올해 초 NVIDIA와 Uber는 자율주행차 개발을 지원하는 파트너십을 발표했습니다. 미국 기술 회사는 최고의 게임용 GPU를 생산하는 것으로 유명하지만, 자율주행 기술 개발을 돕고 있다는 사실을 숨기지 않았습니다. 이제 NVIDIA 기반 AV의 현실이 그 어느 때보다 가까워졌습니다. 최근 발표에서 회사는 Uber의 광범위한 실제 운전 데이터베이스의 도움을 받아 향후 몇 년 안에 100,000대의 자율 운전 택시(또는 로봇택시)를 제조할 계획을 밝혔습니다.
NVIDIA는 자동차 제조업체가 가까운 미래에 안전하고 신뢰할 수 있는 자율주행 기술을 제공할 수 있도록 지원하기 위해 구축된 AI 기반 시스템 아키텍처인 NVIDIA DRIVE AGX Hyperion 10을 구축하고 있습니다. Stellantis, Lucid 및 Mercedes-Benz와 같은 회사는 NVIDIA의 DRIVE AGX Hyperion 10 소프트웨어와 호환되는 차량을 생산하여 이러한 노력에 동참할 것이라고 발표했습니다. 또한 장거리 자율 화물 운송을 원하는 Waabi, Aurora 및 Volvo Autonomous Solutions와 같은 무인 트럭 운송 회사도 이 프로젝트 개발에 기여하고 있습니다.
이 모든 것에서 Uber의 역할은 매우 중요합니다. Uber는 더 나은 정확성을 위해 NVIDIA의 AI 아키텍처를 훈련하는 데 사용되는 실제 주행 데이터를 차량에서 제공하기 때문입니다. 두 사람은 함께 NVIDIA Cosmos 플랫폼을 기반으로 구축하여 2027년부터 100,000개의 로봇택시 목표를 달성할 것입니다. Uber는 May Mobility, Pony.ai 및 Wayve와 같은 주요 업체와 협력하여 레벨 4 생태계의 성장을 더욱 지원할 것입니다.
NVIDIA가 차세대 AV를 지원하는 방법
이 발표는 로보택시 퍼즐의 세 가지 주요 부분, 즉 Uber가 제공할 방대한 실제 데이터, NVIDIA의 Cosmos 월드 기반 모델, 그리고 운영의 고성능 컴퓨팅 백본인 DGX Cloud를 보여줍니다. 세 사람은 함께 더 복잡하고 다양하며 희귀한 사건 데이터로 개선할 수 있는 자율주행차 시스템을 위한 훈련 계획을 형성합니다. 또한 엔비디아는 자율주행차와 로봇에서 작동하는 AI 시스템을 테스트하고 인증하기 위한 업계 표준 설정을 목표로 하는 새로운 안전 평가 이니셔티브인 헤일로스 인증 프로그램(Halos Certified Program)을 도입했습니다.
NVIDIA가 구동하는 차세대 자율주행차 역시 레벨 4 생태계에 의존합니다. 레벨 4 자율주행은 인공지능을 이용해 사람의 개입 없이 모든 주행 작업을 수행할 수 있는 차량을 만드는 것이다. 이러한 운전 작업은 일반적으로 특정 운영 구역으로 제한되므로 Uber 탑승 데이터는 NVIDIA에 중요합니다.
Uber의 대규모 운전 데이터는 NVIDIA Cosmos에 입력되어 극단적인 경우와 비정상적인 운전 조건에 대한 시뮬레이션과 추론이 가능해집니다. 이를 통해 복잡한 교차로, 악천후, 공항 하차, 임시 표지판, 예상치 못한 보행자 행동 등과 같은 불리한 시나리오를 탐색하도록 시스템을 훈련할 수 있습니다. 그렇게 하면 운전 경험이 최대한 현실적이고 안전해질 수 있습니다.
