서울--(뉴스와이어)--현대자동차그룹이 자율주행 기술 개발의 핵심 엔진인 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’을 본격 가동하며 빠르게 고도화되고 있는 자율주행 기술 성과를 처음 공개했다.

首尔-（新闻专线）-现代汽车集团首次推出了自动驾驶技术发展的关键引擎“数据飞轮”，揭示了快速推进的自动驾驶技术的成就。

현대차그룹은 9월 11일(금) 포티투닷 본사(경기도 성남시 소재)에서 ‘현대차그룹 자율주행 미디어 데이’를 개최하고, 자율주행 기술 개발 전략과 로드맵, 주요 개발 성과 및 향후 실행 방안을 발표했다.

现代汽车集团于9月11日（星期五）在其Forti2Dot总部（位于京道城南寺）举行了“现代汽车集团自动驾驶媒体日”，并宣布了其自动驾驶技术发展战略、路线图、主要发展成果以及未来实施计划。

이날 행사는 △박민우 현대차·기아 AVP본부장(사장) 겸 포티투닷 대표의 인사말 △권정현 현대차·기아 자율주행개발센터장(부사장) 겸 포티투닷 AD Division Lead의 그룹 자율주행 전략 발표 △포티투닷 Atria Group 정성균 GL(Group Lead)의 Atria AI 기술 소개 △포티투닷 Trion Group 이희석 GL의 VLA(Vision-Language-Action) 기반 차세대 자율주행 기술 소개 등 총 4개 세션으로 진행됐다.

活动当天举行了△来自现代汽车公司和起亚AVP部门负责人朴敏宇（总裁）和Forti2Dot首席执行官的问候△现代汽车公司和起亚自动驾驶开发中心负责人权正云（副总裁）以及Forti2Dot AD部门负责人△Forti2Dot Atria集团Jeong Seong-gyun GL（集团负责人）的Atria AI技术介绍△Forti2Dot Trion集团Lee Hee-seok GL基于VLA（Vision-Language-Action）的下一代自动驾驶技术介绍，共包括4场会议。

이 자리에서 현대차그룹은 자율주행 AI인 Atria AI(아트리아 AI)를 탑재한 SDV 테스트베드(Testbed) 차량이 운전자 개입 없이 복잡한 도심을 실제 주행하는 영상을 최초 공개하며, 자율주행 기술 고도화에 대한 강한 의지와 자신감을 드러냈다.

在此次活动中，现代汽车集团首次发布了一段配备自动驾驶人工智能Atria AI的SDV Testbed车辆的视频，该车辆在没有驾驶员干预的情况下实际行驶在复杂的市中心，展示了其升级自动驾驶技术的强烈意愿和信心。

영상에서 선보인 자율주행 기술은 ‘레벨 2++’ 수준으로, 데이터 플라이휠을 기반으로 자율주행 시스템의 학습·개선 과정이 선순환되고 있음을 입증했다.

视频中展示的自动驾驶技术处于“2++级”水平，证明了基于数据飞轮的自动驾驶系统的学习和改进过程处于良性循环之中。

특히 자율주행 기술력의 실체를 명확히 보여주는 도심 주행 영상 공개를 통해, 현대차그룹의 자율주행 기술이 단순한 연구개발 단계를 넘어 실도로 검증과 데이터 기반 고도화 등 경쟁력의 완성도를 다져가는 단계로 진화하고 있음을 보여줬다.

尤其是通过发布清晰展现自动驾驶技术本真的城市驾驶视频，现代汽车集团的自动驾驶技术正从简单的研发阶段，向通过实际道路验证和数据化推进固化竞争力的阶段演进。

이와 함께 현대차그룹은 데이터 확보와 AI 학습·검증·배포가 반복되는 데이터 플라이휠을 자율주행 경쟁력의 핵심 기반으로 제시하고, 대규모 실차 데이터를 기술 개선으로 연결하는 구체적인 작동 방식과 실행 체계를 공개했다.

此外，现代汽车集团还展示了涉及重复数据采集和人工智能学习、验证和分发的数据飞轮作为自动驾驶竞争力的核心基础，并揭示了将大规模实际车辆数据与技术改进联系起来的具体操作方法和实现系统。

또 포티투닷은 Atria AI의 주요 기술과 개발 현황을 소개하는 동시에 차세대 자율주행 기술인 VLA 기술 개발에 착수한 배경과 향후 계획을 설명했다.

