![현대자동차 사옥. 사진=CBC뉴스 DB. [단박에 - CBC뉴스 | CBCNEWS]](/news/photo/202609/606344_416116_021.jpg)
현대자동차그룹은 자율주행 기술의 핵심인 데이터 플라이휠을 본격 가동하며, 서울 도심에서 Atria AI 기술을 공개했다. 9월 11일 경기도 성남시에 위치한 포티투닷 본사에서 열린 ‘현대차그룹 자율주행 미디어 데이’에서 그룹은 자율주행 전략, 개발 로드맵과 주요 성과, 향후 실행 계획을 발표했다.
이번 행사는 박민우 현대차·기아 AVP본부장 겸 포티투닷 대표, 권정현 현대차·기아 자율주행개발센터장 겸 포티투닷 AD Division Lead, 포티투닷 Atria Group의 정성균 GL, Trion Group 이희석 GL 등 주요 인사들이 참여해 자율주행 전략과 Atria AI 개발, 자체 개발한 VLA 기술, 도심 실증 영상 등을 소개했다.
현대차그룹이 처음으로 공개한 영상에는 Atria AI가 장착된 SDV 테스트베드 차량이 운전자 개입 없이 서울 도심을 주행하는 모습이 담겼다. 영상은 경영진 동승 주행, 도심 원테이크 주행, 주요 엣지 케이스 대응 등 세 부분으로 구성됐으며, 실제 도로 환경에서 자율주행 시스템의 성능과 기술 고도화 과정을 확인할 수 있다. 특히 복잡한 도심 교통 상황에서 Atria AI가 다양한 변수를 효과적으로 처리하는 장면을 통해 신뢰성과 성숙도를 입증했다.
현대차그룹은 자율주행 개발 경쟁의 본질을 기능이 아닌 학습 속도로 정의했다. 데이터 플라이휠 체계는 데이터 수집, AI 학습, 검증, 배포를 반복하는 선순환 구조로, 빠른 학습과 개선을 위해 하드 이그잼플 마이닝, 컨티뉴어스 트레이닝, SER 등 데이터 중심 개발 방식을 적용한다. 또한 3D 가우시안 스플래팅 등 가상 검증 기술도 활용한다.
양산 전략과 관련해 현대차그룹은 엔비디아와 협력해 2028년 상반기엔 엔비디아 솔루션 기반의 L2+ 양산, 2029년 하반기에는 Atria AI가 적용된 L2++ 양산을 추진한다. 센서 체계 표준화와 데이터 구조 통합을 통해 그룹 내 자율주행 역량을 강화하고, 데이터 유니언 체계 도입으로 데이터 생태계 확장을 목표로 한다. 연말에는 국토교통부와 협력해 광주 지역에서 Atria AI가 탑재된 SDV 페이스카를 활용한 자율주행 실증사업을 운영하며 레벨 4 기술 검증과 대규모 실증 데이터 확보에 나선다.
포티투닷은 VLA(Vision-Language-Action) 기반 차세대 자율주행 기술 개발 현황도 공개했다. VLA는 시각 정보, 언어 기반 추론, 행동 생성을 결합하는 기술로 기존 E2E 자율주행 모델과 함께 개발되며 기술의 안정성과 확장성을 높인다. 현재는 시뮬레이션 단계에서 모델 검증을 진행 중이며, 내년 초 실차 테스트 등 전반적인 개발 프로세스를 가동할 계획이다. VLA 개발에도 데이터 플라이휠을 적용해 주행 이슈 발생 시 원인 분석, 정책 보강, 모델 재학습을 반복한다.
포티투닷의 판교 사옥 비히클 워크샵에서는 SDV 테스트베드 차량과 데이터 수집 차량을 활용한 소프트웨어 검증과 고도화 작업이 진행되고 있다. 이곳에서는 자율주행 소프트웨어뿐 아니라 플레오스 커넥트, 글레오 AI, 차량용 앱마켓, 차량용 OS 등 다양한 SDV 소프트웨어를 차량에 탑재해 검증한다. 40여 대의 데이터 수집 차량이 운용되며, 수집된 데이터는 Atria AI 학습 및 성능 개선에 활용되고 있다.
박민우 사장은 “자율주행 경쟁은 특정 기능이 아니라 학습 속도의 경쟁”이라며, “데이터와 AI, 검증이 반복되는 선순환 구조를 통해 신뢰할 수 있는 자율주행 기술을 빠르게 개발하겠다”고 밝혔다. 또한 “기술 개발 속도와 안전은 상충하는 가치가 아니며, 더 많은 예외 상황을 발견하고 학습할수록 자율주행은 더욱 안전해질 수 있다”고 강조했다.
권정현 부사장은 데이터 플라이휠 체계가 본격 가동됨에 따라 실도로에서 발견된 문제를 지속적으로 개선하며 기술 고도화가 신속히 진행될 것이라고 말했다. 정성균 GL은 “좋은 자율주행 AI는 좋은 데이터에서 시작된다”며 데이터 수집부터 모델 학습, 차량 평가 전 과정을 연결해 Atria AI의 성능과 완성도를 높이고 있다고 설명했다.
이희석 GL은 VLA가 AI가 단순히 주행하는 것을 넘어 상황을 이해하고 추론하며 행동하는 Physical AI 구현의 핵심 기술이라고 정의했다. 또한 자율주행을 기점으로 로보틱스 등 다양한 분야로 확장 가능한 기반 기술임을 강조했다.
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