현대차그룹이 11일 경기 성남 판교 포티투닷 본사에서 '자율주행 미디어 데이'를 열고 자체 자율주행 인공지능 '아트리아(Atria) AI'를 얹은 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 테스트베드 차량이 서울 도심을 주행하는 영상을 처음으로 공개했다. 현대차그룹 제공. 【파이낸셜뉴스 성남(경기)=김동찬 기자】"바퀴 없는 자동차를 생각하기 어려운 것처럼, 자율주행은 자동차와 떼려야 뗄 수 없는 기본 경쟁력이 될 것입니다." 지난 11일 경기 성남 판교 포티투닷(42dot) 본사에서 열린 현대차(005380)그룹 '자율주행 미디어 데이'에서 박민우 현대차·기아 AVP본부장(사장)은 자율주행 없는 차는 앞으로 팔기 어려워진다며 이같이 말했다. 현대차그룹은 그 경쟁력의 축으로 데이터를 택했다. 이날 방문한 '비히클 워크샵'에는 도로에서 데이터를 모으고, 그 데이터로 학습한 기술을 다시 검증받는 차량들이 줄지어 서 있었다. 그 중에는 서울 도심을 운전자 개입 없이 통과한 아이오닉 6도 보였다. 윈드실드에 2개, 측면에 4개, 앞뒤 어안렌즈로 2개. 총 8개에 달하는 카메라와 전방 범퍼의 레이더 1개가 도심을 읽어낸 이 차의 눈이었다. ■현대차그룹, 판교 자율주행 개발 현장 공개 모바일 온라인 바다이야기 비히클 워크샵은 개발 중인 차량과 기술이 모인 보안시설로, 소프트웨어로 짠 기술이 실제 차량에서 작동하는지 확인하는 첫 관문이다. 새 소프트웨어가 나오면 도로에 나가기 전 기능 실행과 제어기 통신을 빠르게 훑는 '스모크 테스트'를 여기서 거친다. 박지열 포티투닷 자율주행 테스트 담당 TL은 "이 검증을 통과한 차량이 비로소 실제 도로에서 본격적인 테스트에 들어간다"고 설명했다. 아이오닉 6에 탑재된 센서가 수집한 정보는 글러브박스의 고성능 차량용 컴퓨터가 처리한다. 포티투닷은 이런 테스트카를 20여대 운영하며, 자율주행 전용은 10~20대 수준이다. 옆에 선 아이오닉 5는 성격이 달랐다. 루프에 라이다가 얹혀 외관부터 확연히 구분됐다. 자체 자율주행 인공지능인 '아트리아(Atria) AI'를 학습시킬 데이터를 모으는 수집 전용차로, 목적에 따라 다르지만 대체로 카메라 12개와 라이다 1개, 레이더 5개, 초음파 센서 12개를 싣는다. 이런 차 40여대가 주야간으로 돌며 한 대당 주당 80시간 넘는 데이터를 모은다. 정성균 포티투닷 GL은 "수집 데이터의 절반가량이 직선 차로 정속 주행처럼 비슷한 장면"이라며 "엣지 케이스는 언제 어디서 나올지 몰라 수집 차량 수가 먼저 확보돼야 한다"고 말했다 양귀비 릴게임 . 이날 현대차그룹은 아트리아 AI를 얹은 소프트웨어 중심 자동차(SDV) 테스트베드 차량이 서울 도심을 주행하는 영상도 처음 공개했다. 기술 수준은 레벨 2++로, 판교에서 경부고속도로와 올림픽대로를 거쳐 동작대교·숭례문·광화문까지 달렸다. 출근 시간대 강남과 비 내리는 판교 도심을 편집 없이 담은 원테이크 영상, 갓길 주정차 차량 회피와 비보호 좌회전 등 엣지 케이스 10개 대응 장면도 공개됐다. ■"전략적으로 늦췄다"…2029년 승부수 전략은 투 트랙이다. 엔비디아의 AI 컴퓨팅 플랫폼을 얹어 2028년 상반기 레벨 2+, 같은 해 하반기 레벨 2++ 양산차를 내놓고, 자체 개발한 아트리아 기반 레벨 2++는 2029년 하반기로 잡았다. 양산 센서는 엔비디아 '드라이브 하이페리온 10' 기준에 맞춰 카메라 10개와 전방 레이더 1개, 초음파 센서 12개로 구성한다. 라이다는 당분간 빠진다. 포티투닷 대표이자 테슬라 오토파일럿 초기 개발과 엔비디아 인지 조직을 거친 박 사장은 "안전을 위한 센서 리던던시가 중요한 만큼 레벨 3를 고려하면 라이다 적용도 검토할 수 있다"며 시.은 못박지 않았다. 알라딘오락실 그는 "바퀴 없는 자동차를 생각하기 어려운 것처럼 자율주행은 자동차와 떼려야 뗄 수 없는 기본 경쟁력이 될 것"이라며 "앞으로 자율주행이 없는 차는 팔기 어려워진다"고 말했다. 영상 속 기술이 양산까지 3년 넘게 걸리는 이유도 이날 공개됐다. 박 사장은 "총력을 다하면 더 빨리 할 수도 있지만 전략적으로 일정을 늦춰 잡았다"며 "지금 서둘러 내놓으면 어정쩡한 레벨 2++를 양산하게 된다"고 했다. 권정현 현대차·기아 자율주행개발센터장(부사장)은 "2027년까지 주행·주차 기능 완성도를 높이고, 2028년 한 해는 엣지 케이스를 모으는 기간, 2029년은 국내와 북미·유럽 안전 인증을 준비하는 기간"이라고 설명했다. 두 트랙을 잇는 축은 데이터를 모아 AI를 학습시킨 뒤 개선된 모델을 다시 차에 실어 새 데이터를 얻는 '데이터 플라이휠'이다. 190여개 국가에서 연 700만대 이상을 파는 양산 역량이 잠재적 출발.이다. 차량에 얹히는 모델은 파라미터 1억개 수준으로, 80억개가 넘는 대형언어모델(LLM)의 80분의 1에 불과하다. 정 GL은 "본격 양산이 시작되면 5년 안에 글로벌 경쟁사의 누적 데이터를 추월할 수 있을 것"이라고 내다봤다. 박 사장은 "기술 개발 속도와 안전은 상충하는 가치가 아니다"라며 "더 많은 예외 상황을 발견하고 학습할수록 자율주행은 더 안전해지며, 충분히 검증된 기술만 차량에 적용한다는 원칙 아래 속도와 안전성을 함께 높여 나가겠다"고 강조했다. 파라미터 1억개