NVIDIA, Hyperion 기반 유럽 자율주행차·로보택시 프로그램 발표

NVIDIA는 2026년 10월 21일 GTC Berlin에서 Bolt와 Lucid, Mercedes-Benz, Volkswagen Commercial Vehicles, Einride를 비롯한 유럽 자동차 제조사와 모빌리티 서비스 제공업체들이 NVIDIA Hyperion 컴퓨팅 플랫폼을 활용한 자율주행 모빌리티 사례를 선보이고 있다고 발표했다. 이는 레벨 3·레벨 4 차량과 미래 로보택시 차량군에 적용할 수 있는 가능성을 보여준다. Volvo Cars는 안전한 자동 주행을 위해 Hyperion과 NVIDIA Alpamayo Stack 소프트웨어를 도입하고 있으며, NVIDIA는 개발자들이 자율주행차를 대규모로 개발하고 검증·배포할 수 있도록 지원하는 새로운 AI 및 안전 기술을 공개했다.

NVIDIA는 자율주행 운송을 수조 달러 규모의 기회로 설명하며, 로보택시가 상용 레벨 4 배포로의 전환을 이끌고 있다고 밝혔다. NVIDIA의 창업자 겸 CEO인 Jensen Huang은 회사의 GTC Berlin 발표에서 “로보택시는 로봇공학과 피지컬 AI의 첫 대중 시장용 애플리케이션으로, 사람과 상품의 이동 방식을 새롭게 바꾸고 있습니다”라고 말했다. Huang은 Hyperion이 Halos 안전 운영체제와 함께 파트너에게 완전 자율주행과 최고 수준의 안전을 구현하도록 설계된 풀스택 로보택시 플랫폼을 제공한다고 밝혔다.

Lucid와 함께하는 Bolt의 로보택시 프로그램

Bolt는 유럽 자율주행 차량 호출 프로그램에 투입할 차량의 주행 소프트웨어로 NVIDIA의 풀스택 자율주행 소프트웨어인 NVIDIA Alpamayo Stack을 선정했으며, 첫 차량은 Lucid 차량으로 시작한다. Bolt는 규제 당국의 승인을 전제로 2027년 마드리드에서 프로그램을 시작해, 처음에는 자율주행 기술의 개발과 검증을 지원하기 위한 실제 도로 주행 데이터를 수집할 예정이라고 밝혔다. 또한 독일과 프랑스를 향후 배포의 핵심 시장으로 꼽았다.

회사는 이 프로그램이 NVIDIA Hyperion을 탑재한 레벨 4 대응 Lucid 차량을 최소 25,000대 배치하기 위한 기반을 마련할 것이며, 2035년까지 유럽과 더 넓은 UNECE 지역 전역에 자율주행차 100,000대를 배치하려는 Bolt의 광범위한 계획에서 중요한 부분을 차지한다고 밝혔다. Bolt와 NVIDIA는 유럽 도로에 맞게 주행 소프트웨어를 조정하고, Lucid를 시작으로 여러 제조사의 차량에 통합하기 위해 협력할 예정이다. Bolt에 따르면 Hyperion에서 실행되는 Alpamayo Stack은 추론 AI와 기존의 인지 및 경로 계획 기술을 결합하고 NVIDIA Halos의 안전 기능을 기반으로 한다.

Bolt의 사장 겸 자율주행 부문 책임자인 Jevgeni Kabanov는 Bolt의 발표에서 “2035년까지 유럽 전역에서 자율주행 차량 호출 서비스를 대규모로 제공하고, 플랫폼에 차량 100,000대를 확보하는 것이 목표입니다”라고 말했다. Kabanov는 마드리드 지방 정부가 국가 당국과 협력해 상용 자율주행 모빌리티를 위한 체계적인 틀을 선도적으로 마련하고 있다고 밝혔다. 또한 독일에서도 자율주행 모빌리티에 대한 포부를 이미 밝힌 도시들이 있어 독일을 우선순위에 두고 있다고 말했다. NVIDIA와 Lucid의 프로그램은 Bolt가 룩셈부르크에서 처음으로 자율주행 모빌리티 서비스를 시작한 뒤 이어지는 사업이며, Bolt가 Pony.ai 및 Stellantis와 진행 중인 협력과 나란히 추진된다.

Bolt Autonomous Driving Solutions는 유럽 자율주행 차량 호출 서비스의 개발과 상용화를 주도하며, 2억 명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하는 모빌리티 플랫폼의 차량군 관리 인프라와 규제 관련 전문성, 현지 시장 지식을 제공할 예정이다. NVIDIA의 자동차 부문 부사장인 Rishi Dhall은 Hyperion이 차량 플랫폼 전반의 컴퓨팅 및 센서 아키텍처를 표준화하고, Alpamayo Stack과 Halos가 주행 지능과 안전의 기반을 제공한다고 말했다. 이어 모든 차량이 공통의 안전 설계 기반 위에 구축될 때 로보택시가 대규모로 확산될 것이라고 덧붙였다. Lucid Technologies 사장이자 Lucid의 최고디지털책임자인 Kay Stepper는 지금까지의 협력과 2027년으로 예정된 데이터 수집 시작이 유럽에서 확장 가능한 소프트웨어 정의 자율주행 모빌리티를 구현하기 위한 첫걸음이라고 말했다.

승용차에서 화물 운송과 대중교통까지

GTC Berlin에서 Volkswagen Commercial Vehicles는 여러 자율주행 시스템을 지원하기 위해 Hyperion을 탑재한 자율주행 ID. Buzz AD 차량 플랫폼을 선보이고 있다. NVIDIA는 Hyperion이 통합과 검증을 간소화하도록 설계된 공통 컴퓨팅 및 센서 아키텍처를 제공해 개발자와 모빌리티 운영업체가 로보택시 및 상용 운송 서비스를 시장에 선보일 수 있도록 돕는다고 밝혔다.

