완전 자율주행차를 향한 여정은 지난 10년 동안 엄청난 논쟁과 혁신, 투자를 불러일으켰지만, 한 가지 질문은 여전히 업계를 양분하고 있습니다. 바로 어떤 센서 구성이 가장 실용적이고 확장 가능한 미래 경로를 제공하는가 하는 점입니다. 일부 제조사가 값비싼 라이다 중심 시스템에 큰 베팅을 한 반면, 모빌아이는 첨단 운전자 보조 시스템에 대해 카메라 우선 접근법을 일관되게 옹호해 왔으며, 이 전략은 기술적으로도 타당할 뿐만 아니라 상업적으로도 실행 가능하다는 것이 입증되고 있습니다. 이러한 비전 우선 철학을 기반으로 구축된 모빌아이 제품은 이미 전 세계 수천만 대의 차량에 탑재되어 수십억 마일에 달하는 실제 주행 데이터를 축적했습니다. 이 방대한 운영 경험은 모빌아이에 독특한 이점을 제공하는데, 이는 회사가 시뮬레이션 환경에만 의존하지 않고 실제 도로 조건을 기반으로 인식 알고리즘을 개선할 수 있기 때문입니다. 카메라 우선 ADAS 아키텍처는 인간 운전자가 세상을 해석하는 방식을 모방하도록 의도적으로 설계되었으며, 차선 표시, 교통 표지판, 다른 도로 사용자의 움직임과 같은 시각적 단서를 활용합니다. 카메라를 주요 센서로 우선시함으로써 모빌아이는 각 단계마다 완전한 하드웨어 개편을 요구하지 않고 기본 안전 경고부터 완전 자율주행 기능까지 발전할 수 있는 확장 가능한 기반을 만들었습니다. 자율주행 분야에서 기술 파트너를 평가하는 기업에게 이 카메라 우선 철학이 왜 중요한지 이해하는 것은 정보에 입각한 미래 지향적 결정을 내리는 데 필수적입니다. 다음 섹션에서는 모빌아이의 카메라 우선 ADAS 아키텍처가 광범위한 자율주행을 향한 점진적이고 비용 효율적이며 안전한 전환을 가능하게 하는 데 이상적으로 적합한 세 가지 설득력 있는 이유를 살펴보겠습니다. 첨단 카메라 및 비전 감시 솔루션을 전문으로 하는 밍샹과 같은 회사들도 신뢰할 수 있는 시각 데이터의 근본적인 중요성을 인식하고 있으며, 이는 카메라 중심 인식 시스템을 향한 더 넓은 업계 추세를 뒷받침합니다.

