전기차 배터리 관리 시장이 인공지능(AI)을 중심으로 빠르게 진화하는 가운데, 배터리 모빌리티 AI 스타트업 프리딕션이 물류 현장에 자사 플랫폼을 본격 투입하며 상용화 단계에 진입했다. 배터리 상태 진단과 실주행거리 예측 기술을 앞세워 전기 상용차 운영 효율 개선에 나선다는 전략이다.
배터리 모빌리티 운용 최적화 AI 플랫폼 기업 프리딕션은 5일 전기차 운용 AI 플랫폼 ‘이뷰(EView)’ 베타 서비스를 공식 출시하고, 중견 물류기업 일양로지스를 포함한 고객사와 총 10대 규모 전기차 구독 계약을 체결했다고 밝혔다.
회사는 이번 계약을 두고 배터리 상태 진단 및 예측 기술이 실제 물류 환경에서 상업성을 검증받았다는 데 의미를 두고 있다. 영업용 전기차는 장거리 반복 운행과 급가속·급감속이 빈번한 고전류 환경에 노출되는 경우가 많아 배터리 성능 저하 속도가 빠른 편이다. 운행 중단 위험과 유지 비용 상승, 중고차 가치 하락이 물류업계 부담으로 꼽혀온 배경이다.
프리딕션이 선보인 ‘이뷰’는 전류·전압 원시 데이터를 학습한 배터리 AI 모델 ‘크로노스(Chronos) V1’을 기반으로 작동한다. 일반적인 가공 데이터가 아닌 배터리 자체의 원시 데이터를 활용해 상태 진단 정확도를 높였다는 점을 차별점으로 내세운다.
서비스는 전기차 운용 전 과정에 걸쳐 배터리 상태 진단, 실제 주행 가능 거리 예측, 이상 신호 감지, 예상 매각가 산정 등을 실시간으로 제공한다. 차량 데이터를 IoT 기반으로 연결해 관리 업무를 자동화하는 기능도 포함됐다.
특히 물류업계에서는 전기 상용차 운영 효율 개선 수요가 커지고 있다. 배송 일정 지연을 막기 위해 배터리 상태를 사전에 점검해야 하는 데다, 충전 시간과 유지비 절감이 수익성과 직결되기 때문이다. 업계에서는 AI 기반 예지정비(Predictive Maintenance) 기술이 전기 상용차 시장 확대와 함께 성장할 가능성이 크다고 보고 있다.
프리딕션은 후속 모델 개발에도 속도를 내고 있다. 누적된 현장 데이터를 반영해 충전료 절감과 운행 효율 개선 기능을 강화한 ‘크로노스 V2’를 개발 중이며, 내년 초까지 SDB(Software Defined Battery) 초기 모델 완성을 목표로 하고 있다. 장기적으로는 완전 자율주행 차량은 물론 드론과 로봇 등 차세대 모빌리티 영역까지 적용 범위를 넓힌다는 계획이다.
다만 기술 확장에는 과제도 있다. 실제 현장 데이터 축적 규모에 따라 예측 정확도가 달라질 수 있고, 제조사별 배터리 구조 차이와 차량 데이터 표준화 문제도 해결해야 할 변수다. 초기 고객 확보 이후 얼마나 빠르게 대규모 차량군으로 확장할 수 있을지가 시장 경쟁력의 분기점이 될 가능성이 크다.
프리딕션은 앞서 딥테크 액셀러레이터 블루포인트파트너스로부터 시드 투자를 유치했으며, 중소벤처기업부의 민간투자주도형 기술창업지원 프로그램 TIPS에도 선정된 바 있다.
김두호 프리딕션 대표는 “이번 계약은 기술 검증을 넘어 실제 현장에서 가치를 인정받았다는 의미가 있다”며 “향후 완전 자율화 모빌리티 환경에 SDB를 적용할 수 있도록 모델 고도화를 이어갈 계획”이라고 말했다.
Copyright ⓒ 스타트업엔 무단 전재 및 재배포 금지
본 콘텐츠는 뉴스픽 파트너스에서 공유된 콘텐츠입니다.
