Apex.AI
Apex.AI, Inc. · 기타
Apex.AI는 Apex.OS를 만든다. ROS 2 프로토타입을 양산 차량과 산업 기계로 넘길 수 있게 해주는 안전 인증 소프트웨어 기반이다.
Apex.AI 소개
About
Apex.AI란
Apex.AI는 2017년 Jan Becker와 Dejan Pangercic이 세운 소프트웨어 회사다. 본사는 캘리포니아 팰로앨토에 있고 뮌헨, 슈투트가르트, 도쿄, 판교에 엔지니어링 거점을 둔다. 모빌리티 시스템용 안전 인증 소프트웨어를 팔며, 대표 제품 Apex.OS는 두 부품으로 이뤄진다. 애플리케이션을 실행하는 Apex.Grace와 통신을 맡는 Apex.Ida다.
이 회사가 푸는 문제는 로봇을 양산해 본 사람이면 안다. ROS 2는 프로토타입에 좋지만 그 오픈소스 스택은 ISO 26262를 만족하도록 설계된 적이 없다. 연구 차량에서 검증한 알고리즘을 양산용으로 처음부터 다시 쓰는 팀이 많다. 몇 년이 날아가고 테스트한 코드도 버려진다. Apex.AI는 검증된 오픈소스 부품을 가져와 기능 안전과 결정성, 도구를 붙인 뒤 인증까지 끌고 간다. Apex.Grace는 차량 분야 최고 등급인 ISO 26262 ASIL D를 받았다. Toyota Ventures, Volvo Group Venture Capital, ZF, Continental, LG Electronics 같은 투자자에게서 7,500만 달러 넘게 조달했다고 밝힌다.
실제 장벽은 접근성이다. Apex.AI는 완성차 업체와 1차 협력사, 반도체 회사, 로봇 기업에 직접 계약으로 판다. 셀프 가입도, 공개 가격표도, 무료 요금제도 없다. 개인 개발자가 SDK를 시험하려면 영업과 이야기해야 한다. 지원 범위는 특정 운영체제와 보드에 묶인다. 목표 ECU가 검증된 플랫폼 목록에 있어야 일정을 확정할 수 있다.
시작하는 방법
- 공식 사이트에서 Apex.AI 팀에 연락해 플랫폼과 목표 안전 등급, 일정을 알린다. 평가용 라이선스와 비밀 유지 계약, 견적이 모두 이 대화에서 나온다.
- 지원 운영체제에 Apex.Grace SDK를 설치한다. 개발 단계에서는 보통 Linux, 실제 하드웨어에서는 QNX나 실시간 패치를 적용한 Linux를 쓴다.
- ROS 2 노드를 옮긴다. 핵심 API가 ROS 2 모델을 따르므로 대부분 패키지는 빌드 파일과 서비스 품질 설정만 조금 고치면 컴파일된다.
- Apex.Ida를 데이터 전송용으로 설정한다. 차량 내부 트래픽은 공유 메모리로 보내고 차량 네트워크가 필요로 하는 지점에 DDS, SOME/IP, CAN, MQTT 연결을 붙인다.
- 기록과 재생으로 검증하고 안전 분석을 돌린 뒤 증거 자료를 평가 기관에 넘긴다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 완성차 업체와 1차 협력사의 소프트웨어 조직
- 인증된 기계를 만드는 로봇·농업 기업
- 국방과 무인 지상 차량 사업
작업
- ROS 2로 만든 자율주행 소프트웨어를 양산으로 옮기기
- 센서 데이터를 하나의 ECU에 모으기
- 소프트웨어 정의 차량 아키텍처 구성
활용 상황
- 연구 차량 프로그램을 양산 시작일에 맞추기
- 한 칩에서 중요도가 다른 작업을 함께 돌리기
- 대용량 센서 로그를 기록하고 재생하기
주요 기능
다시 쓰지 않아도 되는 ROS 2 호환
Apex.Grace는 ROS 2의 발행·구독 모델과 요청·응답 패턴, 노드 생명주기를 그대로 유지한다. 대부분 팀이 이미 아는 형태다. 확장 기능은 실시간 실행과 시스템 상태 관리, 플릿 배포를 덮는다. 프로토타입 코드가 양산까지 살아남는다. AUTOSAR Adaptive 대신 이 스택을 고르는 이유가 바로 여기에 있다.
