엔비디아로 2028년 양산 시작, 자체 AI ‘Atria’로 2029년 L2++ 승부수…핵심은 ‘데이터 플라이휠’
2028년 엔비디아, 2029년 Atria AI. 현대차그룹 자율주행 투 트랙
서울 도심서 직접 확인한 Atria AI. 갓길 차량부터 끼어들기까지
E2E 넘어 VLA까지. 현대차그룹, 자율주행을 Physical AI로 확장
현대자동차그룹이 자율주행 기술 경쟁의 승부처를 단순한 기능 구현이 아니라 데이터와 인공지능(AI)의 학습 속도로 규정하고 글로벌 자율주행 시장의 판도 변화를 예고했습니다. 현대차그룹은 글로벌 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 거점인 포티투닷(42dot)과 손잡고, 엔비디아와의 협업을 통해 양산 시점을 앞당기는 동시에 자체 개발한 자율주행 AI ‘Atria AI(아트리아 AI)’로 그룹의 핵심 기술을 내재화하는 투 트랙 전략을 구체화했습니다. 현대차그룹은 9월 11일 경기도 성남시 판교 포티투닷 본사에서 ‘자율주행 미디어 데이’를 열고 그룹의 자율주행 전략과 Atria AI 개발 현황, 그리고 서울 도심 실도로 주행 영상을 전격 공개했습니다. 이날 가장 눈길을 끈 것은 현대차그룹이 핵심 경쟁력으로 내세운 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’ 구조인데, 이는 차량이 실제 도로를 달리면서 데이터를 수집하고, 이를 AI 학습과 검증에 활용한 뒤 개선된 소프트웨어를 다시 차량에 적용해 새로운 데이터를 확보하는 선순환 생태계입니다. 박민우 현대차·기아 AVP본부장 겸 포티투닷 대표는 “자율주행 경쟁의 본질은 결국 학습 속도의 경쟁”이라고 강조하며, 주행 중 발생하는 고부가가치 데이터를 최대한 빠르게 찾아내는 고도화된 데이터 플라이휠 구현이 핵심이라고 설명했습니다.실제 현대차그룹은 현재 약 40대의 데이터 수집 전용 차량을 야간과 주간에 모두 운영하며 도로공사 구간, 악천후, 급격한 차로 변경, 이면도로의 주정차 차량 등 실제 도로에서 발생하는 다양한 ‘엣지 케이스(예외 상황)’를 집중 수집하고 있습니다. 여기에 AI가 어려워하는 상황을 자동으로 찾아내 반복 학습시키는 ‘Hard Example Mining’과 ‘Continuous Training’ 기술을 접목해 개발 사이클을 단축했습니다. 위험하거나 재현이 어려운 상황은 3D 가우시안 스플래팅 기술을 활용해 가상 환경에서 반복 검증하며, 한국과 미국의 개발 거점을 시차에 맞춰 연결해 24시간 중단 없이 가동하는 ‘Follow-the-Sun’ 체계를 가동 중입니다. 나아가 급가속·급제동이나 시스템 해제 상황의 데이터를 자동 기록하는 SER(Special Event Recorder) 요구사항을 정의해 고도화하고 있으며, 글로벌 연간 700만 대 이상의 판매 기반을 활용해 현대차·기아, 포티투닷, 모셔널의 데이터를 동일 기준으로 축적하는 ‘데이터 유니언(Data Union)’ 체계도 구축할 방침입니다. 기술 로드맵 측면에서는 엔비디아와의 전략적 협력을 선행 배치해 양산 경험을 쌓아나갈 계획입니다. 현대차그룹은 엔비디아의 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼인 ‘드라이브 하이페리온 10(Drive Hyperion 10)’을 기반으로 카메라 10개, 전방 레이더 1개, 초음파 센서 12개의 표준화된 센서 체계를 검토 중입니다. 