Đạt bước tiến vượt bậc, vì sao xe tự lái vẫn chưa thể chạy đầy đường?

Xe tự lái đạt bước tiến vượt bậc nhưng vẫn còn nhiều thách thức, rào cản để phương tiện này trở nên phổ biến.

Khởi nguồn của xe tự lái

Chắc nhiều người không thể tin rằng nếu nói về xe tự lái thì "thủy tổ" của nó chính là họa sĩ nổi tiếng Leonardo da Vinci sống ở thế kỷ 15. Ông đã thiết kế một mô hình xe tự vận hành trong bản phác thảo của mình. Dù không phải là xe tự lái như ngày nay, thiết kế này có thể được coi là bước khởi đầu của ý tưởng về phương tiện tự động.

Bản thiết kế xe tự hành của họa sĩ Leonardo da Vinci, với bánh răng điều hướng và các dây cót cho phép xe có thể tự chạy một đoạn khoảng 40 mét

Từ năm 1950 đến 1970, các nhà nghiên cứu tại General Motors và RCA đã thử nghiệm ý tưởng xe tự lái bằng cách sử dụng cảm biến từ gắn trên mặt đường để dẫn đường cho xe. Đến năm 1977, Tsukuba Mechanical Engineering Laboratory (Nhật Bản) phát triển một nguyên mẫu xe tự hành đầu tiên có thể theo dõi đường kẻ trắng trên mặt đường bằng camera với tốc độ di chuyển 30 km/h.

Nếu như ông da Vinci được coi là "thủy tổ" thì Ernst Dickmanns được coi là "cha đẻ" của xe tự lái. Vào đầu thập niên 1980, ông và nhóm nghiên cứu tại Đại học Bundeswehr ở Munich, Đức, đã phát triển một hệ thống xe tự lái tiên tiến. Chiếc Mercedes-Benz được thử nghiệm có thể tự điều hướng trên đường cao tốc.

Năm 2004 cũng đánh dấu một sự kiện của xe tự lái khi Cơ quan Dự án nghiên cứu tiên tiến quốc phòng Hoa Kỳ (DARPA) tổ chức một cuộc thi quy mô lớn. Các đội thi phải cho xe tự lái của mình đi qua sa mạc Mojave, California, trên một hành trình dài khoảng 229 km mà không có sự can thiệp của con người. Đội chiến thắng sẽ nhận được giải thưởng 1 triệu USD.

Các đội sử dụng kết hợp GPS, bản đồ số, camera, cảm biến LIDAR, radar và thuật toán điều hướng. Tuy nhiên, tại thời điểm đó, công nghệ còn rất sơ khai, đặc biệt trong xử lý dữ liệu thời gian thực và điều hướng trong địa hình phức tạp, cho nên không có đội nào vượt qua được quãng đường này. Đội đi xa nhất là Red Team từ Đại học Carnegie Mellon, với chiếc xe Sandstorm, chỉ đi được 11,7 km trước khi gặp sự cố.

Dù không có đội chiến thắng, cuộc thi năm 2004 đã đặt nền móng quan trọng cho sự phát triển công nghệ xe tự lái.

5 cấp độ tự lái

Hiện nay, ngành công nghiệp xe tự lái phân loại các hệ thống từ cấp độ 0 đến cấp độ 5.

Các tính năng cấp độ 0 chỉ đơn giản là truyền thông tin cho người lái xe, chẳng hạn như phát ra cảnh báo khi họ lái xe ra khỏi làn đường.

Những chiếc xe của VinFast cũng được trang bị hệ thống trợ giúp người lái (ADAS) cấp độ 2 cho phép người tài xế có thể di chuyển trên cao tốc mà không cần dùng vô lăng và chân ga, chân phanh bằng cách nhận biết làn đường và bám theo xe đi phía trước.

Chế độ lái tự động của Tesla được phân loại là cấp độ 3 vì nó còn phân biệt được các hệ thống đèn tín hiệu để có thể tự động dừng đỗ thay vì chỉ biết bám theo xe phía trước như hệ thống ADAS cấp độ 2. Mercedes-Benz Group AG cũng cung cấp tính năng tự động cấp độ 3 trên một số mẫu xe nhất định phát hành tại thị trường Đức và Mỹ.

