2025년에서 2026년은 자동차 전자 산업이 더욱 높은 수준의 지능화를 향해 빠르게 나아가면서 전자 및 전기 아키텍처(EEA)가 도메인 컨트롤러 시대에서 중앙 컴퓨팅 시대로 전환되는 중요한 전환기로 널리 인식되고 있습니다.
글로벌 자동차 반도체 기업인 텍사스 인스트루먼트(TI)는 최근 여러 제품 발표를 통해 장기적인 비전을 효과적으로 전달했습니다. TI가 제시하는 핵심 전략은 현대 자동차가 단순히 센서와 ECU의 집합체가 아니라, 정밀한 인지, 빠른 차량 내 네트워크, 그리고 중앙 집중식 컴퓨팅 파워를 기반으로 고도로 통합된 지능형 시스템으로 발전하고 있다는 것입니다.
린포웨이브는 자동차 반도체 분야의 중요한 발전 상황을 예의주시하고 있습니다. 본 기사에서는 TI의 최신 기술 로드맵의 네 가지 핵심 요소, 즉 인지 진화, 중앙 컴퓨팅, 통신 아키텍처 및 풀스택 시너지 효과를 분석하고, 이것이 업계 전반에 미치는 영향을 살펴봅니다.
이 분석은 자동차 엔지니어, OEM 의사 결정권자 또는 기술 관찰자 등 누구에게나 지능형 차량의 미래 방향을 더 잘 이해할 수 있도록 돕기 위해 작성되었습니다.
1. 인식의 진화: 8Tx/8Rx 4D 이미징 레이더의 불가피성
카메라-레이더 융합은 이제 레벨 2 이상의 자율주행 시스템에서 흔히 사용되는 구성입니다. 그러나 기존의 3Tx/4Rx 밀리미터파 레이더 아키텍처는 고도 정보 부족과 제한된 각도 해상도, 흔히 "색맹 인식"으로 불리는 문제점을 오랫동안 지적받아 왔습니다.
TI는 8개의 송신부와 8개의 수신부(8Tx/8Rx)를 갖춘 AWR2188 아키텍처를 출시하면서, 단순한 물체 탐지에서 환경 매핑으로의 전환을 통해 밀리미터파 레이더 분야에 근본적인 변화를 가져오고 있습니다.
가장 큰 장점은 가상 채널 수가 초기 세대의 12개 채널에서 최소 64개로 급격히 증가했다는 점입니다. 수평 및 수직 각도 해상도의 기하학적 개선은 이러한 도약과 직접적인 관련이 있습니다. 이러한 해상도 덕분에 시스템은 실제 주행 상황에서 다리 아래에 주차된 차량과 다리 구조물을 구분하거나, 가까이 붙어 있는 자전거 운전자와 뒤에서 접근하는 차량을 구별할 수 있습니다.
AWR2188은 350미터 이상의 탐지 범위를 제공하며 에지 및 위성 지원 아키텍처를 모두 지원하는 고품질 원시 포인트 클라우드 출력을 생성합니다. TI의 방식은 인식 정확도를 유지하여, 칩 내에서 데이터를 크게 압축하거나 필터링하여 정보 손실을 초래했던 기존 레이더보다 하위 AI 알고리즘에 훨씬 더 높은 수준의 성능을 제공합니다.
그 결과, 레이더 포인트 클라우드 밀도는 라이다(LiDAR)에 근접하며, 저조도, 비, 안개, 눈과 같은 악천후 조건에서도 더욱 안정적인 성능을 보입니다. 4D 이미징 레이더는 저속 및 비용에 민감한 일부 시나리오에서 전천후 상황 인식의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.
인지 시스템은 단순히 "보는 것"을 넘어 "이해하는 것"으로 진화하고 있으며, 이는 더 큰 산업적 변화의 신호입니다. 딥러닝과 고품질 레이더 포인트 클라우드는 L2+ 인지 스택의 핵심 요소가 되고 있으며, 레이더-영상 융합은 일반적인 기본 기술로 자리 잡고 있습니다.
2. 컴퓨팅 코어: TDA5 SoC의 새로운 정의, 중앙 집중식 아키텍처
TDA5 시리즈 자동차용 SoC는 4D 레이더를 차량의 감각 기관으로 생각할 때 지능형 차량의 중앙 두뇌 역할을 합니다.
TDA4와 비교했을 때, TDA5는 단순한 성능 향상 이상의 것을 제공합니다. 이는 자동차 컴퓨팅의 중앙 집중화로의 전환이라는 업계의 변화에 맞춰 특별히 설계된 플랫폼입니다.
소프트웨어 정의 차량이 야기하는 주요 문제 중 하나는 시스템 복잡성입니다. 기존의 분산형 ECU는 과도한 배선과 파편화된 컴퓨팅 자원을 초래합니다. TI의 해결책은 ASIL-D 규격을 준수하는 안전 마이크로컨트롤러, 특수 AI 가속기(NPU), 고성능 CPU 및 비전 전처리 파이프라인을 단일 칩에 통합한 이기종 통합 방식입니다.
2026년 말까지 첫 번째 기기인 TDA54-Q1의 샘플링이 시작될 것으로 예상됩니다.
이 아키텍처 덕분에 10개 이상의 카메라, 수많은 레이더, 심지어 LiDAR 스트림에서 얻은 데이터까지 모두 동시에 처리할 수 있습니다. 최대 1,200 TOPS(액체 냉각 없이 24 TOPS/W 이상)의 엣지 AI 성능을 제공하는 TDA5는 자동 주차 및 도심형 NOA와 같은 최첨단 기능을 중형 차량 플랫폼에서 사용할 수 있도록 합니다.
