BMW는 어떻게 AWS를 활용해 가상 ECU를 기반으로 소프트웨어 정의 차량(SDV)을 확장하고 자동화했을까?

간단 소개

BMW는 AWS를 활용해 가상 ECU 기반 SDV 개발을 3단계로 확장, 자동화하여 효율성, 품질, 시장 출시 시간을 개선하고 AI 통합을 추진.

AI Summary

BMW의 SDV 비전 및 ECU 개발 과제

BMW는 AWS를 활용하여 소프트웨어 정의 차량(SDV) 개발을 확장하고 자동화.
ECU 개발은 실시간 요구사항, 다양한 OS, 규제 등으로 복잡하며, 테스트 확장 및 비용 절감에 어려움.
BMW와 AWS는 소프트웨어를 하드웨어에서 분리, 모듈화된 차량 아키텍처 구축 및 클라우드 네이티브 개발 워크플로우를 목표. 가상 ECU(vECU) 기반 3단계 개발 전략
1단계: 안드로이드 기반 인포테인먼트 vECU를 Amazon EC2에서 가상화, API 기반 셀프서비스 포털로 자동화하여 개발 효율성 검증.
2단계: vECU를 외부 서비스(Spotify) 및 BMW ConnectedDrive 백엔드와 연결, mTLS로 보안 통신하여 엔드투엔드 가상화 환경 구축.
3단계: 임베디드 리눅스(텔레매틱스), AUTOSAR(공조) 등 다양한 OS의 여러 vECU를 SOME/IP로 네트워크 연결하여 검증 범위 확장. 주요 성과 및 향후 계획
설정 시간 단축(수 시간 -> 3분), 테스트 효율성 증대(200만 개 이상 테스트 자동화), 시장 출시 시간 단축, 글로벌 협업 및 원격 접근성 향상.
향후 제품 강화, 사용 사례 확장(디지털 트윈), **AI 통합(생성형 AI)**을 통해 AI 정의 차량으로 전환 목표.