Hyundai Motor Group uvádí Data Flywheel do plného provozu

Hyundai Motor Group řekl v oznámení ze 13. září 2026, že uvedl svůj Data Flywheel do plného provozu, přičemž podrobně popsal dvoustopňovou strategii vývoje autonomního řízení a to, co nazval první ukázkou své technologie Level 2++ na HMG Autonomous Driving Media Day, konaném v sídle 42dot v provincii Gyeonggi v Jižní Koreji.

Během akce skupina představila svou strategii vývoje autonomního řízení, technologickou roadmapu, klíčové úspěchy a plány implementace. 42dot představil klíčové technologie a vývojový pokrok pro Atria AI, proprietární umělou inteligenci pro autonomní řízení skupiny, a nastínil iniciativu vývoje technologie Vision-Language-Action (VLA). Skupina také odhalila záběry testovacího vozidla SDV vybaveného Atria AI, které se pohybovalo v komplikovaném městském provozu bez zásahu řidiče a fungovalo na úrovni Level 2++.

“Konkurenčnost je určována tím, kolik dat získáte, jak rychle se učíte a jak efektivně můžete tyto výsledky promítnout do skutečných produktů a služeb,” řekl Minwoo Park, prezident a vedoucí divize Advanced Vehicle Platform (AVP) ve společnosti Hyundai Motor Group a CEO společnosti 42dot. Park uvedl, že skupina vyvine technologii autonomního řízení, které zákazníci budou důvěřovat, na základě virtuosního cyklu dat, AI a validace.

Dvoustopňová strategie stanoví výrobní cíle na roky 2028 a 2029

Roadmapa staví na rozšířeném strategickém partnerství s NVIDIA, které oznámily společnosti Hyundai Motor Company a Kia Corporation dne 16. března 2026. Tato dohoda zahrnuje vývoj autonomního řízení od úrovně Level 2 až po Level 4 na integrované architektuře postavené na platformě NVIDIA DRIVE Hyperion, jednotném učebním řetězci zahrnujícím sběr reálných dat, trénink AI modelů a nasazení ve výrobních vozidlech, a dále diskuse o rozvoji schopností robotaxi úrovně 4 prostřednictvím Motional, společného podniku skupiny v oblasti autonomních vozidel.

V rámci první stopy (Track One) integruje skupina výpočetní platformu AI pro vozidla od NVIDIA a software pro autonomní řízení do své architektury softwarově definovaného vozidla (SDV). Výrobní vozidla vybavená autonomním řízením úrovně Level 2+ založeným na řešeních NVIDIA jsou plánována na první polovinu roku 2028, přičemž vozidla s úrovní Level 2++ jsou cílována na druhou polovinu roku 2028. Senzorové systémy používané v Hyundai Motor, Kia, 42dot a Motional budou postupně standardizovány na NVIDIA DRIVE Hyperion 10, změna, o níž skupina uvádí, že podpoří konzistentnější sběr dat a jejich využití pro trénink a validaci AI.

Druhá stopa (Track Two) se soustředí na Atria AI, proprietární end-to-end systém autonomního řízení společně vyvíjený divizí AVP a 42dot v rámci integrovaného vývojového rámce. Výroba vozidel s úrovní Level 2++ poháněných Atria AI je plánována na druhou polovinu roku 2029, přičemž schopnosti budou postupovat ve fázích na základě reálných jízdních dat shromážděných z výrobních vozidel.

Jak Data Flywheel funguje

Data Flywheel funguje jako cyklus, ve kterém jsou data shromážděná z vozidel použita k tréninku a validaci AI modelů, přičemž vylepšené modely jsou následně nasazeny zpět do vozidel k vytvoření nových dat. Skupina uvádí, že Hyundai Motor a Kia prodávají ročně více než 7 milionů vozidel v přibližně 190 zemích a regionech, a že v současnosti provozuje přibližně 40 specializovaných vozidel pro sběr dat, která pracují non-stop. Shromážděné datové sady zahrnují běžné jízdní scénáře i okrajové případy: zóny staveb silnic a variace infrastruktury, extrémní povětrnostní podmínky, náhlé změny jízdního pruhu a nouzové manévry, zaparkovaná vozidla v bočních ulicích a úzkých silnicích a složitou dynamiku městského provozu.

Od počátku roku 2026 integruje skupina do systému nové učební technologie. Hard Example Mining automaticky identifikuje náročné jízdní situace, které AI modely obtížně rozpoznávají nebo interpretují, a upřednostňuje tyto scénáře pro trénink. Continuous Training Pipeline zahrnuje nově získaná data z reálných jízd a validace do tréninku modelu, přičemž výsledky hodnocení vozidel jsou zpětně zasílány do sběru dat a vývoje modelu. Technologie virtuální validace přetváří reálná jízdní data do trojrozměrných prostředí, využívajíc grafické techniky jako 3D Gaussian Splatting k reprodukci scénářů, které jsou obtížné nebo potenciálně nebezpečné reprodukovat v reálném testování.

