BMW – Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để sản xuất và vận hành xe tự lái

Mỗi năm, nhà sản xuất ô tô Đức BMW sản xuất và bán 2,5 triệu chiếc xe hơi trên toàn thế giới và là thương hiệu gắn liền với BMW, Mini và Rolls Royce.

Nổi tiếng với việc áp dụng nhanh chóng và xuất sắc công nghệ mới, các sản phẩm của hãng là một trong những chiếc xe công phu nhất chạy trên đường. Và giống như đối thủ Daimler của nó, thương hiệu này cũng là người đi đầu trong cuộc đua biến những chiếc xe tự lái trở thành hiện thực trong cuộc sống hàng ngày.

BMW vận hành hơn 30 cơ sở lắp ráp trải rộng trên 15 quốc gia, bao gồm hoạt động hậu cần rộng lớn, trong đó hiệu quả là chìa khóa để duy trì lợi nhuận và cạnh tranh với các đối thủ cũ chẳng hạn như Daimler và những người thách thức mới như Tesla.

Trí tuệ nhân tạo đang giúp giải quyết các vấn đề gì?

Sản xuất ô tô là một ngành cực kỳ tốn kém và hao tốn nhân công. Nó tiêu hàng triệu đô la mỗi năm cho nghiên cứu và phát triển (R&D), sản xuất và marketing. Điều này có thể thúc đẩy doanh thu lên hàng tỷ đô la, nhưng với quá trình di chuyển nhanh và phức tạp, sai lầm ở bất kỳ giai đoạn nào cũng có thể dẫn đến tổn thất to lớn – đặc biệt nếu chúng không được phát hiện trước khi đưa các phương tiện này chính thức hoạt động trên đường.

Trên hết, hơn 100.000 người trên khắp thế giới chết vì tai nạn đường bộ hàng năm, với phần lớn là do lỗi của tài xế. Xe tự lái đang được phát triển là câu trả lời để tránh sự lãng phí cuộc sống không cần thiết này của con người, nhưng trước tiên những chiến xa này phải được huấn luyện để hiểu cách thức điều hướng và tương tác với những chiếc xe khác, dù là xe tự động hay xe điều khiển bởi con người.

Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong thực tế như thế nào?

Giống như hầu hết các doanh nghiệp đang đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI), có hai chủ đề chính cho những hoạt động của BMW. Một là tích hợp tự động trong suốt các chu trình kinh doanh của riêng họ để hợp lý hóa chúng, thúc đẩy hiệu quả và khám phá những cơ hội mới. Hai là tích hợp AI vào các sản phẩm và dịch vụ của họ để tạo ra những dịch vụ hấp dẫn hơn cho khách hàng.

Quay trở lại năm 2016, từ mối quan hệ đối tác với IBM đã cho ra đời bốn chiếc xe BMW i8 được kết nối với nền tảng điện toán nhận thức Watson của IBM thông qua dịch vụ đám mây Bluemix của họ. Ý tưởng là chiếc xe có thể học được cách thức để cải thiện sự hiểu biết của nó về hành vi lái xe và sau đó triển khai hệ thống phù hợp với các sở thích cá nhân. Bằng cách tải lên tất cả dữ liệu được tập hợp vào lưu trữ đám mây, hệ thống có thể xây dựng một cơ sở dữ liệu khổng lồ về hành vi người dùng và sau đó sử dụng học máy để dự đoán nhu cầu và sở thích của những tài xế khác.

Đọc thêm bài này  What is blitzscaling - Tăng trưởng thần tốc là gì?

Sau khi thử nghiệm, hệ thống đã được triển khai cho người dùng ứng dụng ConnectedDrive của BMW ở Đức vào năm 2017. Ví dụ về cách thức sử dụng nó bao gồm chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn các lỗi xe cộ và tiếp cận phí bảo hiểm rẻ hơn nếu tài xế sẵn sàng chia sẻ dữ liệu của họ với những công ty bảo hiểm.

Một quan hệ đối tác khác được BMW thực hiện đó là Intel – công ty gần đây đã mua lại công ty Mobieye, chuyên gia về thị giác máy tính. Thị giác máy tính là điều cần thiết để xe ô tô có thể vận hành tự động – về cơ bản, đây là quá trình cho phép xe ô tô có thể “nhìn” bằng cách phân tích dữ liệu hình ảnh từ máy ảnh trên xe và sau đó phản ứng với thế giới xung quanh nó.