소프트웨어의 확장성 또한 매우 중요합니다. OEM 및 1차 협력업체의 경우, 통합 SDK를 통해 알고리즘을 보급형 모델에서 고급형 모델로 원활하게 전환할 수 있으므로 개발 주기를 크게 단축할 수 있습니다.
TDA5의 출시로 중앙 집중식 컴퓨팅은 더 이상 단순한 개념이 아닌 대규모 산업화의 영역으로 진입했습니다. 결과적으로, 강력한 시스템 수준 통합 기능을 갖춘 SoC 플랫폼 공급업체들은 자동차 가치 사슬에서 영향력을 더욱 확대하고 있습니다.
3. 통신 발전에 있어 10BASE-T1S의 전략적 기능
차량 내 네트워킹은 인지 및 컴퓨팅 능력 경쟁에서 종종 간과되지만, 사실 모든 것을 가능하게 하는 신경계가 바로 그것입니다.
TI의 DP83TD555J-Q1은 10BASE-T1S 자동차 이더넷을 지원하여 차량 에지에서의 연결 병목 현상을 직접적으로 해결합니다.
차체 및 파워트레인 시스템에 오랫동안 사용되어 온 기존 CAN 및 LIN 버스는 대역폭 제약과 유연성이 부족한 토폴로지로 인해 점점 한계에 직면하고 있습니다. 10BASE-T1S는 멀티드롭 버스 아키텍처를 지원하며 단일 비차폐 트위스트 페어 케이블을 통해 10Mbps의 속도를 제공합니다.
이는 지점 간 배선이 필요 없이 여러 레이더 또는 센서 노드가 단일 버스를 공유할 수 있다는 것을 의미하며, 시스템 설계자에게 유리합니다. 전기차 주행거리에 필수적인 배선 무게 감소, 간소화된 토폴로지, 그리고 프로토콜 변환 없이 엣지 센서에서 중앙 게이트웨이까지 엔드투엔드 이더넷 통신이 가능하다는 점이 즉각적인 장점입니다.
대역폭 외에도, 확정적 타이밍과 이더넷 기반 보안 기능은 시스템의 안전성과 신뢰성을 향상시킵니다.
전략적으로 10BASE-T1S는 분산된 센서에서 중앙 집중식 컴퓨팅 플랫폼으로의 원활한 데이터 전송을 지원함으로써 중앙 집중식 인텔리전스로의 아키텍처 전환을 강화합니다.
4. 풀스택 최적화: 개별 부품에서 시스템 무결성으로의 전환
TI의 자동차 로드맵은 개별 성능 지표보다는 시스템 수준의 일관성에 중점을 두고 있습니다.
TI는 레이더 및 SoC 외에도 고효율 전력 관리 IC(PMIC), 배터리 관리 시스템(BMS), 차량 내 센싱(AWRL6844와 같은 60GHz 레이더) 등을 포함하는 제품 라인을 확장하고 있으며, 이 모든 것은 풀 스택 자동차 전략의 일환입니다.
예를 들어, 60GHz 실내 레이더를 통해 매우 정확하고 개인 정보 보호가 철저한 탑승자 모니터링이 가능합니다. 이 레이더는 미세한 호흡 패턴까지 감지하여 어린이 탑승 또는 운전자 피로도 감지 경고를 제공할 수 있으며, 이러한 기능은 국제 안전 규정에서 점점 더 요구되는 사항입니다.
차량 내부 감지 및 ADAS 시스템은 TDA5 플랫폼과 긴밀하게 통합될 경우 컴퓨팅 리소스를 공유할 수 있어 시스템의 전체 비용과 복잡성을 낮출 수 있습니다.
TI는 수직 통합된 제조 기반을 바탕으로 장기적인 제품 공급(일반적으로 10년 이상)과 포괄적인 문서 지원에 중점을 두고 있는데, 이는 매우 중요한 요소입니다. 이러한 안정성은 공급망 불확실성이 커지는 팬데믹 이후의 세계에서 OEM 및 1차 협력업체에게 핵심적인 이점입니다.
결론적으로, 풀스택 시너지는 전력 효율성, 시스템 비용 및 출시 기간을 최적화하여 자동차 지능화를 위한 지속 가능한 기반을 구축합니다.
5. 결론: 산업 신호 해석
TI의 최근 발표에서 자동차 반도체 분야의 세 가지 주요 발전 사항이 눈에 띕니다.
이해가 인식을 대체하고 있다.
고품질 포인트 클라우드 기반의 딥러닝 기반 인식은 4D 이미징 레이더 개발에서 입증되었듯이 L2+ 시스템에 필수적인 요소가 되고 있습니다.건축의 변혁은 가속화되고 있다
시스템 레벨 SoC 플랫폼이 전략적 우위를 점하게 되면서, TDA5는 중앙 집중식 컴퓨팅의 급속한 산업화를 보여줍니다.비용과 효율성 측면에서의 경쟁적 합리성
혁신은 원시 공정 노드에서 아키텍처 최적화로 이동하고 있으며, 여기에는 더욱 긴밀한 하드웨어-소프트웨어 공동 설계, 전력 효율성을 위한 이기종 통합, 10BASE-T1S를 통한 경량 배선 등이 포함됩니다.
OEM 업체와 생태계 파트너들에게 전하는 메시지는 분명합니다. 지능형 차량을 둘러싼 경쟁은 이제 시스템 수준에서 벌어지고 있습니다. 2026년 이후의 판도는 아키텍처 변화를 예측하고 이를 실질적인 사용자 가치로 전환하는 기업들에 의해 좌우될 것입니다.
저희 린포웨이브는 자동차용 반도체 및 센싱 기술 개발 동향을 지속적으로 주시하고 평가할 예정입니다. TI의 로드맵이나 관련 응용 분야에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든지 토론에 참여해 주세요.