그래픽=박혜수 기자
현대차그룹이 자율주행 분야에서 '투트랙 전략'을 가속화한다. 엔비디아의 외부 기술을 활용해 충분한 데이터와 노하우를 확보하고, 이를 데이터 플라이휠과 연결해 자체 기술인 '아트리아 AI'를 고도화한다. 여기에 차세대 자율주행 기술인 VLA까지 개발 범위를 넓혀 경쟁력을 높이겠다는 목표다.
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현대차그룹, 자율주행 분야에서 투트랙 전략 가속화
엔비디아 기술 활용해 데이터 확보
자체 기술 '아트리아 AI' 고도화 목표
아트리아 AI는 인식부터 판단, 제어까지 연결
2029년 하반기까지 레벨 2++ 차량 양산 계획
복잡한 도심 주행으로 기술 검증 중
데이터 수집과 AI 학습, 검증의 선순환 구조
40여대의 데이터 수집 차량 운영
다양한 주행 상황에서 데이터 확보
시각 정보와 언어적 추론 결합한 VLA 개발
자율주행 안정성과 확장성 높임
언어 기반의 상황 이해와 추론으로 판단력 강화
엔비디아 기술 적용 시 센서 체계 표준화 중요
센서 구성 일정 기준으로 표준화 시 데이터 활용 효율성 증가
'데이터 플라이휠'로 투트랙 연결···자율주행 고도화
박민우 현대차그룹 AVP본부장 겸 포티투닷 대표이사. 사진=황예인 기자
현대차그룹은 지난 11일 경기도 성남시 포티투닷 본사에서 '자율주행 미디어 데이'를 개최하고, 자율주행 기술 개발 전략과 로드맵, 주요 개발 성과를 발표했다.
박민우 현대차그룹 AVP본부장 겸 포티투닷 대표이사는 "자율주행 경쟁은 특정 기능의 우열을 가리는 경쟁이 아니다"며 "얼마나 많은 데이터를 확보하고, 얼마나 빠르게 학습하며, 그 결과를 얼마나 신속하게 실제 제품과 서비스에 반영할 수 있는지가 기업의 경쟁력을 결정한다"고 말했다.
그룹의 자율주행 핵심 기술은 '아트리아 AI'다. 그룹이 독자 개발한 자율주행 AI 모델로서 엔드투엔드(E2E) 방식을 활용해 인식부터 판단, 제어까지 전 과정을 하나의 AI 모델로 연결한다.
현재 그룹은 아트리아 AI를 탑재한 SDV 테스트베드 차량으로 복잡한 도심을 주행하며 기술력을 검증하고 있다. 2029년 하반기까지 아트리아 AI 기반의 레벨 2++ 차량을 양산하고, 실제 주행에서 축적한 데이터로 자율주행 기술을 확장해 나갈 방침이다.
박 본부장은 "과거 테슬라와 엔비디아에서 경험한 큰 실패는 눈앞의 결과를 서두르다 인력이 소진되는 것"이라며 "우리가 궁극적으로 가야 할 곳은 '노스 스타(North Star)'인데, 서둘러 양산에 들어가면 목표와의 거리가 있는 어정쩡한 수준이 될 수 있다"고 말했다. 이어 "선택과 집중으로 제대로 된 자율주행 기술을 만들기 위해 양산 시점을 2029년 하반기로 정했다"고 설명했다.
그룹은 AI 기술을 내재화하는 동시에 외부 기업과 협력을 병행하는 '투트랙' 전략을 강화하고 있다. 외부 협력에서는 '엔비디아 드라이브 하이페리온' 플랫폼을 기존 SDV 차량 아키텍처에 통합하고, 엔비디아 소프트웨어를 실제 차량에 적용하기 위한 하드웨어와 소프트웨어 환경을 함께 구축하고 있다.
