Làm thế nào để duy trì và cập nhật hiệu quả cơ sở hạ tầng xã hội cũ kỹ là một thách thức lớn đối với chính quyền địa phương và các công ty trên cả nước Các công nghệ chính bao gồm cảm biến, AI và máy bay không người lái Ở đây chúng tôi giới thiệu những nỗ lực mới nhất của chúng tôi

Điều tra nước và nước thải bằng cảm biến hồng ngoại có độ chính xác cao và phân tích AI

Essen thông báo vào ngày 4 tháng 2 rằng họ đã ký thỏa thuận với Cục Cấp thoát nước Thành phố Toyota và sẽ tiến hành thử nghiệm trình diễn từ ngày 3 tháng 2 đến ngày 27 tháng 2 năm 2020 như một phần trong nỗ lực của Hội đồng Xúc tiến Trình diễn Xã hội Kết nối Thành phố Toyota

Các đường ống dẫn nước được xây dựng trong thời kỳ kinh tế tăng trưởng cao đang bị cũ đi trên toàn quốc, nhu cầu thay thế các đường ống đã vượt quá tuổi thọ pháp lý và tình trạng thiếu kỹ sư lành nghề đang trở thành vấn đề nghiêm trọng Để duy trì và quản lý hiệu quả các mạng lưới cơ sở hạ tầng rộng lớn, nhu cầu cấp thiết là phải giới thiệu công nghệ ``sàng lọc (khảo sát diện rộng)'' có thể xác định nhanh chóng và chính xác các khu vực rủi ro thay cho khảo sát 100% truyền thống

Trong thí nghiệm trình diễn do Essen thực hiện, các cảm biến hồng ngoại có độ chính xác cao lắp trên xe sẽ được sử dụng để thu thập dữ liệu nhiệt độ mặt đường ở tốc độ lái xe bình thường AI phân tích những thay đổi nhiệt độ nhỏ để xác định xem có rò rỉ trong đường ống nước ngầm, vv

Essen sẽ lắp đặt cảm biến hồng ngoại trên phương tiện và lái xe trong khu vực do Thành phố Toyota chỉ định, đồng thời sử dụng AI để phân tích nhiệt độ mặt đường thu được từ cảm biến nhằm xác minh tính hiệu quả của việc xác định rò rỉ đường ống nước, hốc trên đường chôn ống cống và hư hỏng xung quanh hố ga

Hình ảnh triển khai (Nguồn: Toyota City)

Trong thí nghiệm trình diễn, Toyota City sẽ cung cấp dữ liệu về đường ống dẫn nước và nước thải, vv, tiến hành khảo sát thực địa (so sánh câu trả lời) dựa trên kết quả phán đoán của AI và quản lý tiến trình của thí nghiệm trình diễn, trong khi Essen sẽ làm việc mua sắm thiết bị thu thập nhiệt độ mặt đường (xe cộ, cảm biến hồng ngoại, vv), thu thập dữ liệu, phân tích AI, các phán đoán khác nhau và cải thiện độ chính xác của phán đoán

Trình diễn hoạt động tuần tra, khảo sát bằng máy bay không người lái

KDDI Smart Drone đã thông báo vào ngày 2 tháng 2 rằng một máy bay không người lái ("Skydio Dock cho X10" và "DJI đã thông báo rằng họ đã tiến hành trình diễn hoạt động tuần tra và khảo sát tự động bằng dịch vụ điều hướng từ xa bằng cách sử dụng"Dock3"

Bản trình diễn này nhằm hiện thực hóa hoạt động bảo mật thông minh bằng cách thay thế các công việc nguy hiểm như tuần tra và khảo sát trong quản lý mỏ bằng chuyến bay tự động từ xa sử dụng máy bay không người lái được lắp đặt cố định tại chỗ, đồng thời cải thiện độ an toàn, hiệu quả và độ chính xác của khảo sát

Mặc dù việc tuần tra và khảo sát các địa điểm khai thác là điều cần thiết trong quá trình khai thác nhưng vẫn có những rủi ro nghiêm trọng đối với tính mạng con người, chẳng hạn như trượt chân và đá rơi trong quá trình làm việc Ngoài ra, do số lượng công nhân mỏ tiếp tục giảm, nên có lo ngại rằng tình trạng thiếu lao động sẽ trầm trọng hơn trong tương lai và nhu cầu cấp thiết là xây dựng một hệ thống an ninh an toàn và bền vững sử dụng máy bay không người lái, cảm biến IoT, vv

Trong cuộc trình diễn, dịch vụ vận hành từ xa của Máy bay không người lái thông minh KDDI sẽ được sử dụng để tiến hành tuần tra tự động từ xa và khảo sát 3D các bức tường còn lại sau khi hoàn thành việc khai thác tại Mỏ Gifu, sử dụng hai loại cổng dành cho máy bay không người lái có đặc điểm khác nhau ("Skydio Dock cho X10" và "DJI Dock3") Nó được vận hành liên tục từ tháng 10 năm 2025 đến tháng 1 năm 2026 và khả năng ứng dụng của nó vào các hoạt động an ninh và hiệu quả hoạt động đã được xác minh

Hình ảnh tổng thể của buổi trình diễn này (Nguồn: KDDI Smart Drone)

Trong tương lai, cả hai bên sẽ cùng hợp tác để thúc đẩy hoạt động thực tế của các cảng bay không người lái và triển khai bảo mật thông minh trong quản lý mỏ dựa trên kiến thức thu được từ cuộc trình diễn này

Thành phố Yokohama, hỗ trợ lái xe tự động bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng ven đường và 5G địa phương

