자동차 인공 지능 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 기술별(컴퓨터 비전, 상황 인식, 딥 러닝, 기계 학습, 자연어 처리), 프로세스별(데이터 마이닝, 이미지 인식, 신호 인식), 애플리케이션별(반자율 주행, 인간 기계 인터페이스, 자율 주행) 및 지역 예측, 2026~2034년

세계 자동차 인공 지능 시장 규모는 2025년 182억 2천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 210억 6천만 달러에서 2034년까지 670억 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 15.57%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

자동차 제조업체가 운전 자율성, 예측 안전 및 고급 조종석 경험을 향상시키는 지능형 시스템에 투자함에 따라 자동차 인공 지능 시장은 계속해서 가속화되고 있습니다.

제조업체가 소프트웨어 정의 차량으로의 전환을 확대함에 따라 수요가 증가합니다. 이러한 변화는 데이터 기반 서비스, 성능 분석 및 실시간 의사결정 자동화를 기반으로 새로운 수익원을 창출합니다. 결과적으로 자동차 인공지능(AI) 시장 규모는 글로벌 시장에서 꾸준히 확대되고 있습니다.

기존 자동차 공급업체가 반도체 회사, 클라우드 제공업체, AI 소프트웨어 전문가와 협력하면서 경쟁 환경이 변화하고 있습니다. 이러한 파트너십은 개발 주기를 간소화하고 통합 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다. 제품 포트폴리오가 성숙해짐에 따라 자동차 인공 지능 시장 점유율은 여러 차량 부문에 걸쳐 AI 모델을 확장할 수 있는 조직을 점점 더 선호하고 있습니다. 또한 많은 업계 참여자들은 검증 주기를 가속화하기 위해 디지털 트윈, 시뮬레이션 플랫폼 및 자동화된 테스트 프레임워크에 투자합니다.

자동차 인공 지능 시장 동향에서 알 수 있듯이 수요는 몇 가지 전략적 우선 순위와 일치합니다.

• 예측 감지를 통한 더 높은 안전 성능
• 상황 인식 인터페이스로 운전자 참여 개선
• 전기 자동차를 위한 보다 효율적인 에너지 관리
• 자율주행 기능 확장
• AI 기반 분석을 사용한 향상된 제조 최적화

지능형 모빌리티 인프라에 대한 투자는 성숙 시장과 신흥 시장 모두에서 채택을 강화합니다. 규제 환경이 진화하는 동안 일반적으로 더 안전하고 효율적인 자율 시스템을 장려합니다. 더욱 광범위한 자동차 인공 지능 산업은 특히 차량 안전 혁신을 우선시하는 지역 전반에 걸쳐 이러한 규제의 명확성으로 인해 혜택을 받을 것으로 예상됩니다.

인공지능(AI)은 컴퓨터 과학 분야에서 가장 발전된 기술 중 하나로 간주됩니다. 이는 이해, 학습, 문제 해결, 추론, 언어 등과 같은 유사한 특성을 통해 인간 지능과 관련됩니다. 시장의 여러 OEM은 기술 R&D에서 근본적으로 큰 어려움을 겪고 있습니다. 자동차 산업의 급속한 성장은 자동차 AI 시장을 주도할 것으로 예상됩니다. 향상된 안전성과 편안함을 위한 반자율 차량의 ADAS 및 ACC와 같은 표준에 대한 수요가 급증함에 따라 시장은 예측 기간 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다.

자율주행차 도입 증가, 안전 운전을 위한 엄격한 규칙 및 규제, 주요 OEM의 대규모 투자가 시장 성장을 주도할 것으로 예상됩니다. 또한 소비자의 구매력이 증가하고 전기 자동차 채택이 증가함에 따라 예측 기간 동안 시장은 성장할 것으로 예상됩니다. 그러나 비싼 가격, 시스템 해킹 가능성, 센서 기능 실패 가능성 등이 시장 성장을 방해하는 주요 요인 중 하나입니다.

주요 시장 동인 -

The increased adoption of self-driving vehicles, severe rules and regulations for safe driving and large investments made by major OEMs are expected to drive the market growth.

주요 시장 제한 요소 -

the expensive price, chances of the system to be hacked and chances of failure in functioning of sensors are some of the major factors restraining the growth of the market.