此外，Forti2Dot介绍了Atria AI的主要技术和发展现状，并阐述了开发下一代自动驾驶技术VLA技术的背景和未来计划。

박민우 사장은 “자율주행 경쟁은 더 이상 특정 기능의 우열을 가리는 경쟁이 아니다”라며 “얼마나 많은 데이터를 확보하고, 얼마나 빠르게 학습하며, 그 결과를 실제 제품과 서비스에 반영할 수 있는지가 경쟁력을 결정한다”고 말했다.

朴敏宇会长表示，“自动驾驶的竞争不再是决定特定功能优劣的竞争，竞争力取决于获得了多少数据，学习速度有多快，以及结果如何体现在实际产品和服务中”，他说。

이어 “자율주행 경쟁의 본질은 결국 학습 속도의 경쟁”이라며 “현대차그룹은 데이터와 AI, 검증이 반복되는 선순환 구조를 기반으로 고객이 신뢰할 수 있는 자율주행 기술을 빠르게 개발해 나갈 것”이라고 밝혔다.

他继续说，“自动驾驶竞争的本质最终是学习速度的竞争，”并补充道，“现代汽车集团将基于数据、人工智能和验证重复的良性循环结构，快速开发客户可以信任的自动驾驶技术。”

◇ 외부 협업으로 양산 속도 확보하고 Atria AI로 핵심 기술 내재화

◇通过外部协作确保量产速度，并通过Atria AI内部化核心技术

현대차그룹은 지난 3월 엔비디아와 협업 전략을 발표하면서 엔비디아의 검증된 자율주행 기술을 활용해 양산 속도를 높이는 동시에 자체 AI 기술을 내재화하는 ‘투 트랙(Two-Track) 전략’을 추진한다고 밝힌 바 있다.

现代汽车集团在3月份宣布了与英伟达的合作战略，并宣布将使用英伟达久经考验的自动驾驶技术来加速量产，同时奉行将自己的人工智能技术内部化的“双轨战略”。

우선 엔비디아(NVIDIA)의 차량용 AI 컴퓨팅 플랫폼과 자율주행 소프트웨어를 SDV 차량 아키텍처에 통합해 2028년 상반기 엔비디아 솔루션 기반 레벨 2+ 기능을 양산차에 적용하고, 2028년 하반기 레벨2++ 적용 양산차를 출시할 계획이다.

首先，我们计划在2028年上半年将英伟达的汽车人工智能计算平台和自动驾驶软件集成到SDV车辆架构中，将基于英伟达解决方案的2级+功能应用于量产汽车，并在2028年下半年推出2级++的量产汽车。

이와 함께 AVP본부와 포티투닷, 모셔널 등이 사용해 온 센서 체계를 엔비디아 드라이브 하이페리온 10을 중심으로 단계적으로 표준화한다. 이를 통해 서로 다른 차량에서 확보한 데이터를 보다 일관된 형태로 축적하고 AI 학습과 검증에 효율적으로 활용하는 기반을 마련한다.

此外，AVP总部、Forti2Dot和General使用的传感器系统将逐步标准化，重点是NVIDIA Drive Hyperion 10。通过这一点，我们将以更一致的形式积累从不同车辆获得的数据，并为人工智能学习和验证的高效使用奠定基础。

두 번째 트랙으로 AVP본부와 포티투닷이 공동 개발하는 E2E(End-to-End) 기반 자체 자율주행 시스템 Atria AI를 지속 고도화한다. 두 조직은 개발 환경과 업무 프로세스, 정보 공유 체계를 하나로 통합해 사실상 하나의 개발팀처럼 협업하고 있다.

作为第二条赛道，由AVP总部和Forti2Dot联合开发的基于E2E（端到端）的自动驾驶系统Atria AI将继续升级。两个组织正在将开发环境、工作流程和信息共享系统整合为一个，像一个开发团队一样有效地协作。

이러한 협업 체계를 기반으로 현대차그룹은 2029년 하반기 Atria AI 기반 레벨 2++ 차량을 양산하고 이후 실차 데이터를 바탕으로 자율주행 기술을 단계적으로 확장할 계획이다.

