현대자동차그룹이 자체 개발 중인 자율주행 인공지능(AI)을 탑재한 차량이 운전자 개입 없이 서울 도심을 달리는 영상을 처음 공개했다.
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주행 데이터를 모으고, 학습하고, 검증해 다시 차량에 적용하는 '데이터 플라이휠(Data Flywheel)' 체계를 본격 가동해 기술 개발에 속도를 높인다는 전략이다.
현대차그룹은 11일 경기 성남시 포티투닷 본사에서 '자율주행 미디어 데이'를 열고 자율주행 기술 개발 전략과 로드맵, 주요 성과 등을 발표했다.
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박민우 현대차·기아 AVP본부장(사장) 겸 포티투닷 대표, 권정현 현대차·기아 자율주행개발센터장(부사장), 정성균·이희석 포티투닷 그룹 리드(GL) 등이 발표자로 참석했다.
이날 공개된 영상에는 '아트리아 AI'를 탑재한 소프트웨어중심차량(SDV) 테스트베드 차량이 운전자 개입 없이 도심을 달리는 모습이 담겼다.
아트리아 AI는 현대차·기아 AVP본부와 포티투닷이 공동 개발한 E2E(End-to-End) 자율주행 시스템이다. 회사 측은 이 주행이 '레벨 2++' 수준이라고 설명했다.
차량은 판교에서 경부고속도로와 올림픽대로, 동작대교를 거쳐 숭례문·광화문까지 주행했다.
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출근 시간대 강남 도심, 버스 통행이 많은 잠실 도로, 비 내리는 판교 도심 등에서 촬영한 2~4분 분량의 영상은 재생 속도 조절 외에는 편집 없이 원테이크로 제작됐다.
갓길 주정차 차량 회피, 갑작스러운 끼어들기, 비보호 좌회전, 이면도로 대향 차량 인식 등 10개 엣지 케이스(돌발 상황) 대응 장면도 함께 공개됐다.
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박민우 사장은 "자율주행 경쟁은 특정 기능의 우열을 가리는 경쟁이 아니"라며 "얼마나 많은 데이터를 확보하고, 얼마나 빠르게 학습해 실제 제품에 반영하느냐가 경쟁력을 결정한다"고 말했다.
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● "따로 또 같이"…엔비디아와 '투트랙'
현대차그룹은 앞서 3월 발표한 엔비디아와의 협업을 바탕으로 양산을 앞당기는 동시에 자체 자율주행 AI를 개발하는 '투 트랙' 전략을 추진 중이다.
우선 엔비디아의 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 SDV 아키텍처에 통합해 2028년 상반기 레벨 2+ 기능을 양산차에 적용한다.
같은 해 하반기에는 레벨 2++ 차량을 내놓을 계획이다. 레벨 2+는 고속도로에서 차로 변경과 진출입까지 차량이 스스로 하는 단계, 레벨 2++는 이 기능을 교차로와 신호등이 있는 도심 도로까지 넓힌 단계다.
두 번째 트랙은 핵심 기술 내재화다. 현대차·기아 AVP본부와 포티투닷이 공동 개발하는 자체 시스템 아트리아 AI를 고도화한다.
아트리아 AI를 탑재한 레벨 2++ 차량은 2029년 하반기 양산이 목표다. 엔비디아의 검증된 기술로 2028년 양산 일정을 맞추고, 그 사이 자체 AI의 완성도를 끌어 올리겠다는 구상이다.
현대차그룹 측은 "AVP본부와 포티투닷이 개발 환경과 업무 프로세스, 정보 공유 체계를 하나로 통합해 사실상 한 팀처럼 협업하고 있다"고 언급했다.
● 데이터 플라이휠…개발 사이클 단축
두 트랙을 잇는 기반은 데이터 플라이휠이다. 데이터를 모아 AI를 학습·검증시키고, 성능이 개선된 AI를 다시 차량에 적용해 또 새로운 데이터를 쌓는 선순환 구조다.
바퀴가 한 번 돌기 시작하면 점점 빨라지는 것처럼, 데이터가 쌓일수록 기술 개선 속도도 빨라진다는 개념이다.
출발점은 데이터 확보다. 현대차·기아는 전 세계 190여 개 국가·지역에서 연간 700만대 이상을 판매하고 있다. 방대한 실주행 데이터를 확보할 수 있는 잠재력을 갖췄다는 의미다.
현재는 데이터 수집 전용 차량 40여 대를 주·야간으로 운영하며 도로 공사 구간, 악천후, 이면도로 주정차 차량 등 엣지 케이스 데이터를 모으고 있다.
