Nuôi dưỡng niềm tin vào các giải pháp lái xe tự động với TimelyTale

Hơn một thế kỷ trước, phát minh ra ô tô đã cách mạng hóa cuộc sống của con người, và ngành này hiện đang chuẩn bị cho bước nhảy vọt lớn tiếp theo, đó là lái xe tự động. Trong thế giới ngày nay, khi mọi thứ đều trở nên thông minh, tại sao ô tô của bạn lại không thông minh? Vâng, chúng thông minh.

Sự tiến bộ về công nghệ trong lĩnh vực ô tô đã dẫn đến sự ra đời của xe tự lái. 

Sự kết hợp giữa phần cứng mạnh mẽ và phần mềm thông minh đang mở ra kỷ nguyên mới của xe tự lái, đưa mọi người đến đích một cách thoải mái và an toàn mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.

Bối cảnh lái xe tự động này đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, với số lượng xe tự động được vận chuyển mỗi năm dự kiến ​​sẽ tăng trưởng ở mức CAGR là 41% từ năm 2024 đến năm 2030. 

Sự tích hợp ngày càng tăng của xe tự động vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta dự kiến để giảm tắc nghẽn giao thông, tăng khả năng tiếp cận và tăng tính an toàn. Những phương tiện này còn cho phép người lái xe tham gia vào các nhiệm vụ không liên quan đến việc lái xe, chẳng hạn như sử dụng điện thoại, xem đa phương tiện, làm việc hoặc chỉ đơn giản là thư giãn trong khi di chuyển.

Tuy nhiên, không phải tất cả các xe tự động đều có thể đạt được điều đó. Có các cấp độ xe tự động như sau;

Cấp độ 0 - Ở cấp độ này, không có tự động lái xe. Nó được điều khiển hoàn toàn bằng tay. Đây là loại xe mà chúng ta thường thấy nhất trên đường. 

Cấp độ 1 - Bây giờ, một bước tiến cao hơn nữa là mức độ tự động hóa thấp nhất, nơi có sự hỗ trợ của người lái xe được cung cấp thông qua một hệ thống tự động duy nhất như hệ thống lái hoặc kiểm soát hành trình thích ứng. 

Cấp độ 2 - Mức độ tự động hóa lái xe một phần này là hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS). Ở đây, xe có thể điều khiển vô lăng và tốc độ của xe, nhưng con người vẫn ngồi trên ghế lái và có thể điều khiển xe bất cứ lúc nào. Chúng ta đã thấy mức độ xe này xung quanh chúng ta với Tesla (TSLA + 1.83%) Chế độ lái tự động và General Motors' (GM + 0.46%) Hệ thống Cadillac Super Cruise.

Cấp độ 3 - Ở cấp độ tự động hóa có điều kiện này, các phương tiện có khả năng phát hiện môi trường xung quanh và dựa vào đó, có thể đưa ra quyết định sáng suốt. Tuy nhiên, người lái xe vẫn phải duy trì sự tỉnh táo và sẵn sàng kiểm soát nếu hệ thống không thể thực hiện nhiệm vụ. Các ví dụ điển hình của Cấp độ 3 bao gồm Mercedes-Benz S-Class, đi kèm với các khả năng như tự động lái trên đường cao tốc và giữ làn đường, và Honda (HMC -0.13%) Legend có chế độ lái xe rảnh tay trong những tình huống cụ thể.

Cấp độ 4 – Bước nhảy vọt tiếp theo này đưa chúng ta đến với những phương tiện tự động hóa cao, trong hầu hết các trường hợp, tất nhiên là không cần sự hỗ trợ của con người. Tuy nhiên, con người vẫn có thể tùy chọn ghi đè thủ công. Các phương tiện Cấp độ 4 có thể tự lái nhưng về mặt pháp lý chỉ có thể làm như vậy ở những khu vực hạn chế. Những phương tiện này hiện đang được phát triển với GoogleWaymo One của Google và Apollo Go của Baidu.

