AI and The New Era of Autonomous

The era of self-driving cars is going wild with many advanced technologies allowing them to navigate and make real-time decisions on the road. Numerous technologies are being developed and applied in the automotive industry, such as Big Data, IoT (Internet of Things), ML (Machine Learning), and Blockchain. Notably, the presence of AI (Artificial Intelligence) is a pivotal turning point, not only as a precursor to autonomous vehicles but also as a means to enhance passenger safety – a top concern today – and much more.

Thời đại của xe tự lái đang trở nên hoang dã với nhiều công nghệ tiên tiến cho phép chúng điều hướng và đưa ra quyết định thời gian thực trên đường. Nhiều công nghệ đang được phát triển và áp dụng trong ngành công nghiệp ô tô, chẳng hạn như Big Data, IoT (Internet of Things), ML (Machine Learning) và Blockchain. Đáng chú ý, sự hiện diện của AI (Trí tuệ nhân tạo) là một bước ngoặt quan trọng, không chỉ là tiền thân của xe tự lái mà còn là phương tiện để tăng cường an toàn cho hành khách - mối quan tâm hàng đầu hiện nay - và hơn thế nữa.

Global Automotive Artificial Intelligence Market 2019-2030 (Source: Statista)Thị trường trí tuệ nhân tạo ô tô toàn cầu 2019-2030 (Nguồn: Statista)

1. Autonomous Vehicles: 6 Level of Automation1. Xe tự hành: 6 cấp độ tự động hóa

Autonomous Vehicles (AVs): These are vehicles designed to navigate and operate with varying degrees of human intervention. They utilize a combination of sensors (like cameras, radar, and lidar), software, and complex algorithms to perceive their surroundings, make decisions, and control their movement.

Xe tự hành (AV): Đây là những phương tiện được thiết kế để điều hướng và vận hành với các mức độ can thiệp khác nhau của con người. Họ sử dụng kết hợp các cảm biến (như máy ảnh, radar và lidar), phần mềm và các thuật toán phức tạp để nhận biết môi trường xung quanh, đưa ra quyết định và kiểm soát chuyển động của họ.

The 6 Levels of Autonomy (as defined by SAE International)6 cấp độ tự chủ (theo định nghĩa của SAE International)

• Level 0: No Automation: the vehicle is fully controlled by a human who must perform all driving tasks
• Cấp độ 0: Không tự động hóa: chiếc xe được điều khiển hoàn toàn bởi một con người phải thực hiện tất cả các nhiệm vụ lái xe
• Level 1: Driver Assistance: The vehicle can assist the driver with specific tasks such as steering OR accelerating/braking, but the human is required to remain fully engaged and aware of the surroundings.
• Cấp độ 1: Hỗ trợ người lái: Chiếc xe có thể hỗ trợ người lái với các nhiệm vụ cụ thể như đánh lái HOẶC tăng tốc / phanh, nhưng con người được yêu cầu phải tham gia đầy đủ và nhận thức được môi trường xung quanh.
• Level 2: Partial Automation: The vehicle can control some features under certain conditions (e.g., Advanced Driver Assistance Systems), but it still requires humans to remain focused and ready to take over at any time.
• Cấp độ 2: Tự động hóa một phần: Chiếc xe có thể điều khiển một số tính năng trong một số điều kiện nhất định (ví dụ: Hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến), nhưng nó vẫn đòi hỏi con người phải tập trung và sẵn sàng tiếp quản bất cứ lúc nào.
• Level 3: Conditional Automation: The vehicle can undertake the majority of driving tasks in certain scenarios (e.g., highway driving), though a driver is still necessary when the systems fail to control.
• Cấp độ 3: Tự động hóa có điều kiện: Chiếc xe có thể thực hiện phần lớn các nhiệm vụ lái xe trong một số tình huống nhất định (ví dụ: lái xe trên đường cao tốc), mặc dù người lái xe vẫn cần thiết khi hệ thống không kiểm soát được.
• Level 4: High Automation: the vehicle can do all driving tasks, and may not be crucial to take over. However, It still has limitations to handle special situations and geographic range.
• Cấp độ 4: Tự động hóa cao: chiếc xe có thể thực hiện tất cả các nhiệm vụ lái xe và có thể không quan trọng để tiếp quản. Tuy nhiên, nó vẫn còn những hạn chế để xử lý các tình huống đặc biệt và phạm vi địa lý.
• Level 5: Full Automation: The vehicle can control all driving tasks under any conditions, no human interaction is required. It serves primarily as a "robotaxi" and may lack standard controls like a steering wheel or pedals.
• Cấp độ 5: Tự động hóa hoàn toàn: Chiếc xe có thể điều khiển tất cả các nhiệm vụ lái xe trong mọi điều kiện, không cần sự tương tác của con người. Nó phục vụ chủ yếu như một "robotaxi" và có thể thiếu các điều khiển tiêu chuẩn như vô lăng hoặc bàn đạp.