Mobileye가 카메라를 ADAS 아키텍처의 중심에 두는 첫 번째이자 가장 근본적인 이유는, 카메라가 다른 어떤 센서 유형보다도 인간이 도로 환경을 자연스럽게 인식하는 방식을 그대로 재현하기 때문입니다. 인간 운전자가 고속도로 장면을 바라볼 때, 차선 경계를 즉시 인식하고, 제한 속도 표지판을 읽고, 횡단보도에서 기다리는 보행자를 식별하며, 주변 차량의 궤적을 예측합니다. 이 모든 것은 눈과 뇌를 통해 시각 정보를 처리함으로써 이루어집니다. Mobileye의 카메라 인식 시스템은 고해상도 이미징 센서와 정교한 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 모든 프레임에서 의미를 추출함으로써 동일한 작업을 수행합니다. 주로 물체의 존재와 속도를 감지하지만 색상을 구분하거나 텍스트를 읽을 수 없는 레이더와 달리, 카메라는 신호등의 색상, 공사 구역 표지판의 모양, 도로 위 화살표 표시의 방향, 교통경찰의 손동작과 같은 풍부한 의미적 세부 정보를 포착합니다. 이러한 정보의 깊이는 안전한 자율 주행에 매우 중요합니다. 왜냐하면 많은 교통 규칙과 위험 지표가 다른 어떤 센서도 해석할 수 없는 시각적 신호를 통해서만 전달되기 때문입니다. Mobileye의 시스템은 차선 이탈 경고 및 전방 충돌 경고와 같은 기본 기능을 위한 단일 전방 카메라로 구성하거나, 자동 차선 변경 및 도심 주행과 같은 더 고급 기능을 위해 차량 주변 360도를 커버하는 다중 카메라 배열로 확장할 수 있습니다. 이러한 카메라 구성의 유연성은 차량 제조사가 진입급 안전 규정 준수를 위한 최소한의 카메라 설정으로 시작한 후, 차량 플랫폼이 발전하거나 규제 요건이 더 엄격해짐에 따라 서라운드 뷰 카메라 시스템으로 업그레이드할 수 있음을 의미합니다. 또한, 카메라 우선 접근 방식이 다른 센서를 배제하는 것은 아닙니다. Mobileye의 아키텍처는 카메라 데이터를 레이더와, 원하는 경우 LiDAR와 융합하도록 설계되었지만, 카메라는 주행 환경에 대한 가장 풍부하고 인간에 가까운 인식을 제공하기 때문에 장면 이해의 주요 소스로 남아 있습니다. 이러한 철학은 고품질 시각 데이터가 감시 및 보안 애플리케이션에 활용되는 mingshang과 같은 회사에서 볼 수 있는 broader 카메라 기술 전문성과 일치하며, 인식이 중요한 시스템에서 신뢰할 수 있는 이미징의 보편적 가치를 보여줍니다.

카메라 우선 전략의 또 다른 장점은 카메라가 주로 소비자 전자제품과 스마트폰 산업에 의해 주도되어 해상도, 다이내믹 레인지, 저조도 성능 및 비용 절감 측면에서 수십 년간 빠른 발전을 거쳐왔다는 점입니다. 모빌아이는 이 성숙한 공급망을 활용하여 전용 자동차용 라이다 유닛 비용의 일부에 불과하면서도 뛰어난 성능을 제공하는 이미징 센서를 조달합니다. 이 회사의 최신 카메라 시스템은 직사광선, 터널 출구, 야간 주행과 같은 까다로운 조명 조건에서 그림자나 하이라이트의 중요한 세부 정보를 잃지 않고 처리할 수 있는 높은 다이내믹 레인지 이미지를 캡처할 수 있습니다. 또한 카메라는 근접한 여러 차량이 유사한 센서를 사용할 때 레이더와 라이다에 영향을 미칠 수 있는 간섭 문제를 겪지 않습니다. 이러한 교차 센서 간섭에 대한 자연스러운 면역성은 자율 시스템이 확신을 가지고 작동해야 하는 밀집 교통 시나리오에서 카메라 기반 인식을 더욱 신뢰할 수 있게 만듭니다. 단일 센서 유형을 주요 인식 모달리티로 사용할 수 있는 능력은 또한 차량 조립 중 캘리브레이션 및 동기화 프로세스를 단순화하여 자동차 제조사의 제조 복잡성과 비용을 절감합니다. 카메라 우선 경로를 선택함으로써 모빌아이는 기본 모빌아이 제품이 장착된 보급형 차량조차도 시간이 지남에 따라 더 고급 알고리즘을 지원할 수 있는 하드웨어 기반을 유지하기 때문에 무선 소프트웨어 업데이트를 통해 지속적으로 개선될 수 있는 수준의 인식 품질을 받을 수 있도록 보장합니다.

