- Hyundai Motor Group celebra el "HMG Autonomous Driving Media Day", donde presenta su hoja de ruta para la próxima era de la conducción autónoma; primera demostración de tecnología de Nivel 2++
- La estrategia de doble vía (Dual-Track) acelera la producción de Nivel 2+ mediante la colaboración con NVIDIA, al tiempo que internaliza tecnologías clave de conducción autónoma a través de Atria AI, de desarrollo propio
- Producción de Nivel 2+ basada en soluciones de NVIDIA prevista para el primer semestre de 2028 y de Nivel 2++ en el segundo semestre de 2028, seguida de vehículos de Nivel 2++ impulsados por Atria AI en el segundo semestre de 2029
- La estandarización progresiva de sensores en Hyundai Motor, Kia, 42dot y Motional integra las capacidades de conducción autónoma de todo el Grupo
- La estrategia Data Flywheel (círculo virtuoso de datos) establece un ciclo virtuoso de recolección, entrenamiento, validación e implementación de datos para seguir mejorando las capacidades de IA
- Amplía el ecosistema de datos del Grupo aprovechando sus ventas anuales de 7 millones de vehículos y el marco Data Union, a la vez que implementa un esquema de desarrollo centrado en datos basado en hard example mining, entrenamiento continuo y SER
- Un piloto de Nivel 4 en condiciones reales se lanzará en Gwangju antes de fin de año en alianza con el Ministerio de Tierra, Infraestructura y Transporte de Corea, para obtener datos de validación a gran escala
- 42dot presenta su tecnología de conducción autónoma basada en Vision-Language-Action (VLA), que integra información visual y razonamiento basado en lenguaje para orientar las decisiones de manejo
- La investigación en VLA se centra en resolver casos límite (edge cases), mientras que el desarrollo en paralelo de modelos de conducción autónoma de extremo a extremo (E2E) y VLA mejora la estabilidad técnica y la escalabilidad
- La validación del modelo VLA está en curso; las pruebas en ruta y el proceso completo de desarrollo se extenderán hasta principios del próximo año
- Ya están disponibles en el canal de YouTube del Grupo nuevos videos de Atria AI en conducción urbana: un recorrido con ejecutivos, tomas en plano secuencia y manejo de casos límite
SEÚL, 13 de septiembre de 2026 – Hyundai Motor Group (el Grupo) anunció que puso en pleno funcionamiento su Data Flywheel, lo que marca una nueva etapa en su estrategia de tecnología de conducción autónoma. El sistema crea un ciclo virtuoso de recolección de datos, entrenamiento de IA, validación e implementación para obtener una ventaja competitiva mediante un aprendizaje y un desarrollo tecnológico acelerados.
Durante el "HMG Autonomous Driving Media Day" del Grupo, realizado en la sede de 42dot en la provincia de Gyeonggi, Corea, el Grupo presentó su estrategia de desarrollo de conducción autónoma, su hoja de ruta tecnológica, sus principales logros y sus planes de implementación. La presentación destacó el posicionamiento estratégico del Grupo en la competencia global por la tecnología de conducción autónoma y detalló cómo los sistemas integrados de datos e IA forman la base de la tecnología vehicular de próxima generación.
En el evento, el Grupo identificó el Data Flywheel como un elemento clave de su competitividad en conducción autónoma y compartió el marco operativo y la estrategia de ejecución que convierten datos de manejo reales a gran escala en mejoras tecnológicas continuas.
42dot también presentó las tecnologías clave y el avance del desarrollo de la inteligencia artificial de conducción autónoma propia del Grupo, Atria AI, y expuso los antecedentes y los planes futuros de su iniciativa de desarrollo de tecnología Vision-Language-Action (VLA).
