연구실에서 도로까지 — NVIDIA가 자율주행의 안전 기반을 재구성하는 방법

폐쇄형 테스트 트랙에서 지능형 차량 프로토타입이 천천히 전진한다. 엔지니어들이 근처에 서 있지만, 핸들이나 센서가 아니라 모니터에 실시간으로 표시되는 신호에 시선을 고정하고 있다. NVIDIA AI 시스템 검사 연구소에서 진행 중인 또 다른 시뮬레이션 테스트다.

아직 이 연구소를 들어본 적이 없을 수도 있지만, 이곳은 NVIDIA와 파트너사들이 Halos의 핵심 요소와 자사 제품의 안전 통합을 검증하는 곳이다. Halos? 제품명이 아니라 안전 프레임워크다. 지능형 보조 주행의 안전 기반을 재구축하고 신뢰할 만한 시스템을 만들기 위한 NVIDIA의 과감한 시도다.

NVIDIA Halos는 하드웨어, 소프트웨어, AI 모델, 시뮬레이션 환경, 검증 서비스를 통합한 지능형 차량용 풀스택 안전 프레임워크다. 그 핵심은 물리적 AI 개념, 즉 클라우드 트레이닝부터 차량 내 배포까지 전 과정을 아우르는 안전 아키텍처다.

인프라부터 시작해 NVIDIA는 세계 최초의 AI 시스템 검사 연구소를 선보였다. 이를 기반으로 클라우드에서 엣지, 차량까지 이어지는 종합 안전 시스템인 Halos로 점차 발전시켰다.

1.     AI 시스템 검사 연구소: 표준 수립에서 신뢰 확보까지

2025년 1월, NVIDIA는 CES에서 업계 최초의 AI 시스템 검사 연구소를 공개했다. 단순한 상징적 이정표를 넘어, ANAB로부터 ISO/IEC 17020 인증을 받았으며, 기능 안전(ISO 26262), 의도된 기능의 안전(ISO 21448), 사이버 보안(ISO 21434), AI 기능 안전(ISO PAS 8800, ISO/IEC TR 5469), 관련 UN 규정(UN-R 79, 13-H, 152, 155, 157, 171) 등 6가지 핵심 영역을 단일 프레임워크로 통합했다.

NVIDIA DRIVE AGX Orin 및 Thor 플랫폼을 사용하는 파트너를 지원하기 위해 구축된 이 연구소는 AI 기반 차량 시스템이 업계에서 가장 엄격한 안전 요구 사항을 충족하는지 검증하는 데 도움을 준다.

"AI 시스템 검사 연구소의 일원이 된다는 것은 자동차 시스템 혁신과 무결성의 최전선에서 일한다는 의미입니다." Ficosa의 첨단 운전자 보조 시스템 엔지니어링 및 제품 관리자 크리스티안 카소란 온티유엘로가 말했다.

OMNIVISION, onsemi, Continental도 합류해 센서, 중앙 컴퓨팅 모듈, 칩 인터페이스를 검증하고 있다.

랩에서 개발되고 정제된 방법들은 이후 Halos를 형성하게 되었다.

2. Halos의 탄생: 철학에서 시스템 안전 엔진으로

2025년 봄, NVIDIA는 GTC에서 Halos를 공식 출시했다. Halos는 단순한 제품이 아니라 “안전 우선 철학”을 구현한 것으로, 안전을 사후에 추가하는 것이 아니라 코드의 첫 줄부터 내장한다.

Halos는 NVIDIA의 모든 핵심 기술을 통합한다: DRIVE AGX 플랫폼(컴퓨팅), DriveOS(운영체제), DGX(AI 모델 훈련), Omniverse 및 Cosmos(시뮬레이션), 그리고 Inspection Lab(규정 준수 및 검증).

Halos 아키텍처는 설계·배포에서 검증까지 전 주기를 아우르며, 다음 네 가지 핵심 기둥으로 구성된다.

플랫폼 안전: Halos는 수백 개의 내장 안전 메커니즘을 갖춘 안전 평가를 거친 시스템온칩(SoC)을 특징으로 한다.

또한 CPU에서 GPU까지 확장되는 안전 인증 운영체제인 NVIDIA DriveOS 소프트웨어, 모든 유형의 애플리케이션에 안전 시스템을 구현하는 데 필요한 기초 컴퓨팅을 제공하는 안전 평가 기반 플랫폼, 그리고 전자 제어 장치 아키텍처에서 SoC, DriveOS 및 센서를 연결하는 하드웨어 플랫폼인 DRIVE AGX Hyperion도 포함한다.

알고리즘 안전: Halos는 안전 데이터 로딩 및 가속기를 위한 라이브러리와, 훈련 전에 바람직하지 않은 행동이나 편향 등을 걸러내기 위한 안전 데이터 생성, 큐레이션, 재구축을 위한 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스를 포함한다.

또한 NVIDIA Omniverse Blueprint for AV simulation과 NVIDIA Cosmos 세계 기반 모델을 활용한 풍부한 훈련, 시뮬레이션, 검증 환경을 제공하여 AV를 훈련, 테스트 및 검증한다. 나아가, 최첨단 AI 모델을 루프에 포함시켜 안전을 보장하기 위해 모듈형 구성 요소와 종단간 AI 모델을 결합한 다양한 AV 스택을 자랑한다.

생태계 안전: Halos는 다양하고 편향되지 않은 안전 데이터셋과, 분류 워크플로 및 자동화된 안전 평가로 구성된 안전 배포 워크플로, 그리고 지속적인 안전 개선을 위한 데이터 플라이휠을 포함하여 AV 안전 표준화 및 규제에서 리더십을 입증한다.

