AI đang thay đổi cách các hãng xe chế tạo thế hệ mới

Trí tuệ nhân tạo đang xuất hiện ở khắp nơi. Hoặc ít nhất là sẽ như vậy, nếu nghe theo những chuyên gia công nghệ luôn dự đoán tương lai.

Nhiều công việc đã mất đi, các vụ kiện được khởi tố, và có một nỗi lo chung rằng mọi thứ sắp thay đổi mạnh mẽ vì xu hướng đang nổi này, điều mà ít người thực sự hào hứng và càng ít người hiểu thấu đáo.

Tuy nhiên AI không chỉ là một thực thể cụ thể. Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ bao trùm cho nhiều hướng công nghệ đã chuyển động hàng thập kỷ.

Dù các chatbot AI và công nghệ tạo ảnh tự động đang thu hút nhiều chú ý nhất, vẫn còn vô số ứng dụng khác cho công nghệ này. Ngày càng có nhiều ứng dụng rơi vào lĩnh vực ô tô, trong đó có những ứng dụng có thể khiến nhiều người bất ngờ.

Trước khi đi sâu vào các ứng dụng đó, cần dành chút thời gian để làm rõ khái niệm trí tuệ nhân tạo.

Trí tuệ nhân tạo là gì?

Trí tuệ nhân tạo, hay AI, đơn giản là khi một hệ thống nhân tạo thể hiện một mức độ “thông minh”, tức là nó có khả năng học và đưa ra quyết định dựa trên quá trình học đó. Hiện nay, thường nói đến phần mềm hoặc phần cứng máy tính thực hiện chức năng này.

Định nghĩa trên vẫn rất rộng, bởi lẽ không có nhiều quy chuẩn chính thức để xác định thế nào là “thông minh”. Trong một thời gian dài, bài kiểm tra Turing, hay trò chơi bắt chước, được xem là tiêu chuẩn vàng để đánh giá liệu một AI đã đạt tới mức thông minh thật sự hay chưa.

Thử nghiệm do nhà toán học người Anh Alan Turing đề xuất vào thập niên 1950 mô tả một tình huống trong đó một người trò chuyện với hai thực thể khác, một là người và một là tác nhân nhân tạo. Nếu người đặt câu hỏi không thể phân biệt được đâu là người, đâu là máy, thì AI được cho là đã vượt qua bài kiểm tra.

Trong nhiều thập kỷ, tiêu chuẩn này tưởng như là việc không thể đạt được nên nhanh chóng được thừa nhận là mốc chuẩn. Nhưng hiện nay nhiều chatbot AI có thể đánh lừa không ít người, khiến giới chuyên môn vẫn còn phải cân nhắc về bản chất thực sự của AI.

Ngoài các hệ thống giao tiếp, ngày càng có nhiều ứng dụng AI vượt xa việc trò chuyện. Đồng thời, có nhiều công nghệ khác nhau cùng vận hành trong bối cảnh này.

Một trong những thành phần quan trọng là học máy, hay machine learning. Đây là khả năng một hệ thống số tự dạy mình. Hầu hết các hệ thống lái tự động đều dựa vào học máy ở mức độ nào đó, quan sát hàng triệu giờ dữ liệu lái và rút ra các hành vi đúng đắn.

Tuy một hệ thống sử dụng học máy có thể tự học và ra quyết định dựa trên việc học đó, không phải lúc nào người ta cũng gọi ngay đó là một “AI” theo nghĩa thông thường.

Chatbot trong xe ngày càng phổ biến

Bắt đầu từ ứng dụng dễ nhận thấy nhất của AI: các trợ lý ảo mà người dùng có thể nói chuyện trực tiếp. Nhiều hãng xe đã hợp tác với những công ty như OpenAI để đưa các hệ thống này vào khoang lái, bao gồm Mercedes-Benz, Volkswagen và nhiều hãng khác.

Ý tưởng cơ bản là tài xế có thể trò chuyện, đặt câu hỏi, nhận thông tin chi tiết về vị trí, thậm chí yêu cầu hệ thống kể chuyện giải trí khi lái đường dài.

Những chức năng này về cơ bản tương tự những gì OpenAI hay các trợ lý ảo khác đã làm được ở nhiều nơi, và không phải bước nhảy vọt quá lớn so với các trợ lý giọng nói như Siri mà người lái đã dùng trong xe suốt một thập kỷ qua.

