1990년대 초 BMW 합류 — 32비트 MCU·RTOS 기반 ECU·Gearbox CU 개발. 이후 BMW Technik에서 통합 HMI·optical bus·steer-by-wire·brake-by-wire 등 연구.
1997년 Audi 이직(전 BMW 상사 빌리 베슐라이터의 영입). Audi A8 ‘D3’ 전자 시스템 개발 — 2002 Auto Motor und Sport 비교 테스트에서 Audi MMI가 BMW iDrive·Mercedes COMMAND 제치고 1위.
Audi의 ‘first’ 시리즈 주도 — MMI · MIB · 2012 자동차 첫 NVIDIA 도입 · 2014 Qualcomm Snapdragon 첫 적용 · Samsung Exynos 첫 적용 · Matrix Beam Lights 세계 최초 · zFAS 중앙 운전자 지원 시스템(이미 중앙 컴퓨터 + 멀티 SoC + 레벨 3 fail-operational).
2009년 Audi 글로벌 전자·SW 개발 책임자 + TTTech 그룹 감독이사회 부회장.
2011년 Stefan Poledna·Georg Kopetz와 함께 zFAS 시작 — TTTech가 SW 통합(“TT Integration”, 후일 MotionWise).
2016-09 FMT(Future Mobility Technologies) 설립. 같은 시기 손영권(Young Son, 당시 삼성전자 CSO) 사장의 HARMAN 인수 자문 → TTTech Auto 분리(TTTech 그룹에서 자동차 사업 분리)와 삼성의 TTTech Auto 투자로 연결.
“혁신은 열정으로 움직인다(innovation driven by passion)“

활동 영역

비엔나 호프부르크 왕궁에서 매년 메인 행사 개최. 패널 토론·키노트로 OEM·Tier 1 핵심 임원이 참여.
산하 워크숍 주제 — System Safety Security Software. 초기에는 자율주행 안전 애플리케이션에 초점, 이후 SDV로 확장.
사전경쟁 협업 — “1+1이 2를 훨씬 뛰어넘는” 영역으로 안전·표준화·아키텍처를 자리매김.

2025 비엔나 행사 — 주요 강연·논의

키노트 — 미시 커밍스 (George Mason University)

The Autonomous 2025 첫 키노트는 Prof. Missy Cummings가 열었다. 미 해군 F-18 전투기 조종사 출신이자 Mason Responsible AI Program과 Mason Autonomy and Robotics Center를 이끌며 the Global Commission on Responsible AI의 커미셔너로 활동. 2013년부터 Google X·Waymo와 협업한 자율주행 연구자이고 미 NHTSA 근무 경력도 보유. 핵심 주장은 다음과 같다.

비전 센서 단일로 자율주행은 절대 불가능. “세상을 안전하게 이동하기 위해서는 단일 센서만으로는 불가능하다”는 로보틱스 101의 기초.
AI는 생각·상상·이해·불확실성 추론을 못한다. 뉴럴넷은 통계적 평균 회귀(regression to the mean)로 작동, 엣지 케이스를 다루도록 설계되지 않음.
컴퓨터 비전 환각(hallucination) — 미 NHTSA가 조사 중인 테슬라 ‘팬텀 브레이킹(phantom braking)‘이 대표 사례. E2E 자율주행 학습이 이를 해결한다는 증거 없음.
고속도로 자율주행 — 2025 시점 미국에서 어떤 자율주행차 회사도 일관 안전 운영을 못하고 있다. 트럭·승용차 모두 동일.
인간 보조자(human babysitter) 의존 — “완전 자율주행차”는 존재하지 않으며 모든 회사가 인간 개입을 필요로 함. 시속 30 km 이상에서는 원격 지원(remote assist)이 원격 조작(tele-driving)보다 안전하지만, Waymo가 원격 조작자를 필리핀에 둔 뒤 캘리포니아 교차로에서 신호 지연으로 측면 충돌 사고 발생.
2023년 Cruise 보행자 끌림 사고 — 차량이 긴급제동했지만 보행자가 차 밑으로 들어가자 ‘사람이 관련된 상황’이 아니라고 인식해 우측 이동. 충돌 9초 전 감지했음에도 가속. 원격 조작 3초 지연 + 비용 절감 위해 ‘Big Red Button’ 제거가 사고를 키웠다.
테슬라 2.43억 달러 배상 판결(2025-07/08) — “비전 단독” + 불충분한 테스트가 직접 원인. 커밍스는 이 사건의 수석 전문가로 참여.
스위스 치즈 모델 (AI 버전) — 항공의 ‘불안전한 행동(unsafe act)’ 자리에 AI 시대의 ‘불안전한 테스트(unsafe testing)‘·불충분한 AI 설계·불충분한 AI 감독을 둠.
적용 가능 분야로 로보틱 셔틀(예: Zoox 라스베이거스 다인승 셔틀)을 꼽음. 산업 협력과 규제 협력 필요성을 강조.