基于这一协作系统，现代汽车集团计划在2029年下半年量产基于Atria AI的Level 2++车辆，并在此后根据实际车辆数据逐步扩展自动驾驶技术。

◇ 글로벌 양산 역량과 데이터 유니언 기반으로 데이터 생태계 확장… 데이터 플라이휠로 학습·검증 속도 가속화

◇基于全球量产能力和数据联合拓展数据生态…以数据飞轮加速学习和验证速度

현대차그룹은 투 트랙 전략을 하나의 경쟁력으로 연결하는 핵심 기반으로 데이터 플라이휠을 제시했다.

现代汽车集团将数据飞轮作为核心基础，将双轨战略连接为一种竞争力。

데이터 수집·학습·검증·배포를 연결하는 개발 체계가 실제 자율주행 개발 과정에 보다 효과적으로 반영되기 시작하면서, AI 모델을 보다 빠르게 개선할 수 있는 기반을 마련했다고 강조했다.

他强调，连接数据采集、学习、验证和分发的开发系统已经开始更有效地反映在实际的自动驾驶开发过程中，为更快地改进人工智能模型奠定了基础。

데이터 플라이휠은 차량에서 데이터를 수집하고 이를 AI 학습과 검증에 활용한 뒤, 개선된 모델을 다시 차량에 적용해 새로운 데이터를 확보하는 선순환 구조다.

数据飞轮是一种良性循环结构，它从车辆中收集数据，用于人工智能学习和验证，然后将改进的模型应用回车辆以保护新数据。

현대차그룹은 데이터 플라이휠의 출발점인 데이터 확보 측면에서도 강점을 보유하고 있다. 현대차·기아는 전 세계 190여 개 국가 및 지역에서 연간 700만 대 이상의 차량을 판매하고 있으며, 이는 자율주행 기술 개발에 필요한 방대한 실주행 데이터를 확보할 수 있는 잠재적 기반이 된다.

现代汽车集团在数据安全方面也有优势，这是数据飞轮的起点。现代汽车公司和起亚每年在全球190多个国家和地区销售超过700万辆汽车，这是保护开发自动驾驶技术所需的大量实际驾驶数据的潜在基础。

현대차그룹은 이러한 글로벌 양산 역량을 바탕으로 실제 도로 환경에서 생성되는 다양한 주행 데이터를 지속적으로 확보하고 AI 학습에 활용할 계획이다.

基于这种全球量产能力，现代汽车集团计划持续保护在真实道路环境中生成的各种驾驶数据，并将其用于人工智能学习。

현재는 40여 대의 데이터 수집 전용 차량을 주야간으로 운영하며 주행 데이터를 확보하고 있으며, 수집된 데이터에는 일반적인 직선 주행뿐 아니라 도로공사 구간, 악천후, 급격한 차로 변경, 이면도로 주정차 차량 등 현실 도로에서 발생하는 다양한 엣지 케이스(Edge Case)가 포함돼 있다.

目前，约有40辆专用于数据采集的车辆日夜运行，保障行车数据安全，采集的数据不仅包括一般直行，还包括道路施工路段、恶劣天气、快速换车、辅道停放车辆等真实道路上发生的各种边缘情况。

다만 자율주행 AI의 성능은 데이터의 절대적인 양만으로 결정되지 않는다. 전체 주행 데이터에서 AI가 어려워하는 상황을 얼마나 잘 찾아내고 이를 집중적으로 학습시키느냐에 따라 모델의 성능이 좌우되기 때문이다.

然而，自动驾驶人工智能的性能并不仅仅取决于绝对的数据量。这是因为模型的性能取决于人工智能在整体驾驶数据中发现困难情况并集中学习它们的程度。

이에 현대차그룹은 올해 초부터 AI 모델의 성능을 빠르게 향상시킬 수 있는 다양한 핵심 기술들을 데이터 플라이휠에 접목시키고 있다.

相应地，自今年年初以来，现代汽车集团一直在将各种可以快速提高AI模型性能的核心技术融入数据飞轮。

우선 ‘하드 이그잼플 마이닝(Hard Example Mining)[1]’ 기법을 활용해 모델이 어려워하는 주행 상황을 자동으로 선별하고, ‘컨티뉴어스 트레이닝(Continuous Training)[2]’ 파이프라인을 통해 이를 반복 학습에 반영한다. 실제 차량 평가에서 발견된 취약 상황을 다시 데이터 수집과 모델 개선으로 연결함으로써 개발 사이클을 단축하고 있다.

