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레벨4 자율주행 차량은 돌발상황을 스스로 판단하고 안전한 주행 경로를 결정해야 한다. 이에 차량 플랫폼뿐만 아니라 대규모 AI 학습 체계, 시뮬레이션 검증 시스템, 차량 내 고성능 연산 인프라 등이 종합적으로 요구된다.
현대차는 차량 제조 역량을 갖추고 로보택시 실증도 진행 중이지만 대규모 AI 학습·검증 체계와 추론형 자율주행 모델 확보는 과제로 꼽혀왔다. 이런 가운데 엔비디아와의 협력은 차량의 인지·판단·검증 능력 전반을 강화해 자율주행 완성도를 끌어올리는 계기가 될 것으로 기대된다.
엔비디아는 이번 행사에서 코스모스 기반 추론형 자율주행 파운데이션 모델 ‘알파마요 2 슈퍼’를 공개했다. 해당 모델은 차량의 360도 주변 상황 인식을 돕고 차선 변경과 양보 등 고도화된 주행 판단을 지원한다. 아울러 엔비디아는 주행 영상을 자동으로 분류하고 이를 AI 학습 자료로 활용하는 새로운 자율주행차 개발 체계도 제시했다. 실제 도로에서 반복 실험하기 어려운 돌발 상황도 가상 환경에서 반복 학습이 가능하다.
이번 협력으로 현대차는 선도 사업자들과의 기술적 격차를 좁힐 수 있을지가 관심이다. 로보택시 상용화에 가장 앞선 것으로 평가되는 웨이모는 현재 미국 주요 지역에서 주간 50만건 이상 유료 운행을 하며 데이터를 빠르게 축적하고 있다. 테슬라는 중국과 유럽 등 주요 시장에 카메라 기반 자율주행(FSD) 기능을 확대하며 성능을 고도화하는 상황이다.
현대차는 이들 사업자에 비해 로보택시 상용화 단계에서는 후발 주자로 평가되지만 자동차 플랫폼 기술과 세계적 수준의 제조·양산 인프라는 경쟁력으로 꼽힌다. 특히 알파마요는 여러 완성차 업체와 자율주행 개발사가 활용할 수 있는 오픈 모델로 현대차는 독자 개발에 필요한 비용과 시간을 줄이면서 상용화 기반을 넓힐 수 있을 것으로 기대된다.
김필수 대림대 자동차학과 교수는 “개별 완성차 업체가 단독으로는 확보하기 어려운 극단적 돌발 상황이나 희귀한 주행 패턴을 빠르게 축적할 수 있는 게 강점이 될 것”이라며 “GPU 기반 인공지능이 실제 도로 환경에서 얼마나 빠르게 성과를 내느냐가 로보택시 상용화 경쟁의 핵심 변수가 될 것”이라고 말했다.


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