Ứng dụng AI cho xe gia đình là gì
Ứng dụng AI trong xe gia đình là tích hợp thuật toán và công nghệ AI vào các loại xe phổ biến như Sedan, SUV và Minivan để đáp ứng nhu cầu cốt lõi của người dùng gia đình.
Ứng dụng AI trong xe gia đình tập trung vào nâng cao đáng kể mức độ an toàn cho tất cả hành khách đặc biệt là trẻ em thông qua các hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao (ADAS).
Đồng thời, AI giúp giảm thiểu sự mệt mỏi và căng thẳng cho người lái trong các chuyến đi dài hoặc khi tắc đường nhờ các tính năng như kiểm soát hành trình thích ứng (ACC) và hỗ trợ khi tắc đường (TJA).
AI còn cải thiện sự tiện nghi và cá nhân hóa trải nghiệm trong cabin thông qua trợ lý ảo điều khiển bằng giọng nói, tự động điều chỉnh cài đặt theo sở thích người dùng và cung cấp các tùy chọn giải trí đa dạng cho cả gia đình.
Về cơ bản, AI trên xe gia đình hướng đến việc làm cho phương tiện trở nên an toàn hơn, thông minh hơn, thoải mái hơn và thú vị hơn cho nhu cầu di chuyển hàng ngày và các hành trình dài.
Đặc điểm của AI trên xe gia đình
Thu thập và xử lý dữ liệu liên tục
Nền tảng của các ứng dụng AI trong xe gia đình chính là chu trình thu thập và xử lý dữ liệu liên tục.
Các phương tiện hiện đại được trang bị nhiều cảm biến phức tạp như camera, radar, LiDAR (công nghệ phát hiện và đo khoảng cách ánh sáng) và cảm biến siêu âm.
Những cảm biến này liên tục ghi nhận lượng lớn dữ liệu về môi trường xung quanh xe , tình trạng đường, các xe khác, người đi bộ, biển báo giao thông, vạch kẻ đường và chướng ngại vật.
Lượng dữ liệu thô khổng lồ này sau đó được xử lý qua các thuật toán tiên tiến bao gồm kỹ thuật học máy (ML) và học sâu (DL).
Những thuật toán này phân tích dữ liệu để nhận diện các mô hình, trích xuất các đặc điểm quan trọng và hiểu rõ môi trường xung quanh xe.
Nhờ dữ liệu được truyền, phân tích liên tục theo thời gian thực, AI có thể đưa ra các thông tin và phản ứng ngay lập tức.
Ví dụ: khi cảm biến phát hiện người đi bộ đang bước ra đường hoặc xe phía trước phanh gấp, hệ thống AI sẽ nhanh chóng phân tích thông tin này và cảnh báo tài xế, thậm chí tự động điều khiển để tránh tai nạn.
Chu trình liên tục gồm cảm nhận, xử lý, phân tích và hành động này giúp AI hỗ trợ người lái chủ động nâng cao an toàn trên đường.
Nhận thức nâng cao
Một trong những khả năng nổi bật của AI trong xe gia đình là nhận diện và diễn giải các yếu tố trong môi trường lái xe thông qua công nghệ nhận dạng hình ảnh.
Hệ thống AI có thể xác định biển báo giao thông, vạch kẻ đường, người đi bộ và các phương tiện khác với độ chính xác ấn tượng.
Khả năng này rất quan trọng để giúp xe hiểu vị trí của mình trên đường, các quy tắc áp dụng và cách di chuyển an toàn.
Chẳng hạn, thuật toán AI được huấn luyện qua học sâu có thể phân biệt biển báo dừng với biển báo giới hạn tốc độ hoặc phát hiện khi người đi bộ chuẩn bị qua đường.
Khả năng nhận thức thị giác này được kết hợp với dữ liệu từ các cảm biến khác để tạo ra bức tranh toàn diện về môi trường xung quanh.
Ngoài nhận thức thị giác, AI còn xuất sắc trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), để nhận dạng giọng nói trong xe.
Điều này giúp tài xế và hành khách điều khiển các chức năng của xe qua giọng nói.
Từ điều chỉnh điều hòa không khí, đổi nhạc đến đặt điểm đến trên bản đồ, điều khiển bằng giọng nói không chỉ tiện lợi mà còn thúc đẩy lái xe an toàn hơn nhờ giảm sự phân tâm.
Kết hợp nhận dạng hình ảnh với xử lý giọng nói, AI tạo ra trải nghiệm trực quan và tương tác hơn cho người dùng xe gia đình.
Do đó giúp họ tập trung vào việc lái xe trong khi vẫn dễ dàng truy cập các tính năng cần thiết.
Tích hợp phần cứng, phần mềm
AI trong xe gia đình không phải là một thành phần đơn lẻ mà là một hệ sinh thái phức tạp đòi hỏi sự tích hợp chặt chẽ giữa phần cứng chuyên dụng và phần mềm tinh vi.
Về phần cứng, các cảm biến độ nhạy cao thu thập dữ liệu môi trường chi tiết trong khi bộ xử lý System-on-Chip (SoC) mạnh mẽ xử lý các phép tính phức tạp cần thiết cho phân tích thời gian thực.
Phần cứng phải hoạt động nhịp nhàng với các lớp phần mềm gồm thuật toán AI và mô hình học máy vì chúng diễn giải dữ liệu từ cảm biến và đưa ra quyết định thông minh.
Tích hợp chặt chẽ tạo điều kiện cho các chức năng tiên tiến như hệ thống kiểm soát hành trình thích ứng, tránh va chạm, hỗ trợ giữ làn đường và đỗ xe tự động.
Không có sự hòa hợp giữa phần cứng và phần mềm để đạt được các tính năng dẫn dắt bằng AI đáng tin cậy và chính xác là không thể.
Sự phát triển của thế hệ xe gia đình mới phụ thuộc nhiều vào kết hợp giữa phần cứng và phần mềm để mang lại trải nghiệm lái xe thông minh và an toàn hơn.
Hình thành mô hình SDV
Có lẽ một trong những xu hướng đột phá nhất do tích hợp AI là sự chuyển đổi sang xe định nghĩa bằng phần mềm (SDV).
Khác với xe truyền thống có tính năng cố định từ lúc sản xuất, SDV dựa chủ yếu vào phần mềm để xác định chức năng và trải nghiệm người dùng.
AI đóng vai trò “bộ não” trung tâm điều khiển các hệ thống dựa trên phần mềm này.
Sự chuyển đổi giúp các nhà sản xuất xe có thể cập nhật, nâng cấp hoặc thêm tính năng mới từ xa qua mạng không dây thông qua bản cập nhật Over-The-Air (OTA).
Đây là cách tương tự như điện thoại thông minh nhận bản cập nhật phần mềm.
Khả năng này biến đổi bản chất của xe gia đình từ sản phẩm tĩnh thành nền tảng động có thể phát triển trong suốt vòng đời của mình.
Gia đình được hưởng lợi từ việc cải thiện hiệu suất xe liên tục, nâng cao tính năng an toàn, tùy chọn giải trí mới và hỗ trợ lái xe tối ưu hơn.
Tất cả mà không cần đến đại lý để nâng cấp về mặt vật lý.
Mô hình SDV còn mở ra các trải nghiệm cá nhân hóa được điều chỉnh nhờ AI học tập thói quen và sở thích của từng tài xế theo thời gian.
Vì vậy giúp mỗi chuyến đi trở nên thoải mái và thuận tiện hơn.
