Hyundai Motor Group Acelera la Innovación en Conducción Autónoma con un Volante de Inercia de Datos Impulsado por IA
- Hyundai Motor Group organiza el "HMG Autonomous Driving Media Day", que expone su hoja de ruta para la próxima era de la conducción autónoma; primera muestra de la tecnología de Nivel 2++
- El trato Dual-Track acelera la producción de Nivel 2+ mediante la colaboración con NVIDIA, al tiempo que interioriza tecnologías clave de conducción autónoma mediante la propiedad Atria IA
- La producción de Nivel 2+ basada en soluciones NVIDIA está prevista para el primer semestre de 2028 y el Nivel 2++ en el segundo semestre de 2028, seguida por vehículos de nivel 2++ impulsados por Atria IA en el segundo semestre de 2029
- La estandarización progresiva de sensores en Hyundai Motor, Kia, 42dot y Motional reúne capacidades de conducción autónoma en todo el Grupo
- La estrategia de Data Flywheel establece un ciclo virtuoso de recopilación, entrenamiento, validación y despliegue de datos para avanzar continuamente las capacidades de IA
- Refuerza el ecosistema de datos del Grupo aprovechando los 7 millones de vehículos que comercializa anualmente y la plataforma Data Union, mediante un sistema de desarrollo basado en datos que incorpora la identificación de casos críticos, el aprendizaje continuo y SER
- Piloto real de Nivel 4 que se lanzará en Gwangju antes de fin de año en colaboración con el Ministerio de Tierra, Infraestructura y Transporte de Corea para asegurar datos de validación a gran escala
- 42dot comparte tecnología de conducción autónoma basada en Visión-Lenguaje-Acción (VLA) que integra información visual y razonamiento basado en el lenguaje para guiar las decisiones de conducción
- La investigación en VLA se centra en abordar casos límite, mientras que el desarrollo de modelos de autonomía y VLA de extremo y de extremo (E2E) mejora la estabilidad técnica y la escalabilidad
- La validación del modelo VLA está actualmente en curso, con pruebas en carretera y el proceso completo de desarrollo programados para principios del próximo año
- Nuevos vídeos de conducción urbana de Atria IA – un acompañamiento ejecutivo, imágenes de una sola toma y manejo de casos extremos – están disponibles en el canal de YouTube del Grupo
Material de prensa
Hyundai Motor Group (el Grupo) anunció que ha puesto en plena operación su Data Flywheel, marcando una nueva fase en su estrategia de tecnología de conducción autónoma. El sistema crea un ciclo virtuoso de recopilación de datos, entrenamiento, validación y despliegue de IA para asegurar una ventaja competitiva mediante el aprendizaje acelerado y el desarrollo tecnológico.
Durante el "HMG Autonomous Driving Media Day" del Grupo en la sede de 42dot en la provincia de Gyeonggi, Corea, el Grupo presentó su estrategia de desarrollo de conducción autónoma, hoja de ruta tecnológica, logros clave y planes de implementación. La presentación subrayó la posición estratégica del Grupo en la competición global de tecnología de conducción autónoma y detalló cómo los sistemas integrados de datos e IA forman la base para la tecnología de vehículos de próxima generación.
En el evento, el Grupo identificó el Volante de Datos como un elemento clave de su competitividad en conducción autónoma y compartió el marco operativo y la estrategia de ejecución que transforman los datos de conducción real a gran escala en mejoras tecnológicas continuas.
42dot también presentó tecnologías clave y el progreso del desarrollo de la inteligencia artificial propietaria de conducción autónoma del Grupo, Atria IA, al tiempo que expuso los antecedentes y planes futuros para su iniciativa de desarrollo tecnológico Visión-Lenguaje-Acción (VLA).
En línea con el evento, el Grupo presentó imágenes de un banco de pruebas SDV equipado con Atria IA navegando por complejos tráficos urbanos sin intervención del conductor. Funcionando con una capacidad de Nivel 2++, el sistema de conducción autónoma mostrado en las imágenes ilustra cómo el Data Flywheel está permitiendo un ciclo continuo de aprendizaje, validación y mejora del rendimiento. Las imágenes están disponibles en el canal oficial de YouTube del Grupo.