차량용 컴퓨터로는 엔비디아 오린X 또는 토르 등을 고려하고 있으며, 차량 구입 7~8년 후에도 소프트웨어 업데이트가 가능하도록 넉넉한 최소 하드웨어 사양을 확보할 계획입니다. 이를 통해 2028년부터 엔비디아 솔루션 기반의 레벨 2+ 및 레벨 2++ 기술을 양산차에 먼저 적용하고, 여기서 얻은 데이터와 노하우를 바탕으로 2029년 하반기 자체 독자 기술인 Atria AI 기반 레벨 2++ 양산에 돌입한다는 스케줄입니다. 권정현 부사장은 "2027년까지 제품 차원의 기능 완성도를 높이고, 2028년 대규모 엣지 케이스 데이터 확보를 거쳐, 2029년에는 국내와 북미, 유럽 등에서 글로벌 안전 인증을 준비하는 과정"이라고 덧붙였습니다. 박민우 사장은 "Atria AI를 더 빨리 양산할 수도 있지만 서둘러 출시하면 궁극적으로 목표하는 ‘노스 스타(North Star)’에서 멀어진 어정쩡한 레벨 2++를 내놓을 수 있다고 판단해 일정을 전략적으로 조율했다"고 밝혔습니다. 독자 AI인 Atria AI는 약 2년 전부터 과거 모듈러 방식에서 센서 입력부터 차량 제어 명령까지 AI가 직접 연결해 판단하는 엔드투엔드(E2E) 방식으로 빠르게 전환되어 현재 테스트 차량에 적용되어 있습니다. 동시에 시각 정보와 언어 기반 추론, 차량 행동 생성을 하나의 모델로 연결해 차량이 판단 이유를 문장으로 설명할 수 있는 VLA(Vision-Language-Action) 기반 차세대 기술도 함께 개발 중이며, 이는 향후 로보틱스 등 피지컬 AI(Physical AI) 영역으로의 확장을 견인할 전망입니다. 현장에서는 VLA가 실제 판단 이유를 언어로 출력하는 개발 영상도 공개되었으며, 올해 말부터 내년 초까지 실차 테스트를 포함한 전체 개발 프로세스를 가동할 계획입니다. 이날 미디어 데이에서는 아이오닉 6 기반 SDV 테스트베드가 판교에서 출발해 경부고속도로, 올림픽대로를 지나 광화문까지 복잡한 서울 도심을 운전자 개입 없이 주행하는 원테이크 영상이 공개되어 눈길을 끌었습니다. 강남의 출근 시간대 혼잡과 빗길 등 악조건 속에서도 갓길 주정차 차량 회피, 비보호 좌회전, 이면도로 대향 차량 인식 등 까다로운 10가지 엣지 케이스를 완벽하게 소화해 내며 기술이 실제 도로 검증 단계로 빠르게 이동했음을 증명했습니다. 현장에 마련된 비히클 워크샵에는 주변 환경을 인식하는 8개의 카메라와 1개의 레이더, 운전자 모니터링 카메라, 고성능 차량용 컴퓨터, 조널 제어 장치 등이 탑재된 아이오닉 6 기반 SDV 테스트베드와 함께, 루프에 라이다가 장착되어 대수적 확장을 준비 중인 아이오닉 5 기반 데이터 수집 차량이 소개되었습니다. 현대차그룹은 국토교통부와 협력해 올해 연말 전남광주통합특별시에 Atria AI를 탑재한 SDV 페이스카 기반의 자율주행 실증차를 투입하고, 실제 출퇴근 환경 등에서 자율주행 차량을 직접 운행하며 실도로 데이터 플라이휠의 완성도를 한층 더 끌어올릴 계획입니다. 테슬라 FSD나 엔비디아 알파마요 등 글로벌 선두 주자와의 경쟁 속에서 ‘누가 더 많이 달리고, 더 많이 배우고, 더 빨리 고치느냐’의 학습 속도 전쟁에 본격적으로 뛰어든 현대차그룹의 향후 행보에 업계의 이목이 집중되고 있습니다.임재범기자 happyyjb@naver.com