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AI 뉴스

구글 지도, Polestar 4에 AI 차선 안내 기능 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.05 17:52
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google은 화요일에 Google Maps를 위한 AI 기반 실시간 차선 안내 기능의 출시를 발표했으며, 이는 내비게이션 서비스가 인간 운전자처럼 도로를 "볼 수 있는" 최초의 사례입니다. 이 획기적인 기능은 앞으로 몇 달에 걸쳐 미국과 스웨덴에서 Polestar 4 전기 자동차에 독점적으로 출시됩니다.​

이 기술은 차량의 전방 카메라를 인공지능과 결합하여 차선 표시와 도로 표지판을 실시간으로 분석한 다음, 이 시각 데이터를 Google Maps의 내비게이션 시스템과 통합하여 맞춤형 음성 및 시각적 안내를 제공합니다. 운전자가 다가오는 출구를 위한 잘못된 차선에 있을 때, 시스템은 자동으로 그들의 위치를 감지하고 안전하게 차선을 변경하도록 안내합니다.​


실시간 컴퓨터 비전과 내비게이션의 만남

위성 위치 확인과 사전 매핑된 데이터에만 의존하는 기존 GPS 시스템과 달리, 실시간 차선 안내는 도로 상황의 실시간 시각적 분석으로의 근본적인 전환을 나타냅니다. AI는 카메라 피드에 나타나는 차선 표시와 도로 인프라를 처리한 다음, 이 정보를 내비게이션 요구 사항과 즉시 연관시킵니다.​

구글은 공식 블로그 게시물에서 "따라서 왼쪽 끝 차선에 있는데 출구가 오른쪽에 있는 경우, 실시간 차선 안내가 자동으로 이를 감지하고 명확한 음성 및 시각적 신호를 사용하여 제때 차선을 변경하도록 알려줍니다"라고 설명했습니다. 이 기능은 Polestar 4의 10.2인치 운전자 디스플레이에 나타나며, 파란색 하이라이트로 최적의 차선을 표시하고 화살표 아이콘으로 차량의 현재 위치를 나타냅니다.​

Polestar의 UX/UI 책임자인 Sid Odedra는 이 기능이 "Polestar의 운전자 중심 UX 전략의 방향을 이어가며, 놓친 출구와 막판 차선 변경에 대한 걱정을 크게 줄여 운전자의 스트레스를 감소시키고 안전성을 향상시킵니다"라고 말했습니다.​


전략적 파트너십으로 내비게이션 역량 확대

이번 출시는 2020년 Polestar 2가 Google 내장 기능을 탑재한 최초의 차량이 되면서 시작된 Google과 Polestar의 5년 파트너십을 기반으로 합니다. 이 협력은 이전에 Google Chrome 브라우저와 고해상도 매핑을 Polestar 차량에 제공한 바 있습니다.​

Google Maps의 제품 관리 이사인 Andrew Foster는 "Polestar 4는 사람들이 더욱 자신감 있게 운전할 수 있도록 돕고 자동차 업계 전반의 내비게이션에 대한 새로운 기준을 설정할 획기적인 실시간 차선 안내를 통합하는 최초의 차량이 될 것"이라고 언급했습니다.​

Google은 이 기능이 고속도로를 넘어 추가 도로 유형과 다른 자동차 제조업체와의 파트너십을 통해 더 많은 차량으로 확장될 것이라고 확인했지만, 구체적인 일정과 파트너는 공개되지 않았습니다. 이 기술은 매월 20억 명 이상의 사용자에게 서비스를 제공하는 Google Maps의 기존 인프라를 활용합니다.