En el marco del evento, el Grupo dio a conocer imágenes de un SDV Testbed (vehículo de pruebas definido por software) equipado con Atria AI circulando en el complejo tránsito urbano sin intervención del conductor. Con una capacidad de Nivel 2++, el sistema de conducción autónoma que muestran las imágenes ilustra cómo el Data Flywheel permite 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 se trata de comparar funciones específicas. La competitividad se define por cuántos datos se obtienen, qué tan rápido se aprende y con qué eficacia se trasladan esos resultados a productos y servicios reales. En esencia, la competitividad en conducción autónoma depende de 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 niveles de seguridad y calidad confiables para los clientes mientras aprendemos y mejoramos rápidamente." – Minwoo Park, Presidente y Director de la División Advanced Vehicle Platform (AVP) de Hyundai Motor Group y CEO de 42dot.
¿Cómo posiciona la estrategia de doble vía al Grupo frente a la competencia?
En marzo, Hyundai Motor Group anunció una estrategia de colaboración con NVIDIA que introdujo un enfoque de doble vía, combinando la implementación rápida de tecnologías de conducción autónoma ya probadas con el desarrollo de capacidades de IA propias.
Vía uno: colaboración con NVIDIA para acelerar la producción en serie
El Grupo integrará en su arquitectura de vehículo definido por software (SDV) la plataforma de computación de IA vehicular validada y el software de conducción autónoma de NVIDIA. Esta vía prioriza una implementación acelerada mientras construye la base para un desarrollo escalable impulsado por datos.
- Vehículos de producción equipados con capacidades de conducción autónoma de Nivel 2+ basadas en soluciones de NVIDIA, previstos para el primer semestre de 2028; vehículo de producción de Nivel 2++ previsto para el segundo semestre de 2028
- Estandarización progresiva de los sistemas de sensores utilizados en Hyundai Motor, Kia, 42dot y Motional en torno a NVIDIA DRIVE Hyperion 10
- Una recolección de datos más uniforme y su aprovechamiento para el entrenamiento y la validación de la IA
Vía dos: Atria AI para la independencia tecnológica y la capacidad a largo plazo
En paralelo, la División AVP y 42dot siguen desarrollando Atria AI, un sistema propio de conducción autónoma de extremo a extremo (E2E) creado en conjunto por ambas organizaciones. Los equipos trabajan bajo un marco de desarrollo integrado.
- Producción de vehículos de Nivel 2++ impulsados por Atria AI prevista para el segundo semestre de 2029
- Evolución por etapas de las capacidades de conducción autónoma, basada en datos de manejo reales recolectados de vehículos de producción
Esta estrategia de doble vía permite al Grupo ofrecer capacidades avanzadas a los clientes en el corto plazo, a la vez que construye una ventaja tecnológica sostenible para el futuro.
¿Cómo acelera el Data Flywheel el aprendizaje y el desarrollo de capacidades?
El Data Flywheel funciona como un ciclo virtuoso en el que los datos recolectados de los vehículos se usan para entrenar y validar modelos de IA, y los modelos mejorados se vuelven a implementar en los vehículos para generar nuevos datos. El Grupo también cuenta con ventajas importantes en el punto de partida del Data Flywheel: la obtención de datos.
Obtención de datos a escala global
Hyundai Motor y Kia venden más de 7 millones de vehículos al año en aproximadamente 190 países y regiones de todo el mundo. Esta presencia productiva global ofrece una ventaja fundamental para la recolección de datos de conducción autónoma. Actualmente, el Grupo opera alrededor de 40 vehículos dedicados a la recolección de datos las 24 horas para reunir datos de manejo. Los conjuntos de datos recolectados incluyen no solo situaciones de manejo habituales, sino también una amplia variedad de casos límite reales:
- Zonas de obras viales y variaciones de infraestructura
- Condiciones climáticas severas
- Cambios bruscos de carril y maniobras de emergencia
- Vehículos estacionados en calles laterales y caminos angostos
- Dinámicas complejas del tránsito urbano
Técnicas avanzadas de aprendizaje
Si bien los grandes volúmenes de datos de manejo son importantes, el rendimiento de la IA de conducción autónoma no depende solo de la cantidad de datos. El avance de los modelos depende de la eficacia con que los desarrolladores identifiquen las situaciones que ponen a prueba los sistemas de IA y concentren el aprendizaje en esos escenarios.
