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우선 자율주행 분야에서는 ‘데이터 플라이휠(Data Flywheel)’ 전략을 전면에 내세웠다. 이는 글로벌 판매를 통해 확보되는 대규모 주행 데이터를 기반으로 △데이터 축적 △인공지능(AI) 학습 △성능 개선 △양산 적용이 반복되는 선순환 구조다.
이를 위해 현대차그룹은 센서 표준화를 핵심 전략으로 채택하고 엔비디아와 협력해 ‘데이터 연합(Data Union)’을 구축한다. 연간 수백만 대에 달하는 차량에서 수집되는 실주행 데이터를 통해 자율주행 알고리즘을 지속적으로 고도화한다는 구상이다.
자율주행 기술 확보 전략은 ‘외부 협력’과 ‘내재화’ 두 가지 모두 추진한다. 먼저 글로벌 파트너와 협력을 통해 센서 및 시스템 표준화를 조기에 확보하고, 이를 기반으로 양산 차량 출시 시점을 앞당긴다. 동시에 양산 차량에서 축적되는 데이터를 활용해 자체 엔드투엔드(E2E) 자율주행 모델을 고도화해 장기적인 기술 주도권을 확보한다는 전략이다.
첫 SDV에는 ‘CODA(Computing & I/O Domain-based Architecture)’ 기반 아키텍처와 차세대 인포테인먼트 플랫폼 ‘플레오스 커넥트(Pleos Connect)’, 차량용 에이전틱 AI ‘글레오(Gleo) AI’ 등 현대차그룹의 핵심 소프트웨어 기술이 집약 적용된다.
로보틱스 분야에서도 공격적인 투자와 사업 확장이 예고됐다. 현대차그룹은 보스턴다이나믹스를 중심으로 향후 10년 내 범용 로봇 대중화를 추진한다. ‘어디든 이동(Go Anywhere)’, ‘환경 인식(Understand Surroundings)’, ‘자유로운 조작(Manipulate Anything)’을 구현하는 피지컬 AI 기술이 핵심이다.
제품 로드맵은 단계적 확장 전략을 따른다. ‘아틀라스(Atlas)’ 등 주요 로봇을 초기에는 검증된 작업에 투입한 뒤, AI 학습을 통해 점차 고난도 작업으로 확대하는 방식이다.
사업화 전략도 구체화됐다. 물류 분야에서는 기아 목적기반모빌리티(PBV)인 PV7·PV9에 로봇을 결합한 풀스택 솔루션으로 약 2880억 달러 규모로 추산되는 라스트마일 딜리버리(마지막 소비자 배송 단계) 시장 공략에 나선다. 생산 현장에서는 2028년 미국 현대차그룹 메타플랜트 아메리카(HMGMA) 투입을 시작으로, 2029년 기아 조지아 공장 등 글로벌 거점으로 확대해 총 16개 핵심 공정의 자동화를 추진할 계획이다.
기아는 자율주행과 로보틱스를 단순 기술 시연이 아닌 실질적 고객 가치 창출 수단으로 삼겠다는 계획이다. 기아 관계자는 “데이터 기반 자율주행과 로봇 기술을 통해 이동과 물류, 제조 전반의 혁신을 이끌 것”이라며 “지속 가능한 미래 모빌리티 생태계 구축에 속도를 낼 것”이라고 말했다.





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