Hyundai Motor Group pune Data Flywheel în funcționare completă

Hyundai Motor Group a declarat într-un 13 septembrie 2026, anunț că a pus Data Flywheel în funcționare completă, detaliind o foaie de parcurs dublă pentru conducerea autonomă și ceea ce a numit prima prezentare a tehnologiei sale Level 2++ la Ziua Media a Conducerii Autonome HMG, organizată la sediul 42dot din provincia Gyeonggi, Coreea de Sud.

În timpul evenimentului, Grupul a prezentat strategia de dezvoltare a conducerii autonome, foaia de parcurs tehnologică, realizările cheie și planurile de implementare. 42dot a introdus tehnologiile cheie și progresul de dezvoltare pentru Atria AI, inteligența artificială autonomă proprietară a Grupului, și a conturat inițiativa de dezvoltare a tehnologiei Vision-Language-Action (VLA). Grupul a dezvăluit, de asemenea, imagini ale unui SDV Testbed echipat cu Atria AI care naviga traficul urban complex fără intervenția șoferului, funcționând la nivelul de capabilitate Level 2++.

„Competitivitatea este determinată de cantitatea de date pe care o securizați, de rapiditatea cu care învățați și de eficiența cu care puteți reflecta acele rezultate în produse și servicii reale,” a declarat Minwoo Park, președinte și șef al Diviziei Platformei Vehiculelor Avansate (AVP) la Hyundai Motor Group și CEO al 42dot. Park a afirmat că Grupul va dezvolta tehnologia de conducere autonomă pe care clienții o pot avea încredere, bazată pe un ciclu virtuos de date, AI și validare.

Strategia Dual-Track stabilește obiectivele de producție pentru 2028 și 2029

Planul se bazează pe parteneriatul strategic extins cu NVIDIA anunțat de Hyundai Motor Company și Kia Corporation la 16 martie 2026. Acest acord acoperă dezvoltarea conducerii autonome de la Level 2 până la Level 4 pe o arhitectură integrată construită pe platforma NVIDIA DRIVE Hyperion, un lanț de învățare unificat care cuprinde colectarea de date din lumea reală, antrenarea modelelor AI și implementarea acestora în vehicule de producție, precum și discuții suplimentare privind avansarea capabilităților de robotaxi Level 4 prin Motional, joint venture‑ul Grupului pentru vehicule autonome.

În cadrul Traseului Unu, Grupul va integra platforma de calcul AI pentru vehicule a NVIDIA și software‑ul de conducere autonomă în arhitectura sa de vehicul definit prin software (SDV). Vehiculele de producție echipate cu capabilități de conducere autonomă Level 2+ bazate pe soluțiile NVIDIA sunt vizate pentru prima jumătate a anului 2028, iar vehiculele de producție Level 2++ sunt vizate pentru a doua jumătate a anului 2028. Sistemele de senzori utilizate în Hyundai Motor, Kia, 42dot și Motional vor fi standardizate progresiv în jurul NVIDIA DRIVE Hyperion 10, o schimbare pe care Grupul o susține că va permite o colectare și utilizare a datelor mai coerentă pentru antrenarea și validarea AI.

Traseul Doi se concentrează pe Atria AI, un sistem autonom de conducere proprietar end‑to‑end dezvoltat în comun de Divizia AVP și 42dot în cadrul unui cadru de dezvoltare integrat. Producția vehiculelor Level 2++ alimentate de Atria AI este vizată pentru a doua jumătate a anului 2029, cu capabilități care evoluează în faze pe baza datelor de conducere din lumea reală colectate de la vehiculele de producție.

Cum funcționează Data Flywheel

Data Flywheel funcționează ca un ciclu în care datele colectate de la vehicule sunt utilizate pentru antrenarea și validarea modelelor AI, iar modelele îmbunătățite sunt apoi implementate înapoi în vehicule pentru a genera noi date. Grupul afirmă că Hyundai Motor și Kia vând anual peste 7 milioane de vehicule în aproximativ 190 de țări și regiuni și că în prezent operează aproximativ 40 de vehicule dedicate colectării de date, funcționând non‑stop. Seturile de date colectate includ scenarii de conducere de rutină, precum și cazuri limită: zone de construcție rutieră și variații ale infrastructurii, condiții meteorologice severe, schimbări bruște de bandă și manevre de urgență, vehicule parcate pe străzi laterale și drumuri înguste, și dinamici complexe ale traficului urban.

De la începutul anului 2026, Grupul a integrat noi tehnologii de învățare în sistem. Hard Example Mining identifică automat situațiile de conducere provocatoare pe care modelele AI le găsesc dificil de recunoscut sau interpretat și prioritizează acele scenarii pentru antrenament. Un lanț de antrenament continuu încorporează datele recent dobândite din conducerea în lumea reală și validare în antrenarea modelelor, cu constatările evaluărilor vehiculului retroalimentate în colectarea de date și dezvoltarea modelelor. Tehnologia de Validare Virtuală reconstruieste datele de conducere din lumea reală în medii tridimensionale, utilizând tehnici grafice precum 3D Gaussian Splatting pentru a recrea scenarii care sunt dificile sau potențial nesigure de reprodus în testele din lumea reală.