Para acelerar la mejora de los modelos de IA, Hyundai Motor Group viene incorporando nuevas tecnologías a su Data Flywheel desde principios de este año.
- Hard Example Mining (detección de ejemplos difíciles): identifica automáticamente situaciones de manejo complejas, o casos límite, que a los modelos de IA les resulta difícil reconocer o interpretar, y les da prioridad en el entrenamiento.
- Pipeline de entrenamiento continuo: incorpora de forma continua al entrenamiento de los modelos los nuevos datos obtenidos en el manejo real y en los procesos de validación, lo que permite mejoras de rendimiento sucesivas. Los resultados de las evaluaciones en vehículos retroalimentan la recolección de datos y el desarrollo de modelos, acortando los ciclos de desarrollo y acelerando el perfeccionamiento de los modelos.
- Tecnología de validación virtual: la validación virtual es otro componente clave del Data Flywheel. Hyundai Motor Group reconstruye datos de manejo reales en entornos tridimensionales y utiliza tecnologías gráficas avanzadas, como el 3D Gaussian Splatting, para recrear escenarios difíciles o potencialmente peligrosos de reproducir en pruebas reales. Esto permite a los ingenieros evaluar repetidamente los modelos en diversos casos límite y verificar que los modelos recién entrenados no empeoren el rendimiento existente.
- Desarrollo Follow-the-Sun (siguiendo al sol): al conectar centros de desarrollo en Corea del Sur y Estados Unidos, el Grupo opera con un modelo de desarrollo Follow-the-Sun. Aprovechando la diferencia horaria, los equipos realizan de forma secuencial la recolección de datos, el análisis de problemas y la mejora de los modelos, lo que permite un desarrollo continuo las 24 horas.
- Integración del Special Event Recorder (SER): el Grupo también está integrando gradualmente su Special Event Recorder (SER, registrador de eventos especiales) al Data Flywheel. El SER es un sistema que registra y almacena automáticamente los eventos significativos y los datos relacionados que ocurren durante la conducción autónoma. Los datos registrados se utilizan principalmente para el entrenamiento de los modelos de IA y la mejora de su rendimiento.
El Grupo también estudia formas de seguir mejorando el SER para que los modelos de IA puedan identificar con mayor eficacia los casos límite complejos y obtener automáticamente los conjuntos de datos necesarios para mejorar su rendimiento.
- Ecosistema Data Union: para ampliar el aprovechamiento de los 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 simplemente intercambiar datos en bruto entre organizaciones, Data Union establece un ecosistema que permite acumular bajo estándares comunes los datos generados por múltiples vehículos y organizaciones, y utilizarlos para el entrenamiento de IA.
Inicialmente, el Grupo se centrará en mejorar el aprovechamiento de datos entre Hyundai Motor, Kia, 42dot y Motional, sentando las bases para una expansión futura.
¿Por qué es fundamental la validación de Nivel 4 en condiciones reales?
Junto con el desarrollo de tecnología para producción en serie, el Grupo avanza en la validación de conducción autónoma de Nivel 4 en condiciones reales. En alianza con el Ministerio de Tierra, Infraestructura y Transporte de Corea del Sur, el Grupo planea desplegar el SDV Pace Car equipado con Atria AI en la Ciudad Metropolitana Especial de Jeonnam-Gwangju, Corea del Sur, antes de fin de año.
Este proyecto piloto operará vehículos autónomos en entornos viales reales de Corea, con dinámicas de tránsito complejas y variables impredecibles, condiciones muy distintas de las de las pistas de prueba controladas. Los diversos escenarios de manejo y situaciones imprevistas que surjan durante la implementación real se registrarán y volverán directamente al Data Flywheel para el aprendizaje de la IA y la mejora del rendimiento.
