안녕하세요, 디지털미래연구소 AI Mobility Lab입니다.

「미래 모빌리티의 융합: AI, 반도체, 그리고 신뢰」리포트를 발간했습니다.

모빌리티 패러다임 전환은 더 이상 소프트웨어만의 문제가 아닙니다. 이번 리포트는 ▲지능형 계층(AI) ▲하드웨어 인프라(반도체/패키징) ▲신뢰 및 응용(검증·보안·거버넌스)이라는 3개 축이 동시에 맞물릴 때 상용화와 확산이 가능하다는 관점에서, 기술·산업·정책 시사점을 한 번에 정리합니다.

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리포트 핵심 포인트
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AI: 자율주행은 ‘식별 모델’에서 ‘생성형/파운데이션 모델’로 진화

파운데이션 모델 기반 사전학습(Pre-training)과 멀티모달 학습의 확산

토큰화/임베딩 등 “주행 환경 이해”의 핵심 메커니즘

확산모델·NeRF 등 시뮬레이션 기반 데이터 확장 전략

반도체: 비용·성능을 동시에 좌우하는 커스텀 실리콘과 첨단 패키징

칩 설계 비용 상승 속 ‘맞춤형 칩(Custom silicon)’ 수요 확대

칩렛(Chiplet)·이종집적·EDA 자동화가 만드는 성능/비용 최적화

신뢰: Assured Autonomy 관점의 안전·보안·인간-시스템 통합

개방형 운영환경에서의 검증, 보안, 인간-시스템 통합이 신뢰의 3요소

커넥티드카 데이터 급증에 대응하는 유연한 데이터 거버넌스

응용: PBV(Purpose-Built Vehicle) 기반으로 ‘이동수단’에서 ‘서비스 공간’으로

목적 기반 모빌리티(PBV)와 MaaS 확장, 운영모델 변화

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이런 분들께 추천드립니다
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모빌리티/자동차/반도체/AI 업계 전략·기획·사업개발 담당자

SDV·자율주행 상용화의 “기술+신뢰” 조건을 한 번에 정리해야 하는 분

데이터 거버넌스·안전/검증·보안 이슈를 산업 맥락에서 보고 싶은 분

▶ 보고서 다운로드: https://www.dfi.re.kr/mirae-mobilritiyi-yunghab-ai-bandoce-geurigo-sinroe/

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본 자료는 일부 작성·요약·번역 과정에서 생성형 인공지능 도구를 활용했으며, 최종 산출물은 작성자가 검토·수정했습니다.