2028년엔 엔비디아, 2029년엔 자체 AI…현대차 자율주행 ‘투트랙’ 승부수

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2028년엔 엔비디아, 2029년엔 자체 AI…현대차 자율주행 ‘투트랙’ 승부수

EV라운지 2026-09-13 12:08:51 신고

현대차그룹이 2028년 엔비디아 자율주행 솔루션을 적용한 소프트웨어중심차량(SDV)을 양산하고, 2029년에는 자체 개발한 자율주행 인공지능(AI) ‘아트리아(Atria)’를 적용한 차량을 내놓는다. 외부의 검증된 기술로 시장 진입 속도를 높이는 동시에 독자 AI 기술을 키우는 ‘투트랙 전략’으로 자율주행차 시장에 뛰어든다는 계획이다.

현대차그룹은 11일 포티투닷 본사에서 ‘현대차그룹 자율주행 미디어 데이’를 열고 자율주행 기술 개발 전략과 로드맵을 공개했다. 박민우 현대차그룹 첨단차플랫폼본부(AVP)장 겸 포티투닷 대표는 “‘계속 학습하는 자동차’를 만드는 것이 매우 중요하다”며 “자율주행 경쟁력은 얼마나 많은 데이터를 확보하고, 얼마나 빠르게 학습하며, 그 결과를 실제 제품과 서비스에 반영하느냐에 달려 있다”고 말했다.

●엔비디아 활용 + 자체 AI 개발

현대차는 자율주행차를 빠르게 시장에 내놓기 위해 엔비디아의 차량용 AI 기술을 활용한다. 핵심은 엔비디아의 ‘드라이브 하이페리온 10(DRIVE Hyperion 10)’이다. 자율주행에 필요한 고성능 컴퓨터와 카메라·레이더 등 센서를 어떤 기준으로 차량에 적용할지를 정해 놓은 일종의 ‘자율주행 표준 설계도’다. 그동안 현대차·기아, 포티투닷, 현대차그룹의 미국 자율주행 자회사 모셔널은 서로 다른 센서와 시스템을 사용한 탓에 수집한 데이터 형식도 달랐다. 데이터를 하나로 합치는데 시간이 걸렸던 이유다. 현대차는 앞으로 Hyperion 10을 공통 기준으로 삼아 서로 다른 차량에서 얻은 정보를 같은 형식으로 활용할 수 있게 한다는 계획이다. 여러 차량에서 모은 데이터를 하나로 묶어 바로 AI 학습에 활용할 수 있어, 자율주행 성능 발전 속도도 빨라지게 된다.

동시에 자체 자율주행 AI인 ‘Atria AI’도 개발하고 있다. Atria는 카메라와 레이더 등 센서 정보를 바탕으로 주변 차량과 보행자를 인식하고 움직임을 예측해 차로 유지·변경과 주행 경로를 판단하는 AI다. 기존에는 인지·예측·경로 설정을 각각 나눠 처리했다면, Atria는 센서 입력부터 주행 판단까지 하나의 AI 모델이 통합적으로 학습하는 E2E(End-to-End) 방식으로 개발되고 있다. AI가 실제 주행 데이터를 반복 학습하며 스스로 운전 방식을 익히는 구조다.

지난 11일 경기 성남시 판교 포티투닷 본사에서 열린 현대차그룹 자율주행 미디어데이. 왼쪽 두번째부터 권정현 AVP본부 자율주행개발센터장, 박민우 AVP본부장 겸 포티투닷 대표. 정성균·이희석 포티투닷 GL. 현대차그룹 제공
현대차그룹은 엔비디아 기반 레벨 2+ 자율주행차를 2028년 상반기(1~6월)에 , 레벨 2++를 같은 해 하반기 양산차에 적용할 계획이다. 레벨 2+는 고속도로 중심의 고도화된 운전자 보조, 레벨 2++는 이를 도심 등 복잡한 환경까지 확대한 기술이다. 이어 자체 Atria AI 기반 레벨 2++ 차량은 2029년 하반기 양산을 목표로 하고, 이후 실차 데이터를 바탕으로 자율주행 기술을 단계적으로 확장할 계획이다.

●‘진짜’ 데이터가 자율주행 고도화

현대차그룹은 자체 AI 개발의 핵심 중 하나로 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’을 강조했다. 차량이 실제 도로에서 데이터를 모으고, AI가 이를 학습해 성능을 개선한 뒤 다시 차량에 적용하는 과정을 반복하는 구조다. 현대차는 전 세계 190여 개 국가·지역에서 연간 700만 대 이상을 판매하는 규모를 활용해 데이터 확보 속도를 높인다는 구상이다.

특히 데이터의 ‘양’보다 ‘질’에 무게를 두고 있다. 포티투닷은 데이터 수집 전용 차량 약 40대를 운영하며 도로공사, 악천후, 갑작스러운 차로 변경 등 AI가 판단하기 어려운 ‘엣지 케이스’를 집중적으로 수집하고 있다. 급가속·급제동이나 자율주행 해제 등 특이 상황의 데이터를 자동 기록하는 SER(Special Event Recorder)도 활용한다. 권정현 현대자동차그룹 자율주행개발센터장은 “중요한 것은 AI가 어려워하는 상황을 얼마나 잘 찾아내느냐”며 “앞으로는 Atria AI가 스스로 취약한 상황을 판단해 필요한 학습 데이터를 자동으로 확보하는 기능도 검토하고 있다”고 말했다.

변종국 기자 bjk@donga.com


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