Thêm dấu ấn Việt trong công nghệ xe hơi tự lái

Trong khi đó ông Japhael Trindade (kiến trúc sư trưởng của Công ty Huawei tại Đức) nhận định: “Đây là giải pháp có tính ứng dụng cao với chi phí thấp, không chỉ dành cho cả dòng xe hạng sang mà còn có thể triển khai cho các dòng xe giá rẻ. Điều này giúp giải phóng nút thắt đang kìm hãm lĩnh vực nghiên cứu ngành xe tự lái”.

CTV Tuổi Trẻ tại Đức đã trao đổi với TS Nguyễn Văn Dương để hiểu hơn về phát minh mới mà ông và các cộng sự vừa công bố.

Xuất phát từ cốt lõi thị giác máy tính

* Xe hơi thông minh không còn là khái niệm mới bởi nó đã được nghiên cứu gần hai thập niên qua. Nhưng nếu những chiếc xe ấy chạy trong đô thị, nơi có người và vật cản vô cùng phức tạp như ma trận, thì liệu nó có thể vượt qua được những thử thách này?

– Một chiếc xe hơi có các tính năng bán tự động như giữ và chuyển làn xe chạy trên cao tốc đã xuất hiện từ năm 2018.

Tới cuối năm 2021 Mercedes Benz cho ra đời dòng xe S-class chạy tự động hoàn toàn trên cao tốc trong trường hợp ùn tắc với tốc độ tối đa khoảng 60km/h. Đây là xe tự lái đầu tiên cấp độ 3 (level 3) trên thế giới (trong bảng chia 5 cấp độ tự động) được chào bán trên thị trường.

Đây là một bài toán phức tạp đặt ra cho giới nghiên cứu ADAS (hệ thống hỗ trợ người lái) và AD (hệ thống xe tự động). Thực tế các xe thử nghiệm của các hãng như Waymo và GM Cruise đã cán mốc hơn 3 triệu km tự lái hoàn toàn trong đô thị.

Song chúng lại không đảm bảo tính ứng dụng thực tế do chi phí đầu tư và sản xuất quá lớn, vượt quá khả năng chi trả của người dùng, do đó cũng đã kéo theo ảnh hưởng nghiêm trọng tình hình tài chính của các hãng. Waymo lỗ tới hơn 5 tỉ USD trong năm 2021, còn GM Cruise chi tới 5 triệu USD/ngày khi triển khai hệ thống tự lái này xuống vùng dân cư đông đúc của TP San Francisco.

* Bài toán về xe hơi thông minh chạy trong đô thị khó tới mức nào khiến nó trở thành mục tiêu nghiên cứu hàng đầu của ngành ADAS trên thế giới?

– Xe tự lái là một trong những bài toán khó nhất của nhân loại cho tới nay, khi nó đòi hỏi công nghệ cao tích hợp từ rất nhiều ngành khác nhau như robotics, trí tuệ nhân tạo (AI), tự động hóa, vật liệu, cơ khí, khoa học máy tính…

Trong khi ấy ở môi trường đô thị, bài toán xe hơi tự động trở nên khó khăn hơn rất nhiều lần so với môi trường đường cao tốc vì có quá nhiều vật cản đa dạng và các tình huống xảy ra phức tạp, khó kiểm soát. Vì vậy nó trở thành thách thức với giới khoa học về xe tự lái.

* Bài toán này đã được nhóm nghiên cứu của ông giải quyết theo hướng nào mà lại thu hút sự quan tâm của giới chuyên môn như vậy?

– Thay vì cố giải quyết bài toán một cách toàn phần như Waymo và GM Cruise với chi phí quá cao, chúng tôi nhắm tới một giải pháp có tính mở rộng với phần nền dựa vào camera. Để làm điều đó, chúng tôi có ba phát minh quan trọng gồm: (1) khôi phục không gian ba chiều, (2) tự động hiệu chỉnh và (3) giải pháp tích hợp hiệu quả trong tạo bản đồ chi tiết.