시장 동인 및 동향

자동차 인공 지능 산업의 성장은 지능형 이동성을 향한 구조적 전환을 반영합니다. OEM은 인식, 추론 및 차량 결정 주기를 향상하기 위해 AI를 배포합니다. 이러한 시스템은 수동 응답이 느리거나 정확도가 떨어질 수 있는 복잡한 환경을 처리합니다. AI의 역할은 자율 항법, 에너지 최적화, 충돌 회피 및 적응형 사용자 경험 디자인으로 확장됩니다. 이는 자동차 인공 지능 시장 동향을 정의하는 데 도움이 됩니다.

주요 동인 중 하나는 고급 운전자 지원 시스템에 대한 수요 증가와 관련이 있습니다. 자동차 제조업체는 AI 기반 인식 모델을 통합하여 차선 유지, 교통 표지판 식별 및 자동 비상 제동을 지원합니다. 이러한 기능은 사고를 줄이고 강화되는 안전 규정을 해결합니다. 자동차 인공 지능 시장 점유율은 확장 가능한 인식 플랫폼과 고성능 컴퓨팅 아키텍처를 제공하는 회사를 중심으로 강화됩니다.

전기자동차 도입이 크게 기여하고 있습니다. EV 플랫폼은 AI 모델이 배터리 성능과 경로 계획을 최적화하는 데 사용하는 방대한 운영 데이터를 생성합니다. EV 판매가 증가함에 따라 지능형 에너지 관리가 필수적이 되었습니다. 이 조정은 여객 및 상업용 차량 모두에 걸쳐 더 광범위한 자동차 인공 지능 시장 성장을 지원합니다.

또 다른 중요한 추세는 차량-클라우드 인텔리전스와 관련이 있습니다. 제조업체는 실제 운전 데이터를 처리하고 자율 알고리즘을 개선하기 위해 AI 분석을 배포합니다. 이러한 업데이트를 통해 시간이 지남에 따라 차량이 발전할 수 있습니다. 자동차 인공 지능 시장 규모는 기존 차량 하드웨어의 가치를 확장하는 지속적인 소프트웨어 개선을 통해 이익을 얻습니다.

AI 기반 제조도 확대됩니다. 자동차 회사는 예측 분석을 사용하여 장비를 유지 관리하고 가동 중지 시간을 줄이며 조립 라인을 간소화합니다. 이러한 통합은 전반적인 자동차 인공 지능 산업 성숙도를 강화합니다.

“AI가 어떻게 자율주행 자동차의 안전을 향상시키는가”, “차세대 ADAS를 위한 최고의 AI 시스템”과 같은 롱테일 쿼리 전반에 걸쳐 구매자는 고급 인식, 추론 및 인간-기계 인터페이스 기술에 큰 관심을 보입니다. 공급업체는 딥 러닝, 자연어 처리 및 상황 감지를 통합하여 이러한 기대를 충족시키는 것을 목표로 합니다. 그 결과 임베디드 및 클라우드 기반 자동차 인텔리전스가 꾸준히 증가하고 있습니다.

기술별 시장 세분화

컴퓨터 비전

컴퓨터 비전은 자동차 인공 지능 시장 내에서 여전히 기본입니다. 차량은 동적 환경을 해석하기 위해 비전 알고리즘에 의존합니다. 이 모델은 카메라, LiDAR, 레이더의 입력을 분석하여 물체를 감지하고 도로 요소를 분류하며 움직임 패턴을 예측합니다. 컴퓨터 비전은 자율 주행과 고급 운전자 지원 시스템을 모두 지원합니다. 저조도 및 고대비 조건에서 알고리즘이 개선됨에 따라 채택이 강화됩니다.

제조업체는 실시간 추론이 가능한 비전 플랫폼을 통합합니다. 자동차 공급업체는 비전 작업 부하를 가속화하기 위해 최적화된 프로세서를 개발합니다. 비전 기능이 확장됨에 따라 자동차 인공 지능 시장 동향은 프리미엄 및 중형 시장 차량 전반에 걸쳐 더 강한 수요를 보여줍니다. 비전 기반 시스템은 자동차 제조업체가 장기적인 채택에 영향을 미치는 안전 규정을 준수하는 데 도움이 됩니다.