Con este enfoque, el Grupo mejora la solidez de la tecnología de asistencia a la conducción de Nivel 2+ para producción en serie y la validación de capacidades avanzadas de conducción autónoma de Nivel 4.
"La competitividad en conducción autónoma no depende de cuántos datos se obtienen, sino de la rapidez con que se conectan los datos con el aprendizaje, la validación y la mejora del rendimiento. Con el sistema de data flywheel ahora en pleno funcionamiento, esperamos mejorar continuamente los problemas detectados en rutas reales y avanzar rápidamente en la tecnología." – Junghyun Kwon, Vicepresidente Ejecutivo y Director del Centro de Desarrollo de Conducción Autónoma de Hyundai Motor Group, y Líder de la División de Conducción Autónoma de 42dot.
"Una buena IA de conducción autónoma empieza, en definitiva, con datos de alta calidad. Hyundai Motor Group mejora continuamente el rendimiento y la madurez de Atria AI mediante un ciclo de desarrollo integrado que abarca la recolección de datos, el entrenamiento de modelos y la validación en vehículos reales." – Seonggyun Jeong, Líder del Grupo Atria de 42dot.
¿Cómo lleva la tecnología VLA a la conducción autónoma hacia la IA física?
Más allá del desarrollo convencional de conducción autónoma, 42dot también avanza en tecnología de próxima generación mediante Vision-Language-Action (VLA) (visión-lenguaje-acción), un marco que combina en uno solo el reconocimiento de información visual, el razonamiento basado en lenguaje y la generación de acciones.
42dot planea desarrollar modelos VLA junto con sus actuales modelos de conducción autónoma de extremo a extremo (E2E) para mejorar la estabilidad y la escalabilidad de las tecnologías de conducción autónoma, ofreciendo a la vez soluciones adaptadas a distintas especificaciones de hardware de los vehículos y a las necesidades de los clientes.
La VLA se considera una tecnología clave para las aplicaciones de IA física, como la conducción autónoma y la robótica. Mientras que los modelos E2E convencionales conectan directamente los datos de entrada del manejo con las acciones del vehículo, los modelos VLA suman comprensión de la situación y razonamiento basados en lenguaje, lo que mejora la toma de decisiones y la explicabilidad en escenarios de manejo complejos.
42dot espera que la tecnología VLA mejore la capacidad de respuesta ante situaciones de manejo poco frecuentes, aprovechando el razonamiento basado en lenguaje y un conocimiento preentrenado a gran escala que es difícil de aprender solo con datos de manejo.
Integración con el Data Flywheel
42dot también aplica el Data Flywheel al desarrollo de VLA. Cuando surgen problemas de manejo, el equipo analiza la causa raíz, refuerza las políticas de manejo y los datos correspondientes, y luego vuelve a entrenar el modelo para mejorar su rendimiento.
Avance del desarrollo de VLA
Actualmente, la tecnología de conducción autónoma basada en VLA de 42dot se encuentra en la etapa de validación del modelo en simulación.
El Grupo planea poner en marcha el proceso completo de desarrollo, incluidas las pruebas en vehículos reales, desde fines de 2026 hasta principios de 2027. Los problemas de manejo detectados en entornos reales se incorporarán nuevamente a los procesos de aprendizaje y validación para mejorar de forma continua la madurez de los modelos VLA.
Demostración de explicabilidad
42dot publicó imágenes de desarrollo que muestran cómo el modelo VLA interpreta las situaciones de manejo y expresa su razonamiento en lenguaje natural. En el ejemplo, aparecía texto en pantalla durante la marcha del vehículo, describiendo tanto la acción realizada como el motivo detrás de ella.
"La VLA es una tecnología central para implementar una IA física en la que la IA va más allá de simplemente conducir: comprende las situaciones, razona sobre ellas y actúa. Comenzando por la conducción autónoma, sentará las bases para expandirse a campos diversos como la robótica, entre otros." – HeeSeok Lee, Líder del Grupo Trion de 42dot.