Hệ thống hỗ trợ lái xe nâng cao ADAS
Phanh khẩn cấp tự động (AEB)
Giám sát liên tục bằng cảm biến
Nền tảng của AEB là việc sử dụng nhiều loại cảm biến khác nhau bao gồm camera, radar và đôi khi là LiDAR để liên tục theo dõi khu vực phía trước xe.
Cảm biến thu thập dữ liệu thời gian thực về các phương tiện lân cận, người đi bộ, người đi xe đạp và thậm chí cả động vật lớn trong một số hệ thống tiên tiến.
Thuật toán AI xử lý dữ liệu này để phát hiện các nguy cơ va chạm tiềm ẩn từ sớm.
Thông qua kết hợp dữ liệu từ các loại cảm biến khác nhau, hệ thống AEB tận dụng được ưu điểm bổ trợ của từng loại.
Radar hoạt động tốt trong điều kiện tầm nhìn kém và thời tiết xấu, trong khi camera cung cấp thông tin hình ảnh chi tiết giúp nhận diện các đối tượng cụ thể như biển báo giao thông hoặc người đi bộ.
Khi kết hợp nhiều cảm biến sẽ tạo ra khả năng phát hiện đáng tin cậy và vững chắc hơn.
Từ đó đóng vai trò quan trọng cho an toàn của xe gia đình.
Ví dụ: Khi một đứa trẻ bất ngờ chạy ra đường chính, camera sẽ nhận diện đây là người và radar sẽ xác định khoảng cách chính xác để hệ thống có thể phản ứng kịp thời.
Phản ứng theo nhiều cấp độ
AEB được thiết kế để phản ứng liên tục theo mức độ nghiêm trọng của nguy cơ được phát hiện.
Ban đầu, hệ thống cảnh báo người lái qua tín hiệu âm thanh, hiển thị trực quan trên bảng điều khiển hoặc phản hồi xúc giác như rung vô lăng.
Trong một số trường hợp, nó còn có thể tự động siết chặt dây an toàn để chuẩn bị cho người ngồi trong xe trong trường hợp có va chạm.
Nếu người lái không phản ứng kịp thời ( không phanh hoặc không lái tránh ), hệ thống AEB sẽ tự động kích hoạt phanh với lực tối đa để tránh hoặc giảm thiểu tác động của tai nạn.
Cách tiếp cận theo từng cấp độ này cân bằng giữa việc cho người lái cơ hội phản ứng tự nhiên và cung cấp biện pháp an toàn quan trọng khi cần thiết.
Hiệu quả trong giảm thiểu va chạm
AEB đã chứng minh là một công nghệ an toàn hiệu quả cao.
Các nghiên cứu độc lập của các tổ chức như Viện Bảo hiểm An toàn Đường cao tốc (IIHS) và các cơ quan quản lý ở Úc cho thấy AEB giảm đáng kể va chạm từ phía sau, là một trong những loại tai nạn phổ biến nhất.
Hơn nữa, thống kê cho thấy khi áp dụng rộng rãi AEB có thể ngăn chặn hoặc giảm nhẹ hàng triệu vụ tai nạn hàng năm trên toàn thế giới.
Vì thế cứu sống hàng nghìn người và giảm số lượng người bị thương.
Các phiên bản AEB được thiết kế cho môi trường đô thị tốc độ thấp và lái lùi (Reverse AEB) cũng đóng góp đáng kể bằng cách ngăn chặn va chạm khi đỗ xe và các tai nạn nhỏ.
Sau khi áp dụng AEB, tỷ lệ giảm sự cố lên tới 78% so với xe chỉ được trang bị cảm biến đỗ xe hoặc camera cơ bản.
Ví dụ: Tại một thành phố lớn, sau khi áp dụng AEB trên 1000 xe buýt, số vụ va chạm phía sau giảm từ 50 vụ xuống còn 10 vụ mỗi tháng.
Hạn chế và độ tin cậy
Dù có nhiều lợi ích, AEB không hoàn hảo và có những hạn chế đáng kể ảnh hưởng đến độ tin cậy.
Hiệu suất có thể giảm đáng kể trong điều kiện tầm nhìn kém như lái xe ban đêm, mưa lớn, sương mù hoặc chói lóa từ ánh nắng mặt trời trực tiếp.
Camera đặc biệt nhạy cảm với những thách thức này.
Ngoài ra, đường trơn trượt làm tăng khoảng cách phanh và giảm hiệu quả của hệ thống.
Một số hệ thống cũ hoặc chỉ dùng radar có thể gặp khó khăn trong việc phát hiện vật thể đứng yên khi xe đang chạy với tốc độ cao.
Cũng có thể có sự không nhất quán trong thời gian phản ứng và lực phanh.
Một số thử nghiệm cho thấy phanh chậm hoặc không đủ mạnh hoặc thậm chí không kích hoạt trong một số tình huống nhất định.
Các thách thức thực tế khác bao gồm khó khăn trong nhận diện xe có hình dạng hoặc chiều cao không thông thường và tình trạng cảm biến bị che khuất bởi bụi, tuyết hoặc nước.
Cũng có lo ngại rằng phụ thuộc vào AEB có thể khiến người lái chủ quan, giảm sự tập trung khi lái xe.
Khác biệt giữa loại xe và nhà sản xuất
Hiệu quả của AEB thay đổi đáng kể tùy thuộc vào mẫu xe do sự khác biệt về chất lượng cảm biến, các loại cảm biến được sử dụng và độ tinh vi của thuật toán AI.
Radar thường hoạt động tốt trong thời tiết xấu nhưng thiếu khả năng nhận diện chi tiết đối tượng so với camera.
Vì vậy kết hợp cả hai thông qua tích hợp cảm biến cải thiện khả năng phát hiện tổng thể.
Các nhà sản xuất triển khai các mô hình AI khác nhau và thiết lập ngưỡng kích hoạt riêng biệt cho hệ thống AEB của họ.
Một số có thể ưu tiên phanh sớm hơn trong khi những nhà khác nhằm mục đích giảm thiểu cảnh báo sai.
Như vậy dẫn đến trải nghiệm người dùng khác nhau về mức độ phản hồi và độ tin cậy.
Hơn nữa, nhiều xe đồng ý để người lái tắt các tính năng AEB.
Do đó tạo ra mâu thuẫn giữa tôn trọng quyền kiểm soát của người dùng và tối đa hóa lợi ích an toàn.
Tất cả nhấn mạnh tầm quan trọng của yêu cầu tiêu chuẩn hóa quy trình thử nghiệm và có thể là các quy định để đảm bảo hiệu suất nhất quán trên các loại xe.
Vai trò trong hệ sinh thái AI
AEB không hoạt động như một tính năng độc lập mà là một phần của hệ sinh thái lớn hơn được điều khiển bởi AI trong các xe gia đình hiện đại.
Tích hợp với các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến khác như kiểm soát hành trình thích ứng, hỗ trợ giữ làn đường và hỗ trợ di chuyển trong tình trạng tắc đường sẽ tạo ra hiệu ứng tổng hợp nâng cao an toàn và tiện lợi tổng thể.
Sự phát triển liên tục của các kỹ thuật AI cải thiện khả năng dự đoán của AEB thông qua việc hiểu rõ hơn và dự đoán được các tình huống giao thông phức tạp.
Là một phần của hệ sinh thái này, AEB góp phần làm cho xe gia đình thông minh hơn, phản hồi nhanh hơn và an toàn hơn.
Đồng thời mở đường cho các cấp độ tự động hóa cao hơn của xe trong tương lai.