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인공지능(AI)기술이하루가다르게발전하며우리삶깊숙이파고들고있습니다.이러한변화속에서많은부모는'우리아이를어떻게키워야할까?'라는막연한불안감에휩싸이곤합니다.AI가아이들의일자리를빼앗지는않을지,기술에지나치게의존하게되지는않을지걱정이앞서는것이사실입니다.하지만AI전문가네이트존스(NateJones)는그의뉴스레터아티클 "RaisingHumansintheAgeofAI:APracticalGuideforParents(AI시대의자녀양육:부모를위한실질적가이드)"에서이러한두려움을내려놓고'이해'와'코칭'으로나아가야한다고역설합니다.그는공포를조장하는대다수미디어와달리,AI가실제로어떻게작동하고왜그렇게작동하는지에대한실질적인설명을제공하여부모스스로기술을정확히이해하도록돕습니다.이가이드의핵심은단순히AI사용을금지하거나방치하는것이아닙니다.대신,부모가자녀에게현실세계에서AI를주체적으로활용할수있는능력을길러줄수있도록구체적인**'기술프레임워크(SkillsFramework)'**를제시합니다.이는아이들이AI를막연한두려움의대상이나맹목적인의존의대상이아닌,자신의목표를이루기위한유용한도구로인식하고활용할수있도록이끌어줍니다.AI시대의부모역할은더이상기술로부터아이를격리하는감시자가아닙니다.기술을이해하고아이가올바른방향으로나아갈수있도록돕는**'든든한코치'**가되어야합니다.네이트존스의이실용적인가이드는AI시대를살아갈우리아이들이기술에휘둘리지않고'인간답게'성장할수있도록돕는필수적인나침반이되어줄것입니다.
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2025.11.23 등록
Physical Intelligence는 2024년에 전 Google DeepMind 연구원들이 창립한 로봇 AI 스타트업으로, 모든 로봇에 적용 가능한 범용 “브레인” 소프트웨어를 개발하면서, 기업 가치 56억 달러에 CapitalG 주도로 6억 달러의 자금을 유치했습니다.해당 투자 라운드에는 Jeff Bezos, Amazon, Lux Capital, Thrive Capital, Index Ventures, 그리고 T. Rowe Price가 참여했으며, 이 스타트업은 특정 작업별 프로그래밍 없이 어떤 응용 분야에서도 사용할 수 있는 로봇에 동력을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.이번 투자는 AI 기반 로봇 분야의 자본 유입 급증을 반영하며, 경쟁사인 Figure AI는 390억 달러 가치에 10억 달러 이상을 유치했고, 전체 로봇 산업은 2025년 1분기 동안에만 22억 6천만 달러 이상의 투자를 받았습니다.
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2025.11.23 등록
Allen Institute for AI (Ai2)는 OLMo 3를 출시했으며, 이는 7B 및 32B 언어 모델 제품군으로, 경쟁사들이 이러한 구성 요소를 공개하지 않는 것과 대조적으로 훈련 데이터, 코드, 중간 체크포인트 및 훈련 로그에 대한 완전한 접근을 제공하는 최초의 완전 공개 32B 추론 모델이라고 설명합니다.OLMo 3-32B는 6배 적은 토큰으로 훈련되면서도 추론 벤치마크 전반에 걸쳐 Qwen3-32B와 비교할 만한 성능을 달성하여, 지도 미세 조정, 선호도 최적화 및 강화 학습 파이프라인을 통해 가능한 효율성 향상을 입증합니다.이 프로젝트에는 60명 이상의 저자가 참여했으며 65,000개 토큰 컨텍스트 창을 지원하여, 훈련 데이터 공개에 대한 규제 압력이 증가하는 가운데 AI 시스템의 투명성을 추구하는 기업 및 연구 사용자를 위한 모델로 자리매김하고 있습니다.
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2025.11.23 등록
서바이벌 게임 DayZ의 제작자이자 Rocketwerkz의 CEO인 Dean Hall은 게임 개발의 미래에 대해 대담한 예측을 내놓았습니다: 전통적인 게임 엔진이 아닌 프레임워크가 업계를 지배할 것이라는 것입니다. Game Developer와의 인터뷰에서 Hall은 우주 시뮬레이션 게임 Kitten Space Agency를 위해 특별히 제작된 자신의 스튜디오의 커스텀 C# 프레임워크 Brutal이 개발자들이 게임 제작에 접근하는 방식의 근본적인 변화를 대표한다고 설명했습니다.이 예측은 수년간 게임 개발의 표준이었던 Unity와 Unreal Engine과 같은 비주얼 스크립팅 도구의 현재 지배력에 도전장을 내밉니다. Hall은 ChatGPT와 같은 대형 언어 모델이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만들어, 비주얼 기반 스크립팅의 주요 이점을 잠재적으로 제거할 수 있다고 주장합니다. “LLM이 언어 기반 코딩을 더 접근 가능하게 만든다면, 비주얼 기반 스크립팅은 그 우위를 잃게 됩니다”라고 Hall은 설명했습니다.첫 번째 원리로부터 구축하기“최신 .NET 기능을 사용하면서 Vulkan 그래픽 API를 포함한 고성능 C++ 라이브러리 및 도구에 대한 저수준 API 액세스를 제공하는” 도구로 설명되는 Brutal은 기존 엔진들이 효율적으로 해결할 수 없었던 특정 기술적 과제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 이 프레임워크는 개발자들이 게임 시스템을 처음부터 구축할 수 있게 하여, “어떻게 할 것인가?“보다 “무엇을 하려고 하는가?“를 먼저 물을 수 있도록 합니다.Kerbal Space Program의 제작자인 Felipe Falanghe와 함께 작업하면서, Hall의 Rocketwerkz 팀은 약 1년 만에 Kitten Space Agency 알파 전체를 구축했습니다. 11월 13일에 공개 프리 알파를 출시한 이 게임은 카메라가 0-0-0에 고정되어 있고 모든 것이 카메라를 기준으로 그려지는 맥락적 렌더링(contextual rendering)을 사용하는데, 이는 Unity나 Unreal과 같은 씬 기반 엔진에서는 구현하기 어려운 기법입니다.문서화 보조 도구로서의 LLMsHall과 Falanghe는 LLM이 프레임워크 워크플로우를 실행 가능하게 만들었다고 평가하지만, 일반적으로 AI 코딩 도구와 연관된 방식은 아니라고 말한다. “vibe coding”을 통해 코드를 생성하는 대신, 개발자들은 LLM을 사용하여 C# 라이브러리와 Vulkan에 대한 문서에 빠르게 접근함으로써 수 시간의 수동 조사를 건너뛸 수 있다. Hall은 LLM이 잘 정의된 프로그래밍 언어를 어떻게 처리하는지를 언급하며 “고도로 구조화된, 사실상 잔인할 정도로 구조화된 언어보다 더 나은 것이 무엇이 있겠습니까?“라고 말했다.이러한 예측에도 불구하고, Hall은 Brutal이 만능 솔루션이 되도록 의도된 것은 아니라고 강조했다. 이 프레임워크는 Ahwoo라는 상업적 법인을 통해 오픈 소스로 제공될 예정이지만, Hall은 다른 사람들이 유사한 원칙을 따르는 다른 프레임워크를 만들 것으로 기대한다. 그는 “저는 Brutal이 만능 주머니칼이 되는 것을 좋아하지 않습니다. 왜냐하면 그것이 사실이라고 생각하지 않기 때문입니다”라고 말했다.
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2025.11.23 등록
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