La competencia en conducción autónoma ya no consiste en comparar características específicas. La competitividad se determina por cuántos datos se obtienen, la rapidez con la que aprendes y lo eficaz que puedes reflejar esos resultados en productos y servicios reales. En esencia, la competitividad en la conducción autónoma se reduce a contar con sistemas que permitan un aprendizaje continuo y rápido. Hyundai Motor Group desarrollará tecnología de conducción autónoma en la que los clientes puedan confiar, basada en un ciclo virtuoso de datos, IA y validación. Nuestro objetivo es garantizar los niveles de seguridad y calidad en los que los clientes pueden confiar mientras aprendemos y mejoramos rápidamente.
¿Cómo posiciona la estrategia de doble vía al grupo para la competencia?
En marzo, Hyundai Motor Group anunció una estrategia de colaboración con NVIDIA, introduciendo un enfoque de doble vía que combina el rápido despliegue de tecnologías de conducción autónoma probadas con el desarrollo de capacidades propias de IA.
Pista Uno: Colaboración con NVIDIA para la Producción Acelerada en Masa
El Grupo integrará la plataforma de IA validada para vehículos de NVIDIA y el software de conducción autónoma en su arquitectura de vehículos definidos por software (SDV). Esta vía prioriza el despliegue acelerado mientras construye una base para un desarrollo escalable basado en datos.
- Vehículos de producción equipados con capacidades de conducción autónoma de Nivel 2+ basadas en soluciones NVIDIA previstas para la primera mitad de 2028; Vehículo de producción de Nivel 2 ++ previsto para la segunda mitad de 2028
- Estandarización progresiva de los sistemas de sensores utilizados en Hyundai Motor, Kia, 42dot y Motional en NVIDIA DRIVE Hyperion 10
- Recogida y utilización de datos más consistentes para el entrenamiento y validación de la IA
Pista dos: Atria IA para la independencia tecnológica y la capacidad a largo plazo
Paralelamente, la División AVP y 42dot continúan impulsando Atria IA, un sistema de conducción autónoma propietario de extremo a extremo (E2E) desarrollado conjuntamente por ambas organizaciones. Los equipos operan bajo un marco integrado de desarrollo.
- Producción de vehículos Level 2++ con Atria IA prevista para la segunda mitad de 2029
- Progresión por fases de las capacidades de conducción autónoma basada en datos reales de conducción recogidos de vehículos de producción
Esta estrategia de doble vía permite al Grupo ofrecer capacidades avanzadas a los clientes a corto plazo, al tiempo que construye una ventaja tecnológica sostenible para el futuro.
¿Cómo acelera el volante de intendencia de datos el aprendizaje y el avance de capacidades?
El Volante de Inercia de Datos funciona como un ciclo virtuoso en el que los datos recogidos de vehículos se utilizan para entrenar y validar modelos de IA, y posteriormente se despliegan modelos mejorados en los vehículos para generar nuevos datos. El Grupo también se beneficia de ventajas significativas en el punto de partida del Volante de Inercia de Datos: la adquisición de datos.
Adquisición de Datos a Escala Global
Hyundai Motor y Kia venden más de 7 millones de vehículos anualmente en aproximadamente 190 países y regiones de todo el mundo. Esta huella de producción global proporciona una ventaja fundamental para la recopilación de datos sobre conducción autónoma. Actualmente, el Grupo opera aproximadamente 40 vehículos dedicados a la recogida de datos las 24 horas para recopilar datos de conducción. Los conjuntos de datos recopilados incluyen no solo escenarios de conducción rutinaria, sino también una amplia gama de casos límite reales:
- Zonas de construcción de carreteras y variaciones en la infraestructura
- Condiciones meteorológicas severas
- Cambios bruscos de carril y maniobras de emergencia
- Vehículos aparcados en calles laterales y calles estrechas
- Dinámicas complejas del tráfico urbano
Técnicas avanzadas de aprendizaje
Aunque los grandes volúmenes de datos de conducción son importantes, el rendimiento de la IA para conducción autónoma no se determina solo por el volumen de datos. El avance del modelo depende de la eficacia con la que los desarrolladores puedan identificar situaciones que desafían a los sistemas de IA y centrar el aprendizaje en esos escenarios.