모빌아이의 카메라 우선 ADAS 아키텍처가 이토록 매력적인 두 번째 주요 이유는 내재된 비용 효율성과 확장성에 있으며, 이 두 가지가 함께 작용하여 자동차 제조사들이 감당하기 어려운 비용 없이 다양한 차량 세그먼트에 걸쳐 첨단 안전 기능을 배치할 수 있게 해준다. 라이다 중심 인지 시스템을 기반으로 양산 차량을 설계하면 부품 원가에 수천 달러가 추가될 수 있어, 이미 수익 마진이 빠듯한 대중 시장 모델에서는 정당화하기 어렵다. 이와 대조적으로 모빌아이의 카메라 기반 접근 방식은 하드웨어 비용을 낮게 유지하면서도 자동 긴급 제동, 적응형 크루즈 컨트롤, 차선 유지 보조, 교통 표지판 인식과 같은 인상적인 안전 및 편의 기능을 여전히 제공한다. 이러한 비용 우위는 성능을 희생함으로써 얻어진 것이 아니라, 컴퓨터 비전에 대한 모빌아이의 깊은 전문성과 상대적으로 저렴한 이미징 센서를 자사의 독점 EyeQ 시스템 온 칩과 결합하여 최대한의 정보를 추출하는 능력의 결과이다. EyeQ 칩은 복잡한 신경망을 효율적으로 실행하도록 특별히 설계되어, 카메라가 포착한 시각 데이터만으로 실시간 객체 탐지, 분류, 추적을 가능하게 한다. 동일한 핵심 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 다양한 차량 플랫폼에 걸쳐 확장할 수 있기 때문에, 소형 도시형 차량도 럭셔리 세단과 동일한 인지 기반의 혜택을 누릴 수 있으며, 주요 차이점은 카메라 수와 소프트웨어 기능 활성화 수준에 불과하다. 이러한 확장성은 충돌 경고와 운전자 모니터링에 초점을 맞춘 기본형 모빌아이 8 커넥트부터 고속도로에서 핸즈프리 주행을 지원하는 고급 슈퍼비전 시스템, 그리고 진정한 눈을 떼는 자율 주행을 목표로 하는 출시 예정인 쇼퍼 시스템에 이르기까지 모빌아이의 제품 등급에서 잘 드러난다.

SuperVision은 이미 Zeekr와 같은 브랜드의 양산 차량에 탑재되어 있으며 다른 글로벌 자동차 제조사들에도 채택되고 있는데, 11개의 카메라를 주요 센서 구성으로 사용하고 특정 시나리오에서 중복성을 위해 레이더로 보완합니다. 이 시스템은 카메라 우선 아키텍처가 LiDAR 입력 없이도 자동 차선 변경, 느린 차량 추월, 톨게이트 통과를 포함한 복잡한 고속도로 주행 작업을 처리할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 성과는 양산 가능하고 비용을 고려한 자율주행 시스템이 카메라만으로 구축될 수 있음을 입증하여, 높은 수준의 자율주행에는 본질적으로 여러 LiDAR 유닛과의 값비싼 센서 융합이 필요하다는 일반적인 가정에 도전한다는 점에서 중요합니다. Mobileye 로드맵의 다음 단계는 Chauffeur 시스템으로, 이는 도심 거리와 교차로를 포함한 더 넓은 범위의 주행 환경으로 눈을 떼는 기능을 확장할 것이며, 다시 주로 카메라 인식 시스템에 의존하고 레이더를 보조 안전 계층으로 사용합니다. 이 모든 제품 세대에 걸쳐 일관된 카메라 우선 핵심을 유지함으로써 Mobileye는 자동차 제조사가 각 자율주행 레벨마다 완전한 센서 플랫폼 재설계를 요구하지 않고 시간이 지남에 따라 진화하는 단일 차량 아키텍처를 개발할 수 있도록 보장합니다. 이러한 장기적 확장성은 개발 위험을 줄이고 시장 출시 시간을 단축하며, 제조사가 동일한 기본 기술 스택을 사용하여 모델 라인업 전반에 걸쳐 차별화된 자동주행 기능 수준을 제공할 수 있게 합니다. 플릿 운영자와 모빌리티 서비스 제공업체에게 카메라 기반 자율주행 시스템의 낮은 차량당 비용은 자주 재보정이 필요할 수 있는 값비싸고 취약한 LiDAR 배열에 의존하는 솔루션에 비해 자율주행 셔틀, 택시, 배달 차량을 배치하는 비즈니스 사례를 훨씬 더 매력적으로 만듭니다.