상황 인식

상황 인식은 환경 단서, 운전자 행동 및 교통 패턴을 매핑하여 차량 지능을 향상시킵니다. 이러한 모델은 역동적인 의사결정을 지원합니다. 차량은 상황에 맞는 신호에 따라 속도, 경로 선택, 운전 전략을 조정합니다. 도로망이 복잡해짐에 따라 이 기능은 더욱 중요해졌습니다.

상황 인식 기능은 객실 내 개인화도 지원합니다. 차량은 기후 설정, 엔터테인먼트 기본 설정 및 내비게이션 경로를 조정합니다. 이러한 솔루션이 성숙해짐에 따라 자동차 인공 지능 시장 성장에 크게 기여합니다. 자동차 제조업체는 사용자 경험을 차별화하기 위해 상황 인식 플랫폼을 배포합니다.

딥러닝

딥 러닝은 인식, 예측, 제어 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 신경망은 도로 데이터를 대규모로 분석하여 복잡한 조건에서 정확성을 향상시킵니다. 딥 러닝은 경로 계획 및 행동 예측을 포함한 주요 자율 기능을 지원합니다.

훈련 데이터 세트가 확장됨에 따라 딥 러닝은 더욱 강력해졌습니다. 공급업체는 차량 수준 추론을 향상시키는 심층 신경망용 특수 가속기를 구축합니다. 이러한 역동성은 보다 진보된 자율 기능을 활성화함으로써 자동차 인공 지능 시장 규모를 강화합니다.

기계 학습

기계 학습은 자동차 인공 지능 산업 전반에 걸쳐 예측 분석을 뒷받침합니다. 이는 기계적 결함을 감지하고, 에너지 사용을 최적화하며, 운전자 행동을 예측하는 데 도움이 됩니다. ML 기반 모델은 적응형 크루즈 컨트롤, 차량 진단 및 실내 모니터링 시스템을 지원합니다.

자동차 제조업체가 무선 업데이트 시스템을 통합함에 따라 기계 학습 모델은 지속적으로 발전합니다. 이러한 업데이트는 새로운 하드웨어 없이도 정확성을 향상시킵니다. 기계 학습의 유연성은 여러 차량 플랫폼에 걸쳐 광범위한 채택을 촉진합니다.

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 인간과 차량의 상호 작용을 재구성합니다. 최신 차량에는 내비게이션, 온도 조절, 통신 기능을 관리할 수 있는 음성 지원 기능이 탑재되어 있습니다. NLP 모델은 이제 자연스러운 음성 패턴을 이해하여 사용자 만족도를 향상시킵니다.

AI 지원 음성 시스템은 운전자의 주의를 분산시킵니다. 또한 글로벌 시장에서 특히 유용한 다국어 환경도 지원합니다. NLP 채택이 증가함에 따라 인포테인먼트 및 객실 인텔리전스 부문에서 자동차 인공 지능 시장 점유율의 중심이 됩니다.

프로세스 별 시장 세분화

데이터 마이닝

데이터 마이닝은 자동차 제조업체가 차량 센서, 제조 라인 및 연결된 플랫폼의 대규모 데이터 세트를 해석하는 데 도움이 됩니다. 데이터 마이닝에서 얻은 통찰력은 운영 효율성을 향상시킵니다. 예측 유지 관리 및 보증 분석은 이러한 기술에 크게 의존합니다.

제조업체는 채굴된 데이터를 사용하여 자율 알고리즘을 개선합니다. 이 프로세스는 모델 훈련을 가속화하여 의사 결정 신뢰성을 향상시킵니다. 자동차 인공 지능 산업이 확장됨에 따라 데이터 파이프라인이 필수적이 되었습니다.

이미지 인식

이미지 인식은 자율주행차 인식에 여전히 중요합니다. 모델은 보행자, 차량, 신호등, 도로 경계를 감지합니다. 향상된 인식 정확도로 더욱 안전한 자율주행을 지원합니다.

카메라 해상도의 증가와 고급 센서 융합으로 이미지 인식 채택이 강화되었습니다. 도로 안전 개선을 위한 규제 압력도 적용 범위 확대에 기여합니다. 결과적으로 이미지 인식은 자동차 인공 지능 시장 성장에 중요한 역할을 합니다.

