Không cần người ngồi sau vô-lăng trong khu vực được thiết kế cho phép, taxi tự lái cấp độ 4 phải tự nhận diện người đi bộ, dự đoán xe máy cắt ngang và xử lý tình huống bất ngờ.
VinFast dự kiến thử nghiệm 200 xe tại Cần Giờ vào cuối năm 2027.
Cấp độ 4 khác gì xe tự lái hiện nay?
Không phải chiếc xe nào có thể tự giữ làn hay điều chỉnh tốc độ cũng được xem là xe tự lái hoàn toàn. Theo thang phân loại SAE, công nghệ tự động hóa lái xe được chia thành sáu cấp, từ cấp 0 đến cấp 5.
Ở cấp độ 1, xe hỗ trợ một tác vụ như giữ khoảng cách hoặc điều khiển tốc độ. Cấp độ 2 cho phép hệ thống kết hợp điều khiển tốc độ và giữ làn, nhưng người lái vẫn phải liên tục quan sát và chịu trách nhiệm kiểm soát xe.
Từ cấp độ 3, hệ thống có thể thực hiện toàn bộ nhiệm vụ lái trong những điều kiện được xác định, nhưng người ngồi trong xe vẫn phải sẵn sàng tiếp quản khi được yêu cầu.
Cấp độ 4 là bước chuyển quan trọng: hệ thống có thể tự thực hiện nhiệm vụ lái và xử lý tình huống khi hoạt động trong phạm vi, điều kiện mà nó được thiết kế để đáp ứng. Nếu gặp tình huống vượt ngoài khả năng, xe phải có phương án xử lý an toàn mà không phụ thuộc vào việc người ngồi trong xe lập tức giành lại quyền điều khiển.
Điều đó không có nghĩa xe cấp độ 4 có thể chạy tự động ở mọi con đường, mọi thời tiết và mọi tình huống. Khả năng vận hành vẫn phụ thuộc vào khu vực triển khai, điều kiện hoạt động và giới hạn kỹ thuật của hệ thống.
Xe nhìn, hiểu và quyết định như thế nào?
Một hệ thống tự lái cấp độ 4 cần kết hợp cảm biến, phần mềm nhận diện và hệ thống điều khiển để tạo ra quyết định trong thời gian thực.
1. Nhìn bằng cảm biến
Camera ghi nhận hình ảnh làn đường, biển báo, đèn tín hiệu và người tham gia giao thông. Radar hỗ trợ xác định khoảng cách, tốc độ tương đối của các vật thể. LiDAR có thể tạo bản đồ không gian ba chiều quanh xe bằng các phép đo khoảng cách.
Tùy kiến trúc, mỗi hệ thống có thể sử dụng tổ hợp cảm biến khác nhau. Điều quan trọng không chỉ là thu thập nhiều dữ liệu, mà còn phải kết hợp chúng đủ chính xác để nhận biết môi trường.
2. Hiểu tình huống
Phần mềm xử lý dữ liệu để phân biệt người đi bộ, xe máy, ô tô, vật cản và các yếu tố giao thông khác. Hệ thống đồng thời xác định vị trí tương đối của chúng so với xe.
3. Dự đoán chuyển động
Nhận diện một chiếc xe máy chưa đủ. Hệ thống còn phải ước tính liệu xe đó sẽ đi thẳng, chuyển làn hay bất ngờ cắt ngang. Tương tự, một người đang đứng sát lề đường có thể chuẩn bị băng qua trước đầu xe.
4. Lựa chọn phương án
Dựa trên dữ liệu và quỹ đạo dự đoán, phần mềm tính toán phương án di chuyển phù hợp. Trong nhiều tình huống, giảm tốc và dừng lại an toàn sẽ tốt hơn đánh lái gấp để tránh vật cản.
5. Điều khiển xe
Hệ thống gửi lệnh đến bộ phận phanh, ga và lái, sau đó tiếp tục quan sát để kiểm tra diễn biến thực tế. Chu trình này lặp lại liên tục khi xe di chuyển.