首先，“硬例挖掘”[1]“使用该技术，模型自动选择困难的驾驶情况，并通过“持续训练[2]”管道在重复学习中反映这一点。通过将实际车辆评估中发现的脆弱情况与数据采集和模型改进联系起来，缩短了开发周期。

가상 검증 기술도 데이터 플라이휠의 효율을 높이는 핵심 요소다. 현대차그룹은 실제 주행 데이터를 3차원 환경으로 재구성하고, ‘3D 가우시안 스플래팅(3D Gaussian Splatting)[3]’ 등 최신 그래픽 기술을 활용해 실제 도로에서 반복하기 어렵거나 위험한 상황을 가상으로 재현하고 있다.

虚拟验证技术也是提高数据飞轮效率的关键因素。现代汽车集团将实际驾驶数据重建到3D环境中，并使用“3D高斯飞溅[3]”等最新图形技术虚拟再现在真实道路上难以重复或危险的情况。

이를 통해 다양한 엣지 케이스에서 모델을 반복적으로 평가하고, 새롭게 학습한 모델이 기존 성능을 저하시키지 않는지 확인한다.

这在各种边缘情况下迭代地评估模型，并确保新学习的模型不会降低现有性能。

한국과 미국의 개발 거점을 연결해 하루 24시간 개발이 이어지는 ‘Follow-the-Sun[4]’ 방식도 운영하고 있다. 한 지역의 업무시간이 끝나면 다른 지역에서 데이터 수집과 이슈 분석, 모델 개선을 이어받는 방식으로 개발의 연속성을 높인다.

我们还操作“跟随太阳[4]”方法，连接韩国和美国的开发基地，24小时持续开发。在一个地区的营业时间结束时，通过继承其他地区的数据采集、问题分析和模型改进来增加开发的连续性。

현대차그룹은 자율주행 중 발생하는 중요 상황을 기록하는 ‘스페셜 이벤트 리코더(Special Event Recorder, 이하 SER)[5]’도 데이터 플라이휠에 단계적으로 결합하고 있다.

现代汽车集团也在逐步将记录自动驾驶过程中发生的重要情况的“特殊事件记录器（SER）[5]”结合到数据飞轮中。

SER은 운전자가 직접 기록을 요청하는 경우는 물론 급가속·급제동, 불안정한 차간 거리처럼 시스템이 특정 상황을 자동으로 감지하거나, 운전자 또는 시스템이 자율주행 기능을 해제하는 경우 관련 데이터를 자동으로 기록하는 체계다.

SER是一种系统，不仅在驾驶员直接请求记录时，而且在系统自动检测到特定情况时，如快速加速、突然刹车或不稳定的车间距离，或者当驾驶员或系统关闭自动驾驶功能时，自动记录相关数据。

향후에는 AI 모델이 어려워하는 상황을 보다 효과적으로 식별하고 관련 데이터를 자동으로 확보할 수 있도록 SER 체계를 고도화하는 방안도 검토하고 있다. 이를 통해 사람이 모든 상황을 일일이 정의하거나 분류하지 않아도 성능 개선에 필요한 데이터를 보다 효율적으로 확보하는 것이 목표다.

未来，我们还在考虑升级SER系统的方法，以便人工智能模型能够更有效地识别困难情况并自动保护相关数据。通过这一点，目标是更有效地保护提高性能所需的数据，即使人们没有一一定义或分类所有情况。

현대차그룹은 표준화된 센서 체계와 데이터 구조를 바탕으로 데이터 활용 범위를 그룹 내외로 확장하는 ‘데이터 유니언(Data Union)’ 체계도 구축한다.

现代汽车集团还在建立一个“数据联盟”系统，该系统基于标准化的传感器系统和数据结构扩大了集团内外的数据使用范围。

데이터 유니언은 특정 기업이 보유한 원본 데이터를 단순히 서로 맞바꾸는 개념이 아니라, 여러 차량과 조직에서 생성되는 데이터를 동일한 기준으로 축적하고 AI 학습에 활용할 수 있도록 하는 데이터 생태계를 의미한다.