모빌아이의 카메라 우선 ADAS가 자율주행으로 가는 가장 확장 가능한 경로로 두드러지는 세 번째 이유는, 비전 우선 인지가 딥러닝과 방대한 실제 훈련 데이터를 결합함으로써 견고하고 지속적으로 개선되는 시스템 기반을 만들어낸다는 점이다. 모빌아이는 모빌아이 제품을 탑재한 수백만 대의 양산 차량으로부터 전례 없는 규모의 주행 데이터를 수집하며, 이 데이터는 지속적 개선의 선순환 속에서 회사의 인지 모델을 훈련하고 정교화하는 데 사용된다. 모빌아이 장착 차량이 공사로 인한 우회, 번화한 도로를 가로지르는 보행자, 또는 관례적이지 않은 차량 디자인과 같은 이례적인 상황을 마주할 때마다, 그 익명화된 데이터는 모빌아이의 훈련 파이프라인으로 피드백되어 신경망이 향후 유사한 상황을 더 효과적으로 처리하는 방법을 학습하도록 돕는다. 이 데이터 플라이휠은 모빌아이의 가장 강력한 경쟁 우위 중 하나인데, 이는 일관된 카메라 기반 인지 플랫폼에서 포착된 이처럼 크고 다양한 실제 주행 장면 데이터셋에 접근할 수 있는 다른 회사가 없기 때문이다. EyeQ 칩에서 실행되는 인공지능 모델은 주로 시각 정보에서 도출되는 자유 공간 감지, 경로 예측, 객체 의도 추정과 같은 장면 이해 작업을 수행하도록 최적화되어 있다. 시스템이 카메라를 중심으로 구축되어 있기 때문에, 점멸등을 켠 긴급 차량, 임시 교통 장벽, 회전 신호를 보내는 자전거 운전자, 심지어 도로를 건너는 동물까지 포함하여 시각적으로 구별 가능한 모든 객체를 인식하도록 훈련될 수 있으며, 이는 풍부한 의미 해상도를 갖추지 못한 센서 방식으로는 달성하기 어려운 수준의 인지 다용성을 제공한다.

모빌아이의 카메라 우선 아키텍처는 또한 책임 민감형 안전(Responsibility-Sensitive Safety, RSS) 분야에서 회사의 선구적인 연구 성과로부터 이점을 얻는다. RSS는 자율주행 시스템이 검증하고 강제할 수 있는 방식으로 안전 운전 행동을 정의하는 형식적 수학 모델이다. RSS 모델은 작동하기 위해 고충실도 3D 매핑이나 값비싼 센서를 필요로 하지 않으며, 대신 카메라 인식 시스템이 제공하는 환경 이해를 활용하여 안전거리 유지, 합류 행동, 위험 대응에 관한 안전한 결정을 내린다. AI 기반 인식과 형식적 안전 보장의 이러한 통합은 자동차 제조사와 규제 기관에게 모빌아이의 시스템이 더 많은 주행 책임을 맡게 되더라도 안전하게 배포될 수 있다는 확신을 준다. 또한 비전 우선 접근법은 자동 긴급 제동과 차선 이탈 경고 같은 카메라 기반 안전 기능을 신차에 점점 더 의무화하는 자동차 규제의 예상되는 진화와 잘 부합한다. 오늘날 모빌아이의 카메라 우선 ADAS를 채택함으로써 자동차 제조사는 기존 규제 요건을 충족하는 동시에 미래의 안전 기준을 준수하기 위해 필요할 더 높은 수준의 자동화를 위한 토대를 마련할 수 있다. 비전 우선 인식이 제공하는 강력한 기반은 또한 모빌아이가 운전자 모니터링과 같은 부가가치 기능을 제공할 수 있게 한다. 운전자 모니터링은 실내 카메라를 사용하여 운전자가 보조 주행 모드 동안 주의를 유지하도록 보장하며, 매핑 서비스는 플릿 차량이 수집한 시각 데이터로부터 고정밀 도로 지도를 생성한다. 이러한 추가 역량은 인식 시스템을 기본 안전을 넘어서는 가치를 창출하는 다기능 플랫폼으로 전환함으로써 카메라 우선 ADAS의 비즈니스 사례를 더욱 강화하며, 여기에는 자동차 제조사와 플릿 운영자가 수익화할 수 있는 데이터 서비스도 포함된다.