발표 — Jakub Juza (Roboauto CEO)

체코 원격제어 전문기업 Roboauto의 Juza CEO가 지연(latency)과 인간 반응 속도 문제를 발표. 자세한 내용은 Roboauto 페이지 참조. 핵심 메시지:

“자율주행을 모 아니면 도로 보지 않겠다.” 완전 자율주행과 인간 운전 사이를 잇는 ‘신뢰의 다리(trusted bridge)’ 로 원격제어를 자리매김.
멀티패스 본딩·예측 제어·적응형 비디오 비트레이트로 운영자 UX 신뢰성 확보.
통신 품질 저하 시 차량이 최소 위험 상태(minimal-risk state)로 자동 진입.
로보택시 운영의 ‘감독층(supervision layer)’ 역할 — “자율주행 시스템이 거의 100%로 작동해야 경제적으로 지속 가능한데, 그 사이를 인간 운영자가 메운다.”

발표 — Sunil Thomas (Zendar CBO)

실리콘밸리 AI 레이다 스타트업 Zendar가 자율주행 ‘제3의 길’을 제시. 자세한 내용은 Zendar 페이지 참조.

“웨이모는 너무 비싸고, 테슬라는 너무 위험하다.” 두 극단 모두 비합리적 위험(Unreasonable Risk) — 센서 과포화의 비용 비현실성과 카메라 온리의 환경 의존성.
Semantic Spectrum Radar AI — 포인트 클라우드를 버리고 레이다 스펙트럼 전체를 신경망으로 분석, 기존 대비 10배 해상도 + 10배 연산 효율.
20 TOPS급 SoC로 1V5R(카메라 1 + 레이다 5) 구동 — 현 레벨 2+ 시스템 200~500 TOPS 대비 획기적 절감으로 별도 고가 HW 없이 NoA·레벨 3 구현.
카메라+레이다 거리별 융합 — 30 m 미만 카메라, 30 m 이상 Zendar Semantic Radar로 위치 오차 실시간 교정.

키노트 — 마티아스 필린 (Robert Bosch CTO)

보쉬는 이제 AI 회사라는 선언으로 키노트를 열었다. 자세한 내용은 Robert Bosch 페이지의 ‘The Autonomous 2025’ 섹션 참조. 핵심 메시지:

중국에서 1 Stage E2E AI 양산 → 유럽 이전(IAA 모터쇼 공개). 몇백 시간 학습으로 지역 이전 가능. 미들웨어 기반으로 NVIDIA·Qualcomm·Horizon Robotics·Ambarella 등 다양 SoC에 동일 SW 배포.
Hybrid E2E 아키텍처 — 모놀리식 1단계 거부, 인식·융합·주행 전략 3블록 구조 + E2E 학습 + 인터페이스 동시 적응. “구조가 결정적 — 추적·검증·형식 승인을 위해.”
VLM(Vision Language Model)을 스택 중간 계층에 삽입해 의미적 정보·세계 지식 추론.
AI만으로 완전 자율주행은 불가능 — 생성형 AI의 스케일링 한계 / 발현 / 정렬 세 가지 수학적 제약. 레벨 3 ODD는 극도로 제한적이어야 하고 레벨 4도 백업 오퍼레이터 필요.
Yann LeCun(Meta)의 월드 모델 통합 흐름을 언급하면서, 보쉬는 20년 전 이론적 로보틱스 트릭으로 자율주행 테스트 차원 축소 수학 기법을 개발 중. 2026년 초 논문 발표 예정.
“산업 공동 영역(공동 데이터·툴링·인증·AI 설명 가능성)에서는 The Autonomous식 협력이 필요.” — 차별화 영역은 ODD 확장과 18개월 같은 빠른 적용 속도.

패널 — End-to-End Architectures for Autonomous Systems: From Sensors to Actuators

진행: Ricky Hudi(The Autonomous Chairman) + Jennifer Sarah Boone(Event Moderator). 패널리스트:

인물	소속
Martin Hart	Mercedes-Benz Director Automated and Autonomous SW Dev
Bernhard Augustin	Audi Head Dev & Intg, ADAS/AD Sensors & Compute
Peter Schaefer	Infineon Technologies EVP and CSO Automotive
Omer Keilaf	Innoviz Technologies CEO & Co-Founder
Stefan Poledna	TTTech Auto CTO

자율주행 레벨 3·4 안전 아키텍처를 end-to-end 관점에서 해부. 주요 합의·쟁점:

1. 중복성·fail-operational은 전제

Hart — “모든 중요 체인에서 중복(센서·인지·제어·액추에이션·배터리 전원 공급까지). 다른 모달리티 추가가 핵심.” 메르세데스가 인지~조향~제동까지 적용해 세계 최초 레벨 3 출시.
Poledna — 88억 마일 검증 불가능 통계 + 칩 단일 의존 불가. 체인 전체 중복 필수.
Schaefer — AI 프로세서 + ASIL-D 세이프티 컨트롤러 이중 구조. 안전 컨트롤러가 규칙 기반으로 AI 결과 검증·합리적 범위 이탈 시 백업 실행.