NTT Docomo Business và Thành phố Yokohama đã tiến hành thử nghiệm trình diễn hoạt động của xe buýt tự lái vào ngày 16 tháng 1 từ ngày 17 tháng 1 đến ngày 22 tháng 1 năm 2026

Cuộc trình diễn này nhằm mục đích xây dựng một mô hình lái xe tự động mới kết hợp công nghệ điều khiển liên lạc và công nghệ hợp tác giữa phương tiện đường bộ để giải quyết các vấn đề như tình trạng thiếu tài xế xe buýt ngày càng trầm trọng ở khu vực thành thị, tắc nghẽn giao thông vào các ngày lễ và điều chỉnh hành trình (kiểm soát tách biệt) để cho phép các phương tiện đang tới vượt qua nhau một cách an toàn trên đường hẹp hoặc khu vực có tầm nhìn kém

Khu vực xung quanh Sở thú Yokohama Zoorasia đang xảy ra tình trạng tắc nghẽn giao thông và hàng dài xe chờ vào sở thú do có khách du lịch nghỉ lễ, kêu gọi xây dựng mô hình giao thông mới để hỗ trợ hoạt động xe buýt an toàn và hiệu quả

Dựa trên nền tảng này, NTT Docomo Business và các công ty liên quan sẽ kết hợp kiểm soát liên lạc (tối ưu hóa tài nguyên không dây) và hợp tác phương tiện đường bộ (5G cục bộ/hợp tác cơ sở hạ tầng ven đường) để tiến hành nghiên cứu xác minh nhằm triển khai xã hội ``lái xe tự động cấp 4 có thể hoạt động ổn định ngay cả trong các khu đô thị tắc nghẽn và đường hẹp với tầm nhìn kém''

Đặc biệt, tình trạng mất kết nối và suy giảm liên lạc sẽ được giảm thiểu thông qua việc dự đoán và điều khiển chuyển giao chất lượng sóng vô tuyến liên lạc không dây bằng cách sử dụng ``Cradio'', một ``công nghệ điều khiển chủ động đa sóng vô tuyến'' đang được NTT nghiên cứu và phát triển Ngoài ra, chúng tôi đã xác minh rằng độ trễ video và sự suy giảm chất lượng hình ảnh có thể được ngăn chặn bằng cách kiểm soát lượng giao tiếp bằng cách sử dụng ISA (Kiến trúc tập lệnh), đây là công nghệ điện toán và giao tiếp cơ bản cho kỷ nguyên 6G do NTT quảng bá Hơn nữa, bằng cách áp dụng công nghệ tối ưu hóa, chúng tôi sẽ xác nhận rằng thông tin cần thiết cho việc điều khiển phương tiện có thể được truyền tải ổn định ngay cả trong môi trường liên lạc đầy biến động của khu vực đô thị

Ngoài ra, quá trình xử lý video theo thời gian thực sẽ được thực hiện trên nền tảng biên docomo MEC của Docomo, giúp giảm độ trễ liên lạc và tăng cường bảo mật bằng cách xử lý dữ liệu gần mạng liên lạc thay vì trên đám mây và trên thiết bị giám sát từ xa Điều này sẽ cho phép giám sát tích hợp tình hình bên trong xe buýt, tạo ra một hệ thống trong đó một người giám sát có thể giám sát từ xa hai phương tiện cùng một lúc Chúng tôi cũng sẽ hướng tới việc tiết kiệm lao động và nâng cao hiệu quả trong việc giám sát hoạt động, đồng thời xác minh tính khả thi của mô hình tương lai để vận hành đồng thời nhiều phương tiện

Hình ảnh môi trường giao tiếp này (Nguồn: NTT Advanced Technology)

Chúng tôi cũng đã xác minh cơ sở hạ tầng liên lạc và kiểm soát hỗ trợ lái xe tự động an toàn và suôn sẻ trên những con đường hẹp và những đoạn có tầm nhìn kém

Sử dụng kết hợp các dịch vụ 5G địa phương và 5G của nhà mạng, giao tiếp hai chiều được thực hiện giữa phương tiện và cơ sở hạ tầng ven đường (LiDAR (công nghệ cảm biến sử dụng ánh sáng laze để đo chính xác khoảng cách và hình dạng của vật thể), camera và đèn đường thông minh) Thông tin cảm biến này được tích hợp và xử lý theo thời gian thực trên MEC, đồng thời các quyết định dừng, giảm tốc và tách tự động được phản ánh trong quá trình điều khiển phương tiện, cho phép di chuyển an toàn ở những khu vực có tầm nhìn kém hoặc khu vực hẹp Ngoài ra, hệ thống có thể ngay lập tức xác định các phương tiện khác tại các giao lộ có tầm nhìn kém hoặc tại lối vào bãi đỗ xe, cho phép giao thông tránh các phương tiện khác

Xe buýt được sử dụng trong phần trình diễn này (Nguồn: NTT Advanced Technology)

Thông qua cuộc trình diễn này, cả hai bên sẽ xác minh tính hiệu quả của công nghệ kiểm soát liên lạc và hợp tác phương tiện đường bộ cần thiết để ổn định và nâng cao hiệu quả hoạt động của xe buýt tự lái trong khu vực đô thị cũng như hoạt động giám sát an toàn và bảo mật Kiến thức thu được sẽ được tổ chức thành kiến thức có thể được sử dụng không chỉ ở Thành phố Yokohama mà còn ở các thành phố khác có vấn đề giao thông tương tự và sẽ được sử dụng để triển khai xã hội các mô hình lái xe tự hành trong đô thị trên khắp đất nước