Đây là giao thông Việt Nam dưới con mắt của AI, đang được ứng dụng để phát triển tính năng tự lái trên xe VinFast

VinFast đã xác nhận một số dòng xe sắp tới của hãng như VF e35 hay VF e36 sẽ được trang bị công nghệ tự lái. Đứng đằng sau sự phát triển của công nghệ này là VinAI, một công ty trực thuộc tập đoàn Vingroup chuyên về lĩnh vực AI, có nhiệm vụ phát triển thuật toán phân tích dữ liệu và đưa ra hành vi phù hợp. Mới đây, VinAI đã chia sẻ một vài hình ảnh trong quá trình công ty này thử nghiệm tính năng tự lái ngay tại Việt Nam.

Một hình ảnh được AI phân tích khi di chuyển trên đường Thuỵ Khuê (Hà Nội). Có thể thấy AI đã phân ra các ranh giới về lòng đường, lề đường và làn đường để đảm bảo xe đi đúng phần đường của mình.

Tương tự như vậy ở ngã tư Hùng Vương – Phan Đình Phùng (Hà Nội), AI đã có thể phân định được lòng đường, lề đường và làn đường trên cung đường hiện tại và các hướng rẽ khả thi.

Cũng là tính năng phân định làn đường, nhưng là trên đường cao tốc.

Bên cạnh khả năng nhận dạng đường, AI còn có thể đọc biển báo giao thông.

Thế nhưng, quan trọng hơn cả là khả năng nhận biết người đi đường. Được thử nghiệm trên đường Tây Sơn (Hà Nội), có thể thấy AI của VinAI đã có thể nhận diện được người lái xe máy. Đây là một yêu cầu bắt buộc khi tham gia giao thông tại Việt Nam, khi xe máy là phương tiện chủ yếu.

Không chỉ các phương tiện đi cùng chiều, AI còn có thể nhận biết được các phương tiện đi ngược chiều.

Cơ chế tự lái do VinAI phát triển đã bước đầu đạt đến cấp độ 2+. Người dùng có thể nghỉ tay, không cần điều khiển vô lăng, chân ga hay thắng mà xe vẫn có thể di chuyển an toàn. Dù vậy, cũng như mọi hệ thống tự lái khác hiện nay, người lái xe vẫn phải tập trung và sẵn sàng điều khiển khi gặp tình huống ngoài khả năng xử lý của hệ thống. Thực tế, song song với công nghệ tự lái, VinAI cũng đã phát triển thành công công nghệ giúp phát hiện khi tài xế lơ đãng hay ngủ gật khi đang lái xe.

Tính đến thời điểm hiện tại, AI của VinAI đã thu thập được dữ liệu từ quãng đường 40.000km và 2 triệu khung hình với nhiều loại vật thể khác nhau. Dữ liệu này sẽ được sử dụng cho quá trình máy học (machine learning) của AI.