Cấp độ 5 - Bây giờ, cấp độ này không yêu cầu bất kỳ người lái nào. Ở giai đoạn này, xe tự hành đạt đến khả năng tự động lái hoàn toàn và không bị rào địa lý, do đó có thể làm mọi thứ mà một người lái xe có kinh nghiệm có thể làm và đi bất cứ đâu. Từ Tesla, đàn bà gan dạ (AMZN + 0.64%)và Honda đến Mercedes, một số nhà sản xuất ô tô lớn trên toàn thế giới đang thử nghiệm xe hoàn toàn tự động. Tuy nhiên, chúng vẫn chưa được cung cấp cho công chúng.

Mặc dù hiện tại vẫn chưa biết chính xác khi nào xe hoàn toàn tự động (SAE Cấp độ 5) sẽ được áp dụng rộng rãi, một số nghiên cứu dự đoán thị trường sẽ sẵn sàng vào cuối thập kỷ này. 

Với điều đó, nó là quan trọng để xây dựng lòng tin của người dùng để triển khai và chấp nhận thành công các loại xe này. Hiện tại, lòng tin hạn chế của hành khách đang cản trở việc áp dụng. 

Vì vậy, để giúp làm cho xe tự lái thân thiện với hành khách, các nhà nghiên cứu từ Viện Khoa học và Công nghệ Gwangju (GIST), Hàn Quốc, viết một bài báo thảo luận các chiến lược cho mục đích tương tự. T bao gồm việc cung cấp lời giải thích cho hành khách.

Vấn đề là, những lời giải thích được thiết kế kém có thể ảnh hưởng xấu đến trải nghiệm của hành khách. Do đó, lời giải thích phải truyền tải thông tin đủ dễ hiểu trong môi trường đường bộ thay đổi nhanh chóng.

Các nghiên cứu trước đây đã khám phá nhiều phương pháp trình bày giải thích khác nhau để nâng cao trải nghiệm của hành khách đồng thời giảm bớt lo lắng và gánh nặng nhận thức. Tuy nhiên, thời điểm tối ưu để giải thích và nhu cầu thực tế của hành khách vẫn chưa được khám phá rộng rãi, đặc biệt là trong môi trường thực tế. 

Các nhà nghiên cứu GIST đã điều tra quá trình cung cấp lời giải thích kịp thời nhằm nâng cao cảm giác an toàn của hành khách và sự tin tưởng của họ vào xe tự động.

Đẩy nhanh việc áp dụng xe tự hành

Để giúp xe tự động thực hiện lời hứa cải thiện khả năng di chuyển trong đô thị, lòng tin của hành khách phải đạt được, trong đó cần có những giải thích kịp thời, cụ thể cho hành khách được cung cấp để đưa ra quyết định về xe tự lái.

Để những giải thích này có hiệu quả, chúng cần phải dễ hiểu, nhiều thông tin và súc tích. Điều đó sẽ thúc đẩy lòng tin giữa hành khách bằng cách cung cấp cho họ cảm giác kiểm soát ngày càng tăng và giảm những trải nghiệm tiêu cực. 

Mặc dù các phương pháp trí tuệ nhân tạo có thể giải thích (XAI) đã tồn tại, nhưng chúng chủ yếu dành cho các nhà phát triển và cơ quan quản lý. Với trọng tâm là các kịch bản rủi ro cao hoặc giải thích quá chi tiết, chúng không thực sự phù hợp với hành khách. 

Điều này làm nổi bật nhu cầu về các mô hình XAI tập trung cụ thể vào hành khách, hiểu loại thông tin cần thiết và thời điểm cần thiết. là cần thiết trong các tình huống lái xe thực tế.

Nghiên cứu lưu ý rằng một trở ngại chính trong việc phát triển các mô hình XAI có thể giải thích được lấy hành khách làm trung tâm là thiếu các tập dữ liệu tính đến bối cảnh của hành khách.