Para acelerar la mejora de modelos de IA, Hyundai Motor Group ha estado integrando nuevas tecnologías en su Data Flywheel desde principios de este año.
- Identificación automática de escenarios críticos – Permite detectar situaciones de conducción complejas o excepcionales que requieren una mayor capacidad de interpretación por parte de la inteligencia artificial, incorporándolas como casos prioritarios en el proceso de entrenamiento de los sistemas.
- Plataforma de aprendizaje continuo – Incorpora continuamente los datos recién adquiridos de procesos reales de conducción y validación en el entrenamiento del modelo, permitiendo mejoras repetidas de rendimiento a lo largo del tiempo. Los hallazgos de la evaluación del vehículo se reincorporan a la recogida de datos y al desarrollo del modelo, acortando los ciclos de desarrollo y acelerando el refinamiento del modelo.
- Tecnología de Validación Virtual – La validación virtual es otro componente clave del Data Flywheel. Hyundai Motor Group reconstruye datos de conducción del mundo real en entornos tridimensionales y utiliza tecnologías gráficas avanzadas como el 3D Gaussian Splatting para recrear escenarios que son difíciles o potencialmente inseguros de reproducir mediante pruebas reales. Esto permite a los ingenieros evaluar repetidamente modelos en diversos casos límite mientras verifican que los modelos recién entrenados no degraden el rendimiento existente.
- Desarrollo Follow-the-Sun – Conectando centros de desarrollo en Corea del Sur y EE. UU., el Grupo opera un modelo de desarrollo Follow-the-Sun. Aprovechando las diferencias en las zonas horarias, los equipos realizan secuencialmente la recopilación de datos, el análisis de incidencias y actividades de mejora del modelo, permitiendo un desarrollo continuo las 24 horas.
- Integración con el Registrador de Eventos Especiales (SER) – El Grupo también está integrando gradualmente su Registrador de Eventos Especiales (SER) en el Volante de Inercia de Datos. SER es un sistema que registra y almacena automáticamente eventos significativos y datos relacionados que ocurren durante la conducción autónoma. Los datos grabados se utilizan principalmente para apoyar el entrenamiento de modelos de IA y la mejora del rendimiento.
El Grupo también está explorando formas de mejorar aún más la SER para que los modelos de IA puedan identificar de forma más eficaz los casos límite desafiantes y asegurar automáticamente los conjuntos de datos relevantes necesarios para mejoras en el rendimiento.
- Ecosistema Data Union – Para ampliar la utilización de datos dentro y fuera del Grupo, Hyundai Motor Group está estableciendo un marco Data Union basado en arquitecturas de sensores y estructuras de datos estandarizadas. En lugar de limitarse a intercambiar datos en bruto entre organizaciones, Data Union establece un ecosistema de datos que permite que los datos generados en múltiples vehículos y organizaciones se acumulen bajo estándares comunes y se utilicen para el entrenamiento en IA.
El Grupo se centrará inicialmente en mejorar la utilización de datos en Hyundai Motor, Kia, 42dot y Motional, sentando las bases para futuras expansiones.
¿Por qué es fundamental la validación de nivel 4 en el mundo real?
Paralelamente al desarrollo tecnológico de producción en masa, el Grupo busca validar la conducción autónoma de Nivel 4 en el mundo real. En colaboración con el Ministerio de Tierra, Infraestructura y Transporte de Corea del Sur, el Grupo planea desplegar el Pace Car SDV equipado con IA Atria en la Ciudad Metropolitana Especial de Jeonnam-Gwangju, Corea del Sur, antes de fin de año.