Công nghệ này sử dụng học máy (machine learning) để phân loại hình ảnh khi chúng được chụp – cho phép chiếc xe quyết định với tốc độ mili giây về cách phản ứng với các vật thể chẳng hạn như xe cộ hoặc thậm chí là người đi bộ đi trên lộ trình của nó. Bằng cách phân tích một chuỗi các hình ảnh từ nguồn cấp dữ liệu video, nó không chỉ có thể xác định đối tượng là gì, mà còn xác định được vật thể cách nó bao xa, đang đi theo hướng nào và với tốc độ bao nhiêu. Đó là tất cả những quá trình mà bộ não con người chúng ta đã học được thông qua chu trình tiến hóa để thực hiện trong tiềm thức. Với các thông số hạn chế, con người tỏ ra rất hiệu quả trong việc này. Tuy nhiên, sự tiến hóa tự nhiên không xảy ra đủ nhanh để theo kịp tốc độ tiến bộ công nghệ trong một thế giới đã đi từ ngựa và xe ngựa đến động cơ xe hơi 100 km/h trong hơn 100 năm. Do đó, số lượng lớn thương vong thường gây ra bởi việc đánh giá thấp tốc độ, đánh giá quá cao khoảng cách hoặc đơn giản là thiếu chú ý. Xe ô tô điều khiển bằng máy tính sẽ không phạm phải những lỗi sai tương tự này.

Một thách thức đó là phát triển hệ thống xe tự lái đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu nhằm huấn luyện phương tiện để giải quyết mọi biến số của những tình huống có thể xảy ra trên đường. Theo Sam Huang của BMW iVentures, một hệ thống tự vận hành có thể phải lái xe khoảng 6 tỉ dặm trước khi nó hoàn toàn thông thạo.

Đọc thêm bài này  Blitzscaling, con đường tăng trưởng thần tốc từ Zero to Hero

Giải pháp của BMW ở đây là những dặm đường này không cần phải được thực hiện trong “thế giới thực”. Cuối cùng, họ đang đầu tư 100 triệu euro vào những gì họ nói sẽ là trung tâm mô phỏng lái xe tiên tiến nhất thế giới ở Munich, Đức. BMW mô tả điều này giống như việc “đưa con đường vào phòng thí nghiệm” và nó sẽ cho phép họ thu thập dữ liệu để huấn luyện xe tự lái nhanh, rẻ và an toàn hơn.

Kết quả đạt được là gì?

Mặc dù phải mất vài năm nữa nó mới trở thành một phần trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta, nhưng BMW đã tiết lộ một số mô hình khái niệm đại diện cho những thành quả nghiên cứu của họ về xe hơi được hỗ trợ bởi AI và các loại xe tự lái.

Có khả năng được giới siêu giàu quan tâm nhất là mô hình Rolls Royce 103EX, được điều khiển bởi một hệ thống AI tên là Eleanor – được đặt theo tên của nữ diễn viên đã truyền cảm hứng cho biểu tượng trang trí nổi tiếng trên mũi xe – Spirit of Ecstasy. Để phù hợp với hình ảnh thương hiệu, Eleanor có phong cách như một tài xế AI thay vì đơn giản là một trợ lý AI như được sử dụng trong các xe ô tô kết nối khác. Chiếc xe thậm chí còn có khả năng tạo ra một “thảm đỏ ảo” với máy chiếu LED để đảm bảo người dùng luôn giữ được thần thái.

Một sản phẩm khác có lẽ liên quan nhiều hơn đến hầu hết chúng ta đó là Mini Vision Next 100, được thiết kế cho một tương lai khi mà việc chia sẻ xe hơi được dự báo sẽ ngày càng tăng trong cuộc sống. Ở đây, công nghệ được dự đoán có thể nhận ra các lái xe khác nhau khi họ bước vào những phương tiện khác nhau trong một đội xe và thích nghi với sở thích của họ. Nó cũng sẽ tự động lái đến trung tâm bảo dưỡng giữa những lần sử dụng để làm sạch và chuẩn bị cho người dùng tiếp theo.

Các ý tưởng cho chiếc Mini tự vận hành cũng đã được đặt ra, và mục tiêu ở đây là sản xuất một sản phẩm tiêu dùng tương tác liền mạch với cuộc sống chúng ta giống như điện thoại thông minh, và các nhà sản xuất thiết bị kết nối khác hy vọng sẽ làm được.

