[모빌리티 인사이드] #74 확장성과 경험의 균형, 헤드유닛 경쟁력의 기준

차량 사양별 대응부터 AI 기반 개인화까지, LG전자가 바라보는 미래 헤드유닛 전략

※ 이 콘텐츠는 OEM의 실제 질문과 LG전자 VS사업본부 전문가 인터뷰(Expert Answer) 인사이트를 기반으로 기획된 시리즈입니다.
Expert Answer - 헤드유닛편1, Expert Answer - 헤드유닛편2

자동차가 스마트폰처럼 진화하고 있습니다. 소프트웨어로 기능을 정의하고 무선 업데이트로 계속 새로워지는 SDV(Software-defined Vehicle)^{^[1]}를 넘어, 이제는 AI가 상황을 이해하고 스스로 경험을 최적화하는 AIDV(AI-defined Vehicle)^{^[2]} 시대로 나아가고 있죠. 차량은 주행과 차량 제어, 인포테인먼트 등의 기능을 실행하는 기계에 머물지 않고 AI 기반 경험을 제공하는 플랫폼으로 바뀌고 있습니다. 그 중심에 있는 헤드유닛(Head Unit)의 경쟁 기준 역시 단순한 성능에서 플랫폼 설계 역량으로 이동하고 있죠.

달라진 경쟁의 기준

OEM(완성차 업체)은 이제 기술 성능만으로 앞서기 어려운 단계에 들어섰습니다. SDV 중심으로 전환할수록 공급망 리스크와 원가 부담이 함께 커지고, 차종이 늘수록 시스템 복잡도와 개발 비용도 빠르게 증가하기 때문입니다.

자동차의 두뇌 역할을 하는 고성능 컴퓨팅 시스템(HPC, High-Performance Computing)^{^[3]}을 공통으로 사용하더라도, 실제 적용 방식은 차량 크기나 등급, 판매 지역, 브랜드, 사양에 따라 달라집니다. 디스플레이, 카메라, 오디오, 연결 방식 등 필요한 사양이 차량마다 다르기 때문이죠. 이를 차량 모델마다 새로 설계하면 부품 구성이 복잡해지고, 초기 개발 비용과 검증에 드는 인력·시간이 늘어나며, 개발 일정이 지연될 가능성도 커집니다.

여기에 AI 기반 개인화 경험이라는 또 다른 과제가 더해지는데요. 중국 시장에서 빠르게 확산되는 AI 경험이 사용자 기대 수준을 끌어올리고 있지만, 개인정보 규제가 엄격한 유럽·북미에서는 같은 방식을 그대로 적용하기 어렵습니다.

결국 OEM의 고민은 두 가지로 좁혀집니다. 개발 속도와 원가 경쟁력을 유지하면서 다양한 차량 사양에 효율적으로 대응하는 것, 그리고 AI 개인화 경험을 확대하되 지역별 규제와 사용자 신뢰, 외부 생태계와의 역할 분담까지 함께 설계하는 것이죠.

확장 가능한 플랫폼 구조가 곧 헤드유닛의 경쟁력

장석진 상무(LG전자 CTO부문)는 헤드유닛 경쟁의 본질이 ‘기능 추가’에서 ‘플랫폼 구조의 확장성’으로 이동하고 있다고 진단합니다.

LG전자 CTO부문 장석진 소장

“경쟁의 초점은 이미 누가 더 강력한 기능을 하나 더 만들었는가에 있지 않습니다. 다양한 차량과 지역별 요구를 누가 더 빠르고 낮은 비용으로 흡수할 수 있는 구조를 갖추었는가로 이동하고 있습니다.”

기술 성능의 절대값보다 아키텍처의 확장성과 재사용성이 OEM 경쟁력을 좌우하는 단계에 접어들었다는 뜻입니다. 하나의 공통 HPC 플랫폼을 다양한 차종에 얼마나 효율적으로 적용할 수 있느냐가 핵심이 되고 있습니다.

보급형부터 중급, 프리미엄 모델까지 차량 라인업이 확대될수록, 하드웨어와 소프트웨어를 매번 새로 설계하는 방식은 유지하기 어렵습니다. 반대로 공통 자산을 유지한 채 기능만 확장할 수 있다면, 차종이 늘어도 복잡도가 함께 증가하지 않는 것이죠. 즉, 확장 가능한 구조가 곧 비용 경쟁력이며, 미래 헤드유닛은 이러한 확장성과 고객이 체감하는 경험을 동시에 풀어내야 합니다.

차량마다 다른 AI, 하나의 플랫폼

AI 경험에 대한 기대가 높아졌지만, 모든 차량이 동일한 수준의 AI가 필요한 것은 아닙니다. 프리미엄 차량에서는 복잡한 요청을 스스로 판단해 처리하는 비서형 AI(Agentic AI)^{^[4]} 경험이 중요해지고, 컴퓨팅 자원이 제한된 차량에서는 가볍고 효율적인 AI가 더 적합하죠.

AI 경쟁력은 ‘가장 큰 모델’을 탑재하는 데서 나오지 않습니다. 하나의 플랫폼 안에서 차량의 역할과 사양에 맞는 AI 구조를 설계하고, 이를 유연하게 확장하고 관리하는 역량에 달려 있습니다.

