[현대차그룹 자율주행 ①] 엔비디아 2028·아트리아 AI 2029…왜 1년 늦췄나

[프라임경제] 현대자동차그룹이 자체 자율주행 인공지능(AI) '아트리아 AI(Atria AI)'를 양산차에 적용하는 시점은 2029년 하반기다. 한 해 앞선 2028년에는 엔비디아(NVIDIA)의 자율주행 솔루션을 적용한 차량이 시장에 나온다.

자체 AI를 개발하면서 외부 솔루션을 1년 앞서 투입하는 시간표에는 양산 속도와 기술 내재화를 함께 가져가려는 계산이 담겼다. 2028년 엔비디아 기반 차량에서 제품화 경험과 실차 데이터를 확보하고 이 과정에서 드러난 문제를 2029년 아트리아 AI 개발에 반영하는 구조다.

현대차그룹은 지난 11일 경기도 성남시 포티투닷(42dot) 본사에서 열린 '현대차그룹 자율주행 미디어 데이'에서 엔비디아 기반 레벨 2+ 기능을 2028년 상반기, 레벨 2++를 같은 해 하반기 양산차에 적용한다고 밝혔다. 

아트리아 AI 기반 레벨 2++ 양산 목표는 2029년 하반기로 잡았다. 외부 검증 기술로 양산 시기를 당기면서 자체 핵심 기술을 병행 개발하는 '투 트랙(Two-Track) 전략'이다.

현대차그룹이 이런 전략을 꺼낸 데에는 자율주행 경쟁 방식의 변화가 자리한다. 미국에서는 판매 차량과 로보택시에서 실제 주행 데이터를 축적하고 있고 중국에서도 복잡한 도심 주행 기능이 빠르게 상용화되고 있다. 현대차그룹 역시 앞으로 자율주행이 자동차의 기본 경쟁력으로 자리 잡을 것으로 보고 있다. 제조 품질을 높이는 기존 완성차의 개발 방식에 AI를 지속적으로 학습시키는 역량까지 더해야 하는 상황이다.

엔비디아와 아트리아 AI는 1년의 시차를 두고 양산 경험과 데이터를 연결하는 구조로 짜였다. 엔비디아 솔루션을 적용한 차량을 2028년부터 양산하면서 차량 개발과 품질 검증, 실도로 운행에서 드러나는 문제를 파악하고 그 결과를 자체 AI에 반영한다.

권정현 현대차·기아 자율주행개발센터장 부사장은 엔비디아 기반 차량 양산 과정에서 겪는 문제 상당수가 아트리아 AI 양산에서도 반복될 수 있다고 설명했다. 이 과정에서 축적한 노하우와 데이터는 아트리아 AI 개발에 활용한다는 계획이다.

이 구조는 현대차그룹의 자율주행 개발 조직에도 반영돼 있다. 현대차·기아 AVP본부는 기존 양산 경험을 바탕으로 안전과 품질, 규제 대응 등 제품화 영역을 담당한다. 포티투닷은 AI와 소프트웨어 개발을 맡는다. 두 조직은 개발 환경과 업무 프로세스, 정보 공유 체계를 통합해 사실상 하나의 팀으로 아트리아 AI를 개발하고 있다.

아트리아 AI의 개발 경로도 고정돼 있지 않았다. 포티투닷은 모듈러 방식에서 출발했지만 약 2년 전부터 엔드투엔드(End-to-End, E2E) 방식으로 빠르게 전환했다. 현재 모델은 센서 입력과 내비게이션 정보를 받아 운전 정책과 의사결정을 학습하고 차량 제어 명령까지 생성한다. 차로 유지와 차로 변경, 경로 생성 등 주행 기능도 E2E 모델 안에서 다룬다.

엔비디아가 공개한 알파마요(Alpamayo)와도 접근 방식에 차이가 있다. 포티투닷에 따르면 아트리아 AI는 학습 데이터에서 운전 정책과 의사결정을 모델 내부에 익히고 차량 제어 명령을 직접 생성한다. 알파마요는 운전 판단의 추론 근거까지 명시적으로 학습하고 출력하는 방향을 취한다. 

현대차그룹은 현재 E2E 기반 아트리아 AI를 양산 축으로 개발하면서 언어적 추론을 포함한 차세대 모델도 함께 준비하고 있다.

2029년이라는 시점은 추가 학습과 검증 시간을 확보하기 위해 전략적으로 짜인 일정이다. 현대차그룹은 현재 확보한 E2E 기반을 제품 수준으로 끌어올리는 데 남은 시간을 투입할 계획이다.

박민우 현대차·기아 AVP본부장 사장 겸 포티투닷 대표는 "아트리아 AI는 사실 총력을 다하면 더 빨리 할 수도 있을 것으로 본다"면서 "전략적으로 일정을 늦춰 잡았다"고 강조했다. 충분한 완성도를 확보하기 전에 서두를 경우 회사가 목표로 삼은 '노스 스타(North Star, 궁극 목표)'에서 떨어진 레벨 2++가 나올 수 있다는 판단을 제시했다.

박 사장이 언급한 2029년 하반기는 개발 인력을 아트리아 AI에 집중시키기 위한 선택과도 연결된다. 그는 과거 테슬라와 엔비디아에서 눈앞의 개발 일정을 당기는 과정에서 조직의 리소스가 소진되는 경험을 했다며, 엔비디아 기술로 2028년 양산을 진행하는 동안 자체 기술에 개발 역량을 집중하겠다는 구상을 설명했다.