Este proyecto piloto operará vehículos autónomos en entornos viarios coreanos reales caracterizados por dinámicas complejas del tráfico y variables impredecibles, condiciones fundamentalmente diferentes a las pistas de prueba controladas. Se capturarán escenarios diversos de conducción y situaciones de contingencia encontrados durante el despliegue real y se reintroducirán directamente en el Volante de Inercia de Datos para el aprendizaje de la IA y la mejora del rendimiento.
A través de este enfoque, el Grupo mejora la exhaustividad de la tecnología de asistencia al conductor de producción en masa de Nivel 2+ y la validación de capacidades avanzadas de conducción autónoma de Nivel 4.
La competitividad en conducción autónoma no depende de cuánta cantidad de datos se asegure, sino de la rapidez con la que se puedan conectar los datos con el aprendizaje, la validación y la mejora del rendimiento. A través del sistema de volante de inercia de datos que ya está en pleno funcionamiento, esperamos una mejora continua de los problemas identificados en carreteras reales y un rápido avance tecnológico.
Una buena IA de conducción autónoma comienza finalmente con datos de alta calidad. Hyundai Motor Group mejora continuamente el rendimiento y la madurez de Atria IA mediante un ciclo de desarrollo integrado que abarca la recogida de datos, el entrenamiento de modelos y la validación real de vehículos.
¿Cómo impulsa la tecnología VLA la conducción autónoma hacia la IA física?
Más allá del desarrollo convencional de conducción autónoma, 42dot también está impulsando la tecnología de próxima generación a través de Visión-Lenguaje-Acción (VLA), un marco que combina reconocimiento visual de información, razonamiento basado en el lenguaje y generación de acciones en un único marco.
42dot planea desarrollar modelos VLA junto con sus modelos de conducción autónoma de extremo a extremo (E2E) existentes para mejorar la estabilidad y escalabilidad de las tecnologías de conducción autónoma, al tiempo que ofrece una gama de soluciones adaptadas a diferentes especificaciones de hardware del vehículo y necesidades del cliente.
El VLA se considera una tecnología clave para aplicaciones de IA física, incluyendo la conducción autónoma y la robótica. Mientras que los modelos convencionales E2E conectan directamente las entradas de conducción con las acciones del vehículo, los modelos VLA añaden comprensión situacional basada en el lenguaje y el razonamiento, permitiendo una mejor toma de decisiones y aplicabilidad en escenarios de conducción complejos.
42dot espera que la tecnología VLA mejore la capacidad de responder a situaciones de conducción poco comunes aprovechando el razonamiento basado en el lenguaje y conocimientos pre entrenados a gran escala que son difíciles de aprender solo con datos de conducción.
- Integración de volantes de intendencia de datos
42dot también está aplicando el Data Flywheel al desarrollo de VLA. Cuando surgen problemas de conducción, el equipo analiza la causa raíz, refuerza las políticas y datos de conducción relevantes, y luego reentrena el modelo para mejorar el rendimiento.
- Progreso del desarrollo del VLA
Actualmente, la tecnología de conducción autónoma basada en VLA de 42dot está en fase de validación de modelos basada en simulación.
El Grupo planea activar el proceso completo de desarrollo, incluyendo pruebas en vehículos reales, desde finales de 2026 hasta principios de 2027. Los problemas de conducción identificados en entornos reales se reincorporarán a los procesos de aprendizaje y validación para mejorar continuamente la madurez de los modelos VLA.
- Demostración de explicabilidad
42dot publicó imágenes de revelado que muestran cómo el modelo VLA interpreta las situaciones de conducción y muestra su razonamiento en lenguaje natural. En el ejemplo, apareció texto en pantalla durante la operación del vehículo, describiendo tanto la acción realizada como la razón detrás de ella.
VLA es una tecnología fundamental para implementar IA física, donde la IA va más allá de simplemente conducir para entender situaciones, razonar a través de ellas y actuar. Comenzando con la conducción autónoma, proporcionará la base para expandirse a campos diversos como la robótica y más allá.
