Hyundai Motor Group Mengoperasikan Data Flywheel Secara Penuh

Hyundai Motor Group mengatakan dalam sebuah pengumuman 13 September 2026 bahwa mereka telah mengoperasikan Data Flywheel secara penuh, merinci peta jalan mengemudi otonom jalur ganda dan apa yang mereka sebut sebagai showcase pertama teknologi Level 2++ pada HMG Autonomous Driving Media Day, yang diadakan di kantor pusat 42dot di Provinsi Gyeonggi, Korea Selatan.

Selama acara, Grup menyajikan strategi pengembangan mengemudi otonom, peta jalan teknologi, pencapaian utama, dan rencana implementasinya. 42dot memperkenalkan teknologi kunci dan kemajuan pengembangan untuk Atria AI, kecerdasan buatan mengemudi otonom milik Grup, serta menguraikan inisiatif pengembangan teknologi Vision-Language-Action (VLA). Grup juga menayangkan rekaman SDV Testbed yang dilengkapi Atria AI yang menavigasi lalu lintas perkotaan yang kompleks tanpa intervensi pengemudi, beroperasi dengan kemampuan Level 2++.

“Daya saing ditentukan oleh seberapa banyak data yang Anda amankan, seberapa cepat Anda belajar, dan seberapa efektif Anda dapat mencerminkan hasil tersebut ke dalam produk dan layanan nyata,” kata Minwoo Park, Presiden dan Kepala Divisi Advanced Vehicle Platform (AVP) di Hyundai Motor Group serta CEO 42dot. Park menyatakan bahwa Grup akan mengembangkan teknologi mengemudi otonom yang dapat dipercaya oleh pelanggan berdasarkan siklus berkelanjutan data, AI, dan validasi.

Strategi Jalur Ganda Menetapkan Target Produksi 2028 dan 2029

Peta jalan tersebut dibangun di atas kemitraan strategis yang diperluas dengan NVIDIA yang diumumkan oleh Hyundai Motor Company dan Kia Corporation pada 16 Maret 2026. Kesepakatan itu mencakup pengembangan mengemudi otonom dari Level 2 hingga Level 4 pada arsitektur terintegrasi yang dibangun di atas platform NVIDIA DRIVE Hyperion, sebuah pipeline pembelajaran terpadu yang mencakup pengumpulan data dunia nyata, pelatihan model AI, dan penerapan pada kendaraan produksi, serta diskusi lanjutan tentang peningkatan kemampuan robotaxi Level 4 melalui Motional, usaha patungan kendaraan otonom Grup.

Pada Jalur Satu, Grup akan mengintegrasikan platform komputasi AI kendaraan NVIDIA serta perangkat lunak mengemudi otonom ke dalam arsitektur kendaraan berbasis perangkat lunak (SDV). Kendaraan produksi yang dilengkapi kemampuan mengemudi otonom Level 2+ berbasis solusi NVIDIA ditargetkan untuk paruh pertama tahun 2028, sementara kendaraan produksi Level 2++ ditargetkan untuk paruh kedua tahun 2028. Sistem sensor yang digunakan di seluruh Hyundai Motor, Kia, 42dot, dan Motional akan secara bertahap distandarisasi pada NVIDIA DRIVE Hyperion 10, perubahan yang dikatakan Grup akan mendukung pengumpulan data yang lebih konsisten dan pemanfaatannya untuk pelatihan serta validasi AI.

Jalur Dua berfokus pada Atria AI, sistem mengemudi otonom end-to-end milik Grup yang dikembangkan bersama oleh Divisi AVP dan 42dot dalam kerangka kerja pengembangan terintegrasi. Produksi kendaraan Level 2++ yang didukung Atria AI ditargetkan untuk paruh kedua tahun 2029, dengan kemampuan yang berkembang secara bertahap berdasarkan data mengemudi dunia nyata yang dikumpulkan dari kendaraan produksi.

Cara Kerja Data Flywheel

Data Flywheel beroperasi sebagai siklus di mana data yang dikumpulkan dari kendaraan digunakan untuk melatih dan memvalidasi model AI, kemudian model yang ditingkatkan diterapkan kembali ke kendaraan untuk menghasilkan data baru. Grup menyatakan bahwa Hyundai Motor dan Kia menjual lebih dari 7 juta kendaraan setiap tahun di sekitar 190 negara dan wilayah, serta saat ini mengoperasikan sekitar 40 kendaraan khusus pengumpulan data secara nonstop. Dataset yang dikumpulkan mencakup skenario mengemudi rutin serta kasus tepi: zona konstruksi jalan dan variasi infrastruktur, kondisi cuaca ekstrem, perubahan jalur mendadak dan manuver darurat, kendaraan yang diparkir di jalan samping dan jalan sempit, serta dinamika lalu lintas perkotaan yang kompleks.

Sejak awal 2026, Grup telah mengintegrasikan teknologi pembelajaran baru ke dalam sistem. Hard Example Mining secara otomatis mengidentifikasi situasi mengemudi yang menantang yang sulit dikenali atau diinterpretasikan oleh model AI dan memprioritaskan skenario tersebut untuk pelatihan. Continuous Training Pipeline menggabungkan data baru yang diperoleh dari mengemudi dunia nyata dan validasi ke dalam pelatihan model, dengan temuan evaluasi kendaraan yang dikembalikan ke proses pengumpulan data dan pengembangan model. Teknologi Validasi Virtual merekonstruksi data mengemudi dunia nyata ke dalam lingkungan tiga dimensi, menggunakan teknik grafis seperti 3D Gaussian Splatting untuk menciptakan kembali skenario yang sulit atau berpotensi tidak aman untuk direproduksi dalam pengujian dunia nyata.