Tuy nhiên các trợ lý AI trong xe đang được triển khai với mục tiêu cụ thể hơn. Phiên bản của BMW, phát triển hợp tác với mô hình ngôn ngữ lớn của Amazon, hướng tới một nhiệm vụ duy nhất: giúp những chiếc xe phức tạp trở nên dễ sử dụng hơn.

Lần đầu ra mắt tại triển lãm CES ở Las Vegas năm nay, hệ thống cơ bản là một trợ lý AI tùy chỉnh được huấn luyện chỉ trên tài liệu hướng dẫn liên quan đến chiếc xe BMW.

Nói cách khác, hệ thống “hiểu” mọi chức năng và giới hạn của xe, không chỉ điều chỉnh cài đặt mà còn giải thích ý nghĩa của các thiết lập và gợi ý khi nào nên sử dụng chúng.

Một ví dụ là việc thay đổi chế độ lái. Giả sử người lái điều khiển một chiếc BMW M4 CS và dự định có một hành trình lái hưng phấn nhưng đường có nhiều gập ghềnh, nên muốn giảm xóc êm.

Thay vì phải mò qua menu trên màn hình cảm ứng để tạo một chế độ lái tùy chỉnh, hệ thống có thể hỏi một vài thông tin về mong muốn của người lái rồi tự tạo chế độ phù hợp, đồng thời áp dụng thay đổi mà người lái không cần bỏ tay khỏi vô-lăng.

Tối ưu khoảng cách đi được cho xe điện nhờ AI

Những hệ thống AI này không chỉ phục vụ trải nghiệm tương tác. Ngày càng nhiều hệ thống AI can thiệp vào quá trình phát triển xe từ rất sớm, trước khi xe xuất hiện trên đại lý. Một số ứng dụng thú vị nhất liên quan tới việc tăng tầm hoạt động cho xe điện.

Ví dụ, công ty Chemix nghiên cứu rất nhiều thành phần cấu tạo nên một gói pin. Sự thay đổi trong cấu trúc catốt, anot và chất điện giải có thể ảnh hưởng đáng kể đến khả năng vận hành của pin trong điều kiện lạnh, nóng, thậm chí tốc độ sạc.

Hệ thống của Chemix có thể mô phỏng và thử nghiệm vô số phối trộn hóa học để tìm ra những tổ hợp đáp ứng mục tiêu của nhà sản xuất cho thế hệ pin tiếp theo mà không cần chế tạo từng viên pin thật cho mỗi thử nghiệm.

Chemix cho biết công nghệ của họ đã tìm ra những cấu trúc hóa học mới có thể tăng gấp đôi số chu kỳ sạc mà một pin chịu được, điều này có thể làm cho các chính sách bảo hành pin tám năm trông bớt cấp thiết hơn.

Những nỗ lực tương tự cũng đang được triển khai để tối ưu các hệ thống thiết kế nội tại khác cho xe điện. Công ty Neural Concept áp dụng học máy vào khoa học thiết kế khí động học.

Một trong những khâu phức tạp nhất của thiết kế khí động học là mô phỏng dòng chảy khí, tức là các đường hầm gió số. Các hệ thống truyền thống đòi hỏi máy tính mạnh chạy trong nhiều giờ để tính toán, còn Neural Concept đã tìm cách rút ngắn bằng học máy.

Công nghệ của họ có thể nhanh chóng ước tính và đề xuất thiết kế tốt hơn cho một chi tiết, kể cả tấm làm mát pin, từ đó giúp pin hoạt động hiệu quả hơn.

Những chi tiết như vậy sẽ giúp thế hệ EV tiếp theo có tầm hoạt động lớn hơn. Ngoài ra, công nghệ này đã được một số đội đua Formula 1 sử dụng để cải thiện hiệu quả khí động học mà không tốn thời gian quý giá trong đường hầm gió thực tế.

Lái tự động cho địa hình off-road

Đã có quá nhiều tin tức về xe tự lái sẽ đưa chủ nhân đến nơi làm việc trong khi họ ngủ một giấc, công nghệ mà dường như luôn “cách vài năm nữa” mới thành hiện thực.

Hệ thống lái tự động thường được huấn luyện bằng học máy và chứa một số yếu tố của AI, nhưng khái niệm này không mới mẻ.

Điều mới là áp dụng các khái niệm đó cho lái xe địa hình. Một công ty Canada tên Potential Motors đang phát triển công nghệ họ gọi là Terrain Intelligence, sử dụng một hệ thống cảm biến đa dạng để quan sát môi trường xung quanh.

Khác với lái trên đường, ở địa hình không có vạch kẻ hoặc luật giao thông rõ ràng, môi trường cũng thường khó lường hơn.