ISO 26262 ASIL D 인증
실행 환경은 차량 기능 안전 표준의 최고 등급인 ASIL D 인증을 받았고, 평가는 TÜV NORD가 맡았다고 회사는 밝힌다. 이 인증서가 있어야 완성차 업체가 프레임워크를 다시 만들지 않고 소프트웨어를 안전 필수 경로에 올릴 수 있다. 애플리케이션 인증은 따로 받아야 하지만 출발점은 검증된 기반이다.
결정론적 실행기
실행기는 작업을 단일 항목, 순차 체인, 방향성 비순환 그래프로 묶어 스레드 풀에서 돌린다. 스레드 우선순위와 코어 할당, 스케줄링 정책을 모두 설정할 수 있다. 애플리케이션 논리와 실행 정책을 분리했기 때문에 같은 코드가 한 ECU에서는 빡빡한 실시간 예산을 지키고 다른 ECU에서는 느슨한 조건으로 돌아간다.
Apex.Ida의 제로 카피 전송
Apex.Ida는 메시지를 공유 메모리로 보내 일반적인 DDS 구성에서 지연을 잡아먹는 복사와 문맥 전환을 피한다. 임베디드 타깃에서 초당 수백 기가비트, 부하가 걸려도 지터가 작다고 Apex.AI는 설명한다. 수 MB 카메라 프레임을 밀어내는 인지 파이프라인에서는 이 차이가 지연 스파이크가 아닌 안정된 시간으로 나타난다.
실제 차량을 위한 프로토콜 연결
애플리케이션 쪽 API는 하나이고 그 뒤에 DDS, SOME/IP, MQTT, CAN, WebRTC가 놓인다. 미들웨어가 설정에 따라 전송 방식을 고르므로 CAN으로 들어온 레이더 신호와 공유 메모리로 들어온 카메라 프레임이 코드에서는 같아 보인다. 구형과 신형 네트워크가 섞인 차량에서 차량용 미들웨어가 쓸 만해지는 지점이다.
무인 지상 차량용 Apex.Autonomy
Apex.Autonomy는 Apex.OS 위에 올린 UGV용 자율주행 스택이다. 자율 내비게이션과 따라가기 모드, 대열 주행, 대피 경로, 객체와 드론 탐지를 갖췄다. 같은 기반에서 돌기 때문에 차량 플랫폼을 바꾸지 않고 자율 기능만 갱신할 수 있다.
빌드, 테스트, 검증 도구
Apex.Alan은 통합과 빌드, 테스트, 배포 파이프라인을 맡고, 검증 제품은 거대한 데이터 스트림을 시간 정렬해 기록하고 재생한다. 현장에서 생긴 고장을 벤치에서 재현하는 용도다. 안전 증거는 결국 문서 문제라서 도구의 무게는 실행 환경 못지않다.
장단점
장점
- ISO 26262 ASIL D 인증을 받았다. ROS 2 기반 실행 환경에서는 드문 일이고 양산의 가장 큰 장벽이 사라진다.
- ROS 2 API를 유지해 프로토타입 코드와 개발 습관을 버리지 않아도 된다.
- Apex.Ida의 제로 카피 전송이 메시지가 커져도 지연을 평평하게 유지한다. 카메라와 라이다 파이프라인에서 체감된다.
- 미들웨어 하나가 DDS와 SOME/IP, CAN, MQTT, WebRTC를 덮어서 네트워크 구성이 섞여도 연결용 코드를 직접 짤 필요가 없다.
단점
- 가격이 공개되지 않고 무료 요금제도 없다. 예산 승인과 평가 모두 영업 절차를 거쳐야 해서 취미 개발자와 작은 스타트업에는 닿지 않는다.
- 지원이 검증된 운영체제와 보드에 묶인다. 드문 ECU나 새 칩은 플랫폼이 준비될 때까지 몇 달이 더 걸릴 수 있다.
- 목표가 안전 필수 모빌리티다. 웹 서비스나 소비자 앱을 만드는 팀이 여기서 쓸 만한 것을 찾기는 어렵다.
자주 묻는 질문
Apex.AI는 Apex.OS를 판다. 애플리케이션 실행을 맡는 Apex.Grace와 데이터 전송을 맡는 Apex.Ida로 구성된 상용 플랫폼이다. 추가 제품으로 지상 차량용 자율주행과 빌드·테스트 도구, 검증 지원이 있다.
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