Volvo Cars는 차량 안전 시스템과 엔지니어링 전문성을 Hyperion, Halos OS, Alpamayo Stack과 결합해 미래의 Volvo 차량이 복잡한 실제 환경에서 출발지부터 목적지까지 안전하게 주행할 수 있도록 할 예정이라고 NVIDIA는 밝혔다. Mercedes-Benz는 자동차 제조사의 레벨 3 및 레벨 4 기능 개발을 지원하기 위해 NVIDIA와 Hyperion 및 Alpamayo Stack 관련 협력을 확대하고 있다. 또한 NVIDIA와 공동 개발한 MB.DRIVE ASSIST PRO가 독일에서 도심 구간 간 운전자 보조 기능에 대한 승인을 곧 받을 예정이라고 발표했다.

승용차와 로보택시를 넘어, Einride는 자율주행 화물 트럭용 차세대 Einride Driver를 Hyperion 기반으로 개발하고 있다. Halos, Alpamayo, NVIDIA Cosmos 오픈 월드 모델을 활용해 주행 시스템을 개발하고 검증할 예정이다. TIER IV와 뮌헨 공과대학교는 독일의 자율주행 대중교통 시스템을 개발하고 검증하기 위해 Hyperion을 통합할 계획이다. 기술 및 제조 파트너인 Aptiv, Valeo, Schaeffler는 자동차 제조업체가 레벨 4 자율주행차와 로보택시에 통합할 수 있는 Hyperion 기반 컴퓨팅 플랫폼을 개발하고 있다.

Halos SAFE 평가 프레임워크

NVIDIA는 Halos 안전 시스템의 일환으로 평가를 위한 안전 보증 프레임워크인 Halos SAFE를 발표했으며, dSPACE, IVEX, TÜV Rheinland와 함께 평가 워크플로를 개발하고 있습니다. NVIDIA에 따르면 Halos SAFE는 정의된 시나리오, 테스트, 측정 가능한 성능 기준을 통해 시뮬레이션, 소프트웨어·하드웨어 통합 평가, 도로 주행 테스트, 차량군 모니터링을 연계해 배포를 뒷받침하는 추적 가능한 안전 증거를 생성합니다. Halos SAFE 생태계에는 JLR, Mercedes-Benz, Volvo Cars, 51Sim, aiMotive, AVL, Deepen AI, Foretellix, Synopsys도 참여합니다.

새로운 개발자용 모델과 데이터 도구

NVIDIA는 주행 데이터 준비, 모델 개선, 성능 평가를 위한 새로운 모델과 도구, 청사진을 상세히 소개했습니다. 회사에 따르면 Alpamayo 2 Edge는 Cosmos 3 Edge의 Nemotron 기반 토대를 바탕으로 구축된 20억 매개변수 규모의 추론 모델로, NVIDIA DRIVE AGX Thor 플랫폼에 최적화되어 있으며 차량 내 장면 이해와 경로 계획을 위해 10Hz로 실행되도록 설계됐습니다. AlpaJudge는 사람의 평가를 기준으로 보정한 평가 및 보상 모델로, 주행 설명에 점수를 매겨 추론 품질을 평가하고 품질이 낮은 주석을 걸러내며 학습 데이터의 수동 검토를 줄입니다. Foundation4D는 라이다 입력 없이 다중 카메라 영상을 라벨링해 인식 모델 학습과 Omniverse NuRec의 장면 재구성을 지원합니다. 새로운 Cosmos 3 Nano 모델 변형은 다양한 주행 시나리오에서 동기화된 다중 시점·다중 카메라·라이다 데이터 생성을 통해 합성 데이터 생성과 폐루프 시뮬레이션의 범위를 넓힙니다.

Cosmos Data Factory의 자율주행차 데이터 세트 생성 청사진은 주행 영상과 차량 신호를 선별·검색·라벨링할 수 있는 데이터로 변환하며, 합성 데이터를 활용해 시나리오 범위를 넓힙니다. NVIDIA가 2027년 초 공개할 예정인 개방형 청사진 Alpamayo Agentic Factory는 AI 에이전트를 활용해 데이터 준비, 모델 사후 학습, 시뮬레이션 평가를 연계합니다. 회사에 따르면 Alpamayo 1.5와 NuRec Harmonizer용 NVIDIA NIM 마이크로서비스는 두 모델을 최적화된 추론 컨테이너로 제공해 자율주행차 추론과 장면 조화를 간편하게 배포할 수 있도록 합니다.

Uber와 NVIDIA는 자율주행차 개발을 위한 데이터를 선별하고 처리하는 Cosmos 기반 데이터 팩토리를 개발하고 있습니다. 이는 AI 개발 인프라, Hyperion 기반 차량, Uber의 글로벌 차량 호출 네트워크를 아우르는 광범위한 파트너십의 일환입니다. Porsche는 Volkswagen Group 브랜드 전반에 걸친 데이터 플라이휠 워크플로 개발을 주도하고 있으며, Voxel51을 통해 Cosmos Data Factory와 Microsoft Azure의 Omniverse NuRec를 활용해 차량군 데이터를 자율주행 모델 평가용 데이터 세트와 시뮬레이션으로 변환합니다. NVIDIA는 이 워크플로를 통해 반복적인 실도로 시험 주행을 최대 90% 줄이고 개발 주기를 최대 85% 단축할 것으로 예상한다고 밝혔습니다.