AI 핵심 요약
beta- 현대차그룹이 2028일 엔비디아 기반 ADAS를 양산한다
- 2029일 하반기 아트리아 AI 탑재로 내재화를 추진한다
- 데이터 축적과 레벨4 실증으로 자율주행 경쟁력을 키운다
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광주 레벨4 실증·VLA 개발 병행…자율주행 넘어 피지컬 AI로 확장
엔비디아 의존도는 변수…차량 제어·알고리즘·OTA 자체 역량이 관건
[서울=뉴스핌] 김기락 기자 = 현대자동차그룹이 엔비디아와 협력해 자율주행 양산 속도를 높이는 동시에 자체 인공지능(AI) '아트리아 AI(Atria AI)'를 통해 핵심 소프트웨어 역량 내재화에 나선다.
2028년 엔비디아 기반 첨단운전자보조시스템(ADAS)을 양산차에 적용하고, 2029년 하반기에는 현대차·기아와 포티투닷이 공동 개발한 아트리아 AI 기반 시스템을 탑재한다는 구상이다.
외부의 검증된 플랫폼으로 양산 시점을 앞당기는 동시에 실제 차량에서 확보한 데이터를 자체 AI 개발에 활용하는 전략이다. 독자 개발에 따른 시장 진입 지연을 피하는 동시에, 장기적으로는 현대차그룹 주도의 자율주행 소프트웨어 경쟁력을 확보하려는 복안으로 풀이된다.
현대차그룹은 지난 11일 경기 성남시 포티투닷 본사에서 열린 '현대차그룹 자율주행 미디어 데이'에서 이 같은 로드맵을 공개했다. 엔비디아의 AI 컴퓨팅과 개발 생태계를 활용해 초기 양산과 데이터 축적의 속도를 높이고, 이를 아트리아 AI의 학습·검증·고도화로 연결하는 투트랙 전략이다.
◆ 엔비디아 2028년 적용, 아트리아 AI는 2029년 하반기
현대차그룹은 엔비디아의 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 활용해 2028년 상반기 레벨2+ 기능을 양산차에 적용한다. 같은 해 하반기에는 보다 복잡한 도심 환경까지 고려한 레벨2++ 차량을 선보일 계획이다.
자체 개발하는 아트리아 AI는 2029년 하반기 레벨2++ 양산차에 처음 적용한다. 현대차·기아 첨단차플랫폼(AVP)본부와 포티투닷은 인지부터 판단, 주행 행동 생성까지 연결하는 엔드투엔드(E2E) 자율주행 모델을 개발하고 있다. 단일 기능별 소프트웨어를 조합하는 방식에서 나아가, 차량 주변 상황을 종합적으로 이해하고 주행 경로와 행동을 생성하는 방향이다.
현대차그룹은 당초 2027년으로 거론됐던 자체 운전자보조 소프트웨어 양산 목표를 2029년 하반기로 조정했다. 로이터통신은 이를 약 2년 늦춰진 것으로 보도했지만, 현대차그룹은 엔비디아 기반 시스템을 먼저 양산해 실제 주행 데이터를 축적하고, 이를 아트리아 AI의 완성도와 안전성 제고로 연결하는 단계적 전략을 택한 것으로 해석된다.
자율주행 기술은 차선 유지나 정속 주행 같은 정형화된 기능을 넘어선다. 공사 구간, 보행자와 이륜차의 돌발 움직임, 악천후, 불규칙한 차선, 국가별 교통 법규와 운전 습관처럼 예측하기 어려운 '롱테일' 상황에서 얼마나 일관되고 안전하게 판단하느냐가 경쟁력의 기준이 된다.
김필수 대림대학교 미래자동차학부 교수(한국전기자동차협회장)는 "당분간은 엔비디아 기술에 의존할 수밖에 없지만, 2029~2030년에는 반드시 자율주행 선도 그룹에 진입해야 한다"며 "선도 그룹에 들어간 뒤에도 엔비디아로부터 완전한 기술 독립이 가능한지가 더 큰 과제"라고 말했다.
이어 "미래 자동차 산업은 결국 알고리즘 회사가 주도하게 될 것"이라고 진단했다.
◆ 엔비디아 활용해 '데이터 플라이휠' 구축
현대차그룹의 엔비디아 협력은 차량용 반도체 도입에 그치지 않는다. 엔비디아 플랫폼을 적용한 양산차를 조기에 출시해 실제 도로에서 대규모 데이터를 확보하고, 이를 아트리아 AI 고도화에 활용한다는 게 핵심이다.