数据联盟不是一个简单地交换特定公司持有的原始数据的概念，而是指一个数据生态系统，它在相同的基础上积累多个车辆和组织产生的数据，并可用于人工智能学习。

우선 현대차·기아, 포티투닷, 모셔널 등 그룹 내부의 데이터 활용 효율을 높이는 데 집중하고, 향후 단계적 확대를 위한 기반을 마련한다.

首先，我们将专注于提高现代汽车公司、起亚、Forti2Dot和Mosational等集团内部的数据利用效率，并为未来的逐步扩展奠定基础。

현대차그룹은 양산차 기술 개발과 함께 실제 도로에서 자율주행 레벨 4 기술을 실증하는 사업도 추진하고 있다.

除了开发量产汽车技术外，现代汽车集团还在进行一个项目，在实际道路上展示自动驾驶4级技术。

구체적으로는 국토교통부와 협업해 연말 전남광주통합특별시에 Atria AI를 탑재한 SDV 페이스 카(Pace Car) 기반의 자율주행 실증차를 투입하고 다양한 교통 상황과 예측하기 어려운 변수가 공존하는 국내 도로 환경에서 기술의 성능과 안정성을 점검할 계획이다.

具体而言，我们计划与国土交通省合作，于年底在全罗南道光州综合城市部署配备Atria AI的SDV Pace基于汽车的自动驾驶演示车，并在各种交通状况和不可预测变量并存的国内道路环境中检查该技术的性能和稳定性。

실증 과정에서 직접 확보한 다양한 주행 시나리오와 돌발 상황 데이터는 다시 데이터 플라이휠에 반영해 AI 학습과 성능 개선에 활용할 예정이다. 현대차그룹은 이를 통해 자율주행 레벨 2+ 이상의 양산형 운전자 보조 기술과 레벨 4 기술의 완성도를 함께 높일 방침이다.

演示过程中直接获得的各种驾驶场景和意外情况数据将反映在数据飞轮中，并用于人工智能学习和性能提升。通过此，现代汽车集团计划在自动驾驶2+或更高级别和4级技术上增加量产驾驶员辅助技术的完整性。

권정현 부사장은 “자율주행 경쟁력은 얼마나 많은 데이터를 확보하느냐보다, 데이터를 얼마나 빠르게 학습과 검증, 성능 개선으로 연결할 수 있는지에 달려 있다”며 “본격 가동을 시작한 데이터 플라이휠 체계를 통해 실도로에서 발견한 문제를 지속 개선하고 기술이 빠른 속도로 고도화될 것으로 기대한다”고 말했다.

副总裁权贞铉表示，“自动驾驶的竞争力不取决于有多少数据得到保护，而是取决于通过学习、验证和性能改进，数据能够以多快的速度连接起来。”他补充说，“通过已经开始全面运行的数据飞轮系统，在真实道路上发现的问题是“我们预计我们将继续改进，技术将快速发展，”他说。

포티투닷 정성균 GL은 “좋은 자율주행 AI는 결국 좋은 데이터에서 시작된다”며 “현대차그룹은 데이터 수집부터 모델 학습, 실제 차량 평가까지 전 과정을 연결해 Atria AI의 성능과 완성도를 지속적으로 높이고 있다”고 말했다.

Forti2Dot Jeong Seong-gyun GL表示，“好的自动驾驶人工智能最终始于好的数据，”并补充道，“现代汽车集团通过连接从数据采集到模型学习和实际车辆评估的整个过程，继续提高Atria人工智能的性能和完整性。”他说。

◇ 차세대 VLA 연구 확대… 자율주행을 넘어 Physical AI로 확장

◇下一代VLA研究的扩展…从自动驾驶扩展到物理AI

이날 포티투닷은 시각 정보와 언어적 추론, 차량 행동 생성을 통합한 VLA 기반 차세대 자율주행 기술 개발에 착수했다고 공개했다.

这一天，Forti2Dot宣布已开始开发基于VLA的下一代自动驾驶技术，该技术集成了视觉信息、语言推理和车辆行为生成。

포티투닷은 기존 E2E 자율주행 모델과 VLA 모델을 병행 개발해 자율주행 기술의 안정성과 확장성을 높이고, 차량 하드웨어 사양과 고객 요구에 맞춘 다양한 자율주행 솔루션을 제공한다는 계획이다.