더불어 새로운 기능을 추가해 AI 경험을 넓히는 차원을 넘어, 사용자 데이터를 어디까지 활용할지, 차량과 외부 서비스가 각각 어떤 역할을 맡아야 하는지도 함께 고민해야 합니다.

예를 들어 운전자 상태 감지나 차량 제어처럼 안전과 직결된 기능은 차량 안에서 안정적으로 동작해야 하고, 정보 검색이나 콘텐츠 추천, 외부 서비스 연계와 같은 기능은 클라우드와 연동해 구현하는 것이 효율적입니다.

이에 대해 전홍걸 상무(LG전자 VS사업본부)는 헤드유닛의 역할을 이렇게 설명합니다.

LG전자 VS사업본부 전홍걸 상무

“헤드유닛의 역할은 AI 기능을 많이 탑재하는 것이 아닙니다. 차량 안에서 반드시 돌아야 하는 기능과 단말 및 클라우드와 연동해도 되는 기능을 구분하고, 이를 자연스럽게 연결하는 콕핏 플랫폼을 만드는 데 있습니다.”

여러 AI의 조율과 맥락, 이해가 만드는 개인화 경험

미래 차량에서는 생성형 AI뿐 아니라 운전자 상태 모니터링, 탑승자 감지, 음성 인식, 카메라 기반 인지 등 다양한 AI 기능이 동시에 동작합니다. 이때 중요한 것은 개별 AI의 성능이 아니라, 제한된 컴퓨팅 자원 안에서 여러 AI 기능을 안정적으로 조율하는 능력입니다. 안전 기능을 우선 보장하면서도, 생성형 AI와 콘텐츠 경험이 자연스럽게 공존하도록 설계하는 ‘오케스트레이션(Orchestration, 조율) 역량’이 헤드유닛의 새로운 화두로 떠오르고 있습니다.

개인화 경험의 방향도 달라지고 있습니다. 차량은 스마트폰과 달리 여러 사람이 함께 사용하는 공간이고, 개인정보에 대한 인식과 규제도 지역마다 다르기 때문인데요. 따라서 미래 차량의 개인화는 사용자의 모든 행동을 학습하기보다, 사용자가 이해하고 제어할 수 있는 범위 안에서 필요한 경험을 제공하는 방향으로 발전할 가능성이 높습니다.

이전 대화나 차량 상태, 목적지 정보와 같은 맥락을 기억해 일관된 경험을 제공하되, 사용자가 원하지 않는 정보까지 과도하게 활용하지 않는 ‘신뢰 기반 개인화’가 핵심입니다.

경험 플랫폼으로 진화하는 헤드유닛

이제 헤드유닛은 더 이상 음악, 내비게이션, 화면 제어를 담당하는 장치에 머물지 않습니다. 차량 안의 여러 기능과 사용자 경험을 연결하고 조율하는 ‘콕핏(Cockpit) 플랫폼’으로 역할이 커지고 있고, 앞으로는 차량 경험 전체를 조율하는 ‘오토모티브(Automotive) AI 플랫폼’의 중심축이 될 것입니다.

즉, AI 기능을 단순히 헤드유닛 위에 추가하는 개념이 아니라 차량의 안전 기능, 인포테인먼트, 콘텐츠, 개인화, 클라우드 연동 기능을 하나의 구조 안에서 조율하는 운영 기반에 가까운 것이죠.

LG전자가 바라보는 미래 헤드유닛 경쟁력의 핵심도 여기에 있습니다. 더 강력한 하드웨어나 더 큰 AI 모델만으로는 충분하지 않은데요. 다양한 차량 사양에 빠르게 대응하고, 제품별 컴퓨팅 자원에 맞는 AI 구조를 설계하며, 차량 내부와 클라우드의 역할을 나누고, 안전 기능과 새로운 AI 경험이 하나의 시스템 안에서 안정적으로 공존하도록 만들어내는 능력이 중요합니다.

이처럼 고성능 컴퓨팅과 AI가 결합되면서 헤드유닛은 다양한 기능을 실행하는 장치를 넘어, 사용자의 맥락을 이해하고, 차량 안팎의 경험을 연결하며, 보이지 않는 순간마다 인캐빈 경험의 완성도를 결정하는 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 미래 자동차 안에서 누리게 될 편안함과 신뢰, 그리고 자연스러운 경험을 기대해 주세요.

[1] SDV(Software-Defined Vehicle): 소프트웨어로 차량 기능을 정의하고 무선 업데이트(OTA)로 지속 개선하는 차량

[2] AIDV(AI-Defined Vehicle): AI가 상황을 이해하고 학습해 차량 기능과 사용자 경험을 능동적으로 최적화하는 차량

[3] HPC(High-Performance Computing): 다양한 차량 기능을 중앙 집중 방식으로 처리하는 고성능 컴퓨팅 구조

[4] Agentic AI: 사용자의 의도와 상황을 이해하고 목표 달성을 위해 스스로 판단·계획·실행하는 자율형 AI