신호 인식

신호 인식은 통신 신호, 운전자 생체 인식, 센서 피드백을 분석합니다. AI는 이러한 신호를 사용하여 졸음, 주의 산만 또는 차량 작동 이상을 감지합니다. 이러한 시스템은 안전 의무 준수를 지원합니다.

신호 인식은 레이더 및 초음파 신호를 해석하여 자율 시스템을 더욱 지원합니다. 다중 모드 지능이 중요해짐에 따라 자동차 인공 지능 시장 동향 내에서 신호 인식의 영향력이 확대됩니다.

애플리케이션 별 시장 세분화

반자율주행

반자율 주행 기능은 전 세계 차량 부문에서 빠르게 확장됩니다. 적응형 크루즈 컨트롤, 차선 중심 조정, 자동 주차 등의 기능은 AI에 크게 의존합니다. 자동차 제조업체는 반자율 시스템을 현대 안전 패키지의 필수 구성 요소로 자리매김하고 있습니다.

AI는 인식, 예측, 제어 알고리즘을 결합하여 이러한 기능을 향상시킵니다. 소비자들이 향상된 편의성을 추구함에 따라 수요는 여전히 강세를 보이고 있습니다. 이 부문은 자동차 인공 지능 시장 규모에 크게 기여합니다.

인간-기계 인터페이스(HMI)

HMI 시스템은 사용자 경험을 개인화하기 위해 점점 더 자동차 인공 지능에 의존하고 있습니다. AI는 운전자의 주의 수준에 따라 인터페이스 복잡성을 조정합니다. 음성 제어, 동작 인식, 예측 추천을 통해 더욱 직관적인 상호 작용이 가능합니다.

운전자 모니터링에 대한 관심이 높아지면서 도입이 가속화되고 있습니다. 자동차 제조업체는 피로와 방해 요소를 감지하는 HMI 솔루션을 배포합니다. 사용자 경험이 주요 차별화 요소가 되면서 이러한 기능은 장기적인 자동차 인공 지능 시장 점유율에 영향을 미칩니다.

자율주행

자율주행은 여전히 ​​가장 중요한 성장 개척지입니다. 레벨 3 및 레벨 4 시스템은 고급 AI 알고리즘을 사용합니다. 이러한 시스템은 인식, 의사결정, 제어를 실시간으로 관리합니다.

자동차 제조업체는 시뮬레이션, 센서 융합, 강화 학습에 막대한 투자를 하고 있습니다. 알고리즘이 성숙해짐에 따라 상용차와 통제된 환경 전반에 걸쳐 배포가 확장됩니다. 자율 주행은 향후 10년 동안 자동차 인공 지능 시장 성장의 주요 기둥을 나타냅니다. 시장 확장은 규제의 명확성, 인프라 준비성 및 성능 신뢰성에 따라 달라집니다.

주요 플레이어:

전 세계 자동차 인공 지능 시장에서 활동하는 주요 업체로는 Microsoft Corporation, IBM Corporation, Tesla Inc., Alphabet Inc., NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Xilinx Inc., Harman International Industries Inc., Qualcomm Inc. 및 Volvo Car Corporation 등이 있습니다.

지역 통찰력

북미 자동차 인공 지능 시장 개요

북미는 강력한 자율주행차 투자와 첨단 디지털 인프라로 인해 가장 큰 자동차 인공 지능 시장 규모를 유지하고 있습니다. 자동차 제조업체는 AI 기업과 협력하여 인식 및 의사결정 시스템을 최적화합니다. 이 지역은 자율주행에 대한 초기 규제 탐색의 이점을 누리고 있습니다. 여객 및 상업용 차량 전반에 걸쳐 수요가 증가합니다. 지속적인 소프트웨어 혁신을 통해 차세대 자동화 모빌리티 솔루션에 대한 시장 준비가 강화됩니다.

미국 자동차 인공 지능 시장

미국은 자율 주행, 데이터 분석, 지능형 모빌리티 서비스 분야의 활발한 R&D 프로그램을 통해 지역 도입을 주도하고 있습니다. 기술 기업은 제조업체와 협력하여 AI 모델 배포를 가속화합니다. 연방 안전 계획은 구매 결정에 영향을 미칩니다. 상업용 차량은 경로 최적화 및 예측 유지 관리를 위해 AI를 채택합니다. 미국은 혁신, 투자 및 대규모 테스트 환경을 통해 글로벌 자동차 인공 지능 시장 동향을 지속적으로 형성하고 있습니다.