2. 단일 SoC 통합의 한계

Hart — 혼합 크리티컬리티는 레벨 2/2++까지 합리적. 레벨 3부터 연산 측면 중복성 필수.
Schaefer — “레벨 3 이상은 안전 기반 위에 두 개의 독립적인 축, 이중 시스템이 반드시.”
Augustin — 비즈니스 모델·확장성·간섭으로부터의 자유(freedom from interference) 충족 가능 여부 따져야. 하이엔드 차량 대규모 통합엔 회의적.

3. 결정론·고가용성·실시간

Hart — 끼어들기·긴급제동 같은 순간엔 결정론 필수. 추론(주차 공간·교차로 해석)은 클라우드 가능.
Poledna — “결정론적 성능과 고가용성이 핵심. fail-operational에서 매번 fallback으로 가면 시스템이 본질적으로 작동 못 함.”
Augustin — 비결정 부분이 있더라도 백그라운드 시스템은 결정론. 실시간 데이터 시뮬레이션으로 결정론적 동작 입증 필수.
Keilaf — 레벨 4 라이다 100% 가용성. 센서는 결정론적·예측 가능 동작. 센서 내부 기회주의적 AI 처리 배제.

4. 표준화의 더딤과 The Autonomous 보고서

자동차 산업이 반도체(Synopsys·Cadence)·통신(GSMA·3GPP) 표준화 대비 40년 뒤처짐 (Hudi).
Augustin — 인터페이스·프로토콜 수준에서 시작하지만 하이엔드 중국 기업처럼 전혀 다른 아키텍처 기본선 존재 → 이더넷 vs 다양 버스 공존 미정.
Poledna — 약 200쪽 Safety & Architecture 보고서가 다양한 후보 아키텍처를 상위 기준에 맞춰 평가·랭킹. 다운로드·인용 증가. “레벨 2++를 넘어서려면 중복성 필수”는 5년 전과 달리 이제 합의.

5. 다음 10년 — HW 수명주기와 신규 진입자

Hudi — fail-operational 설계 원칙은 항공·원자력·철도에서 정립. “무시·생략 시 책임 문제에 직면.”
Augustin — 반도체 기술이 3년마다 극적으로 진화 → 7~8년 차량 HW 업데이트는 비즈니스 모델 부재. “차량 페이스리프트 주기에서만 가능 — SDV의 한계.”
Schaefer — 신규 진입자도 fail-operational 목표는 동일. 단 역사적 짐 없어 빠르게 움직일 수 있는 장점.
Keilaf — 안전을 마슬로우 피라미드 첫 층으로 봄. 일정 시점에 수렴 후 사용자 경험 상위 층으로 초점 이동. 레벨 3·4 본격화되면 레벨 2는 과거의 일 (“운전자 감독이 제때 개입하지 못하는 사례 다수 — 매우 불안전”).
Hart — 폭풍기(storming phase) 후 성과기(performing phase) 진입 신념. 공통 표준 신뢰.
Poledna — 다음 10년의 진짜 과제는 AI를 어떻게 안전하게 만들 것인가. 아키텍처 중복은 이미 전제.

다른 이니셔티브와의 관계

후디 의장(2025-09 인터뷰)에 따르면 The Autonomous는 HAL4SDV·Shift2SDV·Eclipse AScore 같은 미들웨어/오픈소스 이니셔티브와 경쟁하지 않으며 중복으로도 보지 않는다. 차별점:

차량 전체 end-to-end 아키텍처 범위와 포괄성에서 독창적·유일한 포지션.
코드를 생산하지 않는다. 결과물은 사전경쟁(pre-competitive) 단계의 아키텍처 원칙 합의·정렬. 그 이후 구현은 사내·파트너십·오픈소스 등 각자 몫.
오픈소스 vs 독점은 안전 관점에서 결정적 차이가 아님 — 핵심은 소프트웨어가 안전 요구사항에 맞춰 구축됐는지.

The Autonomous 2.0 — 산업 간 확장

후디는 다음 단계를 The Autonomous 2.0으로 부르며 새로운 조직적 틀로 추진 계획.

자동차 외 영역으로 확장 검토 — 로보틱스(특히 휴머노이드)·애그리테크(agri-tech)·헬스테크(health-tech). “이런 로봇 시스템 확장에 필요한 기반은 자율주행차 시스템 확장과 동일.”
신뢰(Trust)의 KPI = 안전·보안·견고성. NXP의 라스 레거(Lars Reger)가 강조한 “로봇도 인류의 신뢰를 얻어야 한다”는 명제와 정렬.
자동차 산업이 첫 fail-operational 양산 시스템에서 학습한 원칙을 다른 산업에 이식.

“통신과 반도체 산업은 표준화에서 자동차 산업보다 40년 앞서 있다. 그러나 자동차 업계가 절망할 이유는 없다 — 이 분야의 풀밭(기회)은 아직 매우 무성하고 미개척지처럼 넓게 열려 있다.” — Hudi

후디는 한국 자동차 산업에 “사전경쟁 단계에서 힘을 모을 때 1+1은 2를 훨씬 뛰어넘는다”는 메시지를 전했다 — 전 동료 Peter Schreyer(현대차·기아 디자인 총괄)의 성과를 언급.

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