그렇다고 남은 시간이 여유로운 것은 아니다. 현대차그룹은 2027년까지 주행과 주차, 능동안전 기능을 제품 수준으로 끌어올리고 2028년에는 수많은 엣지 케이스(Edge Case) 데이터를 축적할 계획이다. 2029년에는 국내뿐 아니라 북미와 유럽 등 주요 시장의 안전 인증을 준비한다. 개발과 실도로 학습, 인증 작업이 해마다 이어지는 일정이다.

규제 환경도 양산 속도에 영향을 준다. 같은 기능이라도 국가마다 허용 범위가 다르다. 박민우 사장은 향후 HDA 4 기능을 사례로 들며 미국 고속도로에서는 차량이 스스로 차선을 변경하고 다른 고속도로 램프로 진입할 수 있지만 국내에서는 동작마다 운전자 확인이 필요한 규제가 있다고 설명했다. 기술 완성도와 별개로 각 시장의 법규와 인증에 맞춘 제품화 과정이 필요하다는 얘기다.

결국 2029년까지는 AI 모델 고도화와 함께 차량 통합, 품질 검증, 안전성 확보, 글로벌 인증 등 제품화 작업이 이어진다. 연구 환경에서 구현한 자율주행을 여러 국가에서 판매할 수 있는 양산 시스템으로 바꾸는 과정이다.

엔비디아 기반 차량과 아트리아 AI가 경험과 데이터를 공유하려면 하드웨어 기준부터 정리해야 한다. 현대차그룹이 엔비디아의 하이페리온(Hyperion) 10을 토대로 센서 체계를 표준화하는 작업을 병행하는 이유다.

현재 AVP본부와 포티투닷, 모셔널(Motional)은 개발 목적과 이력에 따라 센서 구성이 다르다. 센서 종류와 위치가 달라지면 차량에서 생성되는 데이터의 형태도 달라진다. AI 학습에 사용하려면 별도의 가공 과정이 늘어나고 여러 조직에서 확보한 데이터를 한꺼번에 활용하기도 어려워진다. 현대차그룹은 하이페리온 10을 공통 기준으로 삼아 신규 차종부터 데이터 형식을 맞출 계획이다.

2028년 양산차의 구체적인 하드웨어 윤곽도 공개됐다. 기본 센서 구성은 카메라 10개와 전방 레이더 1개, 초음파 센서 12개다. 차급에 따라 장착 위치에는 차이가 생길 수 있지만 가능한 많은 차종에 같은 기본 구성을 쓰겠다는 방침이다. 차량용 컴퓨터는 엔비디아 오린 X(Orin X) 또는 드라이브 토르(DRIVE Thor)를 검토하고 있다.

여기서 중요한 부분은 센서 개수보다 표준화가 만들어낼 데이터의 연속성이다. 같은 센서와 컴퓨팅 구조를 사용하는 차량이 늘어나면 서로 다른 차종에서 수집한 실도로 데이터를 동일한 기준으로 쌓을 수 있다. 엔비디아 기반 차량에서 발생한 데이터를 자체 아트리아 AI 학습에 활용하기도 쉬워진다.

하드웨어 수명도 길게 잡았다. 현대차그룹은 고객이 차량을 구매한 뒤 7~8년이 지나도 최신 자율주행 모델을 소프트웨어 업데이트로 적용할 수 있는 수준의 컴퓨팅 사양을 확보할 계획이다. 현시점에서는 오린 X를 유력하게 보고 있지만 시장 상황과 수요에 따라 최종 사양을 정한다.

현재 기본 구성에는 라이다가 포함되지 않았다. 향후 레벨 3 단계에서 센서 이중화가 필요해질 경우 적용 가능성은 열어뒀다. 현대차그룹이 2028년 하드웨어를 한 번 정하고 고정하기보다 장기간 소프트웨어와 자율주행 수준을 확장할 수 있는 기반으로 설계하고 있다는 의미다.

현대차그룹의 자율주행 체계는 엔비디아와 아트리아 AI 두 종류로만 구성되지 않는다. 미국에서는 모셔널이 로보택시 기술을 개발하고 있고 중국 양산차에는 모멘타(Momenta)의 자율주행 기술도 활용하고 있다. 글로벌 시장마다 데이터와 지도, 규제 환경이 달라 하나의 소프트웨어를 전 지역에 그대로 적용하기 어려운 상황도 고려해야 한다.

박민우 사장은 모셔널이 현재 고정밀 지도(HD맵)를 활용해 아트리아 AI와 다른 방식을 사용하고 있지만 장기적으로 기술 구조는 수렴할 것으로 내다봤다. 다만 지정학적 제약으로 특정 국가에서 개발된 모델을 다른 지역에 적용하지 못할 가능성도 거론했다. 기술력이 비슷한 수준에 올라와도 모든 시스템을 하나로 합치는 방식이 최선인지 추가 판단이 필요하다는 설명이다.

자체 AI 내재화가 곧 모든 외부 기술의 퇴장을 뜻하지 않는 이유다. 현대차그룹은 시장과 기술 수준에 따라 여러 선택지를 보유하면서 공통 센서와 데이터 체계를 통해 개발 자산을 공유하는 방향을 그리고 있다.

이 과정에서 2028년은 중요한 연결 구간이 된다. 엔비디아 솔루션이 실제 고객 차량에 적용되고 공통 센서 체계에서 데이터가 쌓이기 시작한다. 2029년에는 그 경험을 받은 아트리아 AI가 양산 단계에 진입한다.

2029년이라는 시점에는 자체 AI 개발뿐 아니라 2028년 엔비디아 양산과 센서 표준화, 실차 데이터 축적, 엣지 케이스 학습, 글로벌 인증까지 이어지는 시간표가 담겼다. 2028년에 얻은 제품화 경험을 2029년 자체 기술의 완성도로 얼마나 빠르게 흡수하느냐가 현대차그룹 투 트랙 전략의 성패를 가를 변수다.