Ngành ô tô được cho là đang bước sang một giai đoạn cạnh tranh mới, từ xe định nghĩa bằng phần mềm (SDV) sang xe định nghĩa bằng trí tuệ nhân tạo (AIDV). Theo đó, lợi thế của các hãng xe có thể không còn nằm chủ yếu ở việc trang bị phần mềm gì, mà ở khả năng để chiếc xe hiểu môi trường xung quanh, người lái và điều kiện vận hành theo thời gian thực.

Ngày 19/8 (giờ địa phương), Leo Sei, Giám đốc Sản phẩm (CPO) của TomTom, cho biết trong bài viết đăng trên TechRadar rằng ngành ô tô đang bước vào một chu kỳ chuyển đổi mới xoay quanh AI. Ông nói trước đây năng lực cạnh tranh của ô tô chủ yếu được đo bằng các thông số cơ khí như mã lực, số xi-lanh hay mô-men xoắn. Tuy nhiên, trọng tâm hiện đã chuyển sang các tính năng hỗ trợ lái, tầm hoạt động của xe điện, trải nghiệm số và dịch vụ kết nối.

Theo Leo Sei, nền tảng của xu hướng này là SDV. Kiến trúc tính toán tập trung cùng khả năng kết nối liên tục cho phép xe cập nhật phần mềm và bổ sung dịch vụ sau khi xuất xưởng. Khi phần cứng và phần mềm dần được tách rời, các tính năng trên xe cũng có thể tiếp tục được cải thiện theo thời gian. Bước tiếp theo, theo ông, là AIDV, nơi hiệu năng và cách chiếc xe phản ứng được quyết định bởi các mô hình học máy liên tục học hỏi, thay vì chỉ dựa trên những quy tắc do con người lập trình sẵn.

Ứng dụng của AI cũng không chỉ dừng ở công nghệ tự lái. AI có thể hiện diện trên toàn bộ chiếc xe, từ dẫn đường, hệ thống thông tin giải trí đến quản lý pin và năng lượng, hay điều hòa không khí. Trong năm nay, Qualcomm và Nissan cũng đã đề cập đến khái niệm AIDV, xem đây là hướng phát triển công nghệ tiếp theo, khi xe có thể nhận biết môi trường xung quanh, trạng thái của người ngồi trong xe, đồng thời tự học hỏi và thích nghi.

Điểm mấu chốt được Leo Sei nhấn mạnh là dữ liệu ngữ cảnh. Nếu chỉ dựa vào cảm biến, xe sẽ phản ứng theo những gì camera hoặc radar ghi nhận tại thời điểm hiện tại. Nhưng khi được bổ sung bản đồ độ chính xác cao và dữ liệu đường bộ, xe có thể nhận biết trước những yếu tố nằm ngoài tầm quan sát trực tiếp, như làn đường tách nhánh, thay đổi giới hạn tốc độ, đoạn đường bị phong tỏa hoặc các rủi ro tiềm ẩn. Theo ông, cách tiếp cận này có thể giúp giảm các tình huống phanh gấp hoặc đánh lái đột ngột, qua đó mang lại trải nghiệm hỗ trợ lái tự nhiên hơn.

AI cũng có thể được sử dụng để tạo ra chính dữ liệu đường bộ. Việc phân tích ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, tín hiệu từ xe và dữ liệu di chuyển GPS để tự động nhận diện cấu trúc làn đường, biển báo giao thông hay biển báo dừng có thể giúp giảm chi phí xây dựng và cập nhật mô hình đường bộ độ chính xác cao. Leo Sei dự báo nút thắt của các hãng xe trong thời gian tới sẽ không chỉ nằm ở việc phát triển mô hình AI tốt hơn, mà còn ở khả năng cung cấp cho các mô hình này nguồn dữ liệu ngữ cảnh mới nhất, đáng tin cậy và ở quy mô lớn.

Theo cách nhìn này, AIDV không thay thế SDV mà là lớp AI được bổ sung trên nền tảng SDV. Các hãng xe có thể cùng sử dụng một nền tảng tính toán và dữ liệu, nhưng vẫn tạo khác biệt bằng cảm giác lái, giao diện người dùng và các tính năng hỗ trợ lái. Khi đó, tiêu chí cạnh tranh của thị trường có thể dịch chuyển từ việc “xe có bao nhiêu tính năng” sang “xe hiểu bối cảnh và phản ứng tốt đến đâu”.