However, there are currently no commercial vehicles that approach level 4 and 5 autonomy. The vision to transition from level 3 to 4 to 5 is still a dynamic process. While the milestone in the development of AVs is Level 5, it may not be the final destination. Even with the capability to handle all driving tasks under all conditions, there are inherent limitations to what the current situation defines as “fully autonomous”.

Tuy nhiên, hiện tại không có phương tiện thương mại nào đạt mức độ tự chủ cấp độ 4 và 5. Tầm nhìn chuyển đổi từ cấp độ 3 sang cấp 4 sang 5 vẫn là một quá trình năng động. Mặc dù cột mốc quan trọng trong sự phát triển của AV là Cấp độ 5, nhưng nó có thể không phải là đích đến cuối cùng. Ngay cả với khả năng xử lý tất cả các nhiệm vụ lái xe trong mọi điều kiện, vẫn có những hạn chế cố hữu đối với những gì tình hình hiện tại định nghĩa là "hoàn toàn tự động".

2. The presence of AI in AVs today2. Sự hiện diện của AI trong AV ngày nay

As of mid-2024, the automotive industry's progress towards fully autonomous vehicles (AVs) is steadily advancing, with AI playing a pivotal role in the current Level 2 and Level 3 systems. While not yet achieving complete autonomy, these systems showcase the significant impact of AI in several key areas.

Tính đến giữa năm 2024, sự tiến bộ của ngành công nghiệp ô tô đối với các phương tiện tự trị hoàn toàn (AV) đang tiến bộ đều đặn, với AI đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống Cấp độ 2 và Cấp độ 3 hiện tại. Mặc dù chưa đạt được quyền tự chủ hoàn toàn, các hệ thống này cho thấy tác động đáng kể của AI trong một số lĩnh vực chính.

4 types and positioning of sensors in an automated vehicle (Source: Internet)

4 loại và vị trí của cảm biến trong xe tự động (Nguồn: Internet)

Perception: The Eyes and Ears of Avs

Nhận thức: Mắt và tai của AV

AI-powered perception algorithms act as the sensory backbone of AVs. They process the vast amounts of data collected from an array of sensors – cameras, radar, lidar – transforming it into a comprehensive understanding of the vehicle's surroundings. This entails identifying and classifying objects like pedestrians, cyclists, other vehicles, and traffic signs. By mimicking human perception, AI enables AVs to "see" and "hear" their environment with remarkable accuracy, paving the way for informed decision-making.

Các thuật toán nhận thức được hỗ trợ bởi AI hoạt động như xương sống cảm giác của AV. Họ xử lý lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ một loạt các cảm biến - camera, radar, lidar - biến nó thành sự hiểu biết toàn diện về môi trường xung quanh xe. Điều này đòi hỏi phải xác định và phân loại các đối tượng như người đi bộ, người đi xe đạp, các phương tiện khác và biển báo giao thông. Bằng cách bắt chước nhận thức của con người, AI cho phép AV "nhìn" và "nghe" môi trường của họ với độ chính xác đáng kể, mở đường cho việc ra quyết định sáng suốt.

Decision-Making: The Brain Behind the Wheel

Ra quyết định: Bộ não đằng sau Wheel

Once the environment is perceived, AI-driven decision-making algorithms take the reins. These sophisticated models analyze the processed sensory data, factoring in real-time information such as the vehicle's speed, position, and the behavior of other road users. Based on this holistic assessment, the AI makes split-second decisions regarding crucial actions like braking, accelerating, changing lanes, or maneuvering through complex intersections. This level of intelligent decision-making enhances both safety and efficiency on the road.Một khi môi trường được cảm nhận, các thuật toán ra quyết định do AI điều khiển sẽ nắm quyền.

 Những mô hình tinh vi này phân tích dữ liệu cảm giác được xử lý, bao gồm thông tin thời gian thực như tốc độ, vị trí của xe và hành vi của những người tham gia giao thông khác. Dựa trên đánh giá toàn diện này, AI đưa ra quyết định trong tích tắc liên quan đến các hành động quan trọng như phanh, tăng tốc, chuyển làn đường hoặc di chuyển qua các giao lộ phức tạp. Mức độ ra quyết định thông minh này giúp tăng cường cả an toàn và hiệu quả trên đường.