다만 자율주행 AI의 성능은 데이터의 양만으로 결정되지 않는다. AI가 어려워하는 장면을 얼마나 잘 찾아내 집중적으로 학습시키느냐가 관건이다.
권정현 부사장은 "자율주행 경쟁력은 데이터를 얼마나 많이 확보하느냐보다 얼마나 빠르게 학습과 검증, 성능 개선으로 연결하느냐에 달려 있다"고 강조했다.
현대차그룹은 전체 주행 데이터 가운데 AI가 실수하거나 헷갈린 장면을 자동으로 골라내는 '하드 이그잼플 마이닝(Hard Example Mining)' 기법을 도입했다.
골라낸 장면은 반복 학습시키는 '컨티뉴어스 트레이닝(Continuous Training)' 체계로 넘겨 성능 개선에 활용한다.
실제 도로 영상을 3차원 가상 공간으로 재구성해, 실제로 반복하기 위험한 돌발 상황을 가상으로 시험하는 기술도 활용한다.
한국과 미국 개발 거점이 업무를 이어받으며 24시간 개발을 이어가는 방식도 운영 중이다.
급가속·급제동이나 자율주행 해제처럼 중요한 순간의 데이터를 블랙박스처럼 자동 저장하는 '스페셜 이벤트 리코더(SER)'도 단계적으로 적용하고 있다. 운전자가 직접 기록을 요청할 수도 있다.
여러 차량과 조직에서 나온 데이터를 같은 기준으로 모아 AI 학습에 활용하는 '데이터 유니언(Data Union)' 체계도 구축한다.
특정 기업의 원본 데이터를 서로 맞바꾸는 개념이 아니라, 동일한 기준으로 데이터를 쌓는 생태계를 만든다는 구상이다. 현대차·기아, 포티투닷, 모셔널 등 그룹 내부부터 적용한 뒤 단계적으로 넓힐 계획이다.
정성균 GL은 "좋은 자율주행 AI는 결국 좋은 데이터에서 시작된다"며 "데이터 수집부터 모델 학습, 실제 차량 평가까지 전 과정을 연결해 아트리아 AI의 완성도를 높이고 있다"고 전했다.
실제 도로에서 레벨 4 자율주행 실증도 추진한다. 레벨 4는 정해진 구역에서 운전자 개입 없이 시스템이 운전을 전담하는 단계를 말한다.
현대차그룹은 국토교통부와 협업해 연말 전남광주통합특별시에 아트리아 AI를 탑재한 SDV 페이스카 기반 자율주행 실증차를 투입할 계획이다.
● 차세대 VLA 개발… "피지컬 AI 확장"
포티투닷은 시각 정보(Vision)와 언어 추론(Language), 행동 생성(Action)을 하나로 결합한 'VLA' 기반 차세대 자율주행 기술 개발에도 착수했다고 밝혔다.
현재 아트리아 AI는 E2E 방식이다. 인식·판단·제어를 단계별로 나누던 기존 방식과 달리, AI 모델 하나가 카메라·센서 정보를 받아 곧바로 주행 동작을 결정한다.
VLA는 여기에 언어 기반 추론을 더한 모델이다. 주행 상황을 말로 해석하듯 이해하고 판단 근거를 제시할 수 있는 만큼, 복잡하거나 드문 상황에서 대응력을 높일 수 있다.
이날 공개된 개발 영상에서는 차량이 차선을 바꾸면서 그 판단 근거를 설명하는 문장이 화면에 표시됐다.
결과만 내놓는 기존 E2E 모델과 달리, AI가 왜 그렇게 움직였는지 말로 확인할 수 있다는 점이 VLA의 차별점이다.
포티투닷은 E2E 모델과 VLA 모델을 병행 개발할 계획이다.
두 모델을 함께 발전시켜 자율주행 기술의 안정성과 확장성을 높이고, 차량 하드웨어 사양과 고객 요구에 맞는 다양한 자율주행 솔루션을 제공한다는 구상이다.
VLA 기술은 현재 시뮬레이션 검증 단계에 있다. 포티투닷은 올해 말부터 내년 초까지 실차 테스트 등을 포함한 전체 개발 프로세스를 가동한다.
이희석 GL은 "VLA는 피지컬 AI 구현의 핵심 기술"이라며 "자율주행을 시작으로 로보틱스 등으로 확장할 수 있는 기반이 될 것"이라고 말했다.
끝으로 박민우 사장은 "기술 개발 속도와 안전은 서로 상충하는 가치가 아니"라며 "충분히 검증된 기술만 차량에 적용한다는 원칙 아래 개발 속도와 안전성을 함께 높이겠다"고 했다.