Forti2Dot计划通过并行开发现有的E2E自动驾驶模型和VLA模型来增加自动驾驶技术的稳定性和可扩展性，并提供针对车辆硬件规格和客户需求量身定制的各种自动驾驶解决方案。

VLA는 시각 정보 인식(Vision), 언어 기반 추론(Language), 행동 생성(Action)을 하나의 모델로 결합하는 기술로, 자율주행과 로보틱스를 비롯한 Physical AI 분야의 핵심 기술로 주목받고 있다.

VLA是一种将视觉、基于语言的推理和动作结合到一个模型中的技术，作为物理人工智能领域的核心技术受到关注，包括自动驾驶和机器人技术。

기존 E2E 모델이 주행 입력을 차량의 행동으로 직접 연결한다면, VLA 모델은 여기에 언어 기반의 상황 이해와 추론 과정을 더해 복잡한 주행 상황에 대한 판단력과 설명 가능성을 높이는 것이 특징이다.

现有的E2E模型直接将驾驶输入与车辆行为联系起来，而VLA模型的特点是增加了基于语言的情境理解和推理过程，以增加对复杂驾驶情境的判断和解释可能性。

포티투닷은 VLA가 언어 기반 추론과 대규모 사전 학습 지식을 활용해 기존 주행 데이터만으로 학습하기 어려운 희귀 상황에 대한 대응력을 높이는 데 기여할 것으로 기대하고 있다.

Forti2Dot预计VLA将使用基于语言的推理和大规模先验学习知识，以提高对仅从现有驾驶数据中难以学习的罕见情况的响应能力。

또한 포티투닷은 VLA 개발 과정에도 데이터 플라이휠을 적용하고 있다. 주행 이슈가 발생하면 원인을 분석하고, 필요한 주행 정책과 데이터를 보강한 뒤 모델을 재학습한다.

Forti2Dot还将数据飞轮应用于VLA开发过程。当出现驱动问题时，分析原因，加强必要的驱动策略和数据，并重新研究模型。

현재 포티투닷의 VLA 기반 자율주행 기술은 시뮬레이션을 통한 모델 검증 단계에 있다. 포티투닷은 올해 말부터 내년 초까지 실차 테스트를 포함한 전체 개발 프로세스를 가동하고, 실제 주행 환경에서 확보한 이슈 데이터를 다시 학습과 검증에 반영해 VLA 모델의 완성도를 높여 나갈 계획이다.

目前，Forti2Dot基于VLA的自动驾驶技术通过仿真处于模型验证阶段。Forti2Dot计划从今年年底到明年初运营包括实际车辆测试在内的整个开发过程，并通过在学习和验证中反映从实际驾驶环境中获得的问题数据来增加VLA模型的完整性。

이날 포티투닷은 VLA 모델이 주행 상황을 해석하고 그 판단 근거를 언어로 출력하는 개발 영상을 공개했다. 차량이 차선을 변경하는 상황에서 주행 행동 및 그 이유를 설명하는 문장이 화면에 표시되는 모습이 담겼다.

这一天，Forti2Dot发布了一段开发视频，其中VLA模型用语言解释驾驶情况并输出其判断的依据。在车辆变道的情况下，解释驾驶行为和原因的句子显示在屏幕上。

이희석 GL은 “VLA는 AI가 단순히 주행하는 수준을 넘어 상황을 이해하고 추론하며 행동하는 Physical AI 구현의 핵심 기술”이라며 “자율주행을 시작으로 로보틱스 등 다양한 영역으로 확장할 수 있는 기반이 될 것”이라고 말했다.

Lee Hee-seok GL表示，“VLA是实现物理人工智能的核心技术，它超越了人工智能简单驾驶的水平，理解情况、推断和行动，”并补充道，“它将成为从自动驾驶开始扩展到机器人等各个领域的基础。”他说。

◇ 서울 도심 자율주행 영상 최초 공개… Atria AI 기술 성숙도 입증

◇首尔市中心首次发布自动驾驶视频……Atria AI技术成熟度得到验证

현대차그룹은 이날 행사에서 Atria AI를 탑재한 SDV 테스트베드 차량이 서울 도심을 실제 주행하는 영상을 최초로 공개했다. 데이터 플라이휠이 본격 작동하면서 Atria AI 성능 개선에 획기적 전환점이 마련되고 있음을 입증하는 차원이다.

