業界によると、現代モービスは社内にAI基盤の評価検証システムを構築し、自動運転やソフトウェア中心の車両（SDV）用の核心部品開発に活用している。
このシステムは、道路を走行する試験車がレーダー・カメラ・ライダーなどの各種センサーで実際の走行データを収集し、それをシミュレーターに移して再度走行する方式で構成されている。
人が試験車に乗って数年間道路を走行しなければ得られない膨大な検証データを、仮想空間で迅速に蓄積できることがこのシステムの核心である。実際に夜間や雨天、突発的な状況など、現実では繰り返し再現が難しい環境も仮想空間で実現できる。現代モービスはこのシミュレーターを並列接続し、検証速度をさらに高める計画である。
現代モービスの関係者は「自動運転ソフトウェア用の自動車部品は、技術開発と同じくらい評価と検証が重要である」と述べ、「システムが整備されれば、1万時間分の評価検証を約1週間で実施できると期待している」と語った。
他の部品メーカーも生産性と未来車開発の効率を高めるためにAI・自動化投資を加速させている。HL万度は生産設備にスマートファクトリー技術を適用し、車両・部品データ分析にもAIの活用を拡大している。大邱の自動車部品企業であるエスエル（SL）は、生産現場に協働ロボットと無人運搬車（AGV）を投入し、物流を自動化することで1人当たりの時間当たり生産量を約10%引き上げた。
実際の生産現場ではAI導入の効果が可視化している。産業通商部が先月発表した『製造業AI転換（M.AX）主要成果及び今後の推進計画』には、アサン成宇ハイテックが電気自動車バッテリーの無人自動製造システムを導入し、品質検査時間を90%短縮した事例が含まれている。
キム・ピルス教授（大林大学未来自動車学部）は「AIを生産現場に活用すれば、従来の無駄を減らし、生産性を大幅に向上させることができる」と述べ、「コスト削減と生産性向上を通じて価格競争力を確保できるため、今後自動車部品業界でのAI活用の重要性はますます高まるだろう」と語った。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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