Mercedes-Benz, NVIDIA DRIVE AV 기반의 새로운 S-Class 공개, L4‑Ready 아키텍처 구현
Source: NVIDIA AI Blog
Mercedes‑Benz는 자동차 혁신 140년을 기념하며 AI 시대를 위한 새로운 S‑Class를 선보입니다. 이 차량은 Mercedes‑Benz의 안전 유산과 NVIDIA의 고급 자율주행 플랫폼을 결합하여 신뢰를 위해 설계된 Level‑4‑ready 아키텍처를 제공합니다.
🚗 새로운 소식?
| 기능 | 설명 |
|---|---|
| MB.OS + NVIDIA DRIVE Hyperion | 미래 로보택시 운영을 지원하는 풀스택 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼. |
| NVIDIA DRIVE AV (L4) | 신뢰성 있고 안전을 최우선으로 하는 자율주행을 위해 엔드‑투‑엔드 AI와 기존 운전 스택이 병렬로 실행됩니다. |
| NVIDIA Halos System | 지각 및 계획 출력물을 지속적으로 검증하는 중복 안전 모니터링 레이어. |
| Premium, chauffeur‑style experience | 고급 자율주행 라이드에 맞게 내부와 사용자 경험이 조정되었습니다. |
“Mercedes‑Benz는 정교한 장인 정신과 안전 엔지니어링으로 정의된 자동차를 제작함으로써 자동차 시장의 기준을 세웠습니다,” – Jensen Huang, Founder & CEO, NVIDIA.
🤝 Uber와의 파트너십
- Goal: AI‑ready S‑Class를 Uber의 모빌리티 네트워크를 통해 승객에게 제공한다.
- Background: NVIDIA와 Uber 간의 로보택시 서비스에 대한 이전 협업을 확장한다.
- Reference: NVIDIA + Uber partnership
🛡️ 안전‑우선 아키텍처
- 중복 컴퓨팅 – 병렬 AI와 고전 스택을 결합하여 하나의 경로가 실패하더라도 지속적인 운영을 보장합니다.
- Halos 시스템 – 센서 상태, 인식 품질, 그리고 계획 결정을 실시간으로 모니터링합니다.
- Long‑Tail 시나리오 처리 – 방대한 데이터셋으로 학습하고 고충실도 시뮬레이션으로 검증하여 드물고 복잡한 엣지 케이스(예: 예측 불가능한 보행자, 파편, 공격적인 차선 변경)에도 대응합니다.
📚 NVIDIA DRIVE AV – 기술 하이라이트
- Training at Scale – NVIDIA DGX 시스템을 활용하여 대규모 모델 학습을 수행합니다.
- Simulation & Validation – NVIDIA Omniverse NuRec 라이브러리와 NVIDIA Cosmos 월드 모델을 사용해 고충실도 환경을 구축합니다.
- AI Foundation – 인지, 계획, 추론 기술을 하나의 통합 스택으로 결합합니다.
- Vehicle‑Specific Optimization – Mercedes‑Benz 플랫폼 및 센서 스위트에 맞게 최적화되어 생산 준비가 된 신뢰성을 제공합니다.
자세히 보기:
📽️ Launch Video
공식 출시 비디오를 시청하세요. Jensen Huang이 협업에 대해 논의합니다.
(가능한 경우 비디오 임베드 또는 링크를 삽입하세요.)
📌 Key Takeaways
- 레거시와 AI의 만남: Mercedes‑Benz의 140년 역사를 자랑하는 안전 전통이 이제 NVIDIA의 최첨단 자율주행 스택으로 구동됩니다.
- 로보택시 준비 완료: S‑클래스는 Uber와 함께 시작되는 미래 모빌리티 서비스를 위해 설계되었습니다.
- 안전 최우선: 중복 시스템, 지속적인 검증, 그리고 광범위한 시뮬레이션을 통해 차량이 실제 도로에서도 신뢰성을 유지합니다.
실제 이동성을 위한 NVIDIA DRIVE Hyperion을 활용한 설계 단계의 다양성
레벨 4 자율주행에서는 단순한 중복성만으로는 안전을 보장할 수 없습니다. 차량은 하드웨어 결함, 센서 성능 저하, 예기치 않은 소프트웨어 동작에도 계속 작동해야 합니다.