在活动中，现代汽车集团首次公布了一段配备Atria AI的SDV试验台车辆在首尔市中心实际行驶的视频。这证明，随着数据飞轮全面投入使用，在提高Atria AI性能方面正在达到一个突破性的转折点。

영상은 혼잡한 서울 도심의 주행 상황을 가감 없이 공개함으로써 현대차그룹의 자율주행 기술 개발 현황과 향후 발전 가능성을 전달하는 데 초점을 맞추고 있다.

该视频通过揭示拥挤的首尔市中心的驾驶情况，不加减，重点传达了现代汽车集团的自动驾驶技术发展现状和未来发展潜力。

영상은 △경영진·개발 리더 동승 주행 영상 △도심 원테이크 주행 영상 △주요 엣지 케이스 대응 영상 등 3개 콘텐츠로 구성됐다.

视频由三个内容组成：△管理发展领导骑行视频△城市一拍行车视频△重大边缘案例回应视频。

첫 번째 영상은 박민우 사장과 포티투닷 정성균 GL이 차량에 함께 탑승해 판교에서 경부고속도로, 올림픽대로, 동작대교, 숭례문, 광화문으로 이어지는 주행 구간을 이동하는 모습을 담았다.

第一个视频显示朴敏宇总统和Poti2Dot Jeong Seong-gyun GL一起乘坐一辆车，从盘约行驶到京部高速公路、奥林匹克高速公路、东贾克桥、成也门门和光化门。

박민우 사장과 정성균 GL은 Atria AI의 개발 과정과 기술 현황, 자율주행 시스템의 판단 방식, 향후 기술 고도화 방향 등에 대해 의견을 나눴다. 실제 주행 상황을 바탕으로 차량이 주변 교통 상황을 인식하고 경로를 판단하는 모습과 다양한 도로 환경에 대응하는 과정도 함께 소개했다.

朴敏宇会长与GL郑成均就Atria AI的发展历程和技术现状、自动驾驶系统的判断方法、未来技术推进方向等进行了交流，并基于实际驾驶情况引入车辆识别周围交通状况并确定路线，以及应对各种道路环境的过程。

두 번째 영상은 △혼잡한 출근 시간대의 강남 도심 △버스 등 대형 차량의 통행이 많은 잠실 도로 △비가 내리는 판교 도심 등 다양한 환경에서 진행한 실주행 영상 3편으로 구성됐다. 각 영상은 2~4분 내외의 분량으로, 영상 재생 속도 외 편집 없이 원테이크 형식으로 제작해 실제 도로에서의 자율주행 모습을 자연스럽게 담아냈다.

第二个视频由三个在各种环境中进行的实际驾驶视频组成，包括繁忙高峰时间的江南市中心、公共汽车等大型车辆流量很大的蚕室路和下雨的Pangyo市中心。每个视频长约2NEPLHD4分钟，以一次拍摄的格式制作，除了视频播放速度之外没有编辑，自然捕捉了实际道路上的自动驾驶。

Atria AI가 차량과 보행자, 차선, 교차로, 신호등 등 다양한 도로 요소를 종합적으로 인식하고, 변화하는 주행 환경에 대응하는 과정을 보여준다.

Atria AI全面识别车辆、行人、车道、十字路口、红绿灯等各种道路元素，展现应对不断变化的驾驶环境的过程。

세 번째 영상은 자율주행 주행 성능을 확인할 수 있는 주요 엣지 케이스 대응 장면을 중심으로 제작됐다. △갓길 주정차 차량 회피 △주행 중 차량의 갑작스러운 끼어들기 △비보호 좌회전 △혼잡 구간의 보행자 인식 △이면도로 대향 차량 인식 등 골목길 같은 도심에서 발생할 수 있는 10개 상황이 담겼다.

第三个视频是围绕能够确认自动驾驶性能的重大边缘案例的响应场景而制作的，包含了△躲避路肩停放的汽车、△行驶中车辆突然中断、△无防护左转、△在拥堵路段识别行人、△识别面向侧路的车辆等10种可能发生在小巷等城区的情况。

현대차그룹은 정형화된 시험 시나리오가 아닌 복잡한 도심 교통 환경에서 발생할 수 있는 다양한 변수에 대응하는 모습을 통해 Atria AI 성능이 빠르게 고도화되고 있다는 점을 확인할 수 있기를 기대한다고 밝혔다.