Điểm khó nhất nằm ở những tình huống giao thông khó đoán. Tại Việt Nam, xe máy có thể đi sát thân ô tô, người đi bộ băng qua không đúng vị trí hoặc nhiều phương tiện cùng tranh khoảng trống tại ngã tư. Một hệ thống đủ tin cậy phải xử lý được những tình huống này, thay vì chỉ hoạt động tốt trên đường thông thoáng.
Vì sao VinFast cần NVIDIA và Autobrains?
Theo thông tin trong tài liệu nguồn, ngày 1/6/2026, tại NVIDIA GTC Taipei, VinFast, NVIDIA và Autobrains công bố hợp tác phát triển chương trình xe tự lái cấp độ 4 hướng đến Đông Nam Á.
Ba bên đảm nhiệm những vai trò khác nhau. VinFast phụ trách phát triển nền tảng xe; NVIDIA cung cấp nền tảng phần cứng và phần mềm DRIVE Hyperion; Autobrains đóng góp công nghệ AI tác tử phục vụ khả năng lái tự động.
AI tác tử có thể được hiểu là cách tổ chức nhiều tác tử chuyên biệt, mỗi tác tử đảm nhiệm một nhóm nhiệm vụ và được kích hoạt khi cần thiết. Với xe tự lái, cách tiếp cận này hướng đến việc phân chia những công việc phức tạp thành các nhiệm vụ cụ thể, thay vì xử lý mọi tình huống bằng một quy trình duy nhất.
Tuy nhiên, việc công bố hợp tác và nền tảng công nghệ mới chỉ là bước khởi đầu. Hiệu quả thực tế còn phải được chứng minh qua thử nghiệm, đánh giá an toàn và khả năng vận hành ổn định trong điều kiện giao thông thật.
200 taxi tại Cần Giờ: Bước thử nghiệm đáng chú ý
Kế hoạch được nêu trong tài liệu nguồn là thử nghiệm 200 taxi tự hành tại khu vực Vinhomes Green Paradise, Cần Giờ, vào cuối năm 2027. Đây là kế hoạch dự kiến, chưa đồng nghĩa đội xe đã được cấp phép vận hành thương mại hoặc có thể phục vụ hành khách trên diện rộng.
Nếu triển khai, mô hình taxi tự lái có thể thay đổi cách tổ chức dịch vụ di chuyển: hành khách đặt xe qua ứng dụng, chọn điểm đến và để hệ thống tự thực hiện hành trình trong phạm vi được phép.
Nhưng trước khi mở rộng, chương trình cần giải quyết nhiều vấn đề thực tế: độ an toàn khi gặp tình huống hiếm, khả năng hoạt động trong mưa lớn hoặc điều kiện tầm nhìn kém, xử lý sự cố kỹ thuật, kết nối với hạ tầng giao thông và quy trình ứng phó khi xe không thể tiếp tục hành trình.
Khung pháp lý, cơ chế giám sát và trách nhiệm khi xảy ra sự cố cũng là những điều kiện quan trọng. Thành công không chỉ được đo bằng số lượng xe chạy thử, mà còn bằng mức độ an toàn, độ tin cậy và khả năng duy trì dịch vụ trong điều kiện thực tế.
Góc nhìn của RAW.
Kế hoạch thử nghiệm 200 taxi tự lái cấp độ 4 tại Cần Giờ cho thấy tham vọng đưa công nghệ tự hành đến gần hơn với giao thông Việt Nam. Nhưng thách thức lớn nhất không phải để chiếc xe tự chạy trên một tuyến đường đã được chuẩn bị, mà là chứng minh hệ thống có thể phản ứng an toàn trước những tình huống bất ngờ và khó dự đoán. Cấp độ 4 cũng không đồng nghĩa xe có thể chạy ở mọi nơi mà không cần giới hạn vận hành. Nếu vượt qua được bài toán an toàn, pháp lý và hiệu quả kinh tế, taxi tự lái có thể mở ra một mô hình dịch vụ mới. Còn ở thời điểm hiện tại, cuối năm 2027 vẫn là mốc dự kiến cần được kiểm chứng bằng kết quả triển khai thực tế.