Un model de dezvoltare Follow‑the‑Sun conectează centrele din Coreea de Sud și Statele Unite, permițând echipelor să folosească diferențele de fus orar pentru a efectua colectarea de date, analiza problemelor și îmbunătățirea modelelor pe parcursul ciclurilor continue de 24 de ore. Grupul integrează treptat în Data Flywheel înregistratorul său Special Event Recorder, care înregistrează și stochează automat evenimente semnificative în timpul conducerii autonome, în principal pentru a susține antrenarea modelelor și îmbunătățirea performanței. De asemenea, stabilește un cadru Data Union bazat pe arhitecturi și structuri de senzori standardizate, astfel încât datele generate de multiple vehicule și organizații să poată fi acumulate sub standarde comune, inițial în Hyundai Motor, Kia, 42dot și Motional.

Junghyun Kwon, vicepreședinte executiv și șef al Centrului de Dezvoltare a Conducerii Autonome al Hyundai Motor Group și lider al Diviziei de Conducere Autonomă 42dot, a declarat că competitivitatea depinde mai puțin de volumul de date decât de rapiditatea cu care datele se leagă de învățare, validare și îmbunătățirea performanței. Seonggyun Jeong, lider al grupului 42dot Atria, a afirmat că Grupul îmbunătățește continuu performanța și maturitatea Atria AI printr-un ciclu de dezvoltare integrat care cuprinde colectarea de date, antrenarea modelelor și validarea vehiculului în lumea reală.

Pilotul Level 4 din Gwangju

În parteneriat cu Ministerul Coreean al Teritoriului, Infrastructurii și Transporturilor, Grupul intenționează să implementeze SDV Pace Car echipat cu Atria AI în orașul metropolitan special Jeonnam‑Gwangju până la sfârșitul anului 2026. Pilotul va opera vehicule autonome pe drumurile reale din Coreea, cu dinamici de trafic complexe și variabile imprevizibile, pe care Grupul le descrie ca fiind condiții fundamental diferite de pistele de testare controlate. Acesta afirmă că scenariile de conducere și situațiile de urgență capturate în timpul implementării vor fi retroalimentate în Data Flywheel, îmbunătățind atât tehnologia de asistență pentru șoferi de producție în masă Level 2+, cât și validarea capabilităților avansate Level 4.

Înregistrări de conducere în Seul și dezvoltarea VLA

Grupul a publicat, de asemenea, imagini video ale SDV Testbed echipat cu Atria AI care naviga traficul real din Seul fără intervenția șoferului, prezentate în trei categorii. Un videoclip executiv de tip ride‑along arată cum Park și Jeong călătoresc prin centrul Seulului, pe autostrăzi, artere principale, poduri și străzi urbane, discutând procesul de dezvoltare al Atria AI, capabilitățile tehnice actuale și mecanismele de luare a deciziilor în timpul călătoriei. Secvențe filmate dintr‑o singură trecere surprind traficul aglomerat de dimineață în Gangnam, traficul dens din Jamsil cu interacțiuni frecvente implicând vehicule mari, cum ar fi autobuzele, și conducerea urbană în ploaie în Pangyo, fiecare rulând aproximativ două până la patru minute fără editări, în afara ajustărilor de viteză de redare.

Un al treilea video prezintă zece scenarii de cazuri limită, inclusiv evitarea vehiculelor parcate de‑a lungul marginii drumului, reacția la intrări bruște ale altor vehicule, navigarea la viraje la stânga neprotejate, detectarea pietonilor în zone aglomerate și identificarea vehiculelor care vin din sens opus pe drumuri de cartier înguste. Park a declarat că viteza de dezvoltare și siguranța nu sunt valori în conflict și că Grupul va aplica doar tehnologia complet validată vehiculelor sale.

Dincolo de modelele sale end-to-end existente, 42dot dezvoltă modele Vision-Language-Action care combină recunoașterea informațiilor vizuale, raționamentul bazat pe limbaj și generarea de acțiuni într-un singur cadru. 42dot descrie VLA ca o tehnologie cheie pentru aplicațiile Physical AI, inclusiv conducerea autonomă și robotică, și afirmă că raționamentul bazat pe limbaj adăugat permite luarea deciziilor îmbunătățite și explicabilitatea în scenarii de conducere complexe. Se așteaptă ca VLA să îmbunătățească răspunsurile la situații rare de conducere, bazându-se pe raționamentul bazat pe limbaj și pe cunoștințele pre‑antrenate la scară largă, care sunt dificil de învățat doar din datele de conducere. 42dot a lansat, de asemenea, imagini de dezvoltare care arată cum modelul VLA interpretează situațiile de conducere și își exprimă raționamentul în limbaj natural în timpul operării vehiculului.

“VLA este o tehnologie esențială pentru implementarea Physical AI, în care AI depășește simpla conducere pentru a înțelege situațiile, a raționa prin ele și a acționa,” a declarat HeeSeok Lee, lider al grupului Trion al 42dot.

Tehnologia de conducere autonomă bazată pe VLA a 42dot se află în prezent în etapa de validare a modelului bazată pe simulare, iar procesul complet de dezvoltare, inclusiv testarea pe vehicule reale, este planificat pentru perioada de la sfârșitul anului 2026 până la începutul anului 2027.