Công nghệ lái xe tự động đang được nghiên cứu để sử dụng thực tế bằng nhiều phương pháp khác nhau Được trang bị nhiều cảm biến, máy ảnh và phần cứng khác, nó có khả năng thay thế mắt người Mặt khác, để đạt được khả năng lái xe tự động hoàn toàn cần có phần mềm có thể thay thế bộ não con người nhưng vẫn còn nhiều thách thức Một công ty liên doanh đã ra đời ở Nhật Bản nhằm mục đích giải quyết vấn đề này bằng các mô hình AI quy mô lớn

Lái xe tự động cũng cần có ý thức chung

Lái xe hoàn toàn tự động Cấp độ 5, nơi hoàn toàn không có sự tham gia của con người, khó đạt được nếu chỉ dựa vào công nghệ phần cứng Tất nhiên, nếu phương tiện chỉ được lái trong một khu vực xác định trước, công nghệ đã được thiết lập để có thể tránh sự xuất hiện đột ngột của một người hoặc một phương tiện buộc phải chuyển làn một cách an toàn AI dựa trên máy học sẽ có thể đào tạo trước với nhiều mẫu khác nhau cho những sự cố này Tuy nhiên, một khi đã lên đường, bạn sẽ phải đối mặt với hàng loạt sự việc bất ngờ không thể lường trước được

Ví dụ: nếu bạn đi ngang qua một công trường đang thi công đường, bạn thường sẽ nhìn vào hành động của nhân viên điều khiển giao thông đang đứng để xác định xem mình nên tiếp tục hay dừng lại Tuy nhiên, chuyển động của người hướng dẫn giao thông không đều đặn như đèn giao thông, tùy theo thời gian trong ngày và thời tiết mà có thể khó nhận ra tại chỗ Tuy nhiên, người lái xe có thể quyết định có tiếp tục hay không bằng cách quan sát không chỉ chuyển động của người hướng dẫn giao thông mà còn nhiều điều kiện khác tại hiện trường

Ngoài ra, đôi khi người ta có thể nhìn thấy động vật hoang dã đi dọc theo những con đường núi ở vùng nông thôn Người đi bộ sẽ dừng lại và tránh ô tô, nhưng động vật hoang dã sẽ không tránh nó và thậm chí có thể tiến về phía ô tô, vì vậy phản ứng sẽ khác nhau tùy thuộc vào loại và kích thước của động vật Theo cách này, sẽ là không thực tế nếu sử dụng học máy để dự đoán tất cả các sự cố có thể xảy ra trong thế giới thực và huấn luyện trước chúng

Do đó, điều thu hút sự chú ý là công nghệ lái xe tự động thế hệ tiếp theo được trang bị LLM xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn) và AI tổng quát để hiểu tình hình hiện tại và thúc đẩy bằng cách suy nghĩ về phản ứng tốt nhất trong mọi tình huống

(Ảnh 1) Nhiều diễn biến khác nhau đang chờ đợi trên các con đường trong thế giới thực

Phương pháp tiếp cận thế hệ tiếp theo sử dụng AI “Lái xe tự động 20”

Công ty liên doanh Nhật Bản Turing được thành lập vào tháng 8 năm 2021 bởi hai người: một nhà phát triển AI, người đầu tiên trên thế giới đánh bại một bậc thầy shogi và một kỹ sư nghiên cứu về xe tự lái tại Đại học Carnegie Mellon ở Hoa Kỳ Trong vòng chưa đầy ba năm kể từ khi thành lập, công ty đã huy động được 3 tỷ yên tài trợ và đã tiến hành sản xuất xe điện (EV) tại Nhật Bản được trang bị chức năng tự lái "Cấp 2" (do con người điều khiển, tự động một phần), dự kiến ​​ban đầu là vào năm 2025 đến năm 2024 Doanh số bán hàng dự kiến sẽ nằm trong khoảng từ 50 đến 100 chiếc và các chi tiết như hiệu suất dự kiến ​​sẽ được xác định vào khoảng mùa hè năm 2024

Trong tương lai, chúng tôi hướng tới ``lái xe hoàn toàn tự động cấp 5'' bằng ''phương pháp camera'' sử dụng hình ảnh camera và AI Trong việc lái xe hoàn toàn tự động bằng "phương pháp camera", một loạt hoạt động trong đó con người lái xe bằng cách xác định tình huống xung quanh dựa trên thông tin hình ảnh sẽ được AI thực hiện bằng cách sử dụng nhận dạng hình ảnh camera và LLM Turing gọi loại công nghệ lái xe tự động sử dụng phương pháp tiếp cận AI này là "Lái xe tự động 20", là một sự phát triển từ phương pháp tiếp cận dựa trên robot thông thường sang lái xe tự động Công ty cũng đặt mục tiêu sản xuất 10000 ô tô tự lái hoàn toàn và đưa chúng ra thị trường vào năm 2030