Đối với các ứng dụng khác có khả năng thích tiếp xúc rộng với những khách hàng của mình, BMW đã hợp tác với một số nhà tiên phong trong lĩnh vực AI, bao gồm cả IBM. Nền tảng điện toán nhận thức Watson của nó được sử dụng trong các mẫu xe thử nghiệm hybrid i8 để tìm hiểu về cách những tài xế và hệ thống xe của họ có thể tương tác thoải mái và tự nhiên hơn.

Đọc thêm bài này  Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dẫn đầu

Các lĩnh vực mà IBM nói rằng Watson sẽ được đưa vào hoạt động là tự chẩn đoán lỗi và những vấn đề làm hạn chế hiệu suất xe hơi, quản lý thông tin liên lạc với các xe tự lái khác, phát hiện và thích ứng với những tùy chọn của tài xế.

Công nghệ, công cụ và dữ liệu nào đã được sử dụng?

BMW đang sử dụng công nghệ thị giác máy tính do Intel tạo ra, thông qua việc hợp tác với MobilEye để huấn luyện những chiếc xe tự lái định hướng được giao thông đô thị và nông thôn. Nó cũng hoạt động với nền tảng điện toán nhận thức Watson của IBM và nền tảng đám mây BlueMix để thu thập và phân tích dữ liệu lái xe, bao gồm sử dụng những khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Watson để diễn giải và phản ứng với các câu lệnh thoại.

Dữ liệu GPS được cung cấp thông qua dịch vụ dữ liệu định vị, đồng sở hữu (cùng với Volkswagen và Daimler) kể từ khi mua lại từ Nokia, cho phép BMW biết được vị trí và cách xe của họ đang được lái.

Dữ liệu được thu thập từ máy ảnh trên xe cũng như dữ liệu máy, chẳng hạn như lực phanh được áp dụng và sử dụng các hệ thống ngoại vi như cần gạt nước, đèn pha và túi khí.

Trong các hoạt động sản xuất và chế tạo của mình, dữ liệu được thu thập qua các phòng ban thiết kế, sản xuất, hậu cần, phân phối và bảo dưỡng. Và tại đây BMW hợp tác với Teradata để tự động hóa việc ra quyết định vận hành. Hệ thống của họ cho phép hành trình của bất kỳ phần nào cũng được theo dõi từ khi nó được sản xuất đến khi nó được gắn vào xe và khi chiếc xe được bán, giúp tạo ra hiệu quả trong khâu hậu cần và đảm bảo mọi bộ phận đều được đặt đúng chỗ vào đúng thời điểm. Dây chuyền sản xuất của nó hoạt động bằng cách sử dụng bảo trì dự đoán, có nghĩa là các bộ phận máy móc bị hao mòn được thay thế trước khi chúng bị hỏng hóc nhằm thúc đẩy hiệu quả cao hơn.

Những thách thức và bài học chính được rút ra

  • Xe tự lái được mọi nhà sản xuất ô tô hàng đầu xem như phương tiện di chuyển cá nhân trong tương lai.
  • Xe ô tô tự lái của tương lai sẽ an toàn và hiệu quả hơn nhờ sử dụng AI để dự đoán và phản ứng với những tình huống bất ngờ trên đường.
  • Các nhà sản xuất ô tô truyền thống đang hợp tác với những công ty công nghệ để có được kinh nghiệm chuyên môn cần thiết trong lĩnh vực tích hợp phần mềm nhận thức tiên tiến với sản xuất phương tiện di chuyển quy mô lớn.
  • Trước khi xe tự lái trở nên phổ biến, chúng ta có thể thấy được sự tích hợp AI lớn hơn nhiều trong những chiếc xe được điều khiển thủ công nhờ trợ lý ảo AI, thay đổi cách chúng ta vận hành và tương tác với xe cộ.

Tham khảo

  1. BMW, Driving Simulation Centre: https://www.press.bmwgroup.com/global/article/detail/T0284380EN/bmw-group-builds-new-driving-simulation-centre-in-munich
  2. Cognilytica, 6 billion miles, Sam Huang: https://www.cognilytica.com/2017/11/15/ai-today-podcast-011-bmw-investing-ai-interview-sam-huang-bmw-iventures/

Leave a Reply

avatar
  Subscribe  
Notify of