Thành bại của taxi không người lái sẽ được định đoạt trong 3 năm tới

Tại triển lãm ô tô Bắc Kinh năm nay, taxi không người lái (robotaxi) đã chính thức dịch chuyển từ vị trí ngoài lề vào trung tâm của sự chú ý. Các nhà sản xuất ô tô, nền tảng gọi xe và các tập đoàn công nghệ đều đồng loạt phô diễn những phiên bản taxi không người lái của riêng mình. Sự kiện này cho thấy robotaxi không còn là một thử nghiệm của một nhóm nhỏ các chuyên gia, mà công nghệ này đang thực sự bước vào giai đoạn tiếp theo của cách chúng ta di chuyển.

Tuy nhiên, sự đông đúc của đường đua không đồng nghĩa với một thị trường đã trưởng thành. Việc giới thiệu một chiếc robotaxi đang trở nên dễ dàng hơn, nhưng việc chế tạo một hệ thống có khả năng mở rộng quy mô thương mại và vận hành an toàn tuyệt đối vẫn là một thách thức khổng lồ.

Thử thách cho taxi không người lái từ những biến số giao thông thực tế

Trong phần lớn thập kỷ qua, ngành công nghiệp lái xe tự động đã hành động như thể những đột phá mang tính quyết định sẽ xuất hiện từ các phòng thí nghiệm. Các nhà phát triển đặt niềm tin vào các mô hình lớn hơn, khối lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ, phần mềm mô phỏng tinh vi và hệ thống máy tính có hiệu suất cao. Tuy nhiên, ông Tiancheng Lou, đồng sáng lập kiêm Giám đốc công nghệ (CTO) của công ty xe tự lái Trung Quốc Pony.ai, đánh giá góc nhìn này đã sai lầm.

Chuyên gia này phân tích rằng phản ứng của chính một chiếc robotaxi trên đường sẽ làm thay đổi hành vi của những người tham gia giao thông khác theo những cách mà dữ liệu lịch sử được thu thập từ trước không thể dự đoán được. Sự khác biệt này cực kỳ quan trọng vì thành công của taxi không người lái không được đánh giá qua việc chúng hoạt động tốt trong hầu hết thời gian, mà qua việc chúng có thể vận hành an toàn trong các môi trường phức tạp hay không.

Những vấn đề khó khăn nhất trên đường phố thường rất mơ hồ và đòi hỏi sự đọc tình huống nhạy bén dựa vào kinh nghiệm của các tài xế. Đó có thể là một người đi xe đạp đang lạng lách giữa các làn đường, một chiếc xe máy điện cắt ngang qua điểm đón khách, hoặc một người lái xe đang nhích dần vào một khoảng trống nhưng chưa quyết định tiến lên dứt khoát.

Theo ông Tiancheng Lou, việc chỉ thu thập thêm dữ liệu lái xe của con người là chưa đủ. Dữ liệu này có thể dạy máy móc cách con người phản ứng với con người, nhưng nếu một phương tiện tự hành cư xử khác biệt, dòng giao thông xung quanh sẽ phản ứng lại chính sự khác biệt đó. Vòng lặp phản hồi này không thể được suy luận hoàn toàn từ các bản ghi lịch sử mà bắt buộc phải được quan sát trực tiếp trong các hoạt động thực tế.

Việc xây dựng một hệ thống có khả năng tự nhận biết được loại dữ liệu đào tạo nào còn thiếu là bước đi thiết yếu. Những tình huống hóc búa nhất để AI xử lý thường lại là những khoảnh khắc rất đỗi bình thường, bao gồm sự chập chừng, nhượng bộ và đánh giá sai ý định của nhau.

Bài toán chi phí, rào cản pháp lý và thước đo thành công

Khó khăn trong việc phát triển robotaxi mở rộng từ rào cản kỹ thuật sang rào cản hoạt động và quy định pháp lý. Ở một số khu vực của Trung Quốc và Mỹ, chính quyền các thành phố đã cho phép các nhà điều hành chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang cung cấp dịch vụ không người lái có thu phí ở những tuyến đường được xác định rõ, giúp họ cọ xát nhiều hơn với luồng giao thông hỗn hợp và đông đúc.

Ngược lại, tại Anh và châu Âu, quá trình phê duyệt diễn ra chậm chạp hơn hẳn. Hệ quả là các công ty công nghệ đang tích lũy dữ liệu thực tế về xe không người lái với tốc độ hoàn toàn khác biệt. Chuyên gia từ Pony.ai nhấn mạnh đây là lúc các hệ thống mô phỏng môi trường phát huy giá trị, đóng vai trò như một phương pháp biến dữ liệu thu thập được từ xe không người lái thành các bài kiểm tra có thể lặp lại. Đây là một hệ thống để thấu hiểu về nguyên nhân và kết quả: nếu robotaxi giảm tốc độ, liệu chiếc xe máy phía sau có vượt lên hay không, hoặc nếu nó hành xử thận trọng ở một giao lộ, điều đó có tạo ra sự bối rối cho luồng xe cộ hay không.

Bên cạnh đó, bài toán tối ưu chi phí của ngành công nghiệp robotaxi cũng quan trọng tương đương với kiến trúc cốt lõi của nó. Nếu các phương tiện không người lái vẫn có giá thành quá đắt đỏ để triển khai rộng rãi, các công ty sẽ không thể tạo ra đủ số lượng tương tác cần thiết nhằm cải thiện hệ thống. Ông Tiancheng Lou nhận định đây thực chất là một cuộc đua về năng lực vận hành được ngụy trang dưới vỏ bọc của một cuộc đua phần mềm. Năng lực tính toán, nhân tài và dữ liệu đều quan trọng, nhưng chúng tuyệt đối không thể thay thế việc đưa các đội xe thực tế chạy trên đường.

Các cơ quan quản lý và hành khách sẽ không bao giờ chấp nhận một mô hình kinh doanh coi những tai nạn hiếm hoi là những nhiễu loạn thống kê. Để đạt được tiêu chuẩn tự hành Cấp độ 4, một chiếc robotaxi phải duy trì được các chức năng lái xe cốt lõi ngay cả sau khi gặp sự cố phần cứng hoặc phần mềm bất ngờ, đồng thời thực hiện thao tác tấp vào lề đường an toàn khi có yêu cầu.

Thách thức thương mại cũng khốc liệt không kém. Taxi không người lái cuối cùng sẽ phải cạnh tranh trực tiếp với các dịch vụ gọi xe do con người cầm lái, phương tiện giao thông công cộng và ô tô cá nhân. Nếu chúng chỉ hoạt động được trong các khu vực hạn chế, dưới những điều kiện hẹp hoặc đòi hỏi sự hỗ trợ từ xa với tần suất cao, chúng sẽ không thể mở rộng quy mô về mặt kinh tế.

Chính vì lý do này, ba năm tiếp theo sẽ là khoảng thời gian mang tính quyết định đối với toàn bộ ngành công nghiệp. Khi ngày càng có nhiều công ty tuyên bố tham vọng của mình, thị trường sẽ trở nên ồn ào hơn. Nhưng sự ồn ào không nên bị nhầm lẫn với sự tiến bộ thực sự. Giới chuyên môn tin tưởng rằng chính trên những con đường thực tế, chứ không phải trong không gian khép kín của các phòng thí nghiệm, cuộc đua xe tự lái mới có thể phân định được người chiến thắng.

Bùi Tú