Hỗ trợ giữ làn đường (LKA/LKAS)
Phát hiện dựa trên camera
Công nghệ cốt lõi của LKA/LKAS là camera hướng về phía trước, thường được gắn phía sau kính chắn gió gần gương chiếu hậu giữa.
Camera liên tục theo dõi đường phía trước và sử dụng các thuật toán xử lý hình ảnh như phát hiện cạnh và biến đổi Hough để xác định vạch kẻ làn đường ở cả hai bên xe.
Vạch kẻ làn đường có thể là đường liền hoặc đường đứt, thường có màu trắng hoặc vàng.
Hệ thống cần theo dõi chúng để xác định vị trí của xe trong làn đường.
Nếu AI phát hiện xe đang lệch về một bên hoặc vượt qua ranh giới làn đường mà không bật tín hiệu rẽ, nó sẽ hiểu đây là tình huống lệch làn đường không chủ ý.
Vì thế AI kích hoạt cảnh báo hoặc hành động điều chỉnh ngay lập tức.
Khả năng nhận thức qua camera này rất cần thiết để hệ thống hoạt động bình thường vì nó dựa vào các tín hiệu trực quan rõ ràng từ đường để duy trì đúng làn đường.
Cảnh báo và can thiệp điều chỉnh
LKA/LKAS không chỉ cung cấp cảnh báo đơn thuần.
Ban đầu, khi hệ thống phát hiện xe đang lệch khỏi làn đường một cách không chủ ý, nó sẽ đưa ra cảnh báo cho người lái.
Những cảnh báo này có thể có nhiều hình thức: tiếng bíp, tín hiệu hiển thị trên bảng điều khiển, màn hình trung tâm hoặc phản hồi xúc giác như rung vô lăng hoặc ghế lái.
Nếu người lái không phản ứng với những cảnh báo này thông qua việc điều khiển lái về đúng làn, hệ thống có thể chủ động can thiệp bằng cách tạo ra lực xoắn nhẹ nhàng cho hệ thống lái trợ lực điện.
Khi đó hệ thống từ từ đưa xe quay về trung tâm làn đường.
Các hệ thống cao cấp hơn cung cấp hỗ trợ duy trì giữa làn đường liên tục, giúp giữ xe ổn định trong làn đường ngay cả trên những đoạn cong nhẹ.
Phản ứng theo từng cấp độ giúp ngăn ngừa tai nạn do mất tập trung hoặc buồn ngủ đồng thời duy trì cảm giác lái tự nhiên mà không có sự điều chỉnh đột ngột hoặc mạnh mẽ.
Ví dụ: Trong trường hợp người lái mệt mỏi sau nhiều giờ lái xe đường dài, hệ thống có thể phát hiện xe bắt đầu lệch sang làn bên và can thiệp nhẹ nhàng trước khi xảy ra va chạm.
Hoạt động và phạm vi tốc độ
Hệ thống LKA/LKAS thường hoạt động trong một phạm vi tốc độ xác định từ 70 km/h đến 180 km/h.
Chúng hoạt động tốt nhất trên những con đường thẳng hoặc cong nhẹ nơi các vạch kẻ làn đường rõ ràng và nhất quán.
Hệ thống tự động tạm ngưng hoạt động nếu người lái bật tín hiệu rẽ, nhận ra ý định chuyển làn.
Người lái thường có tùy chọn để bật hoặc tắt LKA/LKAS thông qua các nút trên vô lăng hoặc menu cài đặt của xe.
Hoạt động có điều kiện này đảm bảo hệ thống chỉ hỗ trợ khi phù hợp trong khi vẫn tôn trọng quyền kiểm soát của người lái trong các thao tác như chuyển làn.
Hiệu quả trong ngăn ngừa tai nạn
Các nghiên cứu cho thấy LKA/LKAS đóng góp đáng kể trong việc giảm các vụ tai nạn do lệch làn đường không chủ ý.
Cảnh báo người lái mất tập trung hoặc mệt mỏi và điều chỉnh nhẹ nhàng lái, những hệ thống này giúp tránh các vụ va chạm do xe lệch vào làn đường ngược chiều, va quệt với xe bên cạnh hoặc chạy ra khỏi đường hoàn toàn.
Lợi ích an toàn đặc biệt quý giá đối với xe gia đình, nơi bảo vệ tất cả hành khách và giảm thiểu rủi ro va chạm là ưu tiên hàng đầu.
Nhìn chung, LKA/LKAS nâng cao độ ổn định và mượt mà khi lái xe.
Do đó khiến các chuyến đi an toàn hơn và ít căng thẳng hơn.
Hạn chế và độ tin cậy với môi trường
Độ tin cậy của LKA/LKAS phụ thuộc nhiều vào khả năng phát hiện chính xác vạch kẻ làn đường qua đầu vào từ camera.
Do đó, một số yếu tố có thể làm giảm hiệu suất hoặc gây ra lỗi tạm thời.
Điều kiện thời tiết xấu như mưa lớn, tuyết, sương mù hoặc chói lóa từ ánh nắng mặt trời có thể che khuất hoặc làm méo mó vạch kẻ làn đường.
Tương tự, vạch kẻ đường mòn hoặc bị che khuất do sơn phai màu, bụi bẩn, lá cây, khu vực thi công hoặc các vật cản khác tạo ra thách thức cho camera của hệ thống.
Kính chắn gió bẩn hoặc hư hỏng cũng có thể chặn tầm nhìn của camera.
Hệ thống cũng có thể gặp khó khăn trên các đoạn cong gấp hoặc mặt đường không bằng phẳng và có thể bị ảnh hưởng bởi các vấn đề như sự cố lốp xe hoặc đèn xe bị hỏng.
Quan trọng là, LKA/LKAS là tính năng hỗ trợ người lái chứ không thay thế cho việc lái xe tập trung.
Vì vậy người lái phải luôn để tay trên vô lăng và chịu trách nhiệm kiểm soát xe.
Khác biệt của thói quen và hệ thống
Một thách thức với công nghệ giữ làn đường là các nhà sản xuất khác nhau sử dụng nhiều tên gọi và mức độ chức năng khác nhau.
Do đó có thể gây nhầm lẫn cho người tiêu dùng.
Ví dụ: hệ thống cảnh báo lệch làn đường (LDW) chỉ cảnh báo cho người lái mà không can thiệp. LKA/LKAS chủ động điều chỉnh lái khi cần thiết trong khi hệ thống hỗ trợ giữ giữa làn đường (LCA) tiên tiến hơn khi duy trì vị trí trong làn đường một cách liên tục.
Sự khác biệt có thể dẫn đến kỳ vọng không khớp khi một số người có thể tin rằng xe của họ sẽ liên tục giữ họ ở giữa làn khi nó chỉ cung cấp cảnh báo hoặc hỗ trợ tối thiểu.
Những người khác có thể cảm thấy không thoải mái với các can thiệp lái tự động.
Hơn nữa, người dùng thường có thể bật hoặc tắt các tính năng này.
Điều này ảnh hưởng đến hiệu suất an toàn tổng thể nếu bị tắt không có lý do chính đáng.
Giao tiếp rõ ràng về chức năng và cách hoạt động của từng hệ thống là điều cần thiết để đảm bảo sử dụng đúng cách và tối đa hóa lợi ích an toàn.
Ví dụ: Một gia đình có thể tắt LKA/LKAS vì nghĩ rằng nó can thiệp quá nhiều vào việc lái xe, nhưng sau đó lại bỏ lỡ cơ hội ngăn ngừa một vụ tai nạn khi người lái buồn ngủ trên đường cao tốc.
