Cách Nhà Sản Xuất Xe Tự Lái Đánh Giá Tiến Triển Của Mình

Mùa Báo Cáo đã đến với những chiếc xe tự lái. Vào thứ Tư, Sở Giao thông Vận tải California đã phát hành các báo cáo chi tiết về việc các công ty được phép thử nghiệm xe tự lái trong tiểu bang lái xe bao nhiêu dặm trong năm ngoái và tần suất bao nhiêu lần nhân viên an toàn con người của họ phải kiểm soát lại từ máy tính. Các “báo cáo hủy bỏ” cung cấp một cái nhìn hiếm hoi vào hoạt động của các công ty đang phát triển robot trên đường phố công cộng.

Nhưng đáng tiếc là các báo cáo này gần như không hữu ích để đo lường chúng ta đang cách mấy bước đến thời đại tự động. Trước hết, các công ty sử dụng thuật ngữ khác nhau để giải thích các tình huống kiểm soát lại. Chúng chỉ bao phủ California, trong khi hầu hết các đại diện lớn thường thử nghiệm chủ yếu ở những nơi khác—Waymo xung quanh Phoenix, Argo ở Pittsburgh và Miami, và Aptiv ở Las Vegas, để kể một số.

Muốn cập nhật tin tức mới nhất về xe tự lái trong hộp thư đến của bạn? Đăng ký tại đây!

Ở góc độ cơ bản hơn, việc rút lui không phải là cách tốt để đo lường tiến triển. Nó không phù hợp để so sánh các công ty với nhau, vì các đối thủ thử nghiệm ở những nơi khác nhau (Cruise ở thành phố San Francisco phức tạp, Waymo ở những khu vực ngoại ô yên bình, và còn nhiều nơi khác). Các công ty cũng tuân theo các giao thức khác nhau: Một số hướng dẫn tài xế chủ động kiểm soát trong khu vực trường học hoặc khi phương tiện khẩn cấp gần đó, tạo ra những tình huống rút lui ở những nơi mà phương tiện có thể đã thực hiện tốt. Có lẽ điều quan trọng nhất là cách tốt nhất để giảm thiểu việc rút lui - điều này là điều quan trọng để cải thiện hệ thống tự động. Waymo nói vào thứ Tư rằng các báo cáo không "mang lại cái nhìn cần thiết" về chương trình lái xe tự động của họ "hoặc phân biệt hiệu suất của họ so với các đối thủ khác trong lĩnh vực lái xe tự động.

Vậy làm thế nào các công ty theo dõi tiến triển của họ? Một số chỉ số là rõ ràng. Nếu hệ thống thị giác của bạn chỉ nhận diện được 98% người đi bộ, thuật toán máy học của bạn có lẽ cần phải nghiên cứu thêm các ví dụ, hy vọng vượt qua con số 99,99%. Ít nhất một lần mỗi tháng, Matt Johnson-Roberson, CEO của Refraction AI, xem xét các thống kê như vậy, cùng với những điều như tần suất máy tính gặp sự cố và mức độ đáng tin cậy của phương tiện của Refraction theo chỉ thị phần mềm của chúng. Refraction đang xây dựng một con robot nhỏ bám theo làn đường xe đạp, thực hiện giao hàng thức ăn tại Ann Arbor, Michigan.

Trong khi startup và các đối thủ của họ có cách riêng để đo lường tiến triển, phần lớn dường như tập trung ít hơn vào số dặm đã lái được mà vào loạt tình huống mà họ có thể điều khiển một cách an toàn.

Bước đầu tiên: Xem xét những gì phương tiện sẽ phải thực hiện. Xe tự động có thể đi mọi nơi, mọi lúc có lẽ sẽ còn mất vài thập kỷ; hầu hết các nhà phát triển đang nhắm vào một thị trường hạn chế về địa lý, loại đường, và điều kiện lái xe. Các xe của Cruise sẽ phải xử lý toàn bộ San Francisco, điều này thực sự có nghĩa là chúng phải có khả năng làm bất cứ điều gì mà một con người có thể thực hiện - quẹo trái không bảo vệ, dừng ở ngã tư bốn phía, vòng xuyến, những con đường dốc đứng thẳng điên rồ mà làm cho cuộc rượt đuổi xe trong phim Bullitt trở nên thú vị. Optimus Ride và Voyage đang nhắm đến cộng đồng người già nghỉ hưu và các khu vực hạn chế khác, yêu cầu ít kỹ năng hơn.

