현대자동차가 시차를 활용해 세계 각지의 개발 조직이 자율주행 문제를 24시간 연속 처리하는 데이터 학습 체계를 구축해 자율주행 기술 개발에 속도를 낸다. 한 지역의 업무가 끝나면 업무를 시작한 다른 지역이 해결 작업을 이어받아 자율주행 인공지능(AI)의 개선 속도를 높이는 방식이다.
이경민 현대차(422,500원 ▲1,500 +0.36%) 자율주행개발센터 상무는 26일 서울 강남구 코엑스에서 열린 '2026 자율주행모빌리티산업전'에서 "데이터 플라이휠에서 가장 중요한 요소는 운영"이라며 "전 세계에서 24시간 문제가 수집되고 24시간 해결되는 구조를 만들고 있다"고 말했다.
이 상무는 현재 자율주행 산업이 기술 개발을 넘어 본격적인 서비스 확산을 앞둔 '맨해튼 모멘트'에 진입했다고 진단했다. 그는 "자율주행용 시스템온칩(SoC)이 준비됐고 엔드투엔드(E2E)나 시각언어행동(VLA) 등 방법론도 어느 정도 확정됐다"며 "필요한 조건이 갖춰지면서 이제 자율주행을 실제 서비스로 제공하는 단계에 접어들고 있다"고 설명했다. 중국에서 출시되는 신차 20대 가운데 12대가 레벨2 이상, 3대가 레벨2++ 기능을 탑재한 점도 근거로 제시했다.
데이터 플라이휠은 차량 데이터의 수집과 분석, AI 모델 학습·개선, 차량 배포가 다시 수집으로 연결되는 폐쇄형 순환 구조다. 개선된 모델이 더 나은 고객 경험을 제공해 이용자를 늘리고 여기서 확보한 데이터가 다시 모델 성능을 끌어올리는 방식이다. 이 상무는 이를 데이터가 쌓일수록 효과가 커지는 눈덩이에 비유했다.
현대차그룹은 연간 700만대 이상의 차량을 190여개국에 판매하는 양산 기반을 데이터 경쟁력으로 꼽았다. 다만 실제 주행 데이터 가운데 차선 변경이나 교차로 돌발 상황처럼 AI가 학습해야 할 가치가 높은 데이터의 경우 전체의 1% 이하에 불과하다. 이에 모든 데이터를 저장하고 처리하면 저장장치와 그래픽처리장치(GPU) 비용이 급증하는 만큼 여러 단계의 큐레이션을 거쳐 필요한 데이터를 골라내는게 필요하다.
선별된 데이터도 3차원으로 재구성해 폐쇄형 시뮬레이션에 활용된다. 교차로 무단횡단 장면에 비나 눈, 보행자 수 등 조건을 추가해 새로 학습한 모델이 다양한 상황에서 정상적으로 작동하는지 검증하는 방식이다.
현대차그룹은 관련 개발 속도를 높이기 위해 'Follow the Sun' 운영체계도 도입했다. 한 지역에서 해결하지 못한 이슈를 공통 시스템에 남기면 시차에 따라 업무를 시작한 다른 지역의 엔지니어가 이어받아 분석한다. 이 상무는 한국에서 남은 문제를 미국 엔지니어가 이어받는 상황을 사례로 들며 이슈 발견부터 근본 원인 분석과 개선 모델 배포까지 걸리는 시간을 줄일 수 있다고 소개했다.
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빠른 배포의 전제는 안전이다. 현대차는 새 모델을 배포할 때마다 수천개에서 수만개의 가상 시나리오와 실제 차량 시험을 진행한다. 차량에는 AI의 제어 결과를 다시 확인하는 규칙 기반 가드레일과 충돌 방지 장치, 시스템에 문제가 발생하면 차량을 최소 위험 상태로 전환하는 최소위험운행(MRM) 기능도 적용한다.
데이터 플라이휠은 고객의 운전 습관과 콘텐츠 이용 방식 등을 학습하는 개인화 서비스로도 확대될 전망이다. 이 상무는 "앞으로는 하드웨어와 외관, 편의성, 안전성뿐 아니라 자동차에 어떤 데이터 플라이휠이 적용됐는지도 구매 기준이 될 것"이라며 "완성차 업체 사이에서도 데이터를 공유하는 새로운 형태의 데이터 얼라이언스가 늘어날 것"이라고 내다봤다.