Kiểm soát hành trình thích ứng (ACC)
Quản lý tốc độ và khoảng cách động
Khác với hệ thống kiểm soát hành trình truyền thống chỉ duy trì một tốc độ cố định do người lái đặt trước, ACC sử dụng radar, laser hoặc camera gắn ở phía trước xe để liên tục quét và theo dõi giao thông phía trước cùng làn đường.
Cảm biến khi phát hiện xe chạy chậm hơn và tự động điều chỉnh tốc độ xe để duy trì khoảng cách an toàn đã đặt trước.
Người lái chọn cả tốc độ hành trình mong muốn (ví dụ 100 km/h) và khoảng cách ưa thích với xe phía trước, thường có thể điều chỉnh theo thời gian (giây) hoặc khoảng cách (mét).
Khi đường phía trước trống, xe duy trì tốc độ đã đặt.
Nếu phát hiện xe chạy chậm, ACC giảm ga hoặc phanh để giữ khoảng cách an toàn đã chọn.
Điều chỉnh động thông qua cảm biến tăng cường an toàn qua khả năng ngăn chặn phanh gấp và thúc đẩy luồng giao thông mượt mà hơn.
Ví dụ: Khi đang lái xe trên cao tốc với tốc độ 100 km/h và đặt khoảng cách 2 giây với xe phía trước, hệ thống ACC sẽ tự động giảm tốc còn 80 km/h nếu xe phía trước chạm chậm xuống 80 km/h, sau đó tăng lại lên 100 km/h khi xe phía trước tăng tốc.
Chức năng dừng và đi khi ùn tắc
Một tiến bộ lớn trong hệ thống ACC là tính năng “Stop & Go”.
Tính năng này giúp hệ thống hoạt động ở mọi tốc độ, kể cả khi dừng hẳn trong điều kiện giao thông tắc nghẽn.
Khi xe phía trước dừng hoàn toàn như tại đèn đỏ hoặc trong tình trạng ùn tắc, Stop & Go hỗ trợ xe phanh hoàn toàn và dừng lại tự động.
Khi giao thông bắt đầu di chuyển trở lại, hệ thống có thể tiếp tục lái xe mà không cần người lái can thiệp.
Tuy nhiên có một số hệ thống yêu cầu người lái xác nhận bằng cách nhấn nút “RES” (resume) hoặc nhẹ nhàng nhấn ga sau khi dừng vài giây.
Chức năng này giảm đáng kể căng thẳng và khối lượng công việc của người lái trong giao thông đô thị.
Giảm mệt mỏi và căng thẳng
Một trong những lợi ích lớn nhất của ACC là khả năng giảm mệt mỏi cho người lái trong hành trình dài trên cao tốc hoặc giao thông chậm qua việc tự động điều chỉnh tốc độ và khoảng cách liên tục.
Người lái không còn phải thường xuyên điều chỉnh ga và phanh thủ công.
Vì vậy hỗ trợ cho việc lái xe bớt mệt mỏi và thoải mái hơn.
Duy trì tốc độ ổn định và khoảng cách an toàn cũng góp phần tiết kiệm nhiên liệu tốt hơn vì giảm thiểu tăng tốc đột ngột và phanh mạnh.
Điều này đặc biệt có giá trị với các gia đình dành nhiều thời gian đi lại hoặc di chuyển đường dài cùng nhau.
Hạn chế và độ tin cậy
Dù có nhiều ưu điểm, ACC không phải là hoàn hảo.
Một hạn chế đáng chú ý là phát hiện xe đứng yên phía trước đôi khi không đáng tin cậy, đặc biệt với các hệ thống cũ hoặc trong môi trường nhất định.
Ví dụ: xe dừng tại đèn giao thông, xe hỏng bên đường hoặc hàng xe chờ có thể là thách thức cho một số cảm biến ACC.
Thời tiết xấu như mưa lớn, sương mù dày đặc, tuyết, hoặc lái xe trong hầm có thể làm giảm hiệu suất cảm biến đặc biệt laser và camera.
Vì thế dẫn đến giảm hiệu quả hệ thống hoặc tạm thời ngừng hoạt động.
Cảm biến bị bẩn hoặc che khuất do bùn, tuyết hoặc băng cũng ảnh hưởng đến hoạt động.
.
Những hạn chế này nghĩa là người lái phải luôn tỉnh táo và sẵn sàng can thiệp bất cứ lúc nào.
Khác biệt giữa các mẫu xe
Thiết kế, khả năng và giao diện người dùng của hệ thống ACC có sự khác biệt lớn giữa các nhà sản xuất và mẫu xe ô tô.
Các thương hiệu khác nhau triển khai cảm biến theo cách riêng (radar vs camera).
Họ sử dụng thuật toán AI riêng biệt cho phát hiện, điều khiển và cung cấp nhiều tùy chọn tùy chỉnh khác nhau cho khoảng cách theo sau hoặc độ nhạy.
Các yếu tố điều khiển như nút bấm hoặc menu màn hình cảm ứng để kích hoạt, tắt ACC hay điều chỉnh cài đặt chưa được tiêu chuẩn hóa.
Vì vậy đòi hỏi người lái phải làm quen với đặc điểm cụ thể của từng xe khi đổi xe.
Sự đa dạng có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và an toàn nếu người lái hiểu sai hành vi hệ thống hoặc không điều chỉnh cài đặt đúng cách.
Tích hợp với hệ thống an toàn khác
ACC hiệu quả nhất khi tích hợp với các công nghệ an toàn tiên tiến khác như phanh khẩn cấp tự động (AEB).
Trong khi ACC quản lý tốc độ và khoảng cách động trong điều kiện lái bình thường, AEB chuyên phản ứng nhanh với mối đe dọa va chạm sắp xảy ra bao gồm với vật thể đứng yên mà ACC có thể bỏ sót.
Kết hợp lại, chúng tạo thành một mạng lưới an toàn nhiều lớp giúp ngăn ngừa tai nạn nhưng không thay thế sự cảnh giác của người lái.
Ngay cả với chức năng Stop & Go tự động trong điều kiện giao thông chậm, tài xế vẫn phải liên tục theo dõi môi trường đường xá và sẵn sàng kiểm soát ngay lập tức.
Điều này nhấn mạnh rằng ACC chỉ là một công cụ hỗ trợ chứ không phải tự lái hoàn toàn.
Sự tham gia có trách nhiệm của tài xế vẫn là thiết yếu cho hoạt động an toàn của xe.
Hệ thống giám sát tài xế
Giám sát và phân tích hành vi
Các hệ thống DMS hiện đại thường dùng một hoặc nhiều camera nhỏ.
Camera hồng ngoại hoạt động hiệu quả trong ánh sáng yếu hoặc khi tài xế đeo kính râm được gắn trên trụ vô lăng, táp-lô hoặc gương chiếu hậu.
Camera theo dõi khuôn mặt và mắt tài xế theo thời gian thực.
Sử dụng thuật toán AI và thị giác máy tính, hệ thống phân tích chi tiết các hành vi như tốc độ và thời gian nháy mắt, hướng nhìn (tài xế có đang nhìn ra đường không), tần suất ngáp, và vị trí đầu hoặc các chuyển động như gật đầu hay nghiêng đầu bất thường.
Mục tiêu là phát hiện sớm dấu hiệu mệt mỏi, buồn ngủ hoặc mất tập trung.
Ví dụ: nhìn vào điện thoại hay nói chuyện quá lâu với người khác.
Một số hệ thống tiên tiến thậm chí còn nhận biết được các hành vi khác như say rượu hay hút thuốc.
