![Im In-ho, trưởng nhóm phát triển AI tự lái của Kakao Mobility (bên trái), Kim Min-sun, trưởng nhóm kinh doanh tự lái của Kakao Mobility (bên phải) đang tham gia buổi hỏi đáp tại hội thảo tự lái của Kakao Mobility diễn ra vào ngày 9 tháng 9 tại Hiệp hội Công nghiệp Di động Ô tô Hàn Quốc, Seoul. [Ảnh=An Shin-hye]](https://image.ajunews.com/content/image/2026/09/09/20260909154041454144.jpg)
"Việc trải nghiệm nhiều tình huống bất ngờ trên những con đường phức tạp như Gangnam sẽ giúp cải thiện hiệu suất của AI tự lái hơn là chỉ lái trên những con đường dễ dàng trong thời gian dài."
Im In-ho, trưởng nhóm phát triển AI tự lái, đã phát biểu như vậy vào ngày 9 tháng 9 tại hội thảo tự lái của Kakao Mobility diễn ra tại Hiệp hội Công nghiệp Di động Ô tô Hàn Quốc, Seoul, khi trình bày mục tiêu triển khai mô hình end-to-end (E2E) trong năm nay, cho phép xử lý từ đầu vào cảm biến đến điều khiển xe bằng một mô hình AI duy nhất.
Hiện tại, Kakao Mobility đang thu thập dữ liệu tự lái tại khu vực Gangnam từ 10 giờ tối đến 5 giờ sáng. Dịch vụ đêm bắt đầu với 2 xe vào tháng 3 đã được mở rộng lên 6 xe vào tháng trước, với tổng quãng đường đã chạy vượt qua 13.000 km và hoàn thành hơn 2.000 lượt chạy. Từ tháng 6, công ty cũng tiến hành chạy xe vào ban ngày để thu thập dữ liệu trong các khung giờ có lưu lượng giao thông và người đi bộ đông.
Lý do Kakao Mobility chọn thu thập dữ liệu tại Gangnam là do môi trường đường phố phức tạp. Những tình huống khó lường thường xuyên xảy ra, giúp AI tự lái học hỏi từ những trường hợp hiếm gặp.
Dựa trên dữ liệu đã thu thập, Kakao Mobility đang thúc đẩy việc triển khai mô hình E2E trong năm nay. Phương pháp hiện tại chia quy trình thành các bước nhận diện, đánh giá và điều khiển thông qua thông tin cảm biến, trong khi mô hình E2E sẽ xử lý tất cả từ đầu vào cảm biến đến điều khiển xe bằng một mô hình AI duy nhất.
Im In-ho giải thích: "Điều này sẽ giúp giảm thiểu lỗi xảy ra ở các bước trung gian và cho phép đánh giá toàn diện tình huống lái xe."
Tuy nhiên, Kakao Mobility không có kế hoạch giao hoàn toàn việc điều khiển xe cho AI. Mô hình E2E sẽ không được áp dụng trực tiếp vào điều khiển xe, mà sẽ có một 'bộ điều chỉnh an toàn' dựa trên quy tắc riêng. Phương pháp này sẽ xác minh lại lộ trình lái xe mà mô hình E2E chọn dựa trên các quy định giao thông, điều kiện vật lý của xe và tiêu chuẩn an toàn, trong đó các quy tắc bắt buộc như tốc độ giới hạn ở khu vực bảo vệ trẻ em hay dừng lại tại các giao lộ sẽ được ưu tiên hơn so với quyết định của AI.
Kakao Mobility nhấn mạnh rằng yếu tố quyết định hiệu suất của mô hình E2E không phải là khối lượng dữ liệu mà là "làm thế nào để chọn lọc hiệu quả những dữ liệu khó."
Khi dữ liệu lái xe được thu thập từ xe và tải lên máy chủ, những trường hợp hiếm có giá trị học tập cao như quay đầu trái phép, công trình bất ngờ hay chen lấn sẽ được chọn lọc. Thông qua việc gán nhãn tự động dựa trên AI, thông tin về xe và người đi bộ sẽ được xử lý thành dạng có thể học tập. Sau đó, dữ liệu sẽ được phân tích và phân loại dựa trên các yếu tố như thời tiết, thời gian trong ngày, cấu trúc đường và chuyển động của xe bằng các mô hình ngôn ngữ hình ảnh (VLM), và sau đó được đưa trở lại vào quá trình học của mô hình AI cùng với dữ liệu hiện có.
Công việc chọn lọc dữ liệu, trước đây do con người thực hiện bằng cách kiểm tra video lái xe, cũng đã được áp dụng AI. AI có thể phân tích dữ liệu lái xe được tải lên máy chủ trong vòng vài phút để tìm ra các tình huống cần thiết cho việc học tập và sau đó sử dụng chúng cho việc học mô hình.
Kakao Mobility cũng đang xây dựng nền tảng và hệ thống điều hành để kết nối công nghệ lái xe với dịch vụ tự lái không người lái thực tế. Dựa trên KakaoT, công ty không chỉ quản lý việc gọi xe và phân phối xe tự lái mà còn quản lý khu vực hoạt động của từng xe và lộ trình phù hợp với khả năng lái của xe, đồng thời thực hiện giám sát 24/24 để theo dõi tình hình xe, hành khách và đường phố theo thời gian thực. Trong trường hợp không có tài xế, nền tảng và hệ thống điều hành sẽ thay thế vai trò của tài xế trong việc quản lý điểm đón và trả khách cũng như thay đổi điểm đến.
Chức năng điều hành dựa trên VLM và hỗ trợ từ xa hiện đang trong quá trình phát triển và thử nghiệm. Hỗ trợ từ xa không phải là việc điều khiển xe trực tiếp bởi nhân viên điều hành, mà là cung cấp thông tin cần thiết cho xe trong các tình huống bất ngờ như công trình hay kiểm soát giao thông, trong khi quyết định và điều khiển cuối cùng sẽ do AI của xe thực hiện.
Kakao Mobility có kế hoạch mở rộng dần số lượng xe và thời gian hoạt động của dịch vụ tự lái tại Gangnam sau khi đã xác minh đầy đủ tính an toàn.
* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.
© Bản quyền thuộc về Thời báo Kinh tế AJU & www.ajunews.com: Việc sử dụng các nội dung đăng tải trên vietnam. kyungjeilbo.com phải có sự đồng ý bằng văn bản của Aju News Corporation.