Model pengembangan Follow-the-Sun menghubungkan pusat-pusat di Korea Selatan dan Amerika Serikat, memungkinkan tim memanfaatkan perbedaan zona waktu untuk melakukan pengumpulan data, analisis isu, dan perbaikan model secara terus-menerus selama siklus 24 jam. Grup secara bertahap mengintegrasikan Special Event Recorder, yang secara otomatis merekam dan menyimpan peristiwa signifikan selama mengemudi otonom, ke dalam Data Flywheel, terutama untuk mendukung pelatihan model dan peningkatan kinerja. Grup juga membangun kerangka Data Union berdasarkan arsitektur sensor dan struktur data yang terstandarisasi, sehingga data yang dihasilkan dari berbagai kendaraan dan organisasi dapat terkumpul di bawah standar bersama, awalnya di antara Hyundai Motor, Kia, 42dot, dan Motional.

Junghyun Kwon, Executive Vice President dan Kepala Pusat Pengembangan Mengemudi Otonom Hyundai Motor Group serta Pemimpin Divisi Mengemudi Otonom 42dot, mengatakan bahwa daya saing tergantung lebih pada seberapa cepat data terhubung ke pembelajaran, validasi, dan peningkatan kinerja daripada pada volume data. Seonggyun Jeong, Group Lead Atria Group 42dot, menyatakan bahwa Grup secara terus-menerus meningkatkan kinerja dan kematangan Atria AI melalui siklus pengembangan terintegrasi yang mencakup pengumpulan data, pelatihan model, dan validasi kendaraan dunia nyata.

Pilot Level 4 Gwangju

Bermitra dengan Kementerian Lahan, Infrastruktur, dan Transportasi Korea Selatan, Grup berencana menempatkan SDV Pace Car yang dilengkapi Atria AI di Kota Metropolitan Khusus Jeonnam-Gwangju pada akhir 2026. Pilot ini akan mengoperasikan kendaraan otonom di jalan raya Korea yang sebenarnya dengan dinamika lalu lintas yang kompleks dan variabel yang tidak dapat diprediksi, yang digambarkan Grup sebagai kondisi yang secara fundamental berbeda dari trek uji terkontrol. Grup menyatakan bahwa skenario mengemudi dan situasi kontinjensi yang direkam selama peluncuran akan dimasukkan kembali ke Data Flywheel, meningkatkan teknologi bantuan pengemudi produksi massal Level 2+ serta validasi kemampuan Level 4 yang canggih.

Rekaman Mengemudi Seoul dan Pengembangan VLA

Grup juga merilis rekaman video SDV Testbed yang dilengkapi Atria AI yang menavigasi lalu lintas Seoul yang sebenarnya tanpa intervensi pengemudi, disajikan dalam tiga kategori. Video ride-along eksekutif menampilkan Park dan Jeong melintasi pusat Seoul melalui jalan tol, jalan utama, jembatan, dan jalan perkotaan, membahas proses pengembangan Atria AI, kemampuan teknis saat ini, dan mekanisme pengambilan keputusan selama perjalanan. Urutan satu pengambilan merekam kemacetan lalu lintas pagi di Gangnam, lalu lintas padat di Jamsil dengan interaksi sering melibatkan kendaraan besar seperti bus, serta mengemudi perkotaan hujan di Pangyo, masing-masing berdurasi sekitar dua hingga empat menit tanpa penyuntingan selain penyesuaian kecepatan pemutaran.

Video ketiga menampilkan sepuluh skenario kasus tepi, termasuk menghindari kendaraan yang diparkir di pinggir jalan, merespons pemotongan kendaraan secara tiba-tiba, menavigasi belokan kiri yang tidak dilindungi, mendeteksi pejalan kaki di area padat, dan mengidentifikasi kendaraan yang datang pada jalan lingkungan yang sempit. Park menyatakan bahwa kecepatan pengembangan dan keselamatan bukan nilai yang saling bertentangan, dan bahwa Grup hanya akan menerapkan teknologi yang telah divalidasi secara menyeluruh pada kendaraannya.

Di luar model end-to-end yang ada, 42dot sedang mengembangkan model Vision-Language-Action yang menggabungkan pengenalan informasi visual, penalaran berbasis bahasa, dan generasi aksi dalam satu kerangka kerja. 42dot menggambarkan VLA sebagai teknologi kunci untuk aplikasi Physical AI, termasuk mengemudi otonom dan robotika, dan menyatakan bahwa penalaran berbasis bahasa yang ditambahkan memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih baik dan dapat dijelaskan dalam skenario mengemudi yang kompleks. Mereka memperkirakan VLA akan meningkatkan respons terhadap situasi mengemudi yang jarang dengan memanfaatkan penalaran berbasis bahasa dan pengetahuan pra-latih berskala besar yang sulit dipelajari hanya dari data mengemudi. 42dot juga merilis rekaman pengembangan yang menunjukkan bagaimana model VLA menafsirkan situasi mengemudi dan mengeluarkan penalarannya dalam bahasa alami selama operasi kendaraan.

“VLA adalah teknologi inti untuk menerapkan Physical AI di mana AI melampaui sekadar mengemudi untuk memahami situasi, menalarinya, dan bertindak,” kata HeeSeok Lee, Group Lead dari Trion Group 42dot.

Teknologi mengemudi otonom berbasis VLA milik 42dot saat ini berada pada tahap validasi model berbasis simulasi, dengan proses pengembangan penuh, termasuk pengujian kendaraan nyata, direncanakan mulai akhir 2026 hingga awal 2027.