권정현 현대차그룹 자율주행개발센터 센터장은 "엔비디아 기술 적용에서 중요한 것은 센서 체계의 표준화"라며 "차량마다 센서 구성이 다르면 수집되는 데이터의 형태도 달라져 이를 다시 가공하고 학습하는 데 추가적인 작업이 필요하다"고 설명했다. 그러면서 "센서 구성을 일정한 기준으로 표준화하면 서로 다른 차량에서 확보한 데이터도 보다 효율적으로 활용할 수 있을 것"이라고 덧붙였다.
권정현 현대차그룹 자율주행개발센터 센터장. 사진=황예인 기자
이날 그룹은 자율주행 기술 고도화를 위한 핵심 전략으로 '데이터 플라이휠'을 제시했다. 데이터 플라이휠은 차량에서 데이터를 수집하고 이를 AI 학습과 검증에 활용한 뒤, 개선된 모델을 다시 차량에 적용해 새로운 데이터를 확보하는 선순환 구조다.
권 센터장은 "차량이 늘면 더 많은 데이터가 쌓이고, 이를 바탕으로 AI 성능을 개선할 수 있다"며 "AI 성능이 향상되면 자율주행을 활용할 수 있는 상황이 더욱 다양해지고, 이는 다시 더 많은 데이터 확보로 이어지는데 그룹이 만들고자 하는 것이 바로 이러한 선순환 체계다"고 강조했다.
그룹은 현재 40여대의 데이터 수집 전용 차량을 운영하며 주행 데이터를 확보하고 있다. 직선 주행부터 도로공사 구간, 악천후, 차로 변경, 이면 도로에 주정차 차량 등 다양한 주행 상황을 직접 경험하며 데이터를 확보하는 방식이다.
권 센터장은 "데이터 플라이휠을 중심으로 데이터를 축적·활용하며 아트리아 AI의 성능을 높이는 것을 최우선 목표"라며 "엔비디아 솔루션을 활용한 양산 과정에서 얻는 노하우도 아트리아 AI에 적용해 양산화에 최대한 활용하고, 성능을 확보해 나갈 것"이라고 전했다.
차세대 VLA 연구까지 확장···기술력 더 높인다
포티투닷은 시각 정보와 언어적 추론을 결합한 VLA 개발에도 나서고 있다. 자율주행 기술의 안정성과 확장성을 높이며 고객 요구에 맞춘 다양한 자율주행 솔루션을 제공한다는 포부다.
는 "현재 완성도가 높은 엔드투엔드(E2E) 기술을 중심으로 개발하고 있지만, 기술 변화에 대응할 수 있는 차세대 기술이 필요해 VLA 개발도 병행 중"이라고 설명했다.
VLA는 시각 정보 인식과 언어 기반 추론, 행동 생성을 하나의 모델로 결합하는 기술이다. 자율주행과 로보틱스를 비롯한 Physical AI 분야의 핵심 기술로도 꼽힌다. E2E 모델이 주행 입력을 차량의 행동으로 직접 연결한다면, VLA 모델은 언어 기반의 상황 이해와 추론 과정을 더해서 복잡한 주행 상황에 대한 판단력을 높여준다.
이희석 리더는 "VLA는 대형 언어 모델 기반의 언어적 사고가 포함돼, 적은 데이터로도 희귀한 상황에 대응하기 유용하다"며 "언어를 기반으로 행동을 판단한다는 점에서 정확도와 안정성을 높이고, 사람과의 상호작용도 보다 자연스럽게 할 수 있다"고 했다.
그는 "투트랙 전략을 추진하는 가운데 가장 중요한 목표는 시기에 맞게 높은 안정성과 신뢰할 수 있는 자율주행 솔루션을 공급하는 것"이라며 "VLA 역시 제로베이스에서 시작하는 것이 아니라 기존에 개발한 데이터를 최대한 활용해 성능을 끌어올리고, 기술들을 잘 조합해 다양한 솔루션을 내놓을 것"이라고 말했다.
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