Hyundai Data Flywheel 2026: így tanul az Atria AI a Level 2+ és Level 2++ rendszerekhez

© org.hyundai.com

A Hyundai Motor Group teljes üzemi módba állította a Data Flywheelt — a rendszer a közúti adatokat folyamatos tanulási körforgássá alakítja az autóipari mesterséges intelligencia számára. Mintegy 40 speciális jármű már éjjel-nappal gyűjti a hétköznapi és ritka közlekedési helyzetek adatait, majd a jelenetek a tanítási és virtuális ellenőrzési folyamatba kerülnek, végül pedig visszajutnak a járművekbe.

Az ütemterv most pontosabb lett. A Hyundai az NVIDIA-alapú megoldással és Level 2+ funkciókkal felszerelt sorozatgyártású járműveket 2028 első felében tervezi piacra vinni, a Level 2++ pedig az év második felében következhet. A saját fejlesztésű Atria AI-t és Level 2++ képességeket használó járművek 2029 második felére várhatók. Ez pontosítja a korábbi menetrendet, amely elsősorban 2028-at jelölte meg általános céldátumként. Az NVIDIA technológiája már korábban is szerepelt a Hyundai jövőbeli, szoftveresen definiált járművekre vonatkozó terveiben.

A projekt legnagyobb erőforrása a csoport mérete: a Hyundai és a Kia évente több mint 7 millió járművet értékesít mintegy 190 országban és régióban. A tanításhoz hard example mining eljárást, valós közúti helyzetek 3D-s rekonstrukcióját, valamint a Hyundai Motor, a Kia, a 42dot és a Motional közös Data Union rendszerét használják. 2026 végéig Gwangjuban valós környezetű Level 4 pilot indulhat Atria AI-jal, miközben a 42dot egy olyan VLA-modellt fejleszt, amely egyesíti az úthelyzet érzékelését, a nyelvi következtetést és a cselekvések létrehozását. A technológiát jelenleg szimulációban validálják, a valós járműves teszteket pedig 2026 végétől 2027 elejéig tervezik.

Fontos, hogy az elnevezéseket ne értékeljük túl. A Level 2+ és a Level 2++ nem önálló szintek az SAE szabványában: a hivatalos skála továbbra is Level 0-tól Level 5-ig tart, a Level 2 rendszerek pedig folyamatos vezetői felügyeletet igényelnek. A Hyundai bemutatott, Atria AI-jal és Level 2++ képességekkel működő SDV tesztjárműve sem önvezető autó. Az új architektúra elsődleges célja az adatgyűjtés, a modellek tanítása és a funkciófrissítések felgyorsítása.