Xe tự hành chạy được ở Hà Nội, có thể chạy ở bất kỳ đô thị nào trên thế giới

Trên bản đồ xe tự hành và robot thế giới, Việt Nam đi sau các cường quốc công nghệ như Mỹ hay Trung Quốc nhiều năm về cả chuỗi cung ứng phần cứng lẫn nguồn vốn đầu tư. Dù vậy, theo PGS.TS Lê Anh Sơn, Giám đốc Đại học Phenikaa, thị trường trong nước lại sở hữu một "mỏ dữ liệu" đặc thù: môi trường giao thông hỗn hợp với mật độ xe máy dày đặc, di chuyển không theo quy tắc thông thường. 

Đây là thách thức khiến nhiều thuật toán ngoại thất bại khi chạy thử nghiệm, nhưng lại mở ra cơ hội nếu doanh nghiệp công nghệ trong nước biết biến độ khó của thị trường thành lợi thế cạnh tranh.

Ba nút thắt chặn đường thương mại hóa robot

Tại phiên tọa đàm Thúc đẩy chuyển giao và ứng dụng công nghệ chiến lược trong khuôn khổ Diễn đàn mở rộng kết nối hợp tác khoa học công nghệ và đổi mới sáng tạo, chiều 5/11, PGS.TS Lê Anh Sơn chỉ rõ ba nút thắt lớn ngăn robot từ phòng lab ra thị trường.

PGS.TS Lê Anh Sơn, Giám đốc Đại học Phenikaa chia sẻ về kinh nghiệm kết nối nghiên cứu, chuyển giao công nghệ và thương mại hóa trong lĩnh vực robot và xe tự hành. Ảnh: Du Lam

Nút thắt đầu tiên nằm ở khoảng cách tư duy giữa nghiên cứu học thuật và ứng dụng thực tiễn. Các giáo sư thường tập trung giải quyết những bài toán hẹp, phức tạp, mang tính hàn lâm nhưng không tính đến tính khả thi khi sản xuất hàng loạt, ứng dụng bên ngoài hay triển khai thực tế có dễ dàng không.

Tiếp đến là nguồn lực kỹ thuật hoàn thiện sản phẩm. Theo đại diện Đại học Phenikaa, chúng ta đang bị hạn chế nguồn lực dành cho kỹ thuật sản phẩm, tiêu chuẩn hóa, kiểm định chứng nhận, sản xuất chế tạo và dịch vụ hỗ trợ khách hàng. Trong khi, đây là những yếu tố quan trọng để gia tăng khả năng thương mại hóa.

Cuối cùng là thiếu sự liên kết giữa đơn vị tích hợp hệ thống (SI - System Integrator) với người trực tiếp chế tạo robot. "Công nghệ tốt là chưa đủ. Robot cần một hệ sinh thái kết nối giữa nghiên cứu, kỹ thuật, sản xuất chế tạo, tài chính và thị trường", Giám đốc Đại học Phenikaa nhấn mạnh.

Biến bài toán giao thông Việt Nam thành lợi thế

Khi bắt tay chế tạo phương tiện tự hành, Đại học Phenikaa từng đưa công nghệ nước ngoài về chạy thử tại Hà Nội và TPHCM nhưng “không thể hoạt động được”. Theo PGS.TS Lê Anh Sơn, điều quan trọng nhất với robot taxi là phải hiểu được hành vi của người tham gia giao thông. "Hành vi phức tạp nhất ở Việt Nam là hành vi của xe máy", ông nhận xét.

Chính vì thế, nền tảng ngoại được lập trình cho các cung đường có vạch kẻ làn và dòng xe ô tô di chuyển trật tự, hoàn toàn không thích ứng được với thực tế này.

Do đó, doanh nghiệp buộc phải tự chủ phần mềm điều khiển và thị giác máy tính. Đội ngũ kỹ sư xây dựng kỹ thuật chuyên sâu về hệ thống thị giác: chỉ trong một khung hình, hệ thống có thể nhận diện lên tới 300 đối tượng chuyển động xung quanh phương tiện. Điều đặc biệt là chúng chạy trên bộ xử lý đồ họa (GPU) phổ thông.

Bên cạnh đó, Đại học Phenikaa nắm công nghệ lõi trong việc đồng bộ hóa dữ liệu từ tất cả các cảm biến, từ thiết bị quét laser 3D (LiDAR), camera... Từ đó, xe tự hành không chỉ nhận diện vật thể mà còn dự đoán trước hướng di chuyển và lập quỹ đạo di chuyển.

"Nếu hệ thống xe tự hành chạy ổn định được trong điều kiện giao thông tại Hà Nội, nó đủ năng lực vận hành ở bất kỳ đô thị nào trên thế giới", PGS.TS Lê Anh Sơn khẳng định.

Từ kinh nghiệm thực tế, ông cho rằng để đưa sản phẩm công nghệ cao ra thị trường, doanh nghiệp cần một bãi thử nghiệm thực tế (testbed) và khách hàng đầu tiên chịu chấp nhận rủi ro.

Chẳng hạn, trước khi chào bán ra bên ngoài, robot vận chuyển được đưa vào Bệnh viện Đại học Phenikaa; xe quét đường tự hành và xe tự lái cấp độ 4 được vận hành thử nghiệm tại nhà máy đá Vicostone và khuôn viên đại học. 

Mô hình doanh nghiệp spin-off (khởi nguồn công nghệ từ trường đại học) như Phenikaa-X giúp nhà phát minh nắm giữ cổ phần, sau đó tạo ra sản phẩm.

Cùng với đó, việc Hà Nội cấp phép cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (sandbox) trong 24 tháng tại Khu Công nghệ cao Hòa Lạc cho 4 dòng phương tiện (xe buýt tự hành, robot taxi, xe quét đường, robot giao hàng), giúp thu thập dữ liệu vận hành thực tế ở quy mô lớn, tạo tiền đề trước khi thương mại hóa rộng rãi hoặc xuất khẩu.