Bên cạnh giám sát khuôn mặt trực tiếp, các hệ thống cũ hoặc đơn giản hơn có thể suy luận mức độ tập trung của tài xế qua phân tích cách lái xe như lái lắc lư hoặc lệch làn.
Ví dụ: Khi lái xe ban đêm đường dài và bắt đầu nháy mắt chậm hơn bình thường, hệ thống DMS có thể phát hiện dấu hiệu mệt mỏi này và kích hoạt cảnh báo trước khi bạn thực sự buồn ngủ.
Cảnh báo và can thiệp
Khi DMS phát hiện dấu hiệu trạng thái lái xe không an toàn đạt đến ngưỡng nhất định, nó kích hoạt cảnh báo để lấy lại sự tập trung của tài xế.
Cảnh báo có thể bao gồm tiếng bíp hoặc giọng nói nhắc nhở, thông báo trực quan trên bảng đồng hồ hoặc màn hình thông tin giải trí, rung vô lăng, thậm chí rung ghế ngồi.
Trong những tình huống cực đoan khi tài xế không phản hồi, một số hệ thống có thể có biện pháp mạnh hơn như giảm tốc độ dần hoặc dừng xe mặc dù điều này vẫn còn khá hiếm trên xe thương mại.
Ngoài cảnh báo an toàn, một số DMS còn hỗ trợ nhận dạng tài xế để cài đặt cá nhân hóa như vị trí ghế, gương chiếu hậu và điều hòa.
Một số khác phiên dịch các cử chỉ tay đơn giản để điều khiển giải trí mà không phải đưa mắt khỏi đường.
Phát hiện sớm trạng thái nguy hiểm
Lợi ích chính của DMS nằm ở khả năng nhận diện sớm các tình trạng nguy hiểm như mệt mỏi và mất tập trung để kịp thời nhắc nhở hành động khắc phục.
Điều này giúp tài xế nghỉ ngơi khi cần thiết hoặc tập trung lại sự chú ý trước khi xảy ra sai sót nguy hiểm.
Giám sát này đặc biệt có giá trị trong những chuyến đi dài, lái xe ban đêm, hoặc trên những đoạn đường đơn điệu thường gây buồn ngủ.
Thông qua cảnh báo chủ động cho tài xế, DMS giảm đáng kể rủi ro tai nạn liên quan đến yếu tố con người.
Hạn chế và độ tin cậy
Độ chính xác của DMS có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều thách thức.
Kính râm hoặc khẩu trang có thể che chắn tầm nhìn camera vào mắt và miệng.
Những thay đổi ánh sáng đột ngột như đi vào hoặc ra khỏi hầm hoặc ánh sáng kém có thể làm giảm chất lượng hình ảnh.
Các dấu hiệu mệt mỏi hoặc mất tập trung thay đổi rất nhiều ở mỗi người.
Do đó gây khó khăn cho thuật toán AI trong nhận diện hoàn hảo mọi trường hợp.
Điều này có thể dẫn đến bỏ sót cảnh báo hoặc cảnh báo nhầm làm tài xế khó chịu.
Hệ thống dựa vào phân tích hành vi lái xe có xu hướng kém nhạy và chậm hơn so với những hệ thống giám sát khuôn mặt trực tiếp.
Nhìn chung, DMS nên được xem như công cụ hỗ trợ chứ không phải thiết bị phát hiện hoàn hảo.
Tương tác hai chiều giữa AI và tài xế
DMS là ví dụ điển hình của một dạng tương tác AI với con người độc đáo bên trong cabin xe.
Khác với các tính năng ADAS khác tập trung vào môi trường bên ngoài như đường xá và điều kiện giao thông, DMS tập trung vào trạng thái của tài xế.
Trong vòng phản hồi động này, AI liên tục giám sát mức độ tỉnh táo của tài xế và đưa ra cảnh báo khi cần thiết.
Tài xế sau đó phản hồi qua việc tập trung trở lại, nghỉ ngơi nếu cần hoặc điều chỉnh hành vi.
Sự hợp tác này tận dụng khả năng giám sát không mệt mỏi của máy móc cùng nhận thức và ra quyết định của con người.
Từ đó tạo ra một hệ thống giúp duy trì điều kiện lái xe an toàn thông qua tương tác lẫn nhau liên tục.
Lo ngại về quyền riêng tư
Vì DMS dựa vào thu thập dữ liệu sinh trắc học nhạy cảm bao gồm hình ảnh khuôn mặt, chuyển động mắt, biểu cảm, cử chỉ và đôi khi tín hiệu sinh lý.
Vì vậy nó đặt ra những vấn đề quyền riêng tư nghiêm trọng.
Những câu hỏi được đặt ra về cách thức xử lý, lưu trữ dữ liệu, ai có quyền truy cập.
Hơn nữa liệu chúng có được chia sẻ với bên thứ ba như công ty bảo hiểm hay quảng cáo hay không và chúng được bảo vệ khỏi tấn công mạng như thế nào.
Thiếu minh bạch và kiểm soát hạn chế của người dùng đối với thông tin sinh trắc học cá nhân có thể cản trở việc chấp nhận công nghệ DMS.
Các nhà sản xuất phải triển khai chính sách bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ, truyền đạt rõ ràng các phương thức sử dụng dữ liệu.
Họ cần trao quyền kiểm soát thông tin cho người dùng để giải quyết những lo ngại này.
Các ứng dụng ADAS nâng cao khác
Hỗ trợ đỗ xe tự động
Một trong những tính năng ADAS được hỗ trợ bởi AI được đánh giá cao nhất cho xe gia đình là hỗ trợ đỗ xe tự động còn gọi là Park Assist.
Đỗ xe, đặc biệt trong môi trường đô thị đông đúc hoặc không gian chật hẹp, có thể là nguồn gây căng thẳng và khó khăn lớn cho nhiều tài xế.
Hệ thống này giảm bớt thách thức đó qua việc sử dụng mạng lưới cảm biến siêu âm và camera được đặt xung quanh xe để quét tìm vị trí đỗ phù hợp.
Nó có thể nhận diện không gian đỗ xe song song, vuông góc và đôi khi nghiêng góc khi xe di chuyển chậm.
Sau khi xác định được vị trí phù hợp, hệ thống thông báo cho tài xế và có thể tiếp quản lái để điều khiển xe vào chỗ an toàn.
Trong phiên bản bán tự động, tài xế vẫn điều khiển tăng tốc, phanh và chuyển số theo hướng dẫn hiển thị trên màn hình.
Các hệ thống tiên tiến hơn xử lý tất cả các điều khiển này tự động, chỉ yêu cầu tối thiểu sự tham gia của tài xế.
Một số hệ thống thậm chí đồng ý để tài xế ra khỏi xe và điều khiển từ xa quá trình đỗ xe qua ứng dụng điện thoại thông minh hoặc chìa khóa.
Công nghệ này không chỉ đơn giản hóa đỗ xe mà còn giảm thiểu các rủi ro thường gặp như va chạm vào xe khác hoặc lề đường.
Nhìn về tương lai, các giải pháp đỗ xe hoàn toàn tự động sử dụng nền tảng robot hoặc thang máy trong bãi đỗ thông minh đang được phát triển.
Đây là nơi tài xế chỉ cần giao xe tại các điểm được chỉ định và để hệ thống xử lý phần còn lại.
Ví dụ: Khi đến trung tâm thương mại đông đúc, hệ thống có thể tự động điều khiển xe vào chỗ đỗ hẹp mà thông thường sẽ gây khó khăn cho tài xế mới.
