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정의선 회장의 자율주행 승부수…현대차, 2029년 독자 AI 양산차 첫선

등록 2026/09/14 05:00:00

2028년 엔비디아 협업 레벨2+ 선제 양산…이듬해 '아트리아 AI' 전환

정의선 "조금 늦더라도 안전"…2029년 하반기 독자 AI 레벨2++ 양산

연말 국토부와 레벨4 실증…연 700만대 데이터 반영

이달 11일 '현대차그룹 자율주행 미디어데이'에서 공개된 자율주행 차량 (왼쪽부터) SDV 테스트베드(Testbed), 광주 자율주행 실증사업 차량, 데이터 수집 차량(사진=현대차그룹 제공) *재판매 및 DB 금지

이달 11일 '현대차그룹 자율주행 미디어데이'에서 공개된 자율주행 차량 (왼쪽부터) SDV 테스트베드(Testbed), 광주 자율주행 실증사업 차량, 데이터 수집 차량(사진=현대차그룹 제공) *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]남주현 기자 = 현대자동차그룹이 글로벌 자율주행 시장을 겨냥해 자체 인공지능(AI) 기술을 탑재한 양산차 출시 시점을 2029년 하반기로 잡았다.

이에 앞서 2028년에는 엔비디아의 검증된 기술을 적용한 차량을 먼저 내놓는다. 외부 솔루션으로 양산 시점을 앞당기면서 자체 AI로 핵심 기술을 내재화하는 '투 트랙' 전략이다.

14일 현대차그룹에 따르면 이 회사는 지난 11일 경기 성남시 판교 포티투닷(42dot) 본사에서 자율주행 미디어 데이를 열고 기술 개발 전략과 로드맵, 개발 성과를 공개했다.

테슬라와 웨이모를 비롯해 중국 업체들이 이미 도심 자율주행 상용화에 나선 상황에서 현대차는 2029년을 독자 기술의 첫 무대로 제시하며 완성도를 높이기로 했다.

글로벌 테크 기업과 중국 자동차 제조사들의 빠른 시장 진입 속에서도 기술 타협 없이 안전성을 담보한 독자 자율주행 체계를 구축하겠다는 정의선 현대차그룹 회장의 승부수로 풀이된다.

이는 "제일 중요한 건 안전이며, 조금 늦더라도 안전에 포커스를 둬서 할 생각"이라고 밝혀 온 정 회장의 경영 철학과 맞닿아 있다.

박민우 현대차·기아 AVP본부장 겸 포티투닷 대표는 행사에서 "총력을 다하면 더 빨리 할 수도 있다"면서도 "지금 서둘러 양산하면 어정쩡한 레벨2++를 양산하게 될 수 있다고 봤다"고 언급했다.

우선 현대차그룹은 2028년 상반기 엔비디아(NVIDIA)의 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼과 자율주행 소프트웨어에 기반한 레벨 2+ 양산차를 먼저 선보일 계획이다.

같은해 하반기에는 도심 영역까지 확장한 레벨 2++ 양산차를 출시할 계획이다. 레벨 2+가 고속도로에서 운전자가 양손을 자유롭게 둘 수 있는 단계라면, 레벨 2++는 도심까지 영역을 넓힌 단계다.

이 과정에서 현대차·기아 첨단차플랫폼(AVP)본부와 포티투닷(42dot), 모셔널 등 그룹 내 자율주행 개발 조직의 센서 체계를 엔비디아의 '드라이브 하이페리온 10' 구조를 중심으로 표준화한다.

자체 기술 내재화 트랙에서는 AVP본부와 포티투닷이 공동 개발하는 엔드투엔드(E2E) 기반 자율주행 시스템 '아트리아 AI(Atria AI)'를 고도화한다.

[서울=뉴시스] 정병혁 기자 = 현대자동차그룹이 11일 경기 성남시 포티투닷에서 열린 현대차그룹 자율주행 미디어데이를 열었다. 사진은 박지열 TL이 자율주행 기술을 개발하는 '비히클 워크샵'을 소개하는 모습.(사진=현대차그룹 제공) 2026.09.13. photo@newsis.com *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스] 정병혁 기자 = 현대자동차그룹이 11일 경기 성남시 포티투닷에서 열린 현대차그룹 자율주행 미디어데이를 열었다. 사진은 박지열 TL이 자율주행 기술을 개발하는 '비히클 워크샵'을 소개하는 모습.(사진=현대차그룹 제공) 2026.09.13. [email protected] *재판매 및 DB 금지

이어 현대차그룹은 2029년 하반기 아트리아 AI를 탑재한 레벨 2++ 차량을 양산하고, 이후 확보되는 실차 주행 데이터를 기반으로 자율주행 기술을 단계적으로 확장할 방침이다.

핵심 개발 동력으로는 데이터의 수집·학습·검증·배포가 순환하는 '데이터 플라이휠(Data Flywheel)' 체계를 가동한다. 플라이휠은 계속 회전하는 바퀴를 의미한다.

현재 40여 대의 데이터 수집 전용 차량을 운용 중이며, '하드 이그잼플 마이닝(Hard Example Mining)' 기법을 적용해 AI가 판단하기 어려워하는 엣지 케이스(예외 상황)를 선별 학습시킨다.

주행 중 발생하는 주요 상황을 자동 기록하는 '스페셜 이벤트 리코더(SER)' 체계도 결합하고 있다. 급가속·급제동이나 불안정한 차간거리를 시스템이 감지했을 때 관련 데이터가 자동 저장된다.

주행 데이터를 3차원 공간으로 재구성하는 '3D 가우시안 스플래팅' 기술을 통해 위험 상황을 반복 검증하고, 시각·언어·행동을 결합한 VLA 모델 연구를 병행해 피지컬 AI로의 확장도 모색한다.

아울러 국토교통부와 협업해 올해 연말 전남광주통합특별시에 아트리아 AI를 탑재한 SDV 페이스 카 기반 자율주행 실증차를 투입해 도심 실증에 나선다.

연간 700만 대 규모의 글로벌 양산 역량을 바탕으로 양산 개시 5년 이내에 경쟁사의 누적 주행 데이터량을 추월하겠다는 목표다.

박 대표는 "자율주행 경쟁은 얼마나 많은 데이터를 확보하고, 빠르게 학습하며, 실제 제품과 서비스에 반영할 수 있는지가 경쟁력을 결정한다"고 말했다.

이어 "자율주행 경쟁의 본질은 결국 학습 속도의 경쟁"이라며 "데이터와 AI, 검증이 반복되는 선순환 구조를 기반으로 고객이 신뢰할 수 있는 자율주행 기술을 빠르게 개발해 나갈 것"이라고 덧붙였다.

◎공감언론 뉴시스 [email protected]

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