새로운 S‑Class는 **NVIDIA DRIVE Hyperion**을 기반으로 구축될 예정이며, 이는 로보택시용으로 센서 다양성과 하드웨어 중복성을 하나의 플랫폼에 통합한 레퍼런스 아키텍처입니다.
핵심 설계 원칙
- 중복 컴퓨팅 – 처리 요소가 고장 나더라도 작동을 유지합니다.
- 다중 모드 센서 다양성 – 카메라, 레이더, LiDAR를 결합해 견고한 인식을 제공합니다.
- 소프트웨어 스택 다양성 – AI 기반 의사결정과 병행되는 클래식 안전 스택을 결합해 차량이 안전 경계 내에 머물도록 합니다.
NVIDIA Halos 안전 시스템에 따라 개발된 NVIDIA DRIVE Hyperion은 단일 실패 지점을 제거하고 L4‑준비 시스템에 필요한 기반을 제공합니다.
Source: …
AI 기초부터 생산 준비가 된 자율주행까지
NVIDIA의 광범위한 AI 생태계—NVIDIA Alpamayo 오픈 모델군, 시뮬레이션 도구, 자율주행 차량용 데이터셋—은 개발자와 파트너가 다음을 할 수 있게 합니다:
- 자율주행 연구를 진전시킴.
- 검증된 기반 위에 자체 주행 소프트웨어를 구축함.
NVIDIA DRIVE AV
- 정제 및 최적화 – 자동차 등급 하드웨어에 맞게 맞춤 설계.
- 생산용 엔지니어링 – AI 파이프라인 전반에 걸쳐 엄격한 안전 표준(NVIDIA Halos)과 통합.
- 원활한 통합 – Mercedes‑Benz의 특정 센서 스위트와 차량 아키텍처에 맞게 조정.
이 생산 등급 접근 방식은 다음을 결합합니다:
- 대규모 모델 학습.
- 고충실도 시뮬레이션.
- 엄격한 안전 검증.
- 깊은 시스템 통합.
이 모두가 NVIDIA DRIVE AV가 고객 차량에서 Level 2 포인트‑투‑포인트와 Level 4‑준비 자동운전 시스템을 지원하도록 합니다.
Mercedes‑Benz와의 파트너십
이 기반 위에 Mercedes‑Benz와 NVIDIA는 새로운 S‑Class의 L4‑준비 버전을 제공하여, 고급 AI와 안전 중심 자율주행을 도로에 구현하고 있습니다.
핵심 기술: NVIDIA Alpamayo
솔루션의 핵심은 NVIDIA Alpamayo이며, 이를 통해 차량은 다음을 수행할 수 있습니다:
- 인간 행동을 모방하여 부드럽고 자연스럽게 주행.
- 복잡한 상황을 단계별로 사고.
- 가장 안전한 행동을 선택—안전이 최우선이기 때문.
Source: https://blogs.nvidia.com/blog/drive-av-mercedes-benz-cla-euro-ncap-safety-award/
자율 주행 시대에 안전 엔지니어링 도입
AI가 차량 지능의 중심이 되면서 **“가장 안전한 자동차”**에 대한 정의가 변화하고 있습니다. 사고 시 탑승자를 보호하는 것을 넘어, 현대 차량은 사고 자체를 예방하도록 설계되는 추세입니다.
NVIDIA DRIVE Hyperion과 전체 스택 NVIDIA DRIVE AV 소프트웨어를 기반으로 한 차세대 S‑Class는 메르세데스‑벤츠의 오랜 안전 리더십을 AI 시대에 확장합니다. L4‑준비 아키텍처는 엔드‑투‑엔드 AI와 병행되는 클래식 운전 스택을 결합해, 다층 시스템 설계를 통해 예측 가능하고 신뢰할 수 있는 작동을 제공합니다.
이 접근 방식은 능동적이고 지능적인 안전으로의 전환을 반영하며, 이는 독립 테스트에서도 이미 인정받고 있습니다. 예를 들어 메르세데스‑벤츠 CLA는 Euro NCAP 2025 최고의 성과자로 선정되었습니다 (source).
메르세데스‑벤츠와 NVIDIA는 기존 자동차 제조업체와 AI 선구자가 협력하여 다음과 같은 차량을 제공할 수 있음을 보여줍니다:
- 더 안전한
- 더 스마트한
- 점점 더 자율적인
— 고객이 기대하는 장인 정신, 편안함, 품질을 손상시키지 않으면서.