모빌아이의 카메라 우선 ADAS 철학은 단순한 이론적 선호가 아니라, 현재 어떤 경쟁사도 따라올 수 없는 방대한 실세계 배포 경험으로 검증된 전략입니다. 모빌아이 기술이 탑재된 1억 대 이상의 차량이 도로를 달리고 있으며, 이를 통해 회사는 다양한 지리적 지역, 교통 상황, 기상 시나리오, 문화적 운전 행동에 걸쳐 수십억 킬로미터의 주행 데이터를 축적했습니다. 이러한 광범위한 현장 경험은 모빌아이가 시뮬레이션 환경이나 제한된 테스트 차량에서는 결코 나타나지 않을 수 있는 코너 케이스를 식별하고 해결할 수 있게 해주며, 카메라 인식 시스템을 해마다 점진적으로 더욱 견고하게 만듭니다. 아키텍처의 확장성은 모빌아이의 기술이 애프터마켓 충돌 경고 장치에서 차량 역학을 제어하는 완전 통합 양산 시스템으로 이전된 방식에서 분명히 드러나며, 이러한 이전은 근본적인 카메라 우선 인식 접근 방식에 근본적인 변화를 요구하지 않고 이루어졌습니다. 장기적인 기술 파트너를 고려하는 자동차 제조사에게 모빌아이를 선택한다는 것은 기존 차량 아키텍처와의 하위 호환성을 유지하면서 기본 안전 기능에서 고급 자율주행으로 진화하는 능력을 이미 입증한 검증된 플랫폼에 접근할 수 있다는 것을 의미합니다. 회사의 제품 로드맵은 오늘날의 핸즈온 시스템에서 내일의 아이즈오프 시스템으로 이어지는 명확하고 논리적인 진행 과정을 보여주며, 이 모든 것은 수십 년간의 연구와 배포를 통해 정제된 동일한 카메라 우선 기반 위에 구축되어 있습니다.

결론적으로, Mobileye의 카메라 우선 ADAS 아키텍처는 인간의 시각을 모방하고, 풍부한 환경 데이터를 제공하며, 대중 시장 채택을 위해 비용을 낮게 유지하고, AI 기반 인식을 위한 강력한 기반을 조성하며, 수십억 마일에 달하는 실제 주행 경험으로 검증되었다는 점에서 자율주행으로 가는 가장 실용적이고 비용 효율적이며 확장 가능한 경로를 제공합니다. 이 기술은 이미 양산 차량에서 SuperVision과 같은 첨단 기능을 구현하고 있으며, Chauffeur와 그 이후로 이어지는 로드맵은 카메라 우선 인식이 각 단계마다 완전한 센서 플랫폼 변경을 요구하지 않고도 점점 더 높아지는 수준의 주행 자동화를 지원할 수 있음을 보여줍니다. 자율주행 기술을 자사 차량 프로그램에 통합하는 방법을 평가하는 기업들에게 Mobileye는 위험을 최소화하면서 미래의 유연성을 극대화하는 명확하고 입증된 경로를 제공합니다. 전문 카메라 및 감시 솔루션을 전문으로 하는 mingshang과 같은 기업을 포함하여 더 넓은 비전 기술 생태계 전반의 기업들은 스마트 시티 인프라와 보안 모니터링을 포함해 자동차 분야를 훨씬 뛰어넘는 애플리케이션에 혜택을 주는 이미징 기술의 지속적인 발전에 기여하고 있습니다. 자동차 산업이 모빌리티 as a 서비스와 완전 자율주행 교통을 향한 전환을 계속하는 가운데, Mobileye의 카메라 우선 접근 방식은 전 세계 사람들에게 자율주행 차량을 안전하고 일상적인 현실로 만드는 가장 확장 가능하고 저렴하며 기술적으로 건전한 전략으로 두드러집니다.