现代汽车集团表示，预计将通过响应复杂城市交通环境中可能发生的各种变量，而不是标准化测试场景，确认Atria AI的性能正在迅速提高。

박민우 사장은 “자율주행은 Physical AI를 대표하는 기술이자 자동차 산업이 AI 산업으로 전환되는 과정의 중심에 있다”며 “현대차그룹이 보유한 글로벌 양산 역량에 포티투닷의 AI·소프트웨어 기술과 데이터 플라이휠 기반 학습 체계를 결합해 고객이 신뢰할 수 있는 자율주행 기술을 구현하겠다”고 말했다.

朴敏宇总统表示，“自动驾驶是一种代表物理人工智能的技术，是汽车行业向人工智能行业过渡的中心。”他补充说，“凭借现代汽车集团的全球量产能力、Forti2Dot的人工智能和软件技术以及基于数据飞轮的学习，我们将结合该系统来实施客户可以信任的自动驾驶技术，”他说。

이어 “기술 개발 속도와 안전은 서로 상충하는 가치가 아니다”라며 “더 많은 예외 상황을 발견하고 학습할수록 자율주행은 더욱 안전해질 수 있으며, 현대차그룹은 충분히 검증된 기술만을 차량에 적용한다는 원칙 아래 개발 속도와 안전성을 함께 높여 나갈 것”이라고 강조했다.

他继续说，“技术开发的速度和安全性不是相互冲突的价值观，”并补充道，“我们发现和了解的例外情况越多，自动驾驶就越安全，现代汽车集团正在将经过充分验证的技术应用于车辆的原则下进行开发。”“我们将共同提高速度和安全性，”他强调。

[1] 하드 이그잼플 마이닝(Hard Example Mining): AI 모델이 오인식하거나 판단하기 어려워하는 주행 상황(엣지 케이스)을 자동으로 선별해 우선적으로 학습에 활용하는 기술

[1]硬例挖掘：一种自动选择AI模型错误识别或难以确定的驾驶情况（边缘情况）并将其用于优先学习的技术。

[2] 컨티뉴어스 트레이닝(Continuous Training): 실도로 주행과 검증 과정에서 확보한 신규 데이터를 지속적으로 반영해 AI 모델의 성능을 반복적으로 개선하는 개발 방식

[2]持续训练：一种通过不断反映实际道路驾驶和验证过程中获得的新数据来迭代提高人工智能模型性能的开发方法。

[3] 3D 가우시안 스플래팅(3D Gaussian Splatting): 실제 주행 중 수집한 영상 데이터를 활용해 현실과 유사한 3차원 환경을 생성하는 기술로, 실제 도로에서 반복하기 어렵거나 위험한 상황을 가상으로 재현해 자율주행 AI의 학습과 검증에 활용하는 방식

[3] 3D Gaussian Splatting：一种利用实际驾驶过程中收集的视频数据创建类似于现实的3D环境的技术，它虚拟地再现了在实际道路上难以重复或危险的情况，这是一种用于学习和验证自动驾驶AI的方法。

[4] Follow-the-Sun: 한국과 미국 등 글로벌 개발 거점이 시차를 활용해 데이터 수집, 이슈 분석, 모델 개선 업무를 순차적으로 수행함으로써 24시간 연속 개발이 가능하도록 하는 운영 방식

[4]跟随太阳：通过在韩国、美国等全球开发基地利用时差依次执行数据采集、问题分析、模型改进任务，实现24小时持续开发的操作方法。

[5] 스페셜 이벤트 리코더(Special Event Recorder): 자율주행 중 발생한 주요 이벤트와 관련 데이터를 자동으로 기록·저장하는 체계로, AI 모델의 학습 및 성능 개선에 필요한 데이터를 확보하는 데 주로 활용

[5]特殊事件记录器：自动记录和存储自动驾驶过程中发生的重大事件和相关数据的系统，主要用于保护AI模型学习和性能提升所必需的数据。

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“现代汽车集团自动驾驶媒体日”宣布自动驾驶技术发展战略、路线图、主要发展成果以及未来实施计划