“어정쩡한 자율주행차 안 만든다”…현대차그룹, 2029년 자체 AI 양산·2028년엔 엔비디아로 먼저 달린다
현대자동차그룹이 2029년 하반기 자체 개발한 자율주행 인공지능(AI) ‘아트리아 AI’를 탑재한 자율주행차를 양산한다. 이에 앞서 2028년에는 엔비디아 기술을 적용한 차량을 먼저 내놓고, 양산 과정에서 쌓은 데이터와 경험을 자체 AI 고도화에 활용한다. 외부 기술로 시장 진입을 앞당긴 뒤 자체 기술로 경쟁사를 추격하겠다는 전략이다.
현대차그룹은 지난 11일 경기 성남시 포티투닷 본사에서 ‘자율주행 미디어 데이’를 열고 이 같은 로드맵을 공개했다. 2028년 상반기에는 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 적용한 소프트웨어중심차(SDV)에 고속도로에서 운전자가 전방을 주시하는 등 일정 조건에서 운전대에서 손을 떼고 달릴 수 있는 레벨2+(L2+) 기능을 적용한다. 같은 해 하반기에는 이를 복잡한 도심까지 확대한 L2++ 차량을 내놓고, 2029년 하반기에는 현대차·기아와 포티투닷이 공동 개발한 아트리아 AI로 같은 수준의 주행 기능을 구현할 계획이다.
끼어드는 車에 양보하고 골목길도 척척…서울 도심 달린 ‘아트리아 AI’현대차그룹은 이날 자체 아트리아 AI가 실제 서울 도심을 달리는 모습도 영상으로 처음 공개했다. 서울 송파구의 한 도로에서 우회전 차량이 본선에 진입하려 하자 테스트카는 스스로 속도를 줄여 공간을 내줬고, 합류한 차량은 비상등을 켜 고마움을 표시했다. 운전자가 아닌 아트리아 AI가 양보를 판단한 장면이다. 아이오닉6 기반 테스트카는 판교에서 경부고속도로와 올림픽대로 등을 거쳐 광화문까지 달렸다. 길가에 세워진 차량을 피해가고, 갑자기 끼어드는 차에 대응했다. 비보호 좌회전과 T자형 교차로, 좁은 골목길에서도 주변 차량과 보행자를 살피며 방향과 속도를 조절하는 모습을 보였다.
다만 테스트카가 가속차로 끝부분에서야 본선에 합류하자 차에 타고 있던 박민우 현대차·기아 첨단차플랫폼(AVP)본부장 겸 포티투닷 대표는 “판단 실수인 것 같은데 마음에 들지는 않는다. 내가 운전했다면 속도를 미리 줄여 옆 차 뒤로 갔을 것”이라고 평가했다.
“총력 다하면 더 빨리”…자체 AI 양산을 2029년까지 미룬 이유현대차그룹은 아트리아 AI를 더 일찍 내놓을 수도 있지만 일부러 2029년까지 시간을 두기로 했다. 박 대표는 “총력을 다하면 더 빨리할 수도 있지만 전략적으로 일정을 늦춰 잡았다”고 말했다. 2028년에는 이미 검증된 엔비디아 기술로 먼저 차량을 양산해 시장 경험과 실제 주행 데이터를 쌓고, 자체 아트리아 AI 개발진은 그동안 완성도와 안전성을 높이는 데 집중하겠다는 것이다. 박 대표는 서둘러 출시할 경우 궁극적으로 원하는 수준과 거리가 있는 “어정쩡한 레벨2++를 양산할 수 있다”고 설명했다.
아트리아 AI를 키우는 핵심은 현대차그룹이 ‘데이터 플라이휠’이라고 부르는 개발 방식이다. 실제 차량에서 주행 데이터를 모아 AI를 학습시키고, 성능이 좋아진 AI를 다시 차량에 적용해 또 새로운 데이터를 얻는 과정을 반복하는 구조다. 이 순환을 얼마나 빨리 돌리느냐가 자율주행 경쟁력을 좌우한다는 게 현대차그룹의 판단이다.