모빌아이 제품은 카메라 우선 인식 아키텍처를 기반으로 구축된 첨단 운전자 보조 시스템 및 자율주행 기술입니다. 기본적인 모빌아이 8 커넥트 충돌 경고 시스템부터 첨단 슈퍼비전 핸즈프리 주행 시스템, 그리고 출시 예정인 쇼퍼 아이즈오프 시스템에 이르기까지 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 솔루션을 포함합니다. 이 모든 제품은 고해상도 카메라와 독자적인 아이큐 칩을 활용하여 주행 환경을 해석하고, 완전 자율주행을 향한 경로에서 차선 유지, 어댑티브 크루즈 컨트롤, 자동 긴급 제동, 자동 차선 변경 등의 기능을 구현합니다.

모빌아이는 카메라가 인간의 시각을 모방하고 교통 표지판 텍스트, 신호등 색상, 차선 표시, 보행자 제스처 등 다른 어떤 센서도 효과적으로 해석할 수 없는 풍부한 의미 정보를 포착하기 때문에 카메라를 우선시한다. 또한 카메라는 라이다보다 훨씬 저렴하여 차량 세그먼트 전반에 걸쳐 비용 효율적인 대량 생산과 확장성을 가능하게 한다. 컴퓨터 비전에 대한 모빌아이의 깊은 전문성은 회사가 EyeQ 칩에서 실행되는 고급 AI 모델을 사용하여 카메라 데이터에서 최대한의 가치를 추출할 수 있게 해주며, 이는 라이다를 높은 수준의 자율 주행을 달성하기 위한 필수가 아닌 선택 사항으로 만든다.

네, Mobileye의 로드맵은 카메라 우선 인지 방식이 LiDAR를 주 센서로 의존하지 않고도 완전 자율주행 능력을 달성할 수 있음을 보여줍니다. SuperVision 시스템은 이미 11개의 카메라 구성과 보조 지원으로 레이더를 사용하여 핸즈프리 고속도로 주행을 제공하고 있으며, 계획된 Chauffeur 시스템은 동일한 카메라 우선 철학을 사용하여 도심 환경에서 눈을 떼는 자율주행을 제공하는 것을 목표로 합니다. Mobileye의 접근 방식은 추가적인 중복성을 원하는 고객을 위해 LiDAR를 배제하지 않지만, 회사는 카메라만으로도 안전한 자율 운행에 필요한 인지 깊이를 제공할 수 있음을 입증했습니다.

Mobileye의 제품은 1억 대 이상의 차량에 대한 방대한 실제 배포 기반으로 차별화되며, 이는 수십억 킬로미터의 주행 데이터를 생성하여 인식 알고리즘을 지속적으로 개선하는 데 사용됩니다. 또한 이 회사의 카메라 우선 아키텍처는 독보적으로 확장 가능하여, 자동차 제조사가 완전한 하드웨어 재설계 없이도 다양한 차량 모델과 자율주행 수준에 걸쳐 동일한 핵심 기술을 사용할 수 있습니다. 추가적으로, Mobileye의 책임 민감형 안전 모델은 형식적인 수학적 안전 보장을 제공하여 규제 기관과 제조사가 시스템의 의사 결정에 신뢰를 가질 수 있게 합니다.

EyeQ 칩은 Mobileye가 설계한 특수 시스템 온 칩 프로세서로, 복잡한 신경망과 컴퓨터 비전 알고리즘을 뛰어난 효율성과 낮은 전력 소비로 실행하도록 만들어졌습니다. 이 칩은 여러 카메라에서 들어오는 고해상도 비디오 스트림을 실시간으로 처리할 수 있어, 인지 시스템이 객체를 즉시 감지하고 분류하고 추적할 수 있게 합니다. EyeQ 칩의 전용 아키텍처는 카메라 우선 인지의 성능을 극대화하면서 하드웨어 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하는데, 이는 대중 시장 자동차 애플리케이션에 필수적입니다.