Path Planning: Navigating the Road Ahead

Lập kế hoạch đường đi: Điều hướng con đường phía trước

In addition to reacting to immediate surroundings, AI also plays a crucial role in long-term planning. Path planning algorithms utilize AI to chart the optimal route for the vehicle to reach its destination. This involves considering a multitude of factors, including traffic conditions, road layouts, obstacles, and the desired time of arrival. By constantly recalibrating the path based on real-time data, AI ensures that AVs navigate efficiently, avoiding congestion and minimizing travel time.

Ngoài việc phản ứng với môi trường xung quanh ngay lập tức, AI cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc lập kế hoạch dài hạn. Các thuật toán lập kế hoạch đường đi sử dụng AI để lập biểu đồ tuyến đường tối ưu cho chiếc xe đến đích. Điều này liên quan đến việc xem xét vô số yếu tố, bao gồm điều kiện giao thông, bố trí đường, chướng ngại vật và thời gian đến mong muốn. Bằng cách liên tục hiệu chỉnh lại đường dẫn dựa trên dữ liệu thời gian thực, AI đảm bảo rằng AV điều hướng hiệu quả, tránh tắc nghẽn và giảm thiểu thời gian di chuyển.

3. Case Study of AI in Autonomous Driving Assistance3.

 Nghiên cứu điển hình về AI trong hỗ trợ lái xe tự động

Tesla Autopilot (Level 2)Tesla Autopilot (Cấp độ 2)

Tesla Autopilot is an outstanding example of AI in modern vehicles, showcasing Level 2 of autonomy at its finest. By seamlessly integrating several AI-driven features, it redefines the driving experience:Tesla Autopilot là một ví dụ nổi bật về AI trong các phương tiện hiện đại, thể hiện khả năng tự chủ cấp độ 2 ở mức tốt nhất. Bằng cách tích hợp liền mạch một số tính năng do AI điều khiển, nó xác định lại trải nghiệm lái xe:

 

The cockpit of Tesla and the display of AI detection (Source: Internet)

Buồng lái của Tesla và màn hình phát hiện AI (Nguồn: Internet)

• Traffic-Aware Cruise Control: Through a network of cameras and radar, this feature maintains a safe distance from the vehicle ahead. It intelligently adjusts your car's speed, even in stop-and-go traffic, easing the burden of long commutes and highway journeys.
• Kiểm soát hành trình nhận biết giao thông: Thông qua mạng lưới camera và radar, tính năng này duy trì khoảng cách an toàn với xe phía trước. Nó điều chỉnh tốc độ xe của bạn một cách thông minh, ngay cả trong giao thông dừng và đi, giảm bớt gánh nặng của những chuyến đi dài và hành trình trên đường cao tốc.
• Autosteer: On well-marked highways, Autosteer takes the wheel, gently guiding your car within its lane. This feature not only reduces driver fatigue but also contributes to a smoother, more consistent driving experience.
• Autosteer: Trên đường cao tốc được đánh dấu rõ ràng, Autosteer cầm lái, nhẹ nhàng hướng dẫn xe của bạn trong làn đường của nó. Tính năng này không chỉ giảm mệt mỏi cho người lái mà còn góp phần mang lại trải nghiệm lái mượt mà, nhất quán hơn.
• Navigate on Autopilot: Elevating highway driving to a new level, this feature takes on the responsibility of lane changes, navigating highway exits and entrances, and even suggesting the appropriate off-ramp. It's a glimpse into the future of autonomous navigation.
• Điều hướng trên Autopilot: Nâng việc lái xe trên đường cao tốc lên một tầm cao mới, tính năng này đảm nhận trách nhiệm thay đổi làn đường, điều hướng lối ra và lối vào đường cao tốc, và thậm chí đề xuất đoạn đường dốc thích hợp. Đó là một cái nhìn thoáng qua về tương lai của điều hướng tự trị.
• Smart Summon: Imagine your car maneuvering through a crowded parking lot and coming to pick you up. Smart Summon makes this a reality, allowing your Tesla to navigate autonomously in parking spaces, simplifying the last leg of your journey.
• Triệu hồi thông minh: Hãy tưởng tượng chiếc xe của bạn di chuyển qua một bãi đậu xe đông đúc và đến đón bạn. Smart Summon biến điều này thành hiện thực, cho phép chiếc Tesla của bạn điều hướng tự động trong chỗ đậu xe, đơn giản hóa chặng cuối cùng của hành trình.

While Tesla Autopilot still requires driver supervision and has its limitations, it undoubtedly demonstrates the potential of AI to enhance road safety, optimize traffic flow, and fundamentally change the way we interact with our vehicles.