Mục tiêu ở đây không nhất thiết là giao toàn bộ quyền điều khiển cho máy, mà là cung cấp hướng dẫn và nhận diện địa hình tốt hơn cho người lái.

Tưởng tượng một “người chỉ điểm ảo” luôn sẵn sàng khảo sát bùn lầy hoặc địa hình hiểm trở mà không phàn nàn. Potential đang hợp tác với CF Moto để đưa công nghệ lên các mẫu xe side by side và đồng thời phát triển một mẫu xe off-road chuyên dụng mang tên Adventure 1.

Cân chỉnh âm thanh trong xe bằng AI

Để có chất lượng âm thanh thực sự tốt trong khoang xe, cần nhiều hơn là loa lớn và bộ khuếch đại chất lượng. Hình dạng khoang nội thất, tiếng ồn môi trường lọt vào và số lượng cũng như sở thích của hành khách đều ảnh hưởng lớn tới trải nghiệm nghe nhạc.

Với xe điện ngày càng phổ biến, âm học trong xe trở nên quan trọng hơn. Việc loại bỏ tiếng ồn động cơ đốt trong tạo ra một không gian âm thanh sạch hơn, khiến nhà sản xuất càng phải chú ý hơn đến chất lượng hệ thống âm thanh.

Yamaha, trong khuôn khổ Automotive Sound System, phát triển một công nghệ gọi là Music:AI nhằm tối ưu hóa âm thanh trong xe. Hệ thống này không chỉ tạo các cấu hình mặc định phù hợp với từng loại xe mà còn điều chỉnh động theo sở thích của hành khách.

Yamaha cho biết hệ thống được huấn luyện dựa trên kiến thức của các chuyên gia âm thanh, cho phép AI nhanh chóng tinh chỉnh cấu hình cho từng không gian nội thất.

Hệ thống còn có khả năng thay đổi cấu hình theo loại nhạc đang phát và thu thập phản hồi trực tiếp từ hành khách để hiệu chỉnh tức thì.

Yamaha cho biết công nghệ này sẽ được tích hợp vào các bộ khuếch đại của hãng và sẽ có mặt trên ôtô ngay trong năm tới. Tất nhiên, nếu việc triển khai hiệu quả, có thể các nhà sản xuất khác sẽ phát triển những giải pháp tương đương.

Kiểm tra chất lượng chính xác hơn

Việc mang xe đi bảo trì và sửa chữa đôi khi khiến chủ xe lo lắng. Không ai muốn xe ra khỏi xưởng với vành bị xước hay cản sau bị trầy mà trước đó không hề có.

Hệ thống kiểm tra tự động của UVEye được thiết kế để loại bỏ những tranh cãi kiểu như vậy. Về cơ bản đó là một dàn camera độ phân giải cao đặt trong một lối chạy ôtô kiểu cửa ngang, quét toàn bộ bề mặt ngoại thất để lập hồ sơ ngay thời điểm xe vào xưởng.

Điều này hữu ích cho các vấn đề về trách nhiệm pháp lý, nhưng điều đáng chú ý hơn nằm ở phần “thông minh” xử lý dữ liệu phía sau.

Toàn bộ bản quét được đưa vào một hệ thống học hỏi, đã được huấn luyện để tự động phát hiện các điểm bất thường. Hệ thống có thể nhận diện lốp mòn, bộ xả hỏng, thậm chí phát hiện rò rỉ dầu.

Từ đó hệ thống tạo báo cáo chi tiết, bản sao của báo cáo được gửi cả cho chủ xe để họ có cơ sở so sánh khi tìm thợ sửa hoặc cân nhắc thay thế. Và quan trọng là chủ xe có bằng chứng cho thấy ngoại thất còn nguyên vẹn khi mới đưa xe vào xưởng.

Nhiều điều hứa hẹn

Đó mới chỉ là khởi đầu. Dù nhiều công nghệ đã được nghiên cứu trong nhiều năm, tiến bộ của AI hiện diễn ra với tốc độ rất nhanh. Các công ty phát triển công nghệ này đang nhận được vốn đầu tư lớn chưa từng thấy kể từ thời kỳ bùng nổ tiền mã hóa.

Hình thái cuối cùng của những ứng dụng này và khả năng chúng thực sự hiện thực hóa những lời hứa vẫn còn là điều phải chờ xem. Điều chắc chắn là nếu lần tới chiếc xe xuất xưởng có một phiên bản KITT thuyết phục, nhiều người sẽ rất hài lòng.