Bạn tạo một danh sách những khả năng đó, giống như một chương trình học, mà bạn cần dạy cho chiếc xe. Các công ty đang thử nghiệm ngày nay bắt đầu với các kiến thức cơ bản như việc viết mã lệnh để chiếc xe chọn và giữa giữa các đường làn. Sau đó, bạn có thể thêm chức năng như việc đổi làn, nhập cao tốc, hoặc giảm tốc độ khi một tài xế khác cắt vào làn đường của bạn. Mọi khi bạn thay đổi phần mềm kiểm soát chiếc xe, bạn thử nghiệm nó trước trong mô phỏng máy tính, để xem nó hoạt động như thế nào và xác định lỗi. Sau đó, bạn thường đưa nó vào một phương tiện để thử nghiệm trên một đường đua riêng tư trong điều kiện kiểm soát. Sau khi đã chứng minh được ở đó, bạn có thể chuyển sang đường công cộng. Waymo, ví dụ, đã lái xe 20 triệu dặm trong thế giới thực - và hơn 10 tỷ dặm trong thế giới ảo.

Khi mỗi chức năng cải thiện, "bạn có thể bắt đầu gạch đi chúng khỏi danh sách," Don Burnette, người điều hành công ty xe tải tự động Kodiak Robotics, nói. "Còn bao nhiêu chức năng bạn còn lại để triển khai? Bạn đã triển khai bao nhiêu chức năng? Đó là một chỉ số tốt về tiến triển cho một công ty" - một trong những chỉ số mà Kodiak sử dụng nội bộ.

Đồng thời, bạn làm cho mỗi chức năng trở nên mạnh mẽ hơn. Nếu bạn đang làm việc trên việc đổi làn, bạn bắt đầu mà không có xe khác xung quanh, tập trung vào một quỹ đạo và tốc độ giống như con người. (Làm việc này xảy ra trước trong mô phỏng, sau đó trong thế giới thực.) Sau đó, bạn thêm vài chiếc xe vào cảnh, sau đó là thêm nhiều xe hơn, để chiếc xe của bạn phải quyết định khi nào là an toàn để di chuyển vào những khoảng cách nhỏ hơn và nhỏ hơn. Cuối cùng, bạn làm việc để tạo ra một khoảng trống, cách mà tài xế con người chen lấn vào để cho phép anh ta đi vào. Đó là cách bạn dạy một người một điều mới, chẳng hạn như cách nói tiếng Pháp: Bắt đầu với "combien coûte une madeleine," và tiến lên đọc Proust.

Sau khi bạn đã gạch hết mọi thứ khỏi danh sách khả năng của mình, bạn có một hệ thống "hoàn thành tính năng." Độ cao của thanh đó - một môi trường như một thành phố lớn đòi hỏi một danh sách kỹ năng gần như vô tận - giúp giải thích tại sao nhiều đơn vị lái xe tự động đang theo đuổi các mô hình kinh doanh hạn chế hơn như xe tải và xe đưa đón. Không ngạc nhiên, Elon Musk luôn tự tin và là người hiếm hoi tuyên bố chiến thắng. "Tôi nghĩ chúng ta sẽ 'hoàn thành tính năng' cho lái xe hoàn toàn tự động trong năm nay," Musk nói vào đầu năm 2019. "Nghĩa là chiếc xe sẽ có khả năng tìm bạn trong bãi đậu xe, đón bạn, đưa bạn đến đích mà không cần can thiệp trong năm nay." Trong một cuộc gọi kiếm lợi nhuận tháng trước, anh giải thích rằng "hoàn thành tính năng" chỉ có nghĩa là nó có một số cơ hội đi từ nhà đến nơi làm việc mà không cần can thiệp.

Tuy nhiên, khoảng cách giữa "hoàn thành tính năng" và "nhiệm vụ hoàn thành" là rộng lớn. Hãy xem Smart Summon, mà Tesla phát hành vào tháng 9 để tự động hướng dẫn chiếc xe từ chỗ đậu đến nơi chủ nhân đứng. Bằng chứng cá nhân nói rằng chủ yếu nó hoạt động - trừ khi chiếc xe nhầm lẫn giữa nhựa đường và cỏ, đóng băng, hoặc kẹp chặt mình vào cửa garage.

Vì vậy, sau khi bạn đã thêm một chức năng vào mã nguồn của mình, bạn phải đảm bảo rằng nó hoạt động trong nhiều tình huống nhất có thể. Đó là nơi mô phỏng quan trọng, theo Chris Urmson, người đã dẫn đầu Waymo trong những năm đầu và hiện là CEO của Aurora, đang phát triển công nghệ lái xe tự động cho nhiều ứng dụng, bao gồm cả xe tải. Năm ngoái, khi đội của Urmson đang làm việc trên việc quẹo không bảo vệ, họ đầu tiên gửi tài xế con người đi trên nhiệm vụ tìm kiếm sự thật. Họ quan tâm đến việc thử nghiệm đời sống đa dạng: tài xế con người di chuyển nhanh hoặc chậm qua các loại giao lộ khác nhau, xe tải có thể chặn tầm nhìn của xe ô tô về phía xe đến, và vân vân. Họ tải kết quả vào phần mềm mô phỏng của mình, sau đó tạo ra biến thể bằng cách "làm mờ" các chi tiết - thay đổi nhỏ về vị trí, tốc độ của các đối tượng khác nhau, và vân vân. Trước khi thử nghiệm bất kỳ việc quẹo trái thực sự nào vào giao thông, Urmson nói, Aurora đã chạy hơn 2 triệu thí nghiệm trong mô phỏng, liên tục hoàn thiện cách hệ thống của họ quản lý các tình huống khác nhau.