Mặc dù Tesla Autopilot vẫn yêu cầu sự giám sát của người lái và có những hạn chế, nhưng chắc chắn nó thể hiện tiềm năng của AI trong việc tăng cường an toàn đường bộ, tối ưu hóa lưu lượng giao thông và thay đổi cơ bản cách chúng ta tương tác với phương tiện của mình.

Waymo (Level 4)Waymo (Cấp độ 4)

Waymo reached Level 4 of self-driving technology, representing a significant milestone in autonomous vehicle development. This advanced system enables vehicles to operate without human intervention in specific geographic areas and under defined conditions. The Waymo Driver, as the system is called, utilizes a comprehensive suite of sensors, powerful AI algorithms, and extensive real-world testing to achieve this level of autonomy.

Waymo đạt đến cấp độ 4 của công nghệ tự lái, đại diện cho một cột mốc quan trọng trong phát triển xe tự lái. Hệ thống tiên tiến này cho phép các phương tiện hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người ở các khu vực địa lý cụ thể và trong các điều kiện xác định. Trình điều khiển Waymo, như hệ thống được gọi, sử dụng một bộ cảm biến toàn diện, thuật toán AI mạnh mẽ và thử nghiệm thực tế rộng rãi để đạt được mức độ tự chủ này.

 

Waymo’s Level 4 autonomous system has overall 29 cameras, 6 radars, and 5 long/short ranges Lidars (Source: Internet)

Hệ thống tự hành cấp 4 của Waymo có tổng thể 29 camera, 6 radar và 5 Lidars tầm xa / ngắn (Nguồn: Internet)

Key features of Waymo's Level 4 self-driving cars include:Các tính năng chính của xe tự lái cấp 4 của Waymo bao gồm:

• Full Autonomy in Defined Areas: The Waymo Driver can handle all aspects of driving within its operational design domain (ODD), which provides for specific areas like well-mapped cities or designated routes.
• Tự chủ hoàn toàn trong các khu vực xác định: Trình điều khiển Waymo có thể xử lý tất cả các khía cạnh của việc lái xe trong miền thiết kế hoạt động (ODD), cung cấp cho các khu vực cụ thể như thành phố được lập bản đồ tốt hoặc các tuyến đường được chỉ định.
• No Human Intervention Required: In these defined areas, the Waymo Driver operates without the need for a human safety driver behind the wheel. Passengers can relax and enjoy the ride while the car navigates autonomously.
• Không cần sự can thiệp của con người: Trong các khu vực được xác định này, Waymo Driver hoạt động mà không cần người lái xe an toàn sau tay lái. Hành khách có thể thư giãn và tận hưởng chuyến đi trong khi xe tự điều hướng.
• Advanced Sensor Fusion: The system combines data from lidar, radar, cameras, and other sensors to create a detailed understanding of its environment, ensuring safe and efficient navigation.
  Robust AI Algorithms: Machine learning algorithms power the Waymo Driver's perception, prediction, and decision-making capabilities, allowing it to navigate complex traffic scenarios and handle unexpected situations.
• Advanced Sensor Fusion: Hệ thống kết hợp dữ liệu từ lidar, radar, camera và các cảm biến khác để tạo ra sự hiểu biết chi tiết về môi trường của nó, đảm bảo điều hướng an toàn và hiệu quả.
• Thuật toán AI mạnh mẽ: Các thuật toán học máy cung cấp năng lượng cho khả năng nhận thức, dự đoán và ra quyết định của Waymo Driver, cho phép nó điều hướng các tình huống giao thông phức tạp và xử lý các tình huống bất ngờ.
• Continuous Learning: Waymo's fleet of self-driving cars constantly collects data, which is used to refine and improve the AI algorithms, ensuring the system becomes more intelligent and capable over time.
• Học hỏi liên tục: Đội xe tự lái của Waymo liên tục thu thập dữ liệu, được sử dụng để tinh chỉnh và cải thiện các thuật toán AI, đảm bảo hệ thống trở nên thông minh và có khả năng hơn theo thời gian.

Waymo's Level 4 technology is currently being deployed in commercial “robotaxi” services in select cities, offering a glimpse into the future of transportation where autonomous vehicles can safely and reliably transport people without human intervention.Công nghệ cấp độ 4 của Waymo hiện đang được triển khai trong các dịch vụ "robotaxi" thương mại ở các thành phố được chọn, cung cấp cái nhìn thoáng qua về tương lai của giao thông vận tải, nơi các phương tiện tự trị có thể vận chuyển người một cách an toàn và đáng tin cậy mà không cần sự can thiệp của con người.