유럽 ​​자동차 인공지능 시장 개요

유럽의 자동차 인공지능 산업은 자동차 제조사들이 자율주행 및 전기자동차 전략을 추구함에 따라 꾸준히 발전하고 있습니다. 규제 프레임워크는 보다 안전한 AI 지원 시스템을 장려합니다. 센서 융합, 차량 연결 및 시뮬레이션 기술에 대한 투자가 증가합니다. 럭셔리 및 대중 시장 부문에서 채택이 증가하고 있습니다. 제조업체가 지능형 기능을 차세대 주행 플랫폼에 통합함에 따라 자동차 인공 지능 시장 점유율이 강화됩니다.

독일 자동차 인공지능 시장

독일은 자동차 제조 기반으로 인해 강력한 리더십을 유지하고 있습니다. 기업은 AI 기반 엔지니어링 도구, 예측 유지 관리 시스템 및 고급 운전자 지원 기술을 채택합니다. 독일 기업은 규모에 따른 안전 검증 및 시뮬레이션을 강조합니다. 자율 엔지니어링 프로그램은 산업 수준의 혁신을 가속화합니다. 독일의 기술 전문 지식은 승용차와 상업용 모빌리티 솔루션 모두에서 일관된 자동차 인공 지능 시장 성장을 지원합니다.

아시아태평양 자동차 인공 지능 시장 개요

아시아 태평양 지역은 모빌리티 수요가 증가함에 따라 빠르게 성장하고 있습니다. 자동차 인공 지능은 지능형 안전 패키지, 고급 인포테인먼트 및 전기화 전략을 지원합니다. 중국과 한국은 자율 연구에 대한 투자를 확대하고 지역 공급업체는 경쟁력 있는 센서 및 컴퓨팅 플랫폼을 구축합니다. 클라우드 기반 분석은 제조 네트워크 전반에 걸쳐 채택을 확대합니다. 이 지역의 역동적인 디지털 생태계는 자동차 인공 지능 시장 동향을 가속화합니다.

일본 자동차 인공지능 시장

일본 시장은 강력한 로봇공학 전문성과 엄격한 자동차 엔지니어링의 혜택을 누리고 있습니다. 현지 기업은 운전자 모니터링, 예측 안전 및 지능형 에너지 관리를 위해 AI를 배포합니다. 자율주행 연구는 정부 프로그램의 지원을 받아 국가 우선순위로 남아있습니다. 일본 자동차 제조업체는 AI를 소프트웨어 정의 차량 플랫폼에 통합합니다. 높은 소비자 기대는 자동차 인공 지능 산업 전반에 걸쳐 지속적인 혁신을 촉진합니다.

라틴 아메리카 자동차 인공 지능 시장 개요

라틴 아메리카에서는 안전에 대한 인식이 높아지고 자동차 제조업체가 지능형 운전자 지원 시스템을 도입함에 따라 채택이 증가할 것으로 예상됩니다. AI 지원 텔레매틱스 및 차량 분석은 상용 사업자 사이에서 추진력을 얻고 있습니다. 인프라 문제는 지속되지만 연결된 차량 생태계는 빠르게 성장합니다. 시장 확장은 현지 제조 현대화와 향상된 이동성 신뢰성에 대한 요구로 뒷받침됩니다.

중동 및 아프리카 자동차 인공 지능 시장 개요

중동 및 아프리카 자동차 인공 지능 시장은 정부가 스마트 모빌리티 및 고급 운송 시스템에 투자함에 따라 성장합니다. 자동차 제조업체는 지역 차량 전체에 AI 기반 안전 기능을 도입합니다. AI 기반 탐색 및 예측 분석은 상업용 운송 최적화를 지원합니다. 클라우드 확장으로 지능형 모빌리티 준비가 강화됩니다. 지역 전체의 경제적 다양성에도 불구하고 채택률은 증가하고 있습니다.

