연 700만대 글로벌 판매 기반 ‘데이터 플라이휠’로 학습·검증 선순환
서울 도심 무개입 주행 첫 공개…VLA 개발해 피지컬l AI까지 확장
[소셜밸류=한시은 기자] 현대자동차그룹이 자율주행 기술 경쟁력의 핵심으로 ‘데이터 플라이휠’을 내세우고 기술 고도화에 속도를 낸다.
현대차그룹은 지난 11일 경기 성남시 포티투닷 본사에서 ‘현대차그룹 자율주행 미디어 데이’를 열고 자율주행 기술 개발 전략과 로드맵, 주요 개발 성과를 공개했다고 13일 밝혔다.
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| ▲ 11일 경기도 판교 포티투닷 본사에서 열린 '현대차그룹 자율주행 미디어데이'에서 현대차·기아 AVP본부장 박민우 사장이 발표하고 있다./사진=현대차그룹 제공 |
이날 현대차그룹은 아트리아 AI를 탑재한 SDV 테스트베드 차량이 운전자 개입 없이 서울 도심을 주행하는 영상을 처음 공개했다.
차량은 갓길 주정차 차량 회피와 갑작스러운 끼어들기, 비보호 좌회전, 보행자 인식 등 복잡한 도심 상황에 대응하는 모습을 보였다. 현대차그룹은 해당 기술을 ‘레벨 2++’ 수준으로 설명했다.
박민우 현대차·기아 AVP본부장 겸 포티투닷 대표는 “자율주행 경쟁의 본질은 결국 학습 속도의 경쟁”이라며 “데이터와 AI, 검증이 반복되는 선순환 구조를 기반으로 고객이 신뢰할 수 있는 자율주행 기술을 빠르게 개발해 나갈 것”이라고 말했다.
◇ 엔비디아 협업·자체 AI ‘투 트랙’…2029년 아트리아 AI 양산
현대차그룹은 자율주행 기술 개발에 외부 협업과 자체 기술 내재화를 병행하는 투 트랙 전략을 추진한다.
먼저 엔비디아의 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 SDV 차량 아키텍처에 통합해 2028년 상반기 레벨 2+ 기능을 양산차에 적용한다. 같은 해 하반기에는 레벨 2++ 적용 차량을 출시할 계획이다.
현대차·기아 AVP본부와 포티투닷, 모셔널 등이 사용하는 센서 체계도 엔비디아 ‘드라이브 하이페리온 10’을 중심으로 단계적으로 표준화한다. 서로 다른 차량에서 수집한 데이터를 일관된 형태로 축적해 AI 학습과 검증에 활용하기 위해서다.
동시에 현대차그룹은 AVP본부와 포티투닷이 공동 개발하는 E2E(End-to-End) 기반 자체 자율주행 시스템 ‘아트리아 AI’를 고도화한다. 이를 기반으로 2029년 하반기 레벨 2++ 차량을 양산하고 이후 실차 데이터를 활용해 자율주행 기술을 단계적으로 확장한다는 계획이다.
◇ 연 700만대 판매 기반 ‘데이터 플라이휠’ 가동
두 전략을 연결하는 핵심은 ‘데이터 플라이휠’이다. 차량에서 주행 데이터를 수집해 AI를 학습·검증하고 개선된 모델을 다시 차량에 적용해 새로운 데이터를 확보하는 선순환 구조다.
현대차·기아가 전 세계 190여개 국가·지역에서 연간 700만대 이상의 차량을 판매하고 있다는 점도 데이터 확보 측면에서 강점으로 꼽았다. 현재는 40여대의 데이터 수집 전용 차량을 주야간 운영하며 도로공사와 악천후, 급격한 차로 변경, 이면도로 주정차 등 실제 도로에서 발생하는 다양한 데이터를 확보하고 있다.
단순히 데이터 양을 늘리는 데 그치지 않고 AI가 판단하기 어려워하는 상황을 골라 집중 학습하는 ‘하드 이그잼플 마이닝’과 신규 데이터를 지속 반영하는 ‘컨티뉴어스 트레이닝’도 적용한다.
실제 주행 데이터를 3차원 환경으로 재구성해 위험하거나 반복하기 어려운 상황을 가상으로 검증하고, 한국과 미국의 시차를 활용해 24시간 개발을 이어가는 ‘Follow-the-Sun’ 방식도 운영하고 있다.
현대차그룹은 현대차·기아와 포티투닷, 모셔널 등의 데이터를 동일한 기준으로 축적하고 AI 학습에 활용하는 ‘데이터 유니언’ 체계도 구축할 계획이다.
연말에는 국토교통부와 협력해 전남광주통합특별시에 아트리아 AI를 탑재한 SDV 페이스카 기반 레벨 4 자율주행 실증차를 투입한다. 실증 과정에서 확보한 주행·돌발상황 데이터는 다시 데이터 플라이휠에 반영한다.
◇ VLA로 차세대 자율주행…로보틱스까지 확장
포티투닷은 이날 시각 정보와 언어적 추론, 차량 행동 생성을 하나로 결합한 ‘VLA(Vision-Language-Action)’ 기반 차세대 자율주행 기술 개발 계획도 공개했다.
기존 E2E 모델이 주행 정보를 차량 행동으로 직접 연결한다면 VLA는 언어 기반의 상황 이해와 추론 과정을 더하는 방식이다. 복잡한 주행 상황에 대한 판단력과 설명 가능성을 높이고, 기존 주행 데이터만으로 학습하기 어려운 희귀 상황에 대한 대응력을 강화한다는 구상이다.
현재 VLA 기반 자율주행 기술은 시뮬레이션 검증 단계로, 올해 말부터 내년 초까지 실차 테스트를 포함한 개발 프로세스를 가동할 예정이다. 향후 자율주행을 넘어 로보틱스 등 ‘피지컬 AI’ 분야로 기술을 확장한다는 계획이다.
박 사장은 “자율주행은 피지컬 AI를 대표하는 기술이자 자동차 산업이 AI 산업으로 전환되는 과정의 중심에 있다”며 “글로벌 양산 역량에 포티투닷의 AI·소프트웨어 기술과 데이터 플라이휠 기반 학습 체계를 결합해 고객이 신뢰할 수 있는 자율주행 기술을 구현하겠다”고 말했다.
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