Uber đang theo đuổi một chiến lược mới nhằm quay lại cuộc đua xe tự hành theo cách ít tốn kém hơn, thay vì tự phát triển đội robotaxi như trước đây. Theo TechCrunch, tập đoàn gọi xe này muốn trang bị cho xe của tài xế các bộ cảm biến để thu thập dữ liệu giao thông thực tế, qua đó phục vụ việc huấn luyện các mô hình trí tuệ nhân tạo lái xe tự động.
Điều trớ trêu là chính những tài xế cung cấp dữ liệu này có thể trở thành nhóm lao động đầu tiên bị thay thế khi công nghệ đạt độ chín.
Trong bối cảnh robotaxi đang được đẩy mạnh trên toàn cầu, các công ty như Waymo mở rộng nhanh phạm vi hoạt động từ thành phố này sang thành phố khác, còn Tesla liên tục quảng bá các bản cập nhật phần mềm tự lái.
Uber từng rút khỏi mảng xe tự hành vào năm 2020 sau một vụ tai nạn nghiêm trọng tại thành phố Tempe, bang Arizona, khi xe thử nghiệm của hãng va chạm khiến một người đi xe đạp thiệt mạng. Sự cố này khiến Uber bán lại bộ phận xe tự hành và tập trung trở lại vào mô hình gọi xe truyền thống.
Tuy nhiên, ban lãnh đạo Uber dường như đã thay đổi quan điểm. Đồng sáng lập kiêm cựu Giám đốc điều hành Travis Kalanick từng công khai thừa nhận việc từ bỏ robotaxi là một sai lầm chiến lược. Hiện tại, Uber không trực tiếp cạnh tranh với Waymo hay Tesla bằng đội xe tự hành riêng, mà chọn cách trở thành nhà cung cấp dữ liệu nền tảng cho ngành công nghiệp này.
Giám đốc công nghệ Uber, ông Praveen Neppalli Naga, cho biết rào cản lớn nhất của phát triển xe tự hành hiện nay không còn nằm ở thuật toán hay phần cứng, mà là dữ liệu. Theo ông, các công ty xe tự hành cần lượng dữ liệu khổng lồ về các kịch bản giao thông khác nhau, từ giao lộ trước cổng trường học đến điều kiện ánh sáng và thời tiết cụ thể theo từng thời điểm trong ngày. Việc tự triển khai đội xe để thu thập dữ liệu đòi hỏi chi phí đầu tư rất lớn, điều mà không phải doanh nghiệp nào cũng đáp ứng được.
Trong khi đó, Uber đang sở hữu lợi thế độc đáo là mạng lưới tài xế hoạt động liên tục tại hàng trăm thành phố. Nếu mỗi chiếc xe được gắn thêm cảm biến, dữ liệu thu về sẽ phản ánh chân thực nhịp sống giao thông đô thị.
Uber có thể khai thác nguồn dữ liệu này để huấn luyện mô hình AI của đối tác, hoặc thậm chí bán lại dữ liệu cho các công ty muốn triển khai robotaxi tại thị trường mới. Khi Waymo hay một hãng khác có kế hoạch mở rộng sang thành phố mới, dữ liệu từ Uber có thể giúp họ rút ngắn đáng kể thời gian làm quen địa hình.
Một hướng đi khác mà Uber nhấn mạnh là ghi nhận các tình huống bất ngờ, vốn là điểm yếu của nhiều hệ thống tự lái. Đại diện Uber cho biết hãng muốn thu thập dữ liệu về những sự kiện khó lường như thùng rác bị gió thổi bay ra đường, hay người đi bộ bất ngờ xuất hiện trong điều kiện ánh sáng kém. Đây là những kịch bản mà mô hình mô phỏng tổng hợp thường dự đoán kém chính xác, nhưng lại có ý nghĩa sống còn đối với an toàn giao thông.
Những ví dụ này cũng gợi nhắc đến thách thức lớn nhất của xe tự hành. Vụ tai nạn năm 2018 của Uber xảy ra khi hệ thống không kịp phản ứng với một người dắt xe đạp băng qua đường trong đêm tối.
Dù công nghệ đã tiến bộ đáng kể kể từ đó, các chuyên gia vẫn cho rằng xe tự hành cần thêm rất nhiều dữ liệu thực tế để xử lý những tình huống hiếm gặp nhưng nguy hiểm. Những sự cố như xe tự hành đứng giằng co trên đường cụt có thể chỉ gây cười, song các lỗi nghiêm trọng hơn như không nhường đường cho xe cứu thương hay vượt qua xe buýt đón học sinh có thể dẫn tới hậu quả khó lường.
Ở góc độ kinh tế và xã hội, kế hoạch của Uber làm dấy lên nhiều tranh luận. Những tài xế được khuyến khích tham gia thu thập dữ liệu chính là lực lượng lao động có nguy cơ bị thay thế trong tương lai.
Tại Mỹ, tài xế gọi xe từng tổ chức biểu tình phản đối robotaxi ở Los Angeles và gây sức ép khiến Waymo phải rút khỏi Boston. Đối với nhiều người, lái xe cho Uber vài giờ mỗi ngày là nguồn thu nhập linh hoạt hiếm hoi trong bối cảnh chi phí sinh hoạt tăng cao và thị trường lao động nhiều biến động.
Việc chuyển dịch từ nền tảng gọi xe sang vai trò trung gian dữ liệu cho ngành xe tự hành phản ánh bước ngoặt chiến lược của Uber. Thay vì trực tiếp đối đầu trong cuộc đua công nghệ tốn kém, hãng tận dụng mạng lưới sẵn có để tham gia sâu hơn vào chuỗi giá trị của ngành ô tô tương lai.
Tuy nhiên, câu hỏi về trách nhiệm xã hội, quyền lợi của tài xế và cách phân chia giá trị từ dữ liệu vẫn còn bỏ ngỏ. Khi xe tự hành trở nên phổ biến và đủ tin cậy, bài toán không chỉ là công nghệ hay lợi nhuận, mà còn là cách cân bằng giữa đổi mới và sinh kế của hàng triệu lao động.
