Ô tô

Đây là những vấn đề ngành công nghiệp xe tự lái đang phải đối mặt

Nguồn ảnh lấy lại

Việc lái xe ở một quốc gia hoàn toàn mới có thể khiến thần kinh bị tổn hại. Bạn có thể phải di chuyển ở hai bên đường, hoặc không được phép đi bên phải, hoặc phải lái vòng qua gia súc ven đường. Nhưng dù sao thì cuối cùng bạn vẫn phải thích ứng.

Theo Tech in Asia, câu hỏi về sự khác biệt khi lái xe ở các khu vực khác nhau có thể lạ lùng với nhiều người, nhưng nó đặt ra thách thức lớn với các phương tiện tự lái. Các công ty công nghệ cao như Tesla hay General Motors đều đang phát triển hệ thống xe tự lái riêng với hy vọng một ngày nào đó chúng sẽ được mở rộng ra quy mô toàn thế giới Tuy nhiên rất nhiều rào cản cũng như quy định giao thông khác nhau của từng khu vực hay thiếu dữ liệu nghiên cứu có thể làm chậm lại quá trình mở rộng của xe tự lái và tạo ra một cuộc cạnh tranh tạo địa phương.

Tại sự kiện của các nhà đầu tư gần đây, ông Cao Xudong, giám đốc điều hành của Momenta cho biết: “Các công nghệ xe tự lái như tự nhận thức môi trường, đánh giá điều kiện đường xá đòi hỏi phải có dữ liệu của các địa phương. Ví dụ, để thiết kế một hệ thống hoạt động tốt ở Trung Quốc, bạn cần dữ liệu của Trung Quốc”.

Bên ngoài Trung Quốc, đi 60 dặm một giờ trên một đường cao tốc là bình thường. Nhưng ông giải thích: “Ở Bắc Kinh, thậm chí đi được 25 dặm một giờ đã khá tốt rồi”. Các đặc điểm đặc biệt khác như ô nhiễm và hành vi của lái xe cũng có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của hệ thống tự lái.

Đó là những thách thức mà ngành công nghiệp tự lái đang phải đối mặt, khi những người khổng lồ của Thung lũng Silicon dời các địa điểm thử nghiệm quen thuộc ở California để tới những nơi có tình hình giao thông hỗn độn hơn. Nó giống như vừa học cách chạy vừa thu thập dữ liệu. Cho tới nay, vẫn chưa có một công ty nào phát triển được một loại phương tiện thương mại hoàn toàn tự lái. Di chuyển đến một địa điểm mới là như bắt đầu lại, chính sự phụ thuộc của trí thông minh nhân tạo vào dữ liệu là yếu tố không nhỏ.

Doug Parker, giám đốc điều hành của NuTonomy – công ty vừa được mua lại bởi Delphi với giá 450 triệu đô cho biết: “Hầu hết các công nghệ xe tự lái đang được phát triển hiện nay đều mang tính địa lý cụ thể, làm cho việc mở rộng đến các thành phố mới khó khăn hơn bởi xuất hiện quy tắc mới và hành vi lái xe mới”.

Ông giải thích: “Vấn đề là nếu bạn thu thập được một lượng lớn dữ liệu, thì bất cứ khi nào chiếc xe tự lái cố đưa ra quyết định, nó cũng phải xem xét một tình huống đã từng xảy ra trước đây. Cách này có thể làm khi đi trên đường cao tốc, nhưng trong đô thị thì tình huống phức tạp tăng theo cấp số nhân, các trình điều khiển của con người hay phần mềm đều liên tục gặp phải những tình huống khó”.

Nhiệm vụ cho dữ liệu cục bộ

Ảnh: Tech in Asia

Việc ngành công nghệ xe tự lái thèm khát dữ liệu không còn mới. Trên thực tế, việc phát triển một chiếc xe tự lái yêu cầu hàng triệu, nếu không nói là hàng tỉ dặm dữ liệu. Waymo của Google đã bắt đầu với xe tự lái từ năm 2009, hãng này tuyên bố có thể thu khoảng 8 triệu dặm dữ liệu mỗi này nhờ đế chạy thử xe tự lái Carcraft.

Tuy nhiên, để phương tiện tự lái phổ biến trên toàn thế giới, cuộc đua dữ liệu sẽ trở nên phức tạp hơn. Xây dựng hệ thống nhận biết xe tải và xe hơi là điều dĩ nhiên, nhưng các nhà sản xuất sẽ phải làm gì với những chiếc xe tuk tuk ở Indonesia và những chiếc xe máy điên cuồng ở Việt Nam? Không chỉ phân biệt xe hơi, hệ thống xe tự lái cũng phải thích ứng với các phương tiện khác và người đi bộ cho dù đó là những kẻ vượt rào hay taxi hiếu chiến trên đường phố NewYork.

Sự hợp tác giữa các vùng có thể là một chiến thuật. Ví dụ, công ty tìm kiếm khổng lồ Baidu của Trung Quốc đã hợp tác với 50 công ty khác nhau trên toàn thế giới, bao gồm Ford, Daimler, và Grab thông qua nền tảng mở của Apollo hồi đầu năm nay. Phần cốt lõi của sáng kiến này là chia sẻ dữ liệu.

Người phát ngôn của Baidu nói với Tech in Asia: “Trong hệ sinh thái của Apollo, chúng tôi tôn trọng chính sách về dữ liệu. Chúng tôi khuyến khích các đối tác khác nhau đóng góp dữ liệu – họ càng đóng góp nhiều, càng có nhiều dữ liệu và họ các nhận được nhiều từ các nguồn khác nhau”.