Hỗ trợ khi kẹt xe
Ùn tắc giao thông là vấn đề hàng ngày đối với nhiều gia đình đi lại trong các thành phố bận rộn.
Hệ thống hỗ trợ giao thông ùn tắc (TJA) được tăng cường bởi AI nhằm giảm gánh nặng này qua việc tự động hóa các tác vụ lái xe tẻ nhạt khi tốc độ thấp và điều kiện dừng-đi xảy ra.
TJA thường kết hợp kiểm soát hành trình thích ứng với chức năng dừng & đi và hỗ trợ giữ làn để điều khiển tăng tốc, phanh và lái trong một làn đường.
Khi được kích hoạt ở tốc độ thường dưới 50-60 km/h, TJA tự động duy trì khoảng cách an toàn với xe phía trước và giữ xe ở giữa làn đường.
Vì thế hỗ trợ tài xế giảm bớt nỗ lực thể chất trong các trận ùn tắc dài, giảm đáng kể mệt mỏi và căng thẳng.
Các hệ thống TJA tiên tiến hơn thậm chí tạo ra những khoảnh khắc ngắn để tài xế có thể rời tay khỏi vô lăng mặc dù vẫn cần chú ý liên tục để đảm bảo an toàn.
Khi tốc độ giao thông vượt ngưỡng nhất định, hệ thống tắt hoặc quay về chế độ kiểm soát hành trình tiêu chuẩn.
Thông qua quản lý thông minh các tác vụ lái xe tốc độ thấp, TJA giúp các gia đình chịu đựng những chuyến đi đông đúc một cách thoải mái và an toàn hơn.
Nhận dạng biển báo giao thông
Nhận dạng biển báo giao thông (TSR) là một tính năng hỗ trợ bởi AI khác làm cho việc lái xe gia đình thông minh và an toàn hơn.
Sử dụng camera quay về phía trước thường được chia sẻ với hệ thống giữ làn – TSR “đọc” biển báo đường bộ theo thời gian thực.
Thuật toán AI diễn giải các biển báo như giới hạn tốc độ, vùng cấm vượt, cảnh báo khu dân cư, biển báo dừng và nhiều cảnh báo khác.
Sau khi được nhận dạng, thông tin này được hiển thị rõ ràng trên bảng đồng hồ kỹ thuật số, màn hình giải trí trung tâm hoặc màn hình hiển thị trên kính lái (HUD).
TSR giúp tài xế nhận thức được các quy tắc giao thông hiện tại ngay cả khi họ bỏ lỡ biển báo do sao nhãng hoặc điều kiện thời tiết xấu.
Phản hồi liên tục theo thời gian thực này hỗ trợ tuân thủ tốt hơn các luật giao thông và giảm rủi ro vượt tốc độ hoặc các vi phạm khác một cách vô ý.
Đối với các gia đình phải xử lý nhiều tác vụ khi lái xe, TSR hoạt động như một cặp mắt bổ sung để giữ cho mọi người an toàn hơn trên đường.
Giám sát điểm mù
Điểm mù là các khu vực xung quanh xe không thể nhìn thấy qua gương nên tạo ra nguy hiểm đáng kể khi chuyển làn hoặc rẽ.
Hệ thống giám sát điểm mù (BSM) hay còn gọi là phát hiện điểm mù (BSD) giải quyết vấn đề này thông qua cảm biến radar gắn ở các góc phía sau hoặc đôi khi được bổ sung bởi camera.
Cảm biến liên tục quét các vùng điểm mù của làn đường liền kề ở cả hai bên và phía sau xe.
Khi một xe khác (ô tô, xe máy, vv…) đi vào những khu vực ẩn này, BSM cảnh báo tài xế bằng đèn cảnh báo nhẹ gắn trong gương chiếu hậu bên.
Nếu tài xế báo hiệu chuyển làn dự định trong khi có xe chiếm điểm mù, cảnh báo tăng cường qua đèn nhấp nháy hoặc cảnh báo âm thanh để ngăn các thao tác không an toàn.
Thông qua cảnh báo kịp thời về xe không nhìn thấy ở gần, BSM giảm đáng kể rủi ro va chạm khi chuyển làn hoặc rẽ.
Đây là một cải tiến an toàn quan trọng cho tài xế xe gia đình di chuyển trên đường đông đúc.
Giải trí và tiện nghi cá nhân hóa
Trợ lý ảo thông minh
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
Trung tâm của các trợ lý ảo này là Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Đây là công nghệ giúp hệ thống hiểu và diễn giải lời nói của con người một cách linh hoạt, tự nhiên.
Khác với các hệ thống điều khiển giọng nói cũ yêu cầu cụm từ nghiêm ngặt, các trợ lý AI hiện đại có thể nắm bắt nhiều cấu trúc câu và từ vựng đa dạng.
Điều này có nghĩa là tài xế không cần ghi nhớ lệnh chính xác.
Họ có thể nói chuyện một cách tự nhiên, thậm chí sử dụng tiếng lóng hoặc phương ngữ địa phương.
Ví dụ: ai đó có thể nói, “Tăng điều hòa lên” hoặc “Làm mát hơn đi,” và hệ thống sẽ hiểu cả hai là yêu cầu điều chỉnh điều hòa không khí.
Các trợ lý tiên tiến hơn còn học hỏi từ các tương tác lặp lại, nhận dạng thói quen, sở thích và giọng địa phương của người dùng theo thời gian.
Khả năng học hỏi cá nhân hóa làm cho giao tiếp mượt mà và trực quan hơn.
Mục tiêu của khả năng ngôn ngữ tự nhiên này là an toàn và tiện lợi.
Khả năng điều khiển rảnh tay thông qua lời nói thông thường, giúp tài xế giữ tập trung vào đường và tay trên vô lăng.
Do đó giảm thiểu sự phân tâm và rủi ro khi lái xe.
Điều khiển toàn diện qua giọng nói
Trợ lý ảo thông minh trong xe gia đình cung cấp nhiều tính năng điều khiển giọng nói giúp đơn giản hóa các tác vụ lái xe hàng ngày.
Thay vì mò mẫm qua menu màn hình cảm ứng hoặc nút bấm, tài xế có thể đưa ra lệnh nói đơn giản để điều chỉnh nhiều hệ thống.
Những khả năng này thường bao gồm thay đổi cài đặt điều hòa, quản lý tùy chọn giải trí như đài radio hoặc danh sách nhạc, gọi điện thoại, gửi tin nhắn, đặt điểm đến định vị và bắt đầu dẫn đường.
Một số trợ lý thậm chí có thể tìm kiếm thông tin thời gian thực như cập nhật thời tiết, tiêu đề tin tức, giá vàng hoặc vi phạm giao thông.
Ngoài chức năng cơ bản, nhiều hệ thống còn cung cấp điều khiển các chức năng riêng của xe như kích hoạt camera 360 độ để hỗ trợ đỗ xe hoặc điều chỉnh một số cài đặt xe từ xa qua giọng nói.
Do đó không chỉ thêm tiện lợi mà còn làm cho các tương tác phức tạp với xe trở nên dễ tiếp cận với mọi thành viên trong gia đình với nỗ lực tối thiểu.
Thành thạo ngôn ngữ địa phương
Một điểm nổi bật của các trợ lý AI được phát triển đặc biệt cho thị trường địa phương như Kiki, ViVi và GotechGPT của Việt Nam hiểu biết sâu sắc về sắc thái ngôn ngữ địa phương và bối cảnh văn hóa.
