하이퍼마일
Hypermile
트럭 운전자의 실시간 주행 습관을 분석해 연료 소비를 최대 20%까지 절감하는 AI 주행 보조 시스템
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웹사이트 방문하기hypermile.ai
데이터로봇와(과) 비교하기소개
하이퍼마일은 AI 운전자 지원 시스템을 개발하여 트럭 운송 효율성, 지속 가능성 및 안전성을 향상시키는 임무를 수행하고 있습니다 🚛 🌎🌱. 오늘날 연료는 물류 운영자의 주요 비용 구성 요소로 전체 운영 비용의 1/3 이상을 차지합니다. 운전 습관은 전체 연료 소비에 영향을 미치는 핵심 요소이며 연료 사용량을 최대 35%까지 늘릴 수 있습니다. 그러나 현재 솔루션은 비용 효율적이지 않기 때문에 물류 운영자는 끊임없이 새로운 솔루션을 찾고 있습니다. 또한 대형 화물차(HGV)가 영국 운송 배출량의 16%를 차지하지만 이동 거리의 5%에 불과하기 때문에 물류 운영업체는 지속 가능성에 대한 큰 압박을 받고 있습니다. 승용차용 전기 자동차 판매가 증가하고 있는 반면, 장거리 HGV의 경우 초기 비용이 높고 주행 거리가 제한되어 있어 물류 목적으로는 실용적이지 않습니다. 이러한 문제를 염두에 두고 Hypermile은(는) 최신 AI 기술을 활용하여 오늘날 디젤 트럭의 연비를 향상시키고 미래의 배출가스 제로 트럭의 주행 거리를 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다. Hypermile은(는) 제품인 Hypermile Co-Pilot은 트럭 속도를 효율적으로 제어하는 데 중점을 둔 상업용 차량용 개조형 AI 크루즈 컨트롤입니다. Hypermile은(는) 교통 흐름이 어떻게 변할지 예측하고, 도로 경사에 따라 속도를 최적화하고, 차량 타행을 최대화하는 등 연료를 절약하기 위한 최고의 기술을 배우기 위해 AI 알고리즘을 훈련했습니다. 그 결과, 디젤 소비량을 11% 줄이고, 배터리 전기차의 주행거리를 15% 늘릴 수 있습니다. 장기적인 비전은 레벨 3 자율 트럭 솔루션을 목표로 하여 더 높은 수준의 자율성을 점진적으로 구축하는 니다. 이 회사는 2020년 5월에 설립되었으며 2021년 5월 Y Combinator, Greg Brockman(OpenAI CTO), Luc Vincent(전 Lyft Level 5 자율 주행 부사장) 등으로부터 150만 달러의 사전 시드 라운드를 모금했습니다. Hypermile은(는) Innovate UK, Department for Transport and Horizons 2020으로부터 다수의 R&D 보조금을 받았습니다. Hypermile은(는) 현재 상업, 제품 및 엔지니어링 전반에 걸쳐 10명의 팀으로 구성되어 있습니다(클라우드 소프트웨어, 기계 학습, 자동차 소프트웨어 및 전자 분야의 4개 하위 팀 포함).
활용 워크플로우
입력
차량 CAN(Controller Area Network) 버스 실시간 데이터고정밀 HD 지형 지도 및 GPS 위치 정보전방 ADAS 센서(레이더/카메라) 객체 인식 스트림클라우드 기반 실시간 교통 및 도로 상황 데이터
하이퍼마일
AI 기반 도로 경사도 및 곡률 예측 분석차량 관성 활용을 위한 최적 타행(Coasting) 시점 계산교통 흐름 변화에 따른 가감속 프로파일 동적 생성실시간 엔진 토크 및 제동 시스템 제어 알고리즘 실행
출력
CAN 인터페이스를 통한 실시간 차량 가속/감속 제어주행별 연료 및 에너지 소비 효율 분석 보고서성능 지속 개선을 위한 OTA(Over-the-Air) 알고리즘 업데이트운전자 대시보드용 최적 주행 가이드 정보
디젤 트럭 연비 최적화
엔진 부하 및 변속 시점 정밀 제어를 통해 디젤 소비량을 11% 절감하는 경로
전기 트럭 주행거리 확장
회생 제동 효율을 극대화하여 배터리 전기차(BEV)의 주행거리를 15% 연장하는 경로
자율 주행 시스템 연동
레벨 3 수준의 자율 주행 구현을 위해 조향 및 주변 환경 인식 모듈과 데이터 통합
핵심 차별점: 기존 트럭에 개조 장착하여 CAN 버스를 직접 제어하고, 지형과 교통을 AI로 예측해 물리적 연료 한계를 극복하는 AI 크루즈 컨트롤 솔루션입니다.
주요 기능
- AI 기반 예측 속도 제어(PCC)
- 디젤 연료 11% 및 전기차 주행거리 15% 개선
- CAN 버스 직접 연동형 개조 솔루션
- 지형 및 교통 적응형 실시간 최적화
- 운전자 주행 습관 교정 및 리포팅
장점 & 단점
웹검색을 통해 수집된 사용자 피드백 정보입니다
장점
- 유럽 트럭 운송사 파일럿 프로그램에서 디젤 소비 10.8~11% 절감 달성
- 배터리 전기 중형 화물차 주행거리 약 15% 연장 효과 입증
- 트럭당 연간 약 22톤의 CO₂ 배출 감축 효과
- 일반 어댑티브 크루즈컨트롤보다 차량 움직임 예측 능력이 훨씬 우수
- 슈퍼휴먼 AI 크루즈컨트롤로 운전자나 일반 시스템보다 매끄러운 주행 제공
- 예측형 시스템으로 수동 조정 필요 감소해 장거리 운전 피로 저감
단점
- AI 처리 연산에 필요한 전력 소비가 총 주행거리에 영향 줄 수 있는 이론적 우려 존재
- 대규모 트럭 운송 fleets와 OEM에만 판매되어 개인 운전자는 사용 불가
- 아직 초기 도입 단계로 전체 운송사 중 13%만 지원하는 상황
- G2나 Capterra 같은 사이트에서 독립적인 개별 사용자 리뷰가 부족함
가격 정보
가격 문의시작 가격: 가격 문의
자율주행 및 연비 최적화 기술을 제공하는 B2B 솔루션으로, 웹사이트에 공개된 가격 정보가 없으며 영업 팀과의 상담을 통해 견적을 확인해야 한다. 트럭 플릿(Fleet)의 규모와 도입 범위에 따라 비용이 결정된다. 별도의 무료 플랜이나 공개된 최저 가격은 존재하지 않는다.
활용 사례
- 장거리 물류 트럭의 연료비 절감 및 탄소 배출 감소
- 전기 및 수소 트럭의 제한된 주행거리 극복
- 대규모 플릿(Fleet) 운영사의 운영 비용 최적화
대상 사용자
물류 운영자차량 관리자
연동 서비스
OEM 제어 시스템CAN 인터페이스
태그
엔터프라이즈자동화API클라우드
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