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“전방에 이중 주차된 차량이 있습니다. 우회하겠습니다.” “헤이 메르세데스, 속도 높여봐.” “네, 속도를 올리겠습니다.” 2026년 3월 NVIDIA GTC 기조연설에서 공개된 영상 속 메르세데스벤츠 자율주행 AI와 운전자의 실제 대화 내용이다. 이 짧은 대화는 자율주행 산업이 카메라와 센서를 활용한 객체인식 수준을 넘어 추론을 내재한 피지컬 AI 시대로 진입했음을 상징적으로 보여준다. 엔비디아(NVIDIA) 젠슨
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A Piece of Map은 2026년 1월 CES 전시 기간 동안 지도, 모빌리티, 공간정보 분야의 참가기업 뉴스를 매일 1회 업데이트 합니다. 주요 뉴스는 매일 A Piece of Map 링크드인 페이지를 통해 별도로 정리합니다. 최근 업데이트: 2026년 1월 12일 (오후) 🗺️ Maps 01. Dynamic Map Platform North America, Inc. * 업종: 자율주행용 HD맵 * [1월
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글로벌 지도 3사의 AI 에이전트 전략 비교 그동안 지도 업계에서의 AI 활용은 ‘어떻게 지도를 빠르고, 정확하고, 효율적으로 만들 것인가’ 하는 데이터 제작 영역에 한정되어 있었다. 한편으로는 자율주행을 구현하는데 고정밀지도(HD Map)에 전혀 의존하지 않고 엔드투엔드 AI를 활용해 상용화하는 기업이 등장하면서 ‘AI 시대에 지도는 구시대의 유물이 되는가’ 하는 우려섞인 목소리도
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지도 데이터와 솔루션(API, SDK 등)은 모든 위치 기반 서비스(LBS)를 개발하고 운영하는데 필수 요소이다. 그러나 복잡한 라이선스 모델, 명확하게 이해하기 힘든 데이터의 종류와 API 기능 설명은 많은 기업에게 예상치 못한 비효율과 비용 부담을 안겨주기도 한다. 이 글은 지도 서비스를 사용하는 기업이 자주 겪는 네 가지 어려움을 분석하고,
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서론 최근 엔드-투-엔드 (End-to-End) AI 학습으로 지도에 전혀 의존하지 않고 자율주행을 실현하는 기술이 등장함에 따라 고정밀지도(High Definition Map, HD Map)의 필요성에 대한 근본적인 의문이 재점화되고 있다. 상용차의 경우 완전 자율주행 단계로 넘어가기 보다 Level 2/3 수준의 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance System, ADAS)을 장착한
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지도의 역할은 결코 작지 않다 수많은 온라인 서비스에서 지도는 단순한 길 안내 도구 이상의 역할을 한다. 지도는 위치기반 서비스의 핵심 요소로서 차량 공유, 물류, 음식 배달, 기타 라스트마일 서비스 등 다양한 프로덕트의 중추신경망을 구성한다. 지도 솔루션을 잘 선택하면 사용자 경험이 좋아지고 효율적인 운영을 도와주어 결국 비즈니스 성장을 견인하는 차별점을 만들어낼
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지역 분석을 위한 데이터의 변화: 정적 통계에서 동적 이동 패턴으로 도시 계획, 부동산 개발, 리테일 분야에서 지역 분석을 할 때 전통적으로 활용되는 데이터는 주로 도시 생활의 정적인 상태를 보여준다. * 인구조사 데이터: 특정 지역에 거주하는 주민의 인구 및 기타 통계 정보 등 * 차량 통계: 특정 지역에 등록된 차량의 수 등 * 교통