Đạt được AI trên xe bằng cách phát triển chip bán dẫn nội bộ

Phương pháp lái xe tự động hoàn toàn của Turing nhằm mục đích phát triển AI đa phương thức có thể nắm bắt và hiểu thông tin trong thế giới thực ở nhiều định dạng, chẳng hạn như thông tin hình ảnh và dữ liệu âm thanh, để AI có thể đưa ra quyết định và hành động phù hợp tùy theo tình huống Vào tháng 11 năm 2023, chúng tôi bắt đầu xây dựng nền tảng tính toán chuyên dụng "Gaggle Cluster" cho các mô hình LLM và đa phương thức "Gaggle-Cluster-1" thế hệ đầu tiên sẽ được trang bị 96 GPU NVIDIA H100, với tổng sức mạnh tính toán là 190 PetaFLOPS*

Một vấn đề là làm thế nào để kết hợp các mô hình AI quy mô lớn như vậy vào phương tiện AI sử dụng đám mây không phù hợp cho việc lái xe tự động vì có độ trễ về thời gian phản hồi Do đó, Turing đã bắt đầu phát triển một con chip bán dẫn nội bộ có sức mạnh xử lý cần thiết để chạy AI dựa trên LLM trên xe cộ Hơn nữa, nó còn được trang bị một "mô hình điều hướng/điều khiển" được phát triển độc đáo Tương tự như các cuộc thi đua trong đó các phương tiện có thể lái trên đường công cộng cạnh tranh về tốc độ, việc lái xe được phân chia giữa người điều hướng và người lái xe ``Mô hình điều hướng'' được đặt trên phía đám mây sẽ suy nghĩ về nơi bạn đang lái xe, cách bẻ lái vào lần tiếp theo và liệu bạn nên đạp ga hay phanh ngay bây giờ Mặt khác, “mô hình người lái” đặt bên hông xe có vai trò thực sự vận hành vô lăng, chân ga và phanh để phản ứng với những gì đang xảy ra phía trước

(Hình 1) Bản trình diễn AI đa phương thức "Heron" do Turing phát triển (Nguồn: Từ trang demo của Turing)

Xe điện của Nhật Bản đang quay trở lại với xu hướng sản xuất ô tô tập trung vào phần mềm

Mặt khác, ngành sản xuất ô tô hiện đại cũng đang trải qua những thay đổi lớn Ô tô thông thường đã cải thiện khả năng tiết kiệm nhiên liệu, sự thoải mái khi lái xe, hiệu suất an toàn, vv bằng cách cải tiến động cơ và phần cứng khác Tuy nhiên, trong những năm gần đây, với việc sử dụng ngày càng nhiều các thiết bị điều khiển điện tử trên ô tô, phần mềm ngày càng đóng vai trò quan trọng không chỉ trong việc nâng cao hiệu suất mà còn trong phát triển và sản xuất

Dựa trên những xu hướng này, sản xuất ô tô tập trung vào phần mềm ``SDV (phương tiện được xác định bằng phần mềm)'' đang thu hút sự chú ý đặc biệt ở xe điện Ví dụ, EV của Tesla, có thể nói là SDV tiêu biểu, loại bỏ tối đa các nút bấm vật lý bên trong xe và điều khiển điều hòa, điều hòa, đèn pha, vv bằng màn hình trung tâm Điều này cho phép SDV cập nhật hiệu suất của ô tô bằng cách viết lại phần mềm, giống như điện thoại thông minh

Ngay cả trong việc lái xe hoàn toàn tự động, điều cần thiết là thỉnh thoảng phải có một hệ thống cập nhật phần mềm liên quan đến lái xe và an toàn để cập nhật hiệu suất Vì lý do này, Turing đang tiến hành phát triển dựa trên SDV và tin rằng nếu các nhà sản xuất ô tô và phụ tùng Nhật Bản sử dụng kiến ​​thức mà họ đã trau dồi trong nhiều năm, họ sẽ có thể bắt kịp các nhà sản xuất xe điện hàng đầu của Tesla và Trung Quốc Chính phủ Nhật Bản cũng sẽ nỗ lực quốc gia để phát triển và phổ biến SDV, đồng thời đặt mục tiêu tăng thị phần SDV toàn cầu của các nhà sản xuất Nhật Bản lên 30% vào năm 2030

(Ảnh 2) Xe nguyên mẫu SDV do Turing công bố (Nguồn: Từ thông cáo báo chí của Turing)