Hyundai Motor Group、データフライホイールを本格稼働

Hyundai Motor Groupは2026年9月13日の発表で、データフライホイールを本格稼働させたことを発表し、二本柱の自動運転ロードマップと、韓国京畿道の42dot本社で開催されたHMG Autonomous Driving Media DayにおけるLevel 2++技術の初披露について詳述した。

イベントでは、グループが自動運転開発戦略、技術ロードマップ、主要な成果および実装計画を提示した。42dotは、グループ独自の自動運転人工知能であるAtria AIの主要技術と開発進捗を紹介し、Vision‑Language‑Action（VLA）技術開発イニシアチブの概要を示した。また、Level 2++の能力で、ドライバー介入なしに複雑な都市交通を走行するAtria AI搭載SDVテストベッドの映像も公開した。

「競争力は、どれだけ多くのデータを確保し、どれだけ迅速に学習し、その結果を実際の製品やサービスにどれだけ効果的に反映できるかで決まります」と、Hyundai Motor Groupの先進車両プラットフォーム（AVP）部門長兼42dotのCEOであるMinwoo Park氏は述べた。Park氏は、グループがデータ、AI、検証の好循環に基づく、顧客が信頼できる自動運転技術を開発すると語った。

デュアルトラック戦略が2028年と2029年の生産目標を設定

このロードマップは、Hyundai Motor CompanyとKia Corporationが2026年3月16日に発表したNVIDIAとの拡大戦略的パートナーシップを基盤としている。この合意は、NVIDIA DRIVE Hyperionプラットフォーム上に構築された統合アーキテクチャで、Level 2からLevel 4までの自動運転開発、実世界データ収集からAIモデルの学習、量産車への展開までを網羅する統一学習パイプライン、そしてグループの自動車合弁企業Motionalを通じたLevel 4ロボタクシー機能の更なる推進に関する議論を含む。

トラックワンでは、グループはNVIDIAの車載AIコンピューティングプラットフォームと自動運転ソフトウェアをソフトウェア定義車（SDV）アーキテクチャに統合する。NVIDIAソリューションベースのLevel 2+自動運転機能を搭載した量産車は2028年上半期に、Level 2++搭載車は2028年下半期にそれぞれ投入することを目指す。Hyundai Motor、Kia、42dot、Motionalで使用されるセンサーシステムは、NVIDIA DRIVE Hyperion 10を中心に段階的に標準化される。この変更により、AI学習および検証のためのデータ収集と活用がより一貫して行えるとグループは述べている。

トラックツーは、AVP部門と42dotが統合開発フレームワークの下で共同開発した、独自のエンドツーエンド自動運転システムであるAtria AIに焦点を当てる。Atria AI搭載のLevel 2++車両の量産は2029年下半期を目標とし、機能は量産車から収集された実走データに基づき段階的に進化する。

データフライホイールの動作

データフライホイールは、車両から収集されたデータをAIモデルの学習と検証に活用し、改良されたモデルを再び車両に配備して新たなデータを生成するサイクルとして機能する。グループによれば、Hyundai MotorとKiaは年間約190か国・地域で700万台以上の車両を販売しており、現在、24時間体制で約40台の専用データ収集車を運用している。収集されたデータセットには、日常的な走行シナリオに加え、道路工事区間やインフラの変化、厳しい天候、急な車線変更や緊急回避、路側の駐車車両や狭い道路、複雑な都市交通のダイナミクスといったエッジケースも含まれる。

2026年初頭以来、グループは新たな学習技術をシステムに統合している。Hard Example Miningは、AIモデルが認識・解釈しにくい難易度の高い走行状況を自動的に特定し、訓練対象として優先順位付けする。Continuous Training Pipelineは、実走行および検証で新たに取得したデータをモデル学習に組み込み、車両評価結果をデータ収集とモデル開発にフィードバックする。Virtual Validation Technologyは、実走データを三次元環境に再構築し、3D Gaussian Splattingなどのグラフィック手法を用いて、実車テストでは再現が困難または危険なシナリオを再現する。