4. Limitations and Beyond4. Hạn chế và hơn thế nữa

Despite the immense potential, AI in autonomous vehicles faces several limitations. Current AI systems still struggle with unpredictable real-world scenarios, such as adverse weather conditions, complex traffic patterns, or unexpected pedestrian behavior. They can also face challenges in making ethical decisions in critical situations, like choosing between protecting the vehicle occupants and avoiding collisions with pedestrians. Additionally, concerns about cybersecurity vulnerabilities and public acceptance of fully autonomous vehicles pose significant obstacles to their widespread adoption.Mặc dù có tiềm năng to lớn, AI trong các phương tiện tự trị phải đối mặt với một số hạn chế. Các hệ thống AI hiện tại vẫn phải vật lộn với các tình huống thực tế không thể đoán trước, chẳng hạn như điều kiện thời tiết bất lợi, mô hình giao thông phức tạp hoặc hành vi bất ngờ của người đi bộ. Họ cũng có thể phải đối mặt với những thách thức trong việc đưa ra quyết định đạo đức trong các tình huống quan trọng, như lựa chọn giữa việc bảo vệ người ngồi trên xe và tránh va chạm với người đi bộ. Ngoài ra, những lo ngại về các lỗ hổng an ninh mạng và sự chấp nhận của công chúng đối với các phương tiện tự lái hoàn toàn đặt ra những trở ngại đáng kể cho việc áp dụng rộng rãi chúng.

Looking toward the future, AI's role in autonomous vehicles is predicted to grow exponentially. Advancements in machine learning, sensor technologies, and computational power will enable AVs to perceive their environment more accurately, make smarter decisions, and adapt to new situations more effectively. We can anticipate the emergence of Level 5 autonomous vehicles capable of operating safely and reliably without human intervention. AI-powered AVs are also expected to revolutionize transportation systems, leading to reduced traffic congestion, improved road safety, and increased accessibility for individuals with limited mobility. Moreover, AI could empower AVs to communicate with each other and with smart city infrastructure, creating a seamless and efficient transportation network.

Nhìn về tương lai, vai trò của AI trong các phương tiện tự trị được dự đoán sẽ tăng theo cấp số nhân. Những tiến bộ trong học máy, công nghệ cảm biến và sức mạnh tính toán sẽ cho phép AV nhận thức môi trường của họ chính xác hơn, đưa ra quyết định thông minh hơn và thích ứng với các tình huống mới hiệu quả hơn. Chúng ta có thể dự đoán sự xuất hiện của các phương tiện tự trị cấp 5 có khả năng hoạt động an toàn và đáng tin cậy mà không cần sự can thiệp của con người. AV được hỗ trợ bởi AI cũng được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa hệ thống giao thông, dẫn đến giảm tắc nghẽn giao thông, cải thiện an toàn đường bộ và tăng khả năng tiếp cận cho các cá nhân có khả năng di chuyển hạn chế. Hơn nữa, AI có thể trao quyền cho các AV giao tiếp với nhau và với cơ sở hạ tầng thành phố thông minh, tạo ra một mạng lưới giao thông liền mạch và hiệu quả.

Related: The Ethics of Autonomous VehiclesLiên quan: Đạo đức của xe tự trị

5. In summary

5. Tóm tắt

The automotive world is witnessing a revolution fueled by AI, with self-driving cars at the forefront. Technologies like Big Data, IoT, and ML are enhancing AV capabilities, with AI playing a pivotal role in perception, decision-making, and path planning. While current Level 2 and 3 systems demonstrate significant progress, challenges remain in addressing complex scenarios, ethical considerations, and public acceptance. However, the future is bright, with AI-powered AVs poised to achieve full autonomy, transforming transportation and paving the way for safer, more efficient roads.

Thế giới ô tô đang chứng kiến một cuộc cách mạng được thúc đẩy bởi AI, với những chiếc xe tự lái đi đầu. Các công nghệ như Big Data, IoT và ML đang tăng cường khả năng AV, với AI đóng vai trò quan trọng trong nhận thức, ra quyết định và lập kế hoạch đường dẫn. Trong khi các hệ thống Cấp độ 2 và 3 hiện tại cho thấy sự tiến bộ đáng kể, những thách thức vẫn còn trong việc giải quyết các kịch bản phức tạp, cân nhắc đạo đức và sự chấp nhận của công chúng. Tuy nhiên, tương lai tươi sáng, với các AV được hỗ trợ bởi AI đã sẵn sàng để đạt được quyền tự chủ hoàn toàn, chuyển đổi giao thông vận tải và mở đường cho những con đường an toàn hơn, hiệu quả hơn.