Để ứng phó, một nhóm các nhà nghiên cứu GIST do SeungJun Kim, Giáo sư và Giám đốc Phòng thí nghiệm Hệ thống thông minh lấy con người làm trung tâm tại GIST, đứng đầu, đã giới thiệu TimelyTale để giải quyết tình trạng thiếu phương pháp tiếp cận lấy hành khách làm trung tâm bằng cách sử dụng dữ liệu cảm biến để đưa ra lời giải thích kịp thời và phù hợp với ngữ cảnh.

TimelyTale là một tập dữ liệu đa phương thức mới được thiết kế để ghi lại các tình huống lái xe thực tế và đưa ra các giải thích trong xe để nâng cao lòng tin của hành khách khi sử dụng xe tự động.

“Nghiên cứu của chúng tôi chuyển trọng tâm của XAI trong việc lái xe tự động từ nhà phát triển sang hành khách. Chúng tôi đã phát triển một phương pháp để thu thập hành khách nhu cầu thực tế về các giải thích trong xe và các phương pháp để đưa ra các giải thích kịp thời, phù hợp với tình huống cho hành khách.”

– Giáo sư Kim

Các tác giả nghiên cứu đã được trao 'Giải thưởng Bài báo Xuất sắc' cho nghiên cứu có tiêu đề 'Giải thích điều gì và khi nào?: Đánh giá giải thích trên đường trong các phương tiện tự động hóa cao'.

Để bắt đầu, các nhà nghiên cứu trước tiên xem xét tác động của các loại giải thích trực quan khác nhau - bao gồm sự chú ý, nhận thức và sự kết hợp của cả hai - cũng như thời điểm của chúng đối với trải nghiệm của hành khách trong điều kiện lái xe thực tế, bằng cách sử dụng thực tế tăng cường. 

Trạng thái nhận thức của xe được phát hiện là cải thiện lòng tin, nhận thức tình huống và cảm nhận về sự an toàn mà không gây choáng ngợp cho hành khách. Ngoài ra, các nhà nghiên cứu nhận thấy khả năng rủi ro giao thông là yếu tố hiệu quả nhất trong việc quyết định thời điểm nên đưa ra lời giải thích, điều này cũng giúp họ hiểu khi nào hành khách cảm thấy quá tải thông tin.

Dựa trên những phát hiện này, các nhà nghiên cứu GSIT đã hợp tác với MIT để phát triển bộ dữ liệu TimelyTale. 

Đối với phương pháp này, các nhà nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu từ môi trường bên ngoài (cảm nhận bên ngoài) như âm thanh và hình ảnh, dữ liệu cảm nhận bản thể, liên quan đến vị trí và chuyển động của cơ thể, và dữ liệu cảm nhận nội tâm về trạng thái của hành khách, tức là cảm giác của cơ thể họ như đau, thở và nhịp tim. 

Để thu thập tất cả dữ liệu này từ hành khách, các nhà nghiên cứu đã sử dụng nhiều loại cảm biến trong các tình huống lái xe tự nhiên để dự đoán nhu cầu giải thích của họ. Các thiết bị được sử dụng bao gồm GPS, 3D LiDAR, OBD-II, IMU và camera âm thanh nổi cho dữ liệu cảm giác bên ngoài và cảm giác bên trong, trong khi camera LiDAR, camera độ sâu, hình ảnh nhiệt, vòng đeo tay E4 và cảm biến áp suất ghế đã được sử dụng để thu thập dữ liệu nội cảm.

Đáng chú ý, các nhà nghiên cứu cũng kết hợp khái niệm về khả năng ngắt quãng trong xe để tìm ra thời điểm thích hợp để giải thích. Khả năng ngắt quãng là sự thay đổi trong sự tập trung của hành khách từ các nhiệm vụ không liên quan đến lái xe (NDRTS) sang thông tin liên quan đến lái xe. 

Không giống như các phương tiện được điều khiển bằng tay, nơi người lái xe không thể bị mất tập trung, trong xe tự động, hành khách thường không tham gia vào các nhiệm vụ lái xe. Do đó, cần phải xác định thời điểm để có thông tin liên quan đến việc lái xe trong NDRT.