Ông cho biết công ty cũng đang xây dựng thêm nhiều “nhóm nghiên cứu bản địa” ngoài Trung Quốc, ví dụ như một viện nghiên cứu thứ hai ở Mỹ để ngăn chặn đối thủ cạnh tranh địa phương nắm bắt được quyền truy cập dữ liệu.

Các công ty khác như Tesla đang sử dụng ô tô của họ để lấy dữ liệu trong thế giới thực. Công ty sản xuất xe điện của Elon Musk đã tung ra thị trường xe hơi được lắp đặt Autopilot – hệ thống trợ lý lái xe thông minh độc quyền tại nhiều quốc gia trong đó có Mỹ và Trung Quốc. Những chiếc xe này có khả năng ghi lại và chia sẻ dữ liệu với nhau thông qua một thiết bị mà Musk gọi là feet learning (tạm dịch: hạm đội học tập).

Trong khi đó, các công ty phần mềm như Momenta đang áp dụng phương pháp tiếp cận phần cứng bằng cách đặt những chiếc camera trong xe hơi của đối tác. Ở Trung Quốc, Momenta đã triển khai các máy ảnh và cảm biến trên 1.000 chiếc xe từ các công ty cho thuê xe hơi tại khắp 10 thành phố.

Ảnh: Tech in Asia

Các công ty khác cũng đang xem xét lại cách biến một chiếc xe thành tự lái. NuTonomy, công ty có các nhóm nghiên cứu ở cả Singapore và Boston tin rằng giải pháp để mở rộng công nghệ tự lái là “phương pháp chính thức” (formal methods).

Theo đó, thay vì để hệ thống tự học cách lái xe, phương pháp chính thức cho phép các công ty xác định các bộ quy tắc theo thứ bậc riêng, như “không đâm người đi bộ” mà phải ưu tiên hàng đầu cho họ. Điều này cho phép xe hơi có thể linh hoạt để phá vỡ các quy tắc nhỏ để bảo vệ những gì quan trọng nhất, nhằm tránh gây thương vong của con người.

Parker cho biết: “Một trong những điểm mạnh của cách tiếp cận dựa trên luật lệ là hành vi phức tạp có thể được tạo ra một cách an toàn từ sự thay đổi hoặc sắp xếp các quy tắc. Ví dụ, để thích nghi với việc lái xe ở phía đối diện trên đường ở Boston, tất cả những gì chúng tôi phải làm là thay đổi một quy tắc về phía bên kia của con đường Chúng tôi không phải mã lại hoặc đào tạo lại toàn bộ hệ thống tự lái”.

Địa điểm

Tất nhiên, công nghệ chỉ là một phần thách thức đối với việc nhân rộng xe tự lái. Nắm bắt được các cơ quan quản lý địa phương cũng ảnh hưởng tới việc phổ cập toàn cầu.

Ví dụ ở Trung Quốc, có những hạn chế chặt chẽ đối với việc lập bản đồ độ nét cao (HD), điều này rất quan trọng đối với hệ thống tự lái. Để tạo bản đồ HD riêng, trước tiên các công ty phải nhận được giấy phép từ các cơ quan quản lý Trung Quốc.

Mỗi quốc gia cũng có chính sách hỗ trợ riêng cho xe tự lái. Tại Ấn Độ, Bộ trưởng Giao thông từng chia sẻ với cánh phóng viên rằng ông sẽ không cho phép các loại xe tự lái trong nước để bảo vệ công ăn việc làm của người dân. Mặt khác Singapore lại dành toàn bộ một quận có tên là One North để thử nghiệm xe tự lái.

Tại Hoa Kỳ, chính phủ bang California đang cố thi hành cách chính sách tiến bộ cho xe tự lái. Đầu tháng này, Bộ Giao thông Vận tải của bang đề xuất cho phép các công ty tự thử nghiệm xe tự mà không cần tài xế. Đây là lý do tại sao một loại các công ty trong và ngoài nước đổ xô vào bang Cali.

Ảnh: Tech in Asia

Các quan điểm khác nhau về công nghệ tự lái xe của mỗi nhà nước tạo ra sự khác biệt lớn trong việc áp dụng vào từng thị trường, đặc biệt nhiều công ty đã phải làm việc với chính phủ khi đội xe của họ còn chưa sẵn sàng. Nếu các công ty công nghệ không thu thập được dữ liệu địa phương và tinh chế hệ thống này, họ không thể mang tới những sản phẩm tốt nhất.

Ngược lại, các chính phủ chấp nhận xe tự lái có thể giúp người dân của họ tiếp cận với lợi ích từ công nghệ sớm hơn các thị trường khác.

Parker, giải thích lý do tại sao công ty MIT bắt đầu phát triển công nghệ lái tự lái tại Singapore cách đây 7 năm: “Chính phủ Singapore có tầm nhìn vô cùng toàn diện và phát triển cách thức tích hợp các phương tiện tự trị vào mạng lưới di động đô thị. Tại Singapore, chúng tôi không phải lo lắng về việc chính phủ bị lỗ khi phương tiện tự lái nào đó không thành công”.

Thêm vào đó, Singapore có thời tiết tốt, cơ sở hạ tầng và giao thông hợp lý. Điều này rất có lợi cho những chiếc xe không người lái.

Dịch lại từ Tech in Asia

Nhấn vào đây để bình luận

Trả lời bình luận

Thư điện tử của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

ĐỌC NHIỀU

Lên trên
Chuyển đến thanh công cụ