물론입니다, Mobileye의 카메라 우선 ADAS는 상용 차량에 매우 적합합니다. 사고율을 낮추고 보험 비용을 절감하며 운전자 효율성을 향상시킬 수 있는 첨단 안전 및 자동화 기능으로 가는 비용 효율적인 경로를 제공하기 때문입니다. 차량 운영자는 Mobileye 제품을 차량에 장착하여 충돌 경고, 운전자 모니터링, 궁극적으로 자율 주행 기능과 같은 혜택을 얻을 수 있습니다. LiDAR 중심 솔루션에 비해 카메라 기반 시스템의 차량당 비용이 낮기 때문에 특히 대규모 차량에 배치할 때 차량 도입의 비즈니스 사례가 더 매력적입니다.

Mobileye는 카메라 기반 시스템을 장착하고 클라우드에 연결된 수백만 대의 양산 차량으로부터 익명화된 주행 데이터를 수집합니다. 차량이 공사 구역, 비전형적인 차량 디자인, 희귀한 보행자 행동과 같은 특이한 상황을 마주치면, 해당 데이터는 Mobileye의 학습 인프라로 안전하게 전송됩니다. 이러한 지속적인 데이터 피드백 루프를 통해 Mobileye는 딥러닝 모델을 개선하여 점점 다양해지는 실제 환경 조건을 처리할 수 있으며, 모든 엣지 케이스를 수동으로 라벨링할 필요 없이 시간이 지남에 따라 인식 시스템을 더욱 견고하게 만듭니다.

네, Mobileye의 카메라 우선 ADAS는 소형 도시형 차량부터 럭셔리 세단 및 상용 트럭에 이르기까지 다양한 차량 플랫폼과 유연하게 통합되도록 설계되었습니다. 모듈식 아키텍처를 통해 자동차 제조사는 기본 카메라 구성으로 시작하여 엔트리급 안전 기능을 제공하고, 필요에 따라 추가 카메라와 소프트웨어 기능을 갖춘 더 고급 시스템으로 확장할 수 있습니다. Mobileye는 시스템 통합, 캘리브레이션 및 검증을 위한 포괄적인 지원을 제공하여 제조사가 전체 모델 라인업에 이 기술을 손쉽게 도입할 수 있도록 합니다.

밍샹은 첨단 카메라 및 비전 감시 솔루션을 전문으로 하는 회사로, 보안 모니터링 및 기타 시각 인식 애플리케이션에 사용되는 고품질 이미징 제품을 제공합니다. 밍샹의 주된 초점은 자동차 분야가 아니지만, 신뢰할 수 있는 카메라 기술에 대한 전문성은 카메라 중심 인식 시스템을 향한 광범위한 산업 트렌드와 일치합니다. 감시 시스템에 도움이 되는 이미징 센서, 렌즈 품질 및 이미지 처리의 지속적인 발전은 자동차 카메라 기술의 향상에도 기여하여 Mobileye의 카메라 우선 ADAS를 가능하게 하는 생태계를 지원합니다.

SuperVision은 자동 차선 변경, 느린 차량 추월, 톨게이트 통과 내비게이션, 교통 체증 지원을 포함하여 고속도로에서 핸즈프리 주행을 가능하게 함으로써 기본 ADAS를 훨씬 뛰어넘는 중요한 진전을 나타냅니다. 기본 Mobileye 제품이 충돌 경고와 운전자 알림에 중점을 두는 반면, SuperVision은 조향, 가속 및 제동을 능동적으로 제어하여 진정한 운전 보조 경험을 제공합니다. 이 시스템은 레이더 지원과 함께 11개 카메라 구성을 사용하며 EyeQ 칩에서 실행되는 Mobileye의 고급 AI 인식 모델에 의존하여 기존 안전 기능에서 고급 자율 주행 기능으로의 명확한 업그레이드 경로를 제공합니다.