Kết quả là, các nhà nghiên cứu có thể xác định hiệu quả thời điểm cũng như tần suất yêu cầu giải thích của hành khách. Mô hình cũng nhận ra những giải thích cụ thể mà hành khách muốn trong các tình huống lái xe.

Sau đó, các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp của họ để phát triển một mô hình học máy (ML) dự báo thời điểm tốt nhất để cung cấp lời giải thích cho hành khách. Họ cũng thực hiện mô hình hóa toàn thành phố để tạo ra các lời giải thích bằng văn bản dựa trên các địa điểm lái xe khác nhau.

Theo nghiên cứu, phân tích sơ bộ cho thấy tiềm năng của mô hình trong việc xác định thời điểm hành khách có nhu cầu giải thích trên xe. Trong khi đó, tập dữ liệu có thể được sử dụng để tạo nội dung giải thích bằng văn bản có liên quan đến bối cảnh môi trường, liên quan đến lái xe và hành khách cụ thể.

“Nghiên cứu của chúng tôi đặt nền tảng cho việc chấp nhận và áp dụng rộng rãi hơn các phương tiện tự hành, có khả năng định hình lại giao thông đô thị và phương tiện di chuyển cá nhân trong những năm tới.”

– GS. Kim

Các công ty đang phát triển các giải pháp lái xe tự động

Bây giờ, chúng ta hãy xem xét các công ty đang định hình tương lai của xe tự động và cũng được định vị để tận dụng những tiến bộ trong AI có thể giải thích được.

Trong lĩnh vực AV, General Motors (GM + 0.46%) đã phát triển Cruise dành cho những chuyến đi không người lái trong khi Ford Motor đang thực hiện bước đi này thông qua Escape Hybrid.

Sau đó, có NVIDIA (NVDA + 0.73%), nền tảng DRIVE của họ cung cấp một loạt các công cụ phần cứng và phần mềm để phát triển xe tự hành. đàn bà gan dạ (AMZN + 0.64%) cũng quan tâm đến công nghệ xe tự hành thông qua Zoox, công ty đã bắt đầu thử nghiệm xe không người lái trước khi ra mắt vào năm tới. Những công ty như Uber (UBER -1.05%) và Lyft (LYFT -1.78%), có mạng lưới chia sẻ chuyến đi, cũng có thể hưởng lợi từ những tiến bộ trong việc thúc đẩy lòng tin và sự an toàn trong các dịch vụ xe tự lái.

Hiện nay, hai cái tên nổi bật trên thị trường xe tự hành mà bạn có thể thấy đáng để đầu tư là:

1. Waymo (GOOGL + 1.92%)

Trong thế giới phát triển xe tự hành, Waymo đang đạt được nhiều tiến bộ. Công ty con của Alphabet này tập trung vào công nghệ tự lái và các tính năng lấy hành khách làm trung tâm.

Cuối tháng trước, công ty công bố khép lại vòng đầu tư vượt mức 5.6 tỷ đô la do công ty mẹ Alphabet dẫn đầu, với những người tham gia khác bao gồm các nhà đầu tư hiện tại và các công ty cổ phần tư nhân Fidelity, Tiger Global, Andreessen Horowitz, Perry Creek, Silver Lake và T. Rowe Price. 

Các quỹ sẽ được dùng để mở rộng dịch vụ gọi xe “Waymo One” đến nhiều thành phố hơn tại Hoa Kỳ và cải thiện “Waymo Driver” chạy bằng AI. Gần đây nhất, công ty đã ra mắt xe taxi robot tại Los Angeles, điều này có nghĩa là bất kỳ ai trong thành phố đều có thể gọi xe không người lái thông qua ứng dụng Waymo One. Xe taxi robot này đã lăn bánh quanh Phoenix trong bốn năm nay và đã có mặt tại San Francisco từ năm ngoái. Trong khi đó, tại Austin và Atlanta, Waymo đã thêm xe tự lái của mình vào nền tảng của Uber, cho phép khách hàng gọi xe từ ứng dụng Uber.