Trong khi các trợ lý toàn cầu như Google Assistant hoặc Alexa tự hào về công nghệ mạnh mẽ và nguồn dữ liệu khổng lồ, họ thường gặp khó khăn với sự phức tạp của giọng địa phương, tiếng lóng, thành ngữ và nhiều cách thể hiện khác nhau trong tiếng Việt.
Các nhà phát triển địa phương đã nắm bắt cơ hội này để xây dựng AI lắng nghe cẩn thận các phương ngữ tiếng Việt khác nhau từ nhiều vùng miền và hiểu được thói quen văn hóa cũng như phong cách giao tiếp.
Địa phương hóa tạo ra trải nghiệm người dùng tự nhiên và thỏa mãn hơn cho các gia đình Việt Nam vì trợ lý “nói ngôn ngữ của họ” theo cách cảm thấy quen thuộc và chính xác.
Tập trung vào xử lý ngôn ngữ bản địa này giúp các trợ lý AI địa phương có lợi thế cạnh tranh trên thị trường quê nhà.
Nó cho thấy tầm quan trọng của việc điều chỉnh công nghệ AI phù hợp với ngôn ngữ và văn hóa cụ thể để đáp ứng hiệu quả nhu cầu người dùng thực tế thay vì chỉ dựa vào các giải pháp toàn cầu.
Ví dụ: Một trợ lý AI Việt Nam có thể hiểu được câu lệnh “Cho nhạc hot hit gì đó” hay “Bật radio vui vui” dễ dàng hơn so với các trợ lý quốc tế.
Tương tác với LLM và đối thoại
Thế hệ mới nhất của trợ lý ảo trong xe gia đình đang tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), như ChatGPT của OpenAI, để mang đến trải nghiệm đối thoại phong phú hơn nhiều.
Các nhà sản xuất ô tô hàng đầu như Volkswagen và Mercedes-Benz, cùng với các công ty công nghệ như Gotech đang tiên phong trong việc tích hợp này.
Khi LLM cung cấp sức mạnh cho bộ não của trợ lý, người dùng có thể tận hưởng các cuộc đối thoại tự nhiên, linh hoạt hơn ngoài việc thực hiện lệnh đơn giản.
Trợ lý có thể hiểu ngữ cảnh tốt hơn, trả lời các câu hỏi phức tạp với giải thích chi tiết, tóm tắt thông tin một cách ngắn gọn hoặc thậm chí tham gia vào các cuộc trò chuyện sáng tạo để tạo sự đồng hành cho tài xế trong những chuyến đi dài.
Khả năng đối thoại tiên tiến biến trợ lý thành người bạn đồng hành AI thực sự bên trong xe giúp đỡ với các truy vấn kiến thức hoặc chỉ đơn giản là cung cấp tương tác thân thiện.
Tuy nhiên, tích hợp LLM cũng làm dấy lên lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu vì các cuộc hội thoại của người dùng có thể được xử lý trên các máy chủ bên ngoài do bên thứ ba quản lý.
Các nhà sản xuất ô tô đang tích cực giải quyết những rủi ro này thông qua chính sách xử lý dữ liệu nghiêm ngặt và cam kết hạn chế hoặc xóa nhanh thông tin nhạy cảm.
Cân bằng giữa lợi ích của tương tác thông minh hơn và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng sẽ là điều quan trọng khi những trợ lý AI này tiếp tục phát triển.
Cá nhân hóa trải nghiệm cabin
Kích hoạt hồ sơ tự động
Nền tảng của trải nghiệm cabin cá nhân hóa nằm ở khả năng nhận dạng người đang ngồi sau vô lăng của xe.
Hệ thống AI đạt được điều này thông qua nhiều phương pháp.
Có thể dùng camera nhận diện khuôn mặt tập trung vào tài xế, kết nối Bluetooth với điện thoại thông minh cá nhân hoặc lựa chọn hồ sơ người dùng trên giao diện màn hình cảm ứng của xe.
Sau khi hệ thống xác định được tài xế, nó tự động truy cập hồ sơ cá nhân đã lưu trữ chứa các cài đặt ưa thích.
Hồ sơ bao gồm vị trí ghế ngồi (độ cao, góc ngả, khoảng cách từ bàn đạp), góc gương chiếu hậu bên, tùy chọn điều hòa như nhiệt độ và hướng gió.
Ngoài ra còn cài đặt hệ thống âm thanh như âm lượng, mức chỉnh âm, nguồn nhạc yêu thích, ánh sáng nội thất và thậm chí bố cục hoặc giao diện của bảng đồng hồ kỹ thuật số, màn hình thông tin giải trí.
Điều chỉnh tự động mượt mà tiết kiệm thời gian và công sức.
Vì vậy hỗ trợ mỗi thành viên trong gia đình ngay lập tức tận hưởng môi trường cabin quen thuộc và thoải mái bất cứ khi nào họ lên xe.
Ví dụ: Khi vào xe vào buổi sáng, hệ thống nhận dạng khuôn mặt sẽ tự động điều chỉnh ghế về vị trí ưa thích của tài xế và phát danh sách nhạc buổi sáng mà bạn thường nghe.
Học tập dựa trên hành vi và sở thích
Bênh cạnh áp dụng hồ sơ tĩnh, các hệ thống AI tiên tiến liên tục học hỏi từ hành vi và thói quen của tài xế theo thời gian.
Phân tích dữ liệu từ các chuyến đi trước đó như điểm đến thường xuyên, danh sách phát nhạc ưa thích ở các thời điểm khác nhau trong ngày hoặc thậm chí phong cách lái xe, AI có thể đưa ra các gợi ý ngày càng phù hợp để nâng cao chất lượng chuyến đi.
Ví dụ: hệ thống có thể đề xuất phát danh sách nhạc buổi sáng yêu thích của tài xế khi bắt đầu lái xe đi làm hoặc gợi ý một quán cà phê quen thuộc dọc theo lộ trình thường đi.
Nó cũng có thể tự động điều chỉnh các chế độ lái (như Eco hoặc Sport) dựa trên độ dài chuyến đi hoặc điều kiện giao thông phát hiện trong các chuyến đi tương tự trước đó.
Khả năng cá nhân hóa động biến cabin xe thành một không gian sống thích ứng linh hoạt với sở thích và thói quen hàng ngày thay đổi.
Từ đó làm cho mỗi chuyến đi mượt mà và thú vị hơn.
Tạo ra môi trường quen thuộc
Mục tiêu cuối cùng của cá nhân hóa cabin được hỗ trợ bởi AI là tạo ra một môi trường giống như phần mở rộng của không gian sống hoặc làm việc cá nhân của tài xế.
Đây là nơi sự thoải mái gặp gỡ trí thông minh.
Khả năng này bao gồm không chỉ các điều chỉnh vật lý mà còn cả trải nghiệm giác quan.
Một số xe hiện nay tích hợp công nghệ âm thanh dựa trên AI tạo ra “vùng âm thanh cá nhân” trong cabin.
Các vùng này giúp từng hành khách nghe nội dung âm thanh khác nhau như nhạc, podcast, hoặc sách nói mà không làm phiền người khác gần đó.
Tính năng này tăng cường sự thoải mái cho tất cả hành khách qua việc đáp ứng đồng thời các sở thích đa dạng.
Cá nhân hóa tinh chỉnh như vậy cải thiện đáng kể cách các thành viên gia đình chia sẻ chuyến đi đặc biệt trong các xe như SUV hoặc xe minivan được nhiều người có nhu cầu khác nhau sử dụng thường xuyên.
