자율주행 인과관계 판단…'E2E' 단점 극복
웨이모·엔비디아·샤오펑 도 개발 나서
현대자동차그룹이 자율주행 기술 고도화를 위해 '비전-언어-행동(VLA)' 모델 확보에 속도를 내고 있다. 주행 성능 중심 기술에서 나아가, 차량 스스로 상황을 이해하고 판단 근거를 설명하는 '지능형 자율주행'으로 전환하겠다는 전략이다.
31일 업계에 따르면 박민우 현대차·기아 AVP(첨단차플랫폼)본부장 겸 포티투닷 대표는 얼마 전 자신의 링크드인에 'VLA모델' 연구자를 공개 모집한다는 글을 올렸다. 대표 취임 이후 처음으로 포티투닷이 진행하는 경력 채용 중에서도 특정 분야인 VLA모델 개발자를 콕 집어 강조한 것은 이례적이란 해석이 나온다.
박민우 현대차기아 AVP(첨단차플랫폼)본부장 겸 포티투닷 대표 지난 5일 경기 성남시 판교 테크원에서 열린 AVP본부 타운홀 미팅에서 발표하고 있다. 현대차
그는 "우리의 목표는 인지, 추론 및 언어의 이해를 현실 세계에서 신뢰할 수 있는 행동으로 전환하는 것"이라면서 VLA모델 확보가 꼭 필요하다는 점을 강조했다.
자율주행 기술의 완성도를 높이기 위한 'VLA모델'이 자동차 업계에 높은 관심을 받고 있다. 자율주행차가 단순 주행 성능을 넘어, 차 스스로 상황을 '이해하고 설명할 수 있는' 단계로 발전해야 한다는 문제의식이 반영된 것으로 풀이된다.
VLA은 '비전(Vision)-언어(Language)-행동(Action)'을 뜻하며, 쉽게 말해 AI가 시각으로 상황을 인지하고, 언어적으로 상황을 이해, 논리적으로 추론해 적절한 행동을 하도록 하는 모델을 지칭한다. VLA모델이 차에 적용되면 '앞에 장애물이 있으니 멈춰라'가 아니라 '전방에 공사 중이니 옆 차선으로 비켜 가라'는 식의 인과관계 판단이 가능해 자율주행 기술의 '게임 체인저'로 불리고 있다.
그동안 자율주행 기술은 기존 '규칙 기반(Rule-based·룰베이스)' 접근에서 데이터 중심의 '엔드투엔드(End to End·E2E)' 방식으로 진화해왔다. E2E는 방대한 데이터를 기반으로 뛰어난 주행 성능을 보여주지만, 왜 그렇게 운전했는지 설명하기 어렵다는 '블랙박스(Black Box)' 문제가 지적돼 왔다.
VLA는 이 판단 과정에 언어 기반 추론을 포함함으로써, 의사결정의 근거를 설명할 수 있어 E2E의 단점을 보완해줄 수 있을 것으로 기대된다.
테슬라와 구글의 자율주행 기업 웨이모, 중국 완성차 업체 샤오펑(Xpeng)은 물론 엔비디아까지 E2E의 물리적 주행 능력과 VLA의 논리적 사고 능력을 하나로 합친 통합 스택을 개발 중이다.
웨이모는 구글 딥마인드의 VLA 아키텍처를 자율주행 시스템에 적용, 로보택시를 운영 중이다. 엔비디아는 지난 1월 자율주행 VLA모델 '알파마요'를 공개한 바 있다. 메르세데스-벤츠의 차세대 S-클래스에 이 기술이 탑재될 예정이며, 올 하반기 미국 내에서 '레벨 2++' 도심 주행을 시작한다.
샤오펑은 지난 11일(현지시간) 중국 732개 매장에서 자사 자율주행 E2E 솔루션 'VLA 2.0' 시범 적용과 시승 행사를 시작한다고 밝혔다. 내년에는 글로벌 시장에 자율주행 솔루션을 배포한다는 목표이며, 독일 폭스바겐은 샤오펑의 VLA 2.0 솔루션을 도입하기로 정했다.
현재 포티투닷은 E2E 자율주행 기술 '아트리아 AI(Atria AI)' 고도화 작업을 진행중이다. 아트리아 AI에 VLA모델을 결합, 주행 상황을 논리적으로 추론하고 설명할 수 있는 차세대 지능형 AI로 만들 계획이다. 이에 따라 현대차그룹은 '포티투닷-엔비디아-모셔널'로 이뤄진 자율주행 협업 체계를 구축할 것으로 전망된다.