¿Qué revela el recién publicado metraje de conducción urbana de Seúl sobre Atria IA?
El Grupo también publicó imágenes de vídeo que demuestran un banco de pruebas SDV equipado con Atria IA navegando el tráfico urbano real de Seúl sin intervención del conductor. Las imágenes demuestran cómo el volante de inactividad de datos está produciendo mejoras medibles en el rendimiento en condiciones reales.
En lugar de centrarse en escenarios de prueba controlados, los vídeos destacan cómo las tecnologías de conducción autónoma del Grupo funcionan en la complejidad de los entornos urbanos cotidianos e ilustran su potencial para un avance continuo.
El metraje consta de tres categorías:
Executive Ride-Along: Minwoo Park y Seonggyun Jeong viajaron en un vehículo autónomo por el centro de Seúl mientras el vehículo navegaba por condiciones reales de tráfico, incluyendo autopistas, vías principales, puentes y calles urbanas. Durante el recorrido, hablaron sobre el proceso de desarrollo de Atria IA, sus capacidades técnicas actuales, los mecanismos de toma de decisiones de conducción autónoma y las direcciones futuras de desarrollo. Las imágenes también muestran cómo el vehículo percibe las condiciones de tráfico circundante, toma decisiones de conducción y responde a diversos entornos viales en tiempo real.
Executive Ride-Along
Imágenes de conducción urbana de una sola toma: Tres secuencias de vídeo sin editar capturaron el rendimiento de conducción autónoma en entornos diversos, incluyendo:
- Tráfico matutino congestionado en hora punta en Gangnam
- Condiciones de tráfico de alta densidad en Jamsil, incluyendo frecuentes interacciones con vehículos grandes como autobuses
- Condiciones de conducción urbana lluviosa en Pangyo
Cada vídeo dura aproximadamente entre dos y cuatro minutos y se grabó en un formato de una sola toma sin cortes salvo ajustes de velocidad de reproducción, proporcionando una visión sin filtros del rendimiento de la conducción autónoma en condiciones reales de tráfico.
Las imágenes demuestran cómo Atria IA reconoce e interpreta una amplia variedad de elementos viales, incluyendo vehículos, peatones, marcas de carril, intersecciones y semáforos, mientras se adapta continuamente a los entornos cambiantes del tráfico.
Tráfico matutino congestionado en hora punta en Gangnam
Enlaces a vídeos en el canal oficial de YouTube del Grupo:
- Gangnam: https://youtu.be/-7BEzmdrlcU
- Jamsil: https://youtu.be/MxkVELIgoWE
- Pangyo: https://youtu.be/qBAFzUPKA_o
Manejo de casos límite: El tercer vídeo se centra en la respuesta de Atria IA a casos clave que se encuentran en entornos de conducción urbana.
Se incluyen diez escenarios representativos, tales como:
- Evitar los vehículos aparcados a lo largo de la carretera
- Respondiendo a interrupciones repentinas de vehículos
- Navegar por giros a la izquierda sin protección
- Detección de peatones en zonas congestionadas
- Identificación de vehículos que vienen de frente en calles estrechas del barrio
En conjunto, estos escenarios demuestran cómo responde el sistema de conducción autónoma a las diversas variables que se encuentran en entornos urbanos complejos.
Manejo de casos límite
La conducción autónoma es la tecnología insignia de IA física y se sitúa en el centro de la transformación de la industria automovilística hacia una industria de IA. Al combinar las capacidades globales de producción en masa del Grupo con la tecnología de IA y software de 42dot y el sistema de aprendizaje basado en volantes de inercia de datos, implementaremos tecnología de conducción autónoma fiable para nuestros clientes. La velocidad de desarrollo y la seguridad no son valores en conflicto. Cuantas más situaciones excepcionales descubramos y aprendamos, más segura será la conducción autónoma. Hyundai Motor Group mejorará tanto la velocidad de desarrollo como la seguridad, manteniendo el principio de aplicar solo tecnología completamente validada a nuestros vehículos.