Chức năng của các cảm biến và radar trên xe tự lái

Các loại taxi tự lái đang được thử nghiệm tại các khu vực hạn chế của Mỹ và Trung Quốc của hãng Waymo và Baidu có thể được phân loại là cấp độ 4, gần cấp độ 5. Tuy nhiên, những chiếc xe này đang bị hạn chế về phạm vi di chuyển.

Cấp độ tự lái cao nhất là 5 khi xe có thể tự lái ở mọi nơi và trong mọi điều kiện mà không cần đến sự can thiệp hay giám sát của con người.

Robotaxi đạt được thành công

Trong những năm qua, nhiều hãng xe đã thực sự nghiêm túc trong việc nghiên cứu vận hành xe tự lái cấp độ 5. Có thể kể đến Waymo của Google hay Baidu của Trung Quốc.

Đối với Waymo, phần mềm Waymo Driver của hãng là hệ thống trí tuệ nhân tạo tiên tiến kết hợp với các thiết bị như LIDAR, radar, cảm biến, bản đồ độ phân giải cao.

Năm 2018, Waymo ra mắt dịch vụ taxi tự hành thương mại đầu tiên trên thế giới tại Phoenix, Arizona (Mỹ) với tên gọi Waymo One. Hiện nay, dịch vụ này đang mở rộng sang một số khu vực khác của nước Mỹ. Với 700 xe taxi tự lái, Waymo là công ty đầu tiên đạt được hàng triệu km lái tự động hoàn toàn trong môi trường thực tế.

Công ty Baidu của Trung Quốc cũng đã khá thành công với dịch vụ robotaxi. Hãng này đã ra mắt dịch vụ Apollo Go hoạt động tại nhiều thành phố lớn như Bắc Kinh, Quảng Châu, và Thâm Quyến. Đây là một trong những dịch vụ robotaxi phổ biến nhất trên thế giới.

Baidu cũng sử dụng AI kết hợp với LIDAR và các cảm biến để phát triển hệ thống tự lái. Công ty đang hướng tới cấp độ 4 tự lái tại các khu vực đô thị của Trung Quốc.

Cũng phải kể đến Tesla với các nỗ lực của hãng này. Trong một sự kiện được tổ chức hồi tháng 10, tỉ phú Elon Musk đã trình làng một mẫu robotaxi với hứa hẹn rằng nó sẽ sớm chạy trên đường vào năm 2026.

Vì sao xe tự lái chưa thể chạy đầy đường?

Chúng ta có thể đôi khi nghe được những tin tức trên phương tiện truyền thông về việc xe tự lái gây tai nạn thương vong cho người đi đường. Tuy nhiên, đây không phải là nguyên nhân duy nhất khiến xe tự lái chưa thể triển khai rộng rãi.

Trên thực tế, sự hạn chế của xe tự lái do 6 nguyên nhân. Theo GS Peter Hancock, Viện Mô phỏng và Đào tạo, Đại học Trung Florida, nguyên nhân đầu tiên có thể kể đến là hạn chế về mặt kỹ thuật.

Xe tự lái vẫn chưa xử lý an toàn được trong mọi trường hợp giao thông bởi có nhiều tình huống không lường trước được như người đi bộ băng qua đường bất ngờ, điều kiện thời tiết khắc nghiệt (mưa lớn, sương mù, tuyết), hoặc các tín hiệu giao thông không rõ ràng.

Dù được trang bị các cảm biến LIDAR, radar, camera và AI đã cải tiến, xe tự lái vẫn gặp khó khăn trong việc nhận diện chính xác các vật thể hoặc phân tích ý định của con người, chẳng hạn như người đi bộ có muốn băng qua đường không.

Xe tự lái cần xử lý khối lượng lớn dữ liệu từ cảm biến và đưa ra quyết định trong tích tắc. Điều này đòi hỏi sức mạnh tính toán cao và khả năng tối ưu hóa thuật toán.

Trong khi đó, hệ thống đường sá, biển báo, và giao thông tại nhiều nơi không được tối ưu hóa cho xe tự lái. Các đường phố hỗn loạn hoặc không có vạch kẻ đường là trở ngại lớn.

