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데브옵스 기업 퍼포스 소프트웨어(Perforce Software)가 '2025 자동차 소프트웨어 개발 현황 보고서'를 발표했다. 이 보고서는 650명의 자동차 개발 전문가를 대상으로 실시한 설문조사를 바탕으로 작성되었으며, AI 기반 설계로 안전하고 보안이 강화된 자율주행 차량 개발에 있어 품질과 규정 준수가 핵심 요소임을 강조한다. 

이번 보고서의 주요 내용은 AI 활용 증가, 코드 복잡성에 대한 지속적인 어려움, 보안보다 안전에 대한 높은 강조 등이 있다. 특히, 응답자의 49%가 AI 차량 개발에서 가장 큰 우려 사항으로 안전을 꼽았다. 이는 AI 알고리즘이 비결정적 경향을 보이기 때문에 기능 안전 표준을 따르는 팀은 AI 사용 시 추가적인 고려 사항을 적용해야 함을 의미한다. 

퍼포스 컴플라이언스 담당 이사 질 브리튼(Jill Britton)은 "자동차 소프트웨어 개발은 AI 시스템에 대한 의존도가 높아지고 있지만, 소프트웨어는 여전히 안전을 염두에 두고 개발, 배포, 유지 관리되어야 한다. AI 시스템은 기능 안전을 달성하는 데 추가적인 어려움을 야기하며, 지침을 제공하기 위해 안전 필수 애플리케이션에서의 사용에 대한 새로운 표준과 업데이트된 표준이 등장하고 있다."라고 말했다. 

자동차 전문가의 42%(전년 대비 9% 증가)는 AI가 자율주행 차량 설계를 주도하고 있으며, 커넥티드 차량의 일부 구성 요소에 영향을 미치고 있다(41%)고 응답했다. 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)은 차량 내 인포테인먼트(IVI) 시스템 및 라이다(LiDAR) 구성 요소와 함께 AI/ML 애플리케이션이 적용된 주요 구성요소인 것으로 나타났다. 

이전 보고서에서는 보안이 안전보다 우려 사항으로 부상했지만, 커넥티드 및 자율주행 차량 개발 및 설계에 AI/ML이 빠르게 도입되면서 2025년에는 안전이 다시 높은 우려 사항으로 떠올랐다. 자동차 소프트웨어 전문가는 고품질 코드 유지가 소프트웨어 시스템의 안전과 보안 모두에 기여한다는 사실을 점점 더 인식하고 있다. 그러나 코드 기반의 복잡성은 고품질 코드 생산을 어렵게 만들 수 있으며, 특히 경험이 3년 미만인 엔지니어에게는 더욱 그렇다. 1년 미만 응답자의 57%, 1~3년 응답자의 45%가 코드 복잡성을 주요 우려 사항으로 꼽았다. 반면, 5년 이상 경력자는 테스트 리소스를 주요 품질 우려 사항으로 꼽았다(37%). 

광범위한 시장 상황과 글로벌 경제 및 경쟁력 유지와 같은 과제가 대부분의 조직을 주도하고 있지만, 보고서 전반에 걸쳐 일관된 추세는 기존 리소스 극대화(49%) 및 기존 인재 교육(42%)에 대한 강조를 보여주었다. 개발자는 복잡한 코드 기반을 관리하고 MISRA 및 ISO 21434와 같은 산업 표준 준수를 보장하기 위해 정적 분석 도구를 사용하고 있다. 보고서에 따르면 팀의 30%가 정적 분석, 버전 제어 및 지속적인 테스트 도구를 통해 소프트웨어 품질 개선을 우선시하고 있다. 

기타 주목할 만한 결과는 다음과 같다.

• 86%가 코드 품질에 중요한 최소 하나의 코딩 표준을 사용하고 있다.
• 53%가 정적 분석/SAST 도구를 사용하며, 30%는 주요 이유로 소프트웨어 품질 개선을 꼽았다.
• 89%가 오류 감소를 위해 코드 품질 지표를 추적해야 하며, 이는 12% 증가한 수치이다.
• EV 소프트웨어 개발이 안정화되어 47%가 EV 시스템에서 광범위하게 작업하고 있다.
• AI 기반 개발이 증가하여 71%가 AI 기능 안전 보증을 위해 ISO/DPAS 8800을 채택하고 있다. 

규정이 진화함에 따라 기능 안전 및 보안 표준 준수를 증명하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌다. 예상되는 MISRA C:2025 출시로 인해 자동차 개발자의 53%가 영향을 받을 것으로 예상되며, 이로 인해 강력한 소프트웨어 품질 및 규정 준수 툴의 필요성이 더욱 중요해지고 있다.