主な内容
▶ 現代自動車グループは9月11日、京畿道城南市の42dot本社で自動運転メディアデーを開催し、自社開発の自動運転AI「Atria（アトリア）」を搭載した車両がソウル都心を走行する映像を初めて公開した。
▶ 量産計画は2本立てとなる。NVIDIAのソリューションを基盤とするレベル2+は2028年上半期、レベル2++は2028年下半期に量産車へ適用する。自社開発のAtriaを基盤とするレベル2++は2029年下半期に量産する。
▶ 開発体制の中核はデータ・フライホイールだ。車両からデータを収集してAIの学習・検証に活用し、改善したモデルを再び車両に搭載して新たなデータを得る循環構造である。
▶ 現在、データ収集専用車両40台余りを昼夜運用している。現代自動車・起亜の年間700万台の販売台数が、潜在的なデータ基盤になると説明した。
現代自動車グループは、自社開発の自動運転AIを搭載した車両がソウル都心を走行する映像を初めて公開した。量産スケジュールも併せて発表した。
現代自動車グループは11日、京畿道城南市の42dot本社で自動運転メディアデーを開催した。現代自動車・起亜AVP本部長（社長）兼42dot代表のパク・ミヌ氏、現代自動車・起亜自動運転開発センター長（副社長）のクォン・ジョンヒョン氏が戦略とロードマップを発表し、42dotのチョン・ソンギュン氏とイ・ヒソク氏が技術を紹介した。
◆ NVIDIAで2028年、自社AIで2029年
現代自動車グループは今年3月、NVIDIAとの協業を発表し、2本立ての戦略を示した。NVIDIAの実績ある技術で量産を加速する一方、自社AIを内製化する構想だ。
まず、NVIDIAの車載AIコンピューティングプラットフォームと自動運転ソフトウェアをSDV車両アーキテクチャに統合し、2028年上半期にレベル2+機能を量産車へ適用する。2028年下半期には、レベル2++を適用した量産車を投入する。AVP本部、42dot、Motionalが使用してきたセンサー構成は、NVIDIA DRIVE Hyperion 10を中心に段階的に標準化する。異なる車両から得たデータを同じ形式で蓄積するためだ。
自社開発の軸となるのはAtria AIだ。AVP本部と42dotが共同開発するエンド・ツー・エンド方式の自動運転システムで、両組織は開発環境や業務手順、情報共有体制を一元化して運用している。Atriaを基盤とするレベル2++車両は2029年下半期に量産する。NVIDIAを基盤とする車両より1年遅い。
この日公開された映像で披露された技術は、レベル2++相当だ。レベル2系列は、車両が操舵や加減速を担う一方、運転者が監督責任を負う段階である。
◆ 40台余りで収集し、700万台へ拡大
現代自動車グループが2つの開発軸をつなぐ基盤として掲げるのが、データ・フライホイールだ。車両からデータを収集してAIの学習と検証に使い、改善したモデルを再び車両に適用して新たなデータを確保する循環構造である。
データの確保は現在、40台余りの収集専用車両が担っている。昼夜を問わず運用し、道路工事区間や悪天候、急激な車線変更、裏通りに駐停車する車両といった例外的な状況を収集する。現代自動車・起亜は世界190か国余りで年間700万台以上を販売しており、現代自動車グループはこれを実走行データの潜在的な基盤として示した。
量よりも選別に重点を置いた。ハード・イグザンプル・マイニングの手法で、モデルが苦手とする状況を自動的に選び出し、継続的なトレーニング・パイプラインによって反復学習に反映する。実車評価で見つかった脆弱な状況は、再びデータ収集とモデル改善へ戻される。
仮想検証も導入した。実際の走行データを3次元環境として再構成し、3Dガウシアンスプラッティング技術によって、実際の道路で繰り返すことが難しい、または危険な状況を仮想空間で再現する。ここで、新たに学習したモデルが従来の性能を低下させていないかを確認する。
韓国と米国の開発拠点をつなぎ、24時間開発を行う「フォロー・ザ・サン」方式も運用する。一地域の勤務時間が終わると、別の地域がデータ収集や課題分析、モデル改善を引き継ぐ。自動運転中の急加速・急減速や機能解除などの状況を自動記録するスペシャルイベントレコーダーも、段階的に組み合わせている。
データをグループ内外へ広げる「データ・ユニオン」体制も構築する。元データを交換するのではなく、複数の車両や組織のデータを同じ基準で蓄積し、AI学習に活用するエコシステムだ。まずは現代自動車・起亜、42dot、Motionalなどグループ内から始める。
レベル4の実証も並行して進める。国土交通部と協力し、年末に全羅南道・光州統合特別市へAtriaを搭載したSDVペースカーをベースとする実証車両を投入する。ここで得られた突発状況のデータも、データ・フライホイールへ戻される。
クォン・ジョンヒョン副社長は「自動運転の競争力は、どれだけ多くのデータを確保するかよりも、データをどれだけ速く学習・検証・性能改善へつなげられるかにかかっている」と述べた。
◆ 映像はワンテイク、VLAはシミュレーション段階
公開された映像は3種類だ。パク・ミヌ社長とチョン・ソンギュン・グループリードが同乗し、板橋から京釜高速道路、オリンピック大路、銅雀大橋、崇礼門を経て光化門まで移動する映像、混雑する通勤時間帯の江南や大型車両の多い蚕室、雨が降る板橋を走行するワンテイク映像3本、そして路肩に駐停車した車両の回避や割り込み、信号のない交差点での左折など、10種類の例外状況への対応映像だ。ワンテイク映像は2～4分間で、再生速度の変更以外は編集していない。
42dotは次世代技術としてVLAモデルの開発に着手したと明らかにした。視覚情報の認識、言語に基づく推論、行動生成を1つのモデルに統合する方式だ。従来のエンド・ツー・エンドモデルが走行入力を車両の動作へ直接つなげるのに対し、VLAはそこに言語ベースの状況理解を加え、判断の根拠を説明できるようにする。この日公開された開発映像では、車両が車線変更を行う状況で、その理由を説明する文章が画面に表示された。
VLAは現在、シミュレーションによる検証段階にある。42dotは今年末から来年初めにかけて、実車テストを含む開発プロセスを稼働させる計画だ。従来のエンド・ツー・エンドモデルの開発も並行して進める。
パク・ミヌ社長は「自動運転競争の本質は、結局のところ学習速度の競争だ」とし、「技術開発の速度と安全性は、互いに相反する価値ではない。より多くの例外状況を発見して学習するほど、自動運転はさらに安全になり得る。十分に検証された技術だけを車両に適用するという原則の下、開発速度と安全性をともに高めていく」と述べた。