--- title: "샤오미, 자율주행 AI 프레임워크 원브이엘 오픈소스 예고" published: 2026-05-16T01:05:03.640Z canonical: https://jeff.news/article/2748 --- # 샤오미, 자율주행 AI 프레임워크 원브이엘 오픈소스 예고 샤오미가 자율주행용 인공지능 프레임워크 원브이엘을 공개하고 모델과 코드베이스를 오픈소스로 풀겠다고 밝혔다. 핵심은 언어 추론, 미래 시각 예측, 잠재공간 추론을 한 번의 추론 단계 안에 묶어 주행 판단의 정확도와 속도를 동시에 끌어올리겠다는 접근이다. - 샤오미가 자율주행용 인공지능 프레임워크 ‘원브이엘’을 공개함 - 5월 13일 공개된 프레임워크고, 레이쥔 샤오미 창업자 겸 최고경영자는 모델과 코드베이스를 전면 오픈소스로 공개하겠다고 밝힘 - 목표는 전 세계 개발자와 연구자가 자율주행용 대규모 인공지능 모델 개발에 참여할 수 있게 만드는 것 - 원브이엘의 핵심은 자율주행 판단을 ‘언어 추론만으로는 부족하다’고 본 데 있음 - 샤오미는 실제 주행에서는 차량 움직임, 도로 구조, 장애물 변화가 복잡한 공간·시간 관계로 엮인다고 설명함 - 그래서 압축된 언어 표현만 쓰면 주행에 필요한 구조적 정보가 손실될 수 있다고 봄 - 그래서 원브이엘은 언어, 시각, 행동을 한 프레임워크 안에 묶음 - 비전-언어-행동 모델, 월드모델, 잠재공간 추론을 통합한 구조임 - 모델이 내부 표현 체계에서 사고하고, 미래 시각 장면을 예측하고, 전체 추론 과정을 단일 단계로 압축하는 게 핵심 - 특히 ‘미래 시각 장면 예측’을 직접 학습에 넣은 점이 포인트임 - 샤오미는 미래 장면을 압축해 예측하면 실제 주행 결과와 가까운 정보를 더 잘 보존할 수 있다고 설명함 - 말로만 “앞차가 끼어들 수 있음”이라고 판단하는 게 아니라, 시각 세계가 어떻게 변할지까지 같이 모델링하겠다는 얘기임 > [!IMPORTANT] > 샤오미의 주장은 원브이엘이 기존 잠재공간 추론 방식보다 자율주행 추론·계획 벤치마크에서 더 높은 정확도를 냈고, 명시적 체인 오브 소트 방식보다 성능이 좋으면서도 경량 예측 모델에 가까운 추론 속도를 유지했다는 것임. - 오픈소스 공개가 실제로 이뤄지면 자율주행 연구 생태계에 꽤 큰 떡밥이 될 수 있음 - 자동차 회사가 내부 연구 성과를 논문 수준에서 소개하는 것과, 모델·코드베이스를 개발자들이 직접 돌려보게 하는 건 완전히 다른 얘기임 - 다만 기사에는 벤치마크 이름, 수치, 비교 환경이 구체적으로 나오지 않아서 성능 주장은 공개 후 검증이 필요함 --- ## 기술 맥락 - 샤오미가 원브이엘에서 고른 방향은 ‘언어로 설명 가능한 추론’과 ‘시각적으로 미래를 예측하는 능력’을 같이 쓰는 거예요. 자율주행은 설명만 잘한다고 되는 문제가 아니라, 몇 초 뒤 도로 위 객체들이 어떻게 움직일지 맞혀야 하거든요. - 기존 체인 오브 소트 방식은 추론 과정을 명시적으로 늘어놓을 수 있어서 해석에는 유리해요. 그런데 자율주행처럼 지연 시간이 중요한 환경에서는 추론이 길어질수록 부담이 커지고, 실제 센서 장면의 구조 정보가 언어로 압축되면서 빠질 수 있어요. - 원브이엘은 이 문제를 잠재공간에서 풀려는 쪽이에요. 원본 이미지나 긴 언어 추론을 그대로 끌고 가기보다, 모델 내부 표현에 미래 시각 예측과 언어 추론을 같이 넣어서 판단 속도와 정보 보존 사이의 균형을 잡으려는 거죠. - 개발자 입장에서 재미있는 지점은 오픈소스 공개예요. 자율주행 모델은 데이터, 시뮬레이션, 평가 기준이 워낙 폐쇄적인 편이라서, 코드가 나오면 실제 벤치마크 재현성과 구조적 장단점을 확인할 수 있는 재료가 생겨요. ## 핵심 포인트 - 원브이엘은 비전-언어-행동 모델, 월드모델, 잠재공간 추론을 통합한 자율주행 프레임워크다 - 샤오미는 언어만 압축하면 주행에 필요한 공간·시간 정보가 손실될 수 있다고 봤다 - 미래 시각 장면 예측을 함께 학습시켜 복잡한 도로 상황을 더 잘 이해하고 예측하게 만드는 구조다 - 샤오미는 주요 자율주행 추론·계획 벤치마크에서 기존 잠재공간 추론 방식보다 높은 정확도를 냈다고 주장했다 - 레이쥔은 모델과 코드베이스를 전면 오픈소스로 공개하겠다고 밝혔다 ## 인사이트 자율주행 쪽 인공지능 경쟁이 이제 ‘차선 인식 잘함’ 수준을 넘어, 모델이 미래 장면을 상상하고 그걸 행동 계획에 바로 녹이는 방향으로 가는 중이다. 샤오미가 실제 코드까지 공개하면 연구자 입장에선 꽤 흥미로운 비교 기준이 생긴다.