¿Qué revelan sobre Atria AI las nuevas imágenes de conducción urbana en Seúl?
El Grupo también publicó videos que muestran un SDV Testbed equipado con Atria AI circulando en el tránsito urbano real de Seúl sin intervención del conductor. Las imágenes demuestran cómo el Data Flywheel está generando mejoras de rendimiento medibles en condiciones reales.
En lugar de centrarse en escenarios de prueba controlados, los videos muestran cómo se desempeñan las tecnologías de conducción autónoma del Grupo en la complejidad de los entornos urbanos cotidianos e ilustran su potencial de seguir avanzando.
Las imágenes se dividen en tres categorías:
Recorrido con ejecutivos: Minwoo Park y Seonggyun Jeong viajaron en un vehículo autónomo por el centro de Seúl mientras el vehículo circulaba en condiciones reales de tránsito, incluidas autopistas, grandes avenidas, puentes y calles urbanas. Durante el trayecto, conversaron sobre el proceso de desarrollo de Atria AI, sus capacidades técnicas actuales, los mecanismos de toma de decisiones de la conducción autónoma y las futuras líneas de desarrollo. Las imágenes también muestran cómo el vehículo percibe las condiciones del tránsito a su alrededor, toma decisiones de manejo y responde en tiempo real a distintos entornos viales.
Enlace al video en el canal oficial de YouTube del Grupo: https://youtu.be/5c5ojBJUznU
Conducción urbana en plano secuencia: tres secuencias de video sin editar registraron el desempeño de la conducción autónoma en distintos entornos, entre ellos:
- Tránsito congestionado en la hora pico de la mañana en Gangnam
- Condiciones de tránsito de alta densidad en Jamsil, con frecuentes interacciones con vehículos grandes como autobuses
- Conducción urbana con lluvia en Pangyo
Cada video dura aproximadamente de dos a cuatro minutos y se filmó en plano secuencia, sin ediciones más allá de ajustes en la velocidad de reproducción, lo que ofrece una visión sin filtros del desempeño de la conducción autónoma en condiciones reales de tránsito.
Las imágenes muestran cómo Atria AI reconoce e interpreta una amplia variedad de elementos de la vía, como vehículos, peatones, marcas de carril, intersecciones y semáforos, mientras se adapta de forma continua a los cambios en el entorno del tránsito.
Enlaces a los videos 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 video se centra en la respuesta de Atria AI ante casos límite clave en entornos de conducción urbana.
Incluye diez escenarios representativos, como:
- Esquivar vehículos estacionados al costado de la calle
- Responder a vehículos que se cruzan de forma repentina
- Realizar giros a la izquierda sin semáforo de protección
- Detectar peatones en zonas congestionadas
- Identificar vehículos que vienen de frente en calles barriales angostas
En conjunto, estos escenarios demuestran cómo responde el sistema de conducción autónoma a las diversas variables que presentan los entornos complejos de tránsito urbano.
Enlace al video en el canal oficial de YouTube del Grupo: https://youtu.be/c9DipX33EVM
"La conducción autónoma es la tecnología insignia de la IA física y está en el centro de la transformación de la industria automotriz en una industria de IA. Al combinar la capacidad global de producción en serie del Grupo con la tecnología de IA y software de 42dot y su sistema de aprendizaje basado en el data flywheel, implementaremos para nuestros clientes una tecnología de conducción autónoma confiable. La velocidad de desarrollo y la seguridad no son valores opuestos. Cuantas más situaciones excepcionales descubrimos y aprendemos, más segura se vuelve la conducción autónoma. Hyundai Motor Group mejorará tanto la velocidad de desarrollo como la seguridad, manteniendo el principio de aplicar en nuestros vehículos solo tecnología rigurosamente validada." – Minwoo Park, Presidente y Director de la División AVP de Hyundai Motor Group y CEO de 42dot.