Google thực sự đã bắt đầu nghiên cứu xe tự lái cách đây hơn một thập kỷ rưỡi khi Waymo chỉ là một dự án bí mật. Theo báo cáo, xe tự lái của gã khổng lồ công nghệ này đã chạy được hơn 20 triệu dặm mà không xảy ra bất kỳ tai nạn lớn nào.

Cổ phiếu của gã khổng lồ có vốn hóa thị trường 2.2 nghìn tỷ đô la hiện đang giao dịch ở mức 180.91 đô la, tăng 30% trong năm nay. Nó có EPS (TTM) là 7.54, P/E (TTM) là 24.09 và tỷ suất cổ tức là 0.44%. Trong quý 3 năm 24, nó báo cáo doanh thu ròng là 2.93 tỷ đô la và 702 triệu đô la tiền lưu chuyển từ hoạt động kinh doanh.

Trong quý 3 năm 2024, Alphabet báo cáo doanh thu là 88.27 tỷ đô la, tăng 15% so với cùng kỳ năm trước. Doanh thu đám mây của công ty tăng 35% so với cùng kỳ năm ngoái, đạt mức kỷ lục 11.35 tỷ đô la trong quý này, nhờ vào các dịch vụ AI.

AI đã thu hút được rất nhiều sự chú ý từ người dùng và các công ty, với việc Google thu hút khách hàng mới, có được các hợp đồng lớn hơn và chứng kiến ​​sự gia tăng áp dụng nhờ AI. Vì vậy, tất nhiên, công ty tiếp tục "đầu tư vào cơ sở hạ tầng hiện đại" để hỗ trợ các nỗ lực AI của mình.

2. Tập đoàn Tesla (TSLA + 1.83%)

Được thành lập bởi Elon Musk, Tesla nổi tiếng với những chiếc xe điện, cung cấp chế độ lái tự động ở cấp độ 2. Chế độ lái tự động là tính năng tiêu chuẩn trên mọi chiếc Tesla mới, với mỗi chiếc xe được trang bị nhiều camera và xử lý hình ảnh để tăng thêm lớp an toàn. 

Sau đó là Full Self-Driving (FSD), bổ sung thêm chức năng điều hướng bán tự động. Cả Autopilot và FSD dự định để sử dụng với người lái xe hết sức tập trung.

Trong khi chế độ Autopilot bao gồm các chức năng như kiểm soát hành trình theo giao thông và lái tự động, thì chế độ FSD (có giám sát) cung cấp các tính năng bổ sung, bao gồm dẫn đường trên chế độ lái tự động, lái tự động trên đường phố thành phố, tự động thay đổi làn đường, tự động đỗ xe, triệu hồi và triệu hồi thông minh, kiểm soát giao thông và kiểm soát biển báo dừng.

Xe Tesla cũng được trang bị một số tính năng an toàn chủ động cho phép phát hiện xe hoặc chướng ngại vật, cảnh báo va chạm sắp xảy ra, cảnh báo va chạm bên hông và giám sát điểm mù, cùng nhiều tính năng khác để hỗ trợ người lái xe.

Tuy nhiên, nhà sản xuất ô tô này hiện đang phải đối mặt với sự giám sát chặt chẽ từ Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia (NHTSA), nơi bày tỏ sự không hài lòng với ngôn ngữ quảng cáo của Tesla trên phương tiện truyền thông xã hội liên quan đến tính năng FSD của hãng. Cơ quan này tin rằng thông điệp của Tesla có thể thúc đẩy việc sử dụng hệ thống không an toàn và đã yêu cầu công ty xem xét lại chiến lược truyền thông của mình về khả năng FSD.