AI 시스템 검사 랩: ANAB의 인증을 받은 최초의 시설로, NVIDIA AI Systems Inspection Lab은 파트너 제품의 NVIDIA Halos 안전 요소와의 통합을 검사하고 검증한다.

가장 중요한 점은, Halos가 이러한 기능을 표준화·모듈화·공식화하여 재사용 가능한 툴킷으로 제공하며, 데이터 생성, 훈련, 시뮬레이션, 배포, OTA 업데이트에 이르는 전 주기 안전을 지원한다는 것이다.

“할로스는 단순한 기술 스택이 아니라 개발의 모든 단계를 추적·테스트·설명 가능하게 하는 철학입니다.”라고 NVIDIA 산업 안전 담당 부사장 리카르도 마리아니가 말했다.

3. 프로세스 중심 안전: 할로스의 기반

할로스의 뿌리는 NVIDIA가 TÜV SÜD 및 TÜV 라인란드와 협력하여 DRIVE Orin 및 DRIVE AV 플랫폼 인증을 받았던 시절로 거슬러 올라간다. 이들 협력은 ‘설계-검증-배포’ 모델을 정식화하는 데 도움이 되었으며, 현재 할로스에 내장되어 있다.

이 시스템은 모듈식이며 개발자 친화적이다. 파트너는 DRIVE OS 위에 자체 L3 솔루션을 구축하거나 Cosmos 기반 합성 데이터로 엣지 케이스를 시뮬레이션할 수 있으며, 이 모든 것은 할로스의 구조화된 프레임워크 내에서 이루어진다.

활용 사례는 도시 배달부터 고속도로 화물 운송까지 다양하다.

이 예시들은 할로스의 물리적 AI 보안 모델이 확장성과 도메인 적응을 어떻게 지원하는지 보여준다.

4. 자동차를 넘어서: 로보틱스로 확장하는 할로스

2025년 6월 GTC 파리에서 NVIDIA는 할로스의 범위를 보조 주행을 넘어 로보틱스까지 확장하여 AI 안전 프레임워크에 포함시킨다고 발표했다.

2025년 6월 GTC 파리에서 NVIDIA는 할로스를 차량을 넘어 로보틱스로 확장했다.

보스턴 다이내믹스, 어드밴텍, 트림블, 이지레인 등의 기업들이 랩 생태계에 합류했다. 보스턴 다이내믹스는 아틀라스 로봇의 비상 동작과 자율 이동을 검증하고, 어드밴텍은 역동적인 창고 환경에서 물류 로봇을 테스트하는 데 할로스를 활용한다.

이는 거리에서 공장까지, 다양한 산업 분야에서 물리적 AI 시스템에 대한 신뢰를 구축하려는 할로스의 더 큰 사명을 반영한다.

6월 11일에 열린 GTC 파리 컨퍼런스에서 NVIDIA는 할로스 프레임워크를 지능형 주행에만 집중하던 것에서 로보틱스 생태계 전반으로 확장하여 AI 기반 기기의 전체 개발 수명 주기에 걸쳐 안전을 강화하겠다고 공식 발표했다.

구체적으로, 원래 지능형 주행을 위해 설계된 할로스 AI 시스템 검사 랩은 이제 로보틱스 플랫폼의 기능 안전성 평가도 지원한다.

이러한 확장된 범위에 따라 보쉬(Bosch), 능동 안전 개발사 이지레인(Easyrain), 측위 솔루션 제공업체 트림블(Trimble), 모바일 로보틱스 선구자 보스턴 다이내믹스(Boston Dynamics), IoT 및 임베디드 시스템 전문기업 어드밴텍(Advantech), 물류 운영사 아크베스트(ArcBest), 자율 농업 혁신기업 블루화이트(Bluewhite), 안전 레이더 제조사 인스펙트(Inxpect), 지능형 모션 제어 솔루션 제공업체 넥스코봇(NexCOBOT), 모션 기술 기업 시냅티콘(Synapticon) 등 여러 선도 기업들이 할로스 랩 생태계에 합류했다.

이것은 Halos' 역할의 전환을 의미합니다—자동차급 안전의 상징에서 실제 물리적 의사 결정을 내리는 모든 AI 시스템을 위한 기반 신뢰 프레임워크로의 전환입니다.

5. 중국: 규제 기회의 창

2024년 말, 중국 공업정보화부는 L3+ 주행 시스템의 형식 승인을 요구하는 새로운 규정을 발표했습니다. 이러한 정책은 설명 가능성, 시스템 추적성, AI 사이버 보안을 최우선으로 합니다—바로 Halos가 대응하는 분야입니다.

NVIDIA는 이러한 진화하는 규제 준수 요구에 Halos를 맞추었습니다. 어떤 상용 스택에도 파트너를 구속하지 않으면서, Halos는 중국 OEM과 공급업체가 이 새로운 규제 환경을 헤쳐 나갈 수 있도록 시뮬레이션, 데이터 거버넌스, 검증 API 등의 모듈식 도구를 제공합니다.

결론

지능형 기술이 자동차 산업의 변혁을 가속화함에 따라, 차량에 AI를 통합하려면 단순한 알고리즘 정확도의 도약만으로는 부족합니다. 진정한 과제는 업계 전체가 의지할 수 있는 표준화되고 지속 가능한 안전 프레임워크를 구축하는 데 있습니다.

바로 이것이 NVIDIA Halos 시스템의 기본 발상입니다. 플랫폼 설계, AI 모델 훈련, 시뮬레이션 테스트, 규제 준수를 연결함으로써 Halos는 차량 개발의 모든 단계에 안전을 스며들게 합니다.

더 스마트한 이동성으로 가는 길은 멀 수 있지만, Halos와 함께라면 그 여정은 더 빠르고—훨씬 더 안전합니다.