Model vývoje Follow-the-Sun spojuje centra v Jižní Koreji a ve Spojených státech, což týmům umožňuje využívat rozdíly časových pásem k provádění sběru dat, analýzy problémů a zlepšování modelů v nepřetržitých 24‑hodinových cyklech. Skupina postupně integruje svůj Special Event Recorder, který automaticky zaznamenává a ukládá významné události během autonomního řízení, do Data Flywheel, hlavně pro podporu tréninku modelů a zlepšování výkonu. Také vytváří rámec Data Union založený na standardizovaných senzorových architekturách a datových strukturách, aby data generovaná v různých vozidlech a organizacích mohla být shromažďována podle společných standardů, počátečně v rámci Hyundai Motor, Kia, 42dot a Motional.

Junghyun Kwon, výkonný viceprezident a vedoucí Centra vývoje autonomního řízení Hyundai Motor Group a vedoucí divize autonomního řízení 42dot, uvedl, že konkurenceschopnost závisí méně na objemu dat než na tom, jak rychle jsou data propojena s učením, validací a zlepšováním výkonu. Seonggyun Jeong, vedoucí skupiny 42dot Atria Group, řekl, že skupina neustále zlepšuje výkon a zralost Atria AI prostřednictvím integrovaného vývojového cyklu zahrnujícího sběr dat, trénink modelu a validaci v reálných vozidlech.

Pilot Level 4 v Gwangju

Ve spolupráci s Ministerstvem zemědělství, infrastruktury a dopravy Jižní Koreje plánuje skupina nasadit SDV Pace Car vybavený Atria AI ve speciálním metropolitním městě Jeonnam-Gwangju do konce roku 2026. Pilot bude provozovat autonomní vozidla na skutečných korejských silnicích s komplexní dynamikou provozu a nepředvídatelnými proměnnými, které skupina popisuje jako podmínky zásadně odlišné od kontrolovaných testovacích tratí. Tvrdí, že jízdní scénáře a nouzové situace zachycené během nasazení budou zpětně vloženy do Data Flywheel, což posílí jak technologii asistence řidiče úrovně Level 2+ ve velkovýrobě, tak validaci pokročilých schopností Level 4.

Záběry jízdy v Soulu a vývoj VLA

Skupina také zveřejnila videozáznamy testovacího vozidla SDV vybaveného Atria AI, které se pohybovalo v reálném provozu v Soulu bez zásahu řidiče, rozdělené do tří kategorií. Video s doprovodem výkonných představitelů ukazuje Parka a Jeonga, jak projíždějí centrem Soulu po dálnicích, hlavních tahách, mostech a městských ulicích, a během jízdy diskutují o vývojovém procesu Atria AI, současných technických schopnostech a mechanismech rozhodování. Sekvence pořízené v jednom záběru zachycují dopravní zácpy během ranní špičky v Gangnamu, hustý provoz v Jamsilu s častými interakcemi zahrnujícími velká vozidla jako autobusy, a deštivou městskou jízdu v Pangyo, každá trvá přibližně dva až čtyři minuty bez úprav kromě úpravy rychlosti přehrávání.

Třetí video představuje deset okrajových scénářů, včetně vyhýbání se vozidlům zaparkovaným podél silnice, reakce na náhlé přerušení jízdy jiným vozidlem, navigace nechráněných levých odboček, detekce chodců v přeplněných oblastech a identifikace protijedoucích vozidel na úzkých sousedních silnicích. Park uvedl, že rychlost vývoje a bezpečnost nejsou protichůdné hodnoty, a že skupina bude do svých vozidel nasazovat pouze důkladně ověřenou technologii.

Mimo své stávající end‑to‑end modely vyvíjí společnost 42dot modely Vision‑Language‑Action, které v jednom rámci spojují rozpoznávání vizuálních informací, jazykové uvažování a generování akcí. 42dot popisuje VLA jako klíčovou technologii pro aplikace Physical AI, včetně autonomního řízení a robotiky, a uvádí, že přidané jazykové uvažování umožňuje lepší rozhodování a vysvětlitelnost v komplexních scénářích jízdy. Očekává, že VLA zlepší reakce na vzácné situace v dopravě tím, že využije jazykové uvažování a rozsáhlé předtrénované znalosti, které je obtížné získat pouze z dat o jízdě. 42dot také zveřejnil vývojové záběry, které ukazují, jak model VLA interpretuje dopravní situace a během provozu vozidla vykazuje své uvažování v přirozeném jazyce.

“VLA je základní technologií pro implementaci Physical AI, kde AI přesahuje pouhé řízení a dokáže rozumět situacím, na nich uvažovat a jednat,” řekl HeeSeok Lee, vedoucí skupiny Trion Group společnosti 42dot.

Technologie autonomního řízení založená na VLA od společnosti 42dot se v současné době nachází ve fázi simulací pro ověření modelu, přičemž celý vývojový proces, včetně testování na reálných vozidlech, je naplánován na období od konce roku 2026 do začátku roku 2027.