T xuất hiện sau một sự cố bi thảm trong đó một người phụ nữ bị đánh bởi một chiếc Tesla đang hoạt động ở chế độ FSD, làm dấy lên câu hỏi về khả năng xử lý các điều kiện môi trường đầy thách thức của hệ thống.

NHTSA đã đưa ra thời hạn chót là ngày 18 tháng XNUMX để Tesla trả lời các câu hỏi liên quan đến "khả năng không thực hiện nhiệm vụ của FSD, bao gồm phát hiện và phản ứng phù hợp trong những tình huống cụ thể khi tầm nhìn trên đường bị hạn chế, có thể hạn chế khả năng vận hành an toàn của FSD".

Với vốn hóa thị trường là 1.05 nghìn tỷ đô la, cổ phiếu Tesla hiện đang giao dịch ở mức khoảng 340 đô la, tăng 32.2% so với đầu năm (YTD). Công ty có EPS (TTM) là 3.65, P/E (TTM) là 90.07 và ROE (TTM) là 20.65%. Tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu (MRQ) là 11.01%. 

Đối với quý 3 năm 24, công ty báo cáo Doanh thu 23.35 tỷ đô la và thu nhập ròng là 2.17 tỷ đô la. Biên lợi nhuận tăng 739 triệu đô la trong doanh thu tín dụng theo quy định của ngành ô tô do các cơ quan quản lý yêu cầu các nhà sản xuất ô tô phải bán một số lượng xe phát thải thấp nhất định hoặc mua tín dụng từ những công ty như Tesla, công ty này chỉ sản xuất những loại xe như vậy và do đó, có những khoản tín dụng vượt mức.

Trong quý này, nhà sản xuất ô tô đã sản xuất 470,000 xe và giao 463,000 xe. Gần đây, họ cũng đã tiết lộ một chiếc taxi robot và xe robovan.

Nhấp vào đây để tìm hiểu tất cả về Tesla.

Kết luận 

Thế giới xe tự hành đang mở rộng nhanh chóng báo hiệu tương lai về khả năng di chuyển dễ dàng hơn, giảm tắc nghẽn giao thông, tiện lợi hơn và an toàn hơn. 

Trong khi quy mô thị trường xe tự hành toàn cầu dự kiến để tăng trưởng lên 13,632.4 tỷ đô la vào cuối thập kỷ này, thị trường phần mềm lái xe tự động, một phần không thể thiếu của AV, đang dự kiến tăng từ 1.8 tỷ đô la vào năm 2024 lên 7 tỷ đô la vào năm 2035.

Nhu cầu ngày càng tăng đối với các giải pháp vận chuyển hiệu quả và an toàn là lý do đằng sau sự phát triển của thị trường phần mềm lái xe tự động. Khi AV dần trở nên phổ biến và được áp dụng, các nhà sản xuất ô tô được yêu cầu kết hợp các công nghệ an toàn. Ở đây, phần mềm lái xe tự động đảm bảo an toàn cho xe thông qua các thuật toán và xử lý dữ liệu theo thời gian thực. 

Bây giờ, để hiện thực hóa tương lai của các phương tiện hoàn toàn tự động, chúng ta sẽ cần nhiều hơn là chỉ tiến bộ về công nghệ. Việc giành được lòng tin của hành khách là rất quan trọng để đạt được sự áp dụng rộng rãi. Với các giải pháp như TimelyTale, tập trung vào các giải thích kịp thời và liên quan, mối quan tâm của hành khách có thể được giải quyết tốt hơn và lòng tin được nuôi dưỡng, do đó tạo ra một cách tiếp cận lấy con người làm trung tâm hơn đối với việc lái xe tự động. 

Những cải tiến như thế này rất quan trọng để đưa mọi người đến gần hơn với tương lai mà ở đó xe tự lái có thể dễ dàng hòa nhập vào cuộc sống thường ngày của chúng ta, từ đó chuyển đổi phương tiện di chuyển trong đô thị.

Nhấp vào đây để tìm hiểu cách taxi tự hành sẽ tạo ra tới 4 nghìn tỷ đô la vào năm 2027.