Sau đó, họ đưa robot của mình ra đường để xác nhận những học thức máy tính của họ trong thế giới thực. Các nhà điều hành an toàn của Aurora ghi chú các tình huống bất thường và những lúc chiếc xe không hoạt động theo cách họ mong muốn, thường dẫn đến việc tắt hệ thống tự động. Thay vì tập trung vào số lần họ lấy lại kiểm soát, các kỹ sư của Aurora đã sử dụng những khoảnh khắc đó như nguồn cảm hứng cho thêm mô phỏng, làm mờ hơn và điều chỉnh để cải thiện kỹ năng lái xe của chiếc xe.

Ở một giai đoạn nào đó, Urmson và đội của anh sẽ quyết định hệ thống của họ đã thể hiện khả năng của mình trong đủ các tình huống để nhập cuộc mà không cần có người lái đằng sau vô lăng. Các nhà phát triển khác sẽ nhấn nút đó ở những thời điểm khác nhau, vì không có ai đồng ý với câu hỏi được nhiều người lo lắng: An toàn đến đâu là đủ an toàn? Điều đó bao gồm cả các cơ quan quản lý. Bộ Giao thông liên bang chỉ cung cấp hướng dẫn mơ hồ để phát triển hệ thống an toàn. Nhiều bang không áp đặt bất kỳ yêu cầu kỹ thuật nào đối với các nhà phát triển xe tự hành. California nổi bật: Hơn 60 công ty được phép thử nghiệm công nghệ của họ trong bang này, nhưng chỉ có năm công ty được phép chở khách theo quy định của Cơ quan Dịch vụ Công cộng.

Không mong đợi sắp xếp nhẹ nhàng đó sẽ thay đổi, nói Bryant Walker Smith, một giáo sư tại Trường Luật của Đại học Nam Carolina nghiên cứu về chính sách về xe tự động. Những chiếc xe này chạy phần mềm phức tạp trong môi trường phức tạp. Người quy định và công dân sẽ không có chuyên môn, nguồn lực, hoặc thời gian để hiểu rõ cách mọi thứ hoạt động, ông thêm vào. Không có công ty nào có khả năng lái xe số dặm cần thiết để cung cấp bằng chứng thống kê rằng sáng tạo của họ có khả năng (hoặc hơn) như con người. Điều đó có nghĩa là mọi người sẽ phải tin tưởng, ít nhất là một bước nhảy, Walker Smith nói. "Quyết định là của công ty phát triển và triển khai công nghệ đó phải đáng tin cậy."

Robot của Refraction AI không có khả năng làm tổn thương ai đó nặng nề, vì chúng di chuyển với vận tốc từ 10 đến 12 mph. Vì vậy, đội ngũ có thể nhìn xa hơn an toàn đến một chỉ số khác: chi phí cho mỗi giao hàng. Gần đây, kỹ sư dành khoảng một tháng làm việc trên các điểm dừng 4 chiều. Họ đã đưa robot đến một điểm mà nó "không bao giờ thất bại", Johnson-Roberson nói, nhưng chỉ vì nó quá thận trọng, đợi bảy hoặc tám phút để thực hiện bước đi của mình. Vì vậy, họ quyết định tránh vấn đề hoàn toàn, gửi bot đi một tuyến khác hoặc có một người điều khiển từ xa. (Teleoperation là một công cụ quan trọng nhưng ít được đánh giá cao để làm cho bất kỳ hệ thống lái xe tự động nào hoạt động.) Điều này hoạt động bởi vì tương lai của Refraction không phụ thuộc vào việc làm chủ tính chất khó khăn của điểm dừng 4 chiều. Điều duy nhất quan trọng là liệu nó có đưa burger và khoai tây chiên đến sinh viên Đại học Michigan trước khi chúng nguội hay không.

Thêm nhiều bài viết tuyệt vời từ Mytour

• Wikipedia là nơi cuối cùng tốt nhất trên internet
• Người hâm mộ của ngôi sao phim hoạt hình khiêu dâm có ghét phụ nữ (thực sự) không?
• Muốn chiến đấu với biến đổi khí hậu? Hãy ngừng tin những điều này
• Michael Bloomberg, người sáng lập công ty công nghệ đầu tiên
• Uber thay đổi quy tắc, và tài xế điều chỉnh chiến lược của họ
• 👁 Lịch sử bí mật của nhận diện khuôn mặt. Ngoài ra, tin tức mới nhất về trí tuệ nhân tạo
• 📱 Lưỡng lự giữa những chiếc điện thoại mới nhất? Đừng lo lắng - hãy xem hướng dẫn mua iPhone của chúng tôi và các chiếc điện thoại Android yêu thích