Follow‑the‑Sun開発モデルは、韓国と米国の拠点を結び、時差を活用してデータ収集、課題分析、モデル改良を24時間体制で継続的に実施できるようにする。グループは、自動運転中の重要な出来事を自動的に記録・保存するSpecial Event Recorder をデータフライホイールに段階的に統合し、主にモデル学習と性能向上を支援している。また、標準化されたセンサーアーキテクチャとデータ構造に基づくData Unionフレームワークを構築し、Hyundai Motor、Kia、42dot、Motional間で生成されたデータを共通基準の下で蓄積できるようにしている。

Hyundai Motor Groupの自動運転開発センター長兼42dot自動運転部門リーダーであるExecutive Vice President Junghyun Kwon氏は、競争力はデータ量よりも、データが学習・検証・性能向上にどれだけ迅速に結びつくかに左右されると述べた。42dotのAtria GroupグループリーダーであるSeonggyun Jeong氏は、データ収集、モデル学習、実走車検証を網羅する統合開発サイクルを通じて、Atria AIの性能と成熟度を継続的に向上させていると語った。

光州 Level 4 パイロット

韓国の国土交通部と連携し、グループは2026年末までに全羅南道・光州特別自治市でAtria AI搭載SDVペースカーを展開する計画である。このパイロットは、実際の韓国道路上で複雑な交通ダイナミクスと予測不可能な要因を伴う自動運転車を運用し、グループはこれを制御されたテストコースとは根本的に異なる条件と位置付けている。展開中に取得された走行シナリオや緊急事態はデータフライホイールにフィードバックされ、Level 2+の量産向けドライバー支援技術と高度なLevel 4機能の検証の両方が強化されるという。

ソウル走行映像とVLA開発

グループはまた、Atria AI搭載SDVテストベッドが実際のソウル交通をドライバー介入なしに走行する映像を3つのカテゴリーで公開した。エグゼクティブ同乗動画では、Park氏とJeong氏がソウル中心部の高速道路、主要幹線道路、橋梁、都市部の道路を走行しながら、Atria AIの開発プロセス、現在の技術的能力、走行中の意思決定メカニズムについて語っている。ワンテイクのシークエンスでは、江南の混雑した朝ラッシュ時の交通、蚕室の高密度交通でバスなど大型車両との頻繁な相互作用、Pangyoの雨天時の都市走行をそれぞれ約2〜4分間、再生速度調整以外の編集なしで収めている。

3番目の動画では、路側に駐車した車両を回避する、急な車線割り込みに対応する、保護なしの左折を走行する、混雑したエリアで歩行者を検知する、狭い住宅街の道路で対向車両を識別するなど、10のエッジケースシナリオが示されている。Park氏は、開発スピードと安全性は相反する価値ではなく、グループは徹底的に検証された技術のみを車両に適用すると述べた。

既存のエンドツーエンドモデルに加えて、42dotはVision‑Language‑Action（VLA）モデルを開発しており、視覚情報の認識、言語ベースの推論、行動生成を単一のフレームワークで統合しています。42dotはVLAを、自動運転やロボティクスを含むPhysical AIアプリケーションの重要技術と位置付けており、言語ベースの推論が加わることで、複雑な走行シナリオにおける意思決定と説明可能性が向上すると述べています。VLAは、走行データだけでは学習が困難な大規模事前学習知識と、言語ベースの推論を活用することで、稀な走行状況への対応を改善すると期待されています。42dotはまた、VLAモデルが走行状況をどのように解釈し、車両運転中に自然言語で推論結果を出力するかを示す開発映像も公開しました。

“VLAは、AIが単に運転するだけでなく、状況を理解し、推論し、行動するPhysical AIを実現するための核心技術です” と、42dotのTrion GroupのグループリードであるHeeSeok Lee氏は述べました。

42dotのVLAベースの自動運転技術は現在、シミュレーションベースのモデル検証段階にあり、実車テストを含むフル開発プロセスは2026年後半から2027年初頭にかけて実施される予定です。