Dựa vào phát minh (1) và (2) cùng với giải pháp nhận dạng vật thể nhờ AI, chúng tôi có thể tạo ra một kiến trúc hệ thống xe tự động level 2 + (bán tự động) dựa vào camera. Phát minh (3) giúp hệ thống có thể vươn lên level 3 và level 4 khi tích hợp với các cảm biến cao cấp hơn. Như vậy giải pháp có thể được triển khai trên xe giá rẻ chỉ với camera và trên xe hạng sang với các cảm biến đắt tiền như Radar và Lidar.

Cạnh tranh khốc liệt về xe hơi tự lái

* Rất nhiều công ty hiện nay như Tesla của Mỹ, Nio của Trung Quốc dùng AI trong nhận dạng và cho kết quả nghiên cứu vượt trội. Ông có lo ngại hướng đi của mình bị đe dọa trên đường đua công nghệ?

– Theo cá nhân tôi đánh giá thì xe hơi Nio rất chất lượng và các tính năng thông minh có phần nhỉnh hơn các dòng xe khác cùng phân khúc. Điều này đang tạo ra rất nhiều áp lực cho các hãng xe Âu và Mỹ.

Nếu các cảm biến trên xe của Mercedes S-Class khiến giá xe lên tới hơn 200.000 USD thì giá của Nio chỉ bằng một nửa. Trong khi đó các cảm biến của xe Nio được đánh giá thuộc dòng cao cấp, mắc hơn rất nhiều của Mercedes S-Class. Điều này cho thấy khả năng rất cao là Nio đang chấp nhận lỗ để tạo ấn tượng khi chào sân tiếp cận người dùng.

Trong khi đó để giảm giá, hệ thống xe Tesla chỉ dựa vào camera để tiếp cận giải bài toán xe tự động như công bố vào năm 2022. Tuy nhiên nếu chỉ dùng AI nhận dạng vật thể thì không phải là giải pháp toàn diện vì trong đô thị có vô vàn vật thể mà giải pháp AI hiện tại cho thấy sự hạn chế khi không thể nhận dạng được hết.

Với 736 tai nạn chỉ trong hai năm qua – một con số quá cao khiến giới chuyên môn hoài nghi về giải pháp AI của Tesla. Rõ ràng cách tiếp cận của Tesla không thể coi là hợp lý trong cuộc đua công nghệ an toàn bền vững.

Vậy nên ngoài ứng dụng AI, với ba phát minh mới của chúng tôi, hệ thống xe sẽ hiểu hơn về môi trường xung quanh. Kiến trúc hệ thống của chúng tôi cho phép bán tự động (level 2+) nếu chỉ dùng camera, còn lên level 3 và 4 thì cần thêm cảm biến khác để đảm bảo an toàn. Vì thế tôi nghĩ cách tiếp cận linh hoạt và có tính mở rộng của mình sẽ đi được xa hơn và mang nhiều lợi ích hơn trên diện rộng.

* Ông có thể cho biết liệu công nghệ của mình sẽ được ứng dụng trong phân khúc xe nào?

– Giải pháp của chúng tôi có thể tạo ra xe bán tự động ở phân khúc thấp và tự động hoàn toàn ở phân khúc cao.

* Việt Nam liệu có cơ hội để hợp tác với EU không khi ông là một người Việt Nam đang có những hoạt động đáng kể trong lĩnh vực này ở châu Âu?

– Tôi rất mong muốn tạo ra được sự hợp tác này. Trong đợt xét duyệt dự án EU với các nước đang phát triển tháng 4 vừa qua, tôi đã chủ động liên lạc và làm việc với một số trường đại học, viện nghiên cứu và công ty của Việt Nam.

Đã có ứng cử viên qua được vòng loại và vào vòng cuối. Đáng tiếc là quyết định cuối cùng lại dành về cho khu vực châu Phi khi khu vực này vốn đã và đang nhận rất nhiều sự ưu đãi tài trợ phi lợi nhuận từ EU.

Tuy nhiên nhìn nhận tích cực khách quan thì đây chính là những bước khởi đầu giúp các ứng cử viên Việt có dịp được biết tới và sẽ mở ra nhiều cơ hội hơn trong tương lai gần.