NVIDIA와 함께 AWS에서 자율주행 3.0을 위한 End-to-End Physical AI 데이터 파이프라인 구축하기 | Amazon Web Services

AV 3.0은 인지·추론·행동을 하나의 통합 정책으로 수행하는 E2E Reasoning VLA 시스템이다.

개발은 4개 페이즈, 8개 단계로 구성된다.

카메라, LiDAR, radar, IMU, GNSS 등 센서 데이터를 연속 수집하며 예컨대 카메라 8대·LiDAR 2대 구성에서 차량 한 대당 하루에 수~수십 TB의 데이터를 생성한다.

녹화는 ROS bags(.bag), MCAP(.mcap), ASAM MDF4(.mf4) 같은 업계 표준 컨테이너 포맷으로 패키징된다; ROS bags는 로보틱스의 de facto 표준이고 MCAP은 차세대 포맷이며 ASAM MDF4는 유럽 OEM 중심의 계측 데이터 포맷이다.

ITU IMT‑2020 기준 5G 업링크는 50 Mbps(하루 약 540 GB)로, fleet 규모에서는 물리적 미디어 배송이 현실적 선택이고 AWS Data Transfer Terminal에서 미디어가 배송된다; 원시 녹화는 Amazon S3에 저장되며 PB 규모 수용과 S3 Intelligent‑Tiering을 통한 저비용 전환이 가능하고, 파이프라인은 원시 수집부터 AI 기반 비디오 큐레이션, 신경망 기반 3D 장면 복원, Reasoning VLA 학습, closed‑loop 시뮬레이션 검증까지를 다룬다.