このクルマにはまだボディもドアも室内もない。それでも現地現物なしに、HyundaiとKiaのエンジニアはすでに150～200件の問題を見つけ出している。その秘密は、ナムヤン（南阳）の「NOVA Lab」にある。ここではエンジニアが、制御ユニットや配線、部品から将来モデルのリアルな電子アーキテクチャを再現する「ワイヤーカー」を組み上げている。バグ探しの大部分が、初の実物プロトタイプが存在する前に行われるようになった――これが開発全体のロジックを変えている。
大型モデルの場合、このような試験台には300～500の電子制御ユニットや部品が含まれ、約500本のコネクタで接続されている。経験豊富なチームでさえ、組み立てだけで約1週間かかる。その後、エンジニアはシステム間の通信や診断、機能の動作を確認し、通信断絶やソフトウェアロジックの衝突、電気回路の不具合、寣電電流を探していく。平均するとこの段階で150～200件の修正項目が見つかり、新しい技術が多いモデルではその数が2倍以上になることもある。
Hyundai Motor Groupはこの手法を2019年から採用している。しかしNOVA Labはこの規模を大幅に拡大した。従来の7台の試験台に代わって、センターは今で14台を抱え、床面積も900㎡から2700㎡に拡大した。並列で処理できる電子プロトタイプのスループットは事実上倭増した。
しかし静止テストだけではもう十分ではない。移動式ダイナモメーターは時速約80kmまでの走行を再現し、別のシミュレーターがADAS向けカメラとレーダーの信号を再現する。このラボではOTAアップデートや高速 Ethernet、自動車電子システムの48Vアーキテクチャへの移行も検証する。将来のロボタクシーに向けては、ここでブレーキとステアリングの冗長化や関連する安全システムもテストされている。
まさにここで、「200件の問題」という数字は誤解されやすい。これはすでにHyundaiやKiaの車を所有するオーナーの不具合統計ではなく、生産ラインまで届いてしまったであろう不具合の数でもない。発売前にシステムが揕えるよう設計された開発上の問題の話である。単体では正常な2つのユニット同士の衝突を早く見つけるほど、実物プロトタイプ完成後の作り直しは少なくて済む。
次のステップは、このプロセス全体の自動化だ。Hyundai Motor GroupはAIと機械学習の導入を進めており、蓄積されたデータを新車の試験中の異常の自動検知に活用したい考えだ。この仕組みが公表された通りに機能すれば、NOVA Labは早期バグ検出から一部自動化されたバグ探しへと移行する。