어려운 장면 골라 AI 집중 학습 “양산 후 5년내 경쟁사 데이터 추월”포티투닷은 현재 아이오닉5 기반 데이터 수집 차량 40여대를 운행하며 한 대당 주 80시간 이상 실제 도로를 달리고 있다. 문제는 모은 데이터가 모두 똑같이 가치 있는 것은 아니라는 점이다. 수집 데이터 가운데 차량 주행 행동의 75.4%가 차선 유지, 도로 종류의 58.5%가 직선, 주행 상황의 46.2%가 정속 주행이었다. 평범한 주행 장면이 상당수를 차지하는 셈이다.
현대차그룹은 그래서 AI가 실수했거나 판단하기 어려워한 장면을 골라내 집중적으로 다시 학습시키고 있다. 갑작스러운 끼어들기나 공사 구간, 악천후, 좁은 이면도로처럼 흔하지 않지만 자율주행차에는 어려운 상황을 많이 확보할수록 AI 성능을 빠르게 끌어올릴 수 있다는 설명이다.
현대차그룹은 여기에 전 세계 190여개 국가·지역에서 연간 700만대 이상을 판매하는 양산 규모를 결합한다. 현재 판매 차량 전체에서 자율주행 데이터를 모으는 것은 아니지만 향후 센서와 자율주행 시스템을 여러 차종에 공통 적용하면 다양한 국가와 도로에서 대규모 실주행 데이터를 확보할 수 있다. 회사는 본격 양산 이후 5년 안에 경쟁사가 누적한 데이터 규모를 넘어설 수 있을 것으로 보고 있다. 다만 현재 확보한 데이터 규모와 경쟁사와의 구체적인 격차는 공개하지 않았다.
센서와 컴퓨팅 체계도 양산을 염두에 두고 표준화한다. 현재 아트리아 AI 시험차인 아이오닉6에는 카메라 8개와 전방 레이더 1개가 달려 있다. 2028년부터는 엔비디아 ‘하이페리온 10’을 바탕으로 카메라 10개와 전방 레이더 1개, 초음파 센서 12개를 기본으로 삼아 가능한 한 많은 차종에 같은 구성을 적용할 계획이다. 박 대표는 “차를 산 뒤 7~8년이 지나도 최신 자율주행 기능을 소프트웨어로 업데이트할 수 있도록 최소한의 하드웨어 성능을 확보하겠다”고 말했다.
연 700만대 ‘양산의 힘’을 학습력으로…테슬라·샤오펑 추격글로벌 경쟁사들은 이미 대규모 실도로 데이터를 쌓으며 앞서 달리고 있다. 테슬라는 수많은 양산차에서 FSD(감독형 자율주행)를 운용하며 카메라로 본 도로 상황을 AI가 바로 조향과 가속·감속 판단으로 연결하는 E2E(앤드 투 앤드) 방식을 고도화하고 있다. 현대차그룹의 아트리아 AI도 E2E 방식을 채택했다. 중국 샤오펑은 AI가 주변 상황의 의미까지 이해하고 행동까지 결정하는 ‘시각·언어·행동(VLA)’ 기술도 빠르게 적용하고 있다. 현대차그룹도 아트리아 AI와 별도로 VLA 기반 자율주행 기술을 개발 중이다. 당장은 검증이 더 진행된 E2E를 먼저 양산하고, 향후 주행 상황과 차량의 하드웨어 여건에 따라 두 기술을 함께 활용한다는 계획이다.
결국 현대차그룹의 전략은 2028년 엔비디아 기술로 먼저 시장에 들어간 뒤, 그 과정에서 쌓은 데이터와 경험을 2029년 자체 AI로 이어가는 것이다. 이미 막대한 주행 데이터를 확보한 경쟁사들을 상대로 연간 700만대 이상을 만드는 ‘양산의 힘’을 AI가 ‘빨리 학습하는 힘’으로 바꿀 수 있느냐가 자율주행 추격전의 승부처가 될 전망이다.
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