Thay vì phải đặt lại thủ công ghế, gương, nhiệt độ hoặc tùy chọn giải trí mỗi khi người khác lái xe, xe tự động thích ứng với sở thích của từng người dùng.
Cân bằng với lo ngại về riêng tư
Trong khi cá nhân hóa sâu bằng AI mang lại sự tiện lợi và thoải mái không thể phủ nhận, nó cũng đặt ra những câu hỏi quan trọng về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
Để cung cấp trải nghiệm phù hợp như biết góc ghế ưa thích, thể loại nhạc yêu thích hoặc điểm đến thường xuyên, hệ thống phải thu thập, phân tích dữ liệu cá nhân nhạy cảm bao gồm hình ảnh khuôn mặt, mẫu giọng nói, lịch sử vị trí và hồ sơ hành vi.
Điều này tạo ra rủi ro về truy cập trái phép, lạm dụng dữ liệu hoặc chia sẻ thông tin cá nhân vô tình.
Nếu không có biện pháp bảo vệ mạnh mẽ như mã hóa, chính sách quản trị dữ liệu nghiêm ngặt và giao thức đồng ý minh bạch của người dùng, tài xế có thể vô tình hy sinh quyền riêng tư để đổi lấy sự tiện lợi.
Các nhà sản xuất cần cân bằng cẩn thận giữa việc cung cấp các tính năng cá nhân hóa phong phú với bảo vệ quyền cơ bản về quyền riêng tư của người dùng.
Các giải pháp có thể bao gồm xử lý dữ liệu cục bộ trong xe thay vì lưu trữ đám mây, ẩn danh thông tin nhạy cảm.
Ngoài ra có thể cung cấp cho người dùng quyền kiểm soát chi tiết về dữ liệu nào được thu thập và cách sử dụng chúng.
Hệ thống định vị và tối ưu hóa lộ trình
Hoạch định lộ trình tối ưu
Khác với các thiết bị GPS truyền thống chỉ cung cấp bản đồ tĩnh và chỉ đường điểm đến điểm, hệ thống định vị được hỗ trợ bởi AI liên tục phân tích lượng lớn dữ liệu thời gian thực để tính toán lộ trình tốt nhất.
Bao gồm tình trạng giao thông hiện tại như ùn tắc hoặc tai nạn, cập nhật thời tiết, thông tin thi công đường và thậm chí cả lịch trình cá nhân hoặc thói quen di chuyển của tài xế.
Thông qua việc xử lý đồng thời tất cả thông tin, AI có thể gợi ý các lộ trình giảm thiểu thời gian di chuyển thay vì chỉ khoảng cách.
Ví dụ: nó có thể đề xuất một đường đi dài hơn chút ít nhưng tránh một vụ ùn tắc lớn hoặc chỉ đường cho tài xế tránh đoạn đường đang bị đóng cửa.
Tối ưu hóa động này tiết kiệm thời gian và nhiên liệu đồng thời giảm sự khó chịu trong các chuyến đi làm hoặc du lịch gia đình.
Mức độ phản hồi như vậy đặc biệt có giá trị ở các khu vực đô thị với giao thông khó đoán và thường xuyên bị gián đoạn.
Do đó giúp các gia đình đến đích một cách đáng tin cậy và thoải mái hơn.
Ví dụ: Khi có tai nạn trên đường cao tốc chính, hệ thống AI có thể ngay lập tức đề xuất đường phụ giúp bạn tránh kẹt xe và tiết kiệm 20 phút so với việc đi theo đường cũ.
Hướng dẫn theo ngữ cảnh
Hệ thống định vị được hỗ trợ bởi AI thường được tích hợp chặt chẽ với trợ lý ảo trong xe.
Điều đó giúp tài xế tương tác tự nhiên thông qua lệnh giọng nói.
Thay vì nhập địa chỉ thủ công, tài xế có thể đơn giản nói điểm đến của họ hoặc tìm kiếm các địa điểm quan tâm gần đó như trạm xăng, nhà hàng, khách sạn hoặc điểm nghỉ ngơi.
Đây là tiện tích giúp cho việc sử dụng an toàn và thuận tiện hơn khi lái xe.
Ngoài ra, các hệ thống này cung cấp thông tin theo ngữ cảnh kịp thời dọc theo hành trình.
Chẳng hạn chúng có thể cảnh báo tài xế khi tiếp cận quán cà phê yêu thích trên đường đi hoặc thông báo cho họ về tình trạng chậm lại của giao thông sắp tới trước khi xảy ra.
Hướng dẫn chủ động này tăng cường nhận thức tình huống mà không làm tài xế quá tải với các chi tiết không cần thiết.
Tích hợp như vậy tạo ra trải nghiệm rảnh tay mượt mà giúp các gia đình tập trung vào lái xe và tận hưởng chuyến đi với ít căng thẳng hơn.
Tận dụng công nghệ V2X
Nhìn về tương lai, hệ thống định vị AI sẽ trở nên mạnh mẽ hơn qua việc tận dụng công nghệ xe đến mọi thứ (V2X).
V2X giúp xe giao tiếp trực tiếp với các xe khác, tín hiệu giao thông, cơ sở hạ tầng đường bộ và thậm chí cả thiết bị của người đi bộ.
Thông qua truyền thông mạng, xe có thể nhận cảnh báo thời gian thực về phanh gấp của những xe phía trước, thay đổi thời gian tín hiệu tại ngã tư hoặc các mối nguy hiểm như đường trơn trượt hoặc mảnh vỡ.
Với quyền truy cập vào luồng dữ liệu phong phú, AI có thể đưa ra quyết định định tuyến thông minh hơn.
Từ đó điều chỉnh tốc độ lái chủ động để tránh ùn tắc hoặc tình huống nguy hiểm.
Sự phát triển sẽ biến định vị từ một công cụ phản ứng thành một người quản lý hành trình chủ động không chỉ hướng dẫn mà còn giúp ngăn ngừa vấn đề trước khi chúng phát sinh.
Vì vậy nâng cao đáng kể an toàn và hiệu quả lái xe cho các gia đình.
Hiệu quả và độ tin cậy
Dù có khả năng ấn tượng, hiệu quả của định vị được điều khiển bởi AI phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng, phạm vi phủ sóng và độ mới của dữ liệu đầu vào.
Các yếu tố quan trọng bao gồm bản đồ số chi tiết và chính xác, thông tin giao thông được cập nhật liên tục theo thời gian thực và báo cáo kịp thời về các sự kiện bất thường như tai nạn hoặc khu vực thi công.
Ở những khu vực nơi cơ sở hạ tầng dữ liệu giao thông chưa phát triển như vùng nông thôn hoặc các nước đang phát triển, các hệ thống này có thể gặp khó khăn trong việc cung cấp hướng dẫn tối ưu.
Bản đồ lỗi thời hoặc nguồn cấp dữ liệu giao thông không đáng tin cậy có thể gây ra đề xuất lộ trình sai.
Vì thế bỏ sót cảnh báo về tình trạng đường hoặc thời gian dự kiến đến nơi không chính xác.
Đối với tài xế xe gia đình ở những khu vực như vậy, hạn chế này có thể dẫn đến tăng căng thẳng và kém hiệu quả khi di chuyển.
Giải quyết những thách thức này đòi hỏi đầu tư vào mạng lưới thu thập dữ liệu tốt hơn và hợp tác giữa các nhà sản xuất ô tô, chính phủ và nhà cung cấp công nghệ để đảm bảo cập nhật bản đồ và giao thông nhất quán và đáng tin cậy trên toàn thế giới.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
