Baidu đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để mở rộng đáng kể quy mô huấn luyện xe tự lái. Hệ thống mới mang tên Apollo World có khả năng tạo ra tới 100.000 km hành trình mô phỏng mỗi ngày, tương đương khoảng ba năm lái xe nếu tính theo quãng đường vận hành liên tục của một phương tiện thông thường.
Nền tảng được thiết kế để mô phỏng môi trường đường sá và dự đoán cách các tình huống giao thông thay đổi theo thời gian. Hệ thống có thể tạo dữ liệu camera và lidar theo thời gian thực, giúp robotaxi luyện tập khả năng nhận biết, định vị và đưa ra quyết định.
Ba năm lái xe thực tế trong một ngày mô phỏng
Huấn luyện xe tự lái đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ. Phương tiện phải nhận biết người đi bộ, xe máy, ô tô, đèn tín hiệu, biển báo và hàng loạt tình huống bất ngờ. Những tình huống hiếm gặp như xe cắt ngang đột ngột, vật cản rơi xuống đường hoặc giao lộ phức tạp lại đặc biệt quan trọng đối với độ an toàn.
Nếu chỉ dựa vào dữ liệu thu thập từ đường phố, quá trình này có thể kéo dài và khó tái tạo những tình huống nguy hiểm. Mô phỏng cho phép hệ thống tạo ra nhiều biến thể của cùng một tình huống, thay đổi điều kiện ánh sáng, thời tiết, mật độ giao thông và hành vi của các phương tiện khác.
Con số 100.000 km mỗi ngày do Baidu công bố cho thấy quy mô dữ liệu mà Apollo World có thể tạo ra. Tuy nhiên, đây là quãng đường mô phỏng, không phải số kilomet robotaxi đã thực sự chạy trên đường.
Cuộc đua robotaxi ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu
Baidu cho biết Apollo World đã được sử dụng để huấn luyện đội xe Apollo Go, dịch vụ robotaxi lớn nhất Trung Quốc theo mô tả của Reuters. Nền tảng này có thể giúp doanh nghiệp giảm phụ thuộc vào việc thu thập dữ liệu thực địa, đồng thời thử nghiệm phần mềm trong những tình huống khó tổ chức ngoài đời.
Cuộc cạnh tranh xe tự lái tại Trung Quốc đang thu hút nhiều doanh nghiệp như WeRide, Pony.ai và Momenta. Các hãng không chỉ cạnh tranh về cảm biến hay phần cứng, mà còn về năng lực xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình.
Dù vậy, mô phỏng không thể thay thế hoàn toàn thử nghiệm thực tế. Môi trường ảo chỉ hữu ích khi phản ánh đủ chính xác thế giới thật; nếu dữ liệu mô phỏng thiếu những hành vi bất thường hoặc sai lệch so với điều kiện đường phố, hệ thống có thể học được những phản ứng không phù hợp.
Vì thế, thách thức của Baidu không chỉ là tạo ra thật nhiều kilomet ảo, mà còn phải chứng minh dữ liệu đó giúp robotaxi hoạt động an toàn và đáng tin cậy hơn ngoài đường.