이를 위해 현대차그룹은 엔비디아 'DRIVE Hyperion 10'을 활용해 차량의 센서 구성과 데이터 처리 체계를 표준화하는 작업도 진행한다. 차종별 카메라와 레이더, 센서 구성 및 데이터 형식을 통일해 수집한 데이터를 AI 학습과 검증에 빠르게 연결한다는 전략이다. 차종과 지역에 따른 데이터 편차를 줄여 글로벌 양산 기반의 장점을 극대화할 수 있을 것으로 보인다.
박민우 현대차·기아 AVP본부장 겸 포티투닷 대표는 자율주행 경쟁의 본질을 '학습 속도'로 규정했다. 차량 주행→데이터 수집→AI 학습→가상·실차 검증→소프트웨어 배포를 반복하는 '데이터 플라이휠'을 구축한다는 것이다.
현대차그룹은 현재 약 40대의 데이터 수집 전용 차량을 운용하며 공사 구간과 악천후, 급격한 차로 변경 등 AI가 판단하기 어려운 이른바 '엣지 케이스'를 집중적으로 확보하고 있다. 전체 주행시간을 늘리는 데 그치지 않고, 자율주행 시스템의 성능을 실질적으로 끌어올릴 수 있는 고난도 데이터를 선별·학습하는 데 초점을 맞춘 것이다.
현대차·기아의 글로벌 판매 기반은 데이터 플라이휠을 가속할 수 있는 중요한 자산이다. 양산차에서 확보한 데이터를 학습과 검증에 반영하고, 검증된 소프트웨어를 무선 업데이트(OTA)로 차량에 적용하는 선순환 구조를 구축할 수 있기 때문이다.
◆ 광주 레벨4 실증…"피지컬 AI의 첫번째는 자율주행차"
현대차그룹은 올해 말 전남광주통합특별시에 아트리아 AI 기반 레벨4 자율주행 실증차를 투입할 예정이다. 실제 도로에서 기술을 검증하면서 국내 환경에 맞는 주행 데이터를 확보한다는 계획이다. 양산형 레벨2++ 기술 개발과 레벨4 실증을 병행해 기술의 폭과 깊이를 함께 넓히겠다는 전략으로 풀이된다.
포티투닷은 자율주행을 넘어 비전·언어·행동(VLA) 모델도 개발하고 있다. VLA는 시각 정보와 언어 기반 추론을 결합해 주변 상황을 이해하고 차량의 행동까지 생성하는 기술이다. 현대차그룹은 올해 말부터 내년 초까지 실차 테스트에 들어가기로 했다. 차량이 정해진 규칙에 반응하는 단계를 넘어, 도로 상황의 맥락을 이해하고 스스로 주행 판단을 내리는 피지컬 AI로 기술 범위를 확장하는 과정이다.
김 교수는 "피지컬 AI의 첫 번째 산업 현장이 바로 전기차와 자율주행차"라며 "전기차는 단순히 배터리로 움직이는 차가 아니라 AI가 도로 상황을 인식하고 판단해 실제 움직임으로 옮기는 이동형 로봇에 가깝다"고 말했다.
특히 "정의선 현대차그룹 회장이 차세대 차량의 핵심 경쟁력으로 꼽히는 소프트웨어 중심 자동차(SDV)를 강조하는 이유도 여기에 있다"며 "하드웨어 제조 능력만으로는 부족하고, 차량을 지속적으로 학습·개선시키는 알고리즘과 소프트웨어 역량을 확보해야 한다"고 강조했다.
◆ 속도와 독자성, 2029년이 분기점...엔비디아 의존도 '변수'
이 같은 현대차그룹의 선택은 결국 '속도'와 '독자성'을 동시에 확보하려는 전략으로 분석된다. 엔비디아 플랫폼을 활용해 초기 양산과 검증 기간을 줄이는 동시에, 실제 주행 데이터를 아트리아 AI 개발에 활용한다는 것이다.
다만, 엔비디아 의존도 확대는 변수다. ADAS 경쟁력은 AI 반도체뿐 아니라 인지·판단 모델, 차량 제어 소프트웨어, 학습 데이터, 기능안전, OTA 등 복합적인 역량에 의해 결정되기 때문이다. 현대차그룹으로선 최대 과제 중 하나다. 향후 피지컬AI 미래 사업의 기반이 될 수 있어 보여서다. 2028년 엔비디아 기반 레벨2+·2++ 양산이 첫 시험대라면, 2029년 하반기 아트리아 AI 양산은 현대차그룹의 소프트웨어 기술 내재화 수준을 확인하는 분기점이다.
자동차 업계 한 관계자는 "엔비디아와의 협업으로 확보한 시간이 단순한 기술 도입에 그치지 않고 현대차그룹만의 데이터와 알고리즘 경쟁력으로 이어질 수 있을지가 향후 자율주행 사업의 핵심 변수가 될 것"이라고 내다봤다.
peoplekim@newspim.com