Nguyên nhân thứ hai liên quan đến đạo đức và pháp lý. Phó thư ký điều hành Ủy ban Kinh tế châu Âu thuộc Liên Hiệp Quốc (UNECE) Dmitry Mariyasin nói rằng các quốc gia chưa có khung pháp lý rõ ràng để quản lý xe tự lái, đặc biệt về trách nhiệm pháp lý trong các vụ tai nạn. Ai sẽ chịu trách nhiệm nếu một chiếc xe tự lái gây tai nạn – nhà sản xuất, người dùng, hay nhà phát triển phần mềm?

Xe tự lái phải đưa ra các quyết định đạo đức trong tình huống khẩn cấp, như chọn cứu người trên xe hay người đi bộ. Việc lập trình các quyết định này vẫn còn gây tranh cãi.

Nhóm công tác về xe tự lái, xe kết nối của Liên Hiệp Quốc (GRVA) dự kiến công bố một quy định chung toàn cầu về Hệ thống lái xe tự động (ADS) vào giữa năm 2026.

Chiếc xe Uber tự lái gây tai nạn ở bang Arizona (Mỹ)

Vấn đề thứ ba liên quan đến tâm lý và niềm tin của con người. Nhiều người vẫn hoài nghi về khả năng an toàn của xe tự lái, đặc biệt sau một số vụ tai nạn liên quan đến công nghệ này. Một số người cảm thấy không thoải mái khi giao phó hoàn toàn việc lái xe cho máy móc, nhất là trong các tình huống phức tạp.

Một báo cáo của Hiệp hội ô tô Hoa Kỳ (AAA) công bố vào năm 2023 cho thấy chỉ một số ít người Mỹ có niềm tin vào xe không người lái. Báo cáo tiết lộ rằng 68% người lái xe sẽ sợ đi xe tự lái, tăng từ 55% vào năm 2022. Hơn nữa, 63% người trưởng thành cho biết họ cảm thấy kém an toàn hơn khi đi cùng đường với xe tự lái trong khi đi bộ hoặc đi xe đạp.

Nguyên nhân thứ tư khiến xe tự lái chưa thể hiện diện với số lượng lớn là do chi phí nghiên cứu phát triển và sản xuất khá cao. Công nghệ xe tự lái, bao gồm LIDAR, radar, và AI, vẫn rất đắt đỏ. Điều này làm tăng giá xe và khiến nhiều người không thể tiếp cận. Ngoài ra, các cảm biến và thiết bị trên xe tự lái cần được bảo trì thường xuyên, làm tăng chi phí sử dụng.

Nguyên nhân thứ năm, theo ông Gustav Markkula, Chủ tịch khoa Mô hình hóa hành vi ứng dụng tại Đại học Leeds (Vương quốc Anh) là những hạn chế về dữ liệu và học máy. Xe tự lái cần được huấn luyện bằng dữ liệu từ nhiều loại môi trường khác nhau. Tuy nhiên, dữ liệu tại các khu vực phức tạp như đường phố đông đúc ở các nước đang phát triển vẫn còn hạn chế. Xe tự lái cần khả năng học hỏi và thích nghi khi môi trường thay đổi (ví dụ: đường bị sửa chữa). Điều này vẫn là một bài toán khó trong học máy.

Tác động về mặt kinh tế, xã hội cũng là một nguyên nhân cản trở sự phổ biến của xe tự lái. Xe tự lái có thể khiến hàng triệu người làm việc trong ngành vận tải (tài xế taxi, xe tải) mất việc. Điều này gây ra các phản ứng tiêu cực từ xã hội. Bên cạnh đó, xe tự lái cần chia sẻ đường phố với các phương tiện do con người điều khiển. Sự khác biệt trong cách lái xe có thể gây ra nguy cơ va chạm.

Tóm lại, xe tự lái đã đạt được nhiều tiến bộ vượt bậc, nhưng để phổ biến trên đường phố, cần vượt qua các thách thức về kỹ thuật, pháp lý, xã hội, và kinh tế. Ngoài ra, việc xây dựng niềm tin từ người dùng và đảm bảo an toàn trong mọi tình huống cũng là yếu tố quyết định sự thành công của công nghệ này.

Đăng Khoa