XPeng vừa giới thiệu hệ thống lái tự động VLA 2.0, nhấn mạnh khả năng đánh giá tình huống và ra quyết định theo ngữ cảnh gần với người lái, đồng thời thích nghi nhanh với điều kiện giao thông ở từng thị trường mà không phụ thuộc nhiều vào HD Map.

Theo CleanTechnica ngày 24/5 (giờ địa phương), XPeng cho biết hãng đang hướng tới trải nghiệm lái tự nhiên hơn so với các cách tiếp cận dựa chủ yếu vào bộ quy tắc. Nền tảng của hệ thống này là chip Turing AI do hãng tự phát triển cùng hệ thống huấn luyện mô phỏng.

XPeng cho biết VLA 2.0 không chỉ dừng ở việc mô phỏng hành vi của tài xế, mà còn được thiết kế để dự báo tình huống và đưa ra quyết định theo ngữ cảnh. Hãng mô tả các thế mạnh của hệ thống gồm giảm hao phí tính toán, phản ứng nhanh hơn, vận hành gần với con người hơn và thể hiện năng lực “trí tuệ” tốt hơn.

Trên mẫu GX mới, hệ thống được trang bị năng lực tính toán tối đa 3.000 TOPS. XPeng cho biết nhờ chip Turing AI tự phát triển, xe có thể xử lý nhiều thông tin hơn ngay trên xe mà không cần phụ thuộc vào nguồn xử lý bên ngoài, qua đó tạo nền tảng cho việc tương tác với môi trường vật lý theo cách gần với con người hơn.

Hãng cũng cho rằng cách tiếp cận dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn có thể kém hiệu quả khi xử lý dữ liệu phi cấu trúc trong thế giới vật lý. Thay vào đó, XPeng đánh giá phương thức “quan sát - thử - thích nghi”, tương tự cách một đứa trẻ học ném bóng, phù hợp hơn với môi trường lái xe thực tế. Theo ước tính của hãng, lượng token suy luận cần cho AI vật lý trên xe cao gấp khoảng 80 lần tổng khối lượng xử lý AI số mỗi ngày trên toàn Trung Quốc.

XPeng cho biết cách tiếp cận nội địa hóa của hệ thống này cũng khác với công nghệ tự lái truyền thống. Theo hãng, khi đưa những gì học được từ môi trường giao thông phức tạp ở Trung Quốc sang các quốc gia khác, hệ thống không cần xây dựng lại bộ quy tắc theo từng quy định địa phương hoặc thu thập lại dữ liệu bản địa ở quy mô lớn. VLA 2.0 được thiết kế để không phụ thuộc vào HD Map, mà thích nghi với môi trường đường sá dựa trên thông tin thu được từ hành vi người lái và các phương tiện xung quanh.

Bên cạnh đó, XPeng cho biết mô phỏng “X World” giúp tăng tốc quá trình học các quy tắc và điều kiện đường sá theo từng quốc gia. X-Cache, công bố gần đây, được hãng mô tả là một cơ chế điều khiển không cần huấn luyện, có khả năng cập nhật bộ nhớ đệm theo thời gian thực trong quá trình sinh dữ liệu. Theo XPeng, công nghệ này đạt tỷ lệ “bỏ qua khối” 71% và giúp tăng tốc suy luận thêm 2,6-2,7 lần, gần như không làm suy giảm chất lượng hình ảnh. Phần năng lực tính toán được giải phóng sẽ được chuyển sang phục vụ nhận thức và ra quyết định.

XPeng cho biết sẽ tiếp tục nâng cấp công nghệ tự lái, mở rộng huấn luyện trong môi trường số và cải thiện độ ổn định khi vận hành trên đường thực tế.