경쟁 환경

자동차 인공 지능 시장의 경쟁 환경은 자동차 제조업체, 반도체 회사, AI 소프트웨어 전문가 및 클라우드 제공업체의 강력한 참여를 반영합니다. 선도적인 공급업체는 인식, 계획 및 제어를 지원하는 통합 AI 스택을 통해 포트폴리오를 확장합니다. 대규모 데이터 세트, 고급 컴퓨팅 장치 및 확장 가능한 개발 파이프라인을 통해 영향력이 강화됩니다. 이는 자동차 인공 지능 시장 점유율이 증가하는 것으로 해석됩니다.

반도체 회사는 자동차 워크로드에 최적화된 AI 가속기를 설계하는 데 중심적인 역할을 합니다. 이 칩은 자율 및 반자율 시스템에서 실시간 추론을 가능하게 합니다. 소프트웨어 플레이어는 AI 도구 체인, 시뮬레이션 환경 및 데이터 관리 프레임워크를 통해 이러한 플랫폼을 보완합니다. 자동차 제조업체는 지속적인 시스템 업데이트를 지원하는 소프트웨어 정의 아키텍처를 구축하기 위해 이러한 구성 요소를 점점 더 통합하고 있습니다.

틈새 시장 플레이어는 특수 알고리즘, 경량 컴퓨팅 라이브러리 또는 고급 운전자 모니터링 기술을 통해 차별화합니다. 일부는 초고해상도 인식 또는 상황 인식 객실 인텔리전스에 중점을 둡니다. 이들의 혁신은 기술적 경계를 넓혀 자동차 인공 지능 시장 동향을 가속화하는 데 도움이 됩니다. 많은 틈새 기업은 솔루션 확장을 위해 더 큰 생태계 파트너와 전략적 제휴를 형성합니다.

기업이 엔드투엔드 자율 이동성 솔루션을 추구함에 따라 파트너십이 강화됩니다. 자동차 제조업체는 클라우드 제공업체와 협력하여 대규모 교육 데이터 세트를 관리하고 무선 인텔리전스 업데이트를 배포합니다. 합작 투자는 시뮬레이션, 안전 검증 및 자율 차량 테스트에 중점을 둡니다. 이러한 협력은 개발 위험을 줄이고 AI 지원 차량의 출시 기간을 단축합니다.

경쟁 전략은 신뢰성, 사이버 보안, 에너지 효율적인 AI 처리를 강조합니다. 공급업체는 새로운 규정에 맞춰 모델 투명성과 안전 보장 프레임워크를 개선합니다. 자동차 인공 지능 산업이 발전함에 따라 경쟁은 점점 더 다중 센서 융합, 확장 가능한 AI 소프트웨어 스택 및 최적화된 온보드 컴퓨팅 플랫폼을 중심으로 진행될 것입니다.

자동차 인공 지능 산업의 주요 발전

2025년 2월– NVIDIA는 에너지 효율적인 자율 주행 컴퓨팅 아키텍처에 최적화된 차세대 심층 신경망을 통합하여 실시간 인식 및 경로 계획 성능을 향상시키기 위해 자동차 AI 플랫폼을 확장했습니다.

2024년 11월– Tesla는 복잡한 교통 환경을 위해 고급 강화 학습 모델과 확장된 센서 융합 파이프라인을 사용하여 자율 행동 예측을 개선하도록 설계된 업그레이드된 차량 인텔리전스 스택을 도입했습니다.

2024년 9월– Bosch는 다중 모드 신호 인식 알고리즘과 에지 최적화 신경 처리 장치를 통해 피로 감지 및 적응형 객실 인텔리전스를 지원하는 새로운 AI 기반 운전자 모니터링 모듈을 출시했습니다.

2024년 6월– Qualcomm은 이기종 컴퓨팅 클러스터와 자율 주행 시스템을 위한 향상된 기계 학습 런타임을 결합하여 온보드 추론 기능을 향상시키는 것을 목표로 하는 소프트웨어 정의 차량용 AI 가속기를 출시했습니다.

2024년 4월– Continental은 확장 가능한 자동차 AI 분석을 배포하기 위해 선도적인 클라우드 제공업체와 제휴하여 대용량 데이터 수집, 시뮬레이션 워크플로우 및 예측 성능 엔진을 기반으로 지속적인 모델 업데이트를 지원합니다.

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