Xe tự lái hoàn toàn của Tesla: Ấn tượng, nhưng vẫn kém Waymo và Cruise về độ an toàn và độ chính xác

Công nghệ "Tự lái hoàn toàn" (FSD) của Tesla đang phát triển nhanh chóng, thể hiện những khả năng ấn tượng. Với mỗi lần lặp lại phần mềm, nó có thể thực hiện các thao tác lái xe tiên tiến hơn, nhưng bất chấp sự phấn khích xung quanh những phát triển này, FSD của Tesla vẫn tiếp tục tụt hậu ở những lĩnh vực quan trọng so với các đối thủ cạnh tranh như Waymo và Cruise. Các thử nghiệm độc lập cho thấy những thiếu sót đáng kể về cả tính an toàn và độ tin cậy, cho thấy FSD của Tesla có thể vẫn còn một chặng đường dài trước khi thực sự có thể cạnh tranh với các hệ thống tự hành trưởng thành hơn.

Lời hứa của FSD so với thực tế
Tesla tiếp thị phần mềm FSD của mình như một hệ thống tiên tiến được thiết kế để xử lý hầu hết mọi tình huống lái xe một cách tự động. Các bản dựng gần đây, chẳng hạn như FSD 12.5.1 và 12.5.3, thể hiện các hành vi ấn tượng như điều hướng trơn tru qua các môi trường đô thị phức tạp, nhường đường cho người đi bộ và điều khiển qua các không gian hẹp giữa các ô tô đang đỗ. Tuy nhiên, sự tinh vi ngày càng tăng của FSD không hoàn toàn phù hợp với các lời hứa rộng hơn của Tesla.
AMCI Testing, một tổ chức thử nghiệm ô tô độc lập, đã tiến hành các thử nghiệm nghiêm ngặt về FSD trên nhiều môi trường khác nhau bao gồm đường phố thành phố, đường cao tốc nông thôn, đường núi và đường liên bang ở Nam California. Mặc dù có một số hành vi lái xe ấn tượng, hệ thống này đã thể hiện những sai sót đáng lo ngại đòi hỏi sự can thiệp của con người ở tần suất đáng báo động—hơn 75 lần trong suốt 1.000 dặm, tương đương với một lần can thiệp sau mỗi 13 dặm.
Một ví dụ rõ ràng về những hạn chế của hệ thống là xu hướng đánh giá sai tín hiệu giao thông, bao gồm cả việc lái xe qua đèn đỏ. Trong những trường hợp đáng sợ hơn, FSD đã rẽ vào làn đường ngược chiều trên những con đường quanh co với những phương tiện khác đang tiến đến. Hành vi khó lường như vậy nhấn mạnh lý do tại sao những lo ngại về an toàn vẫn tồn tại, ngay cả khi FSD thể hiện những khoảnh khắc xuất sắc.

Vấn đề của sự tự mãn
Hệ thống FSD của Tesla được tiếp thị với vẻ tự chủ có thể khiến người lái xe rơi vào cảm giác an toàn giả tạo. Khả năng ấn tượng của hệ thống trong việc thực hiện các phản ứng giống con người—chẳng hạn như xử lý các khúc cua khuất tầm nhìn trên đường nông thôn hoặc điều chỉnh cho người đi bộ tại vạch qua đường—có thể khiến người dùng dễ dàng tin tưởng hệ thống quá nhiều, quá sớm. Theo giám đốc AMCI, Guy Mangiamele, đây chính là nơi nguy hiểm thực sự nằm.
Mangiamele chỉ ra rằng sự không thể sai lầm có vẻ như của FSD trong vài phút đầu tiên vận hành có thể dễ dàng tạo ra sự tự mãn nguy hiểm. Mangiamele cho biết: "Khi người lái xe vận hành với FSD được kích hoạt, việc lái xe với tay đặt trên đùi hoặc rời xa vô lăng là vô cùng nguy hiểm". Trên thực tế, hệ thống của Tesla đòi hỏi sự giám sát liên tục của con người và khi hệ thống tính toán sai, thời gian phản ứng cần thiết để người lái xe can thiệp có thể cực kỳ ngắn. Ngay cả những người lái xe được đào tạo trong môi trường thử nghiệm cũng phải vật lộn để phản ứng đủ nhanh với một số lỗi của FSD.

AI của Tesla: Thách thức hộp đen
Một trong những điểm khác biệt cốt lõi giữa Tesla và các đối thủ cạnh tranh như Waymo và Cruise nằm ở cách tiếp cận của họ trong việc xây dựng các hệ thống tự lái. FSD của Tesla gần như hoàn toàn dựa trên mạng nơ-ron điều khiển bằng camera, dựa vào máy học để đưa ra quyết định theo thời gian thực. Hệ thống "hộp đen" này học từ lượng dữ liệu khổng lồ nhưng thiếu tính minh bạch để giải thích các quyết định của mình hoặc dự đoán lỗi một cách nhất quán.
Do đó, khi FSD mắc lỗi, thường rất khó để xác định chính xác nguyên nhân. Trong các thử nghiệm của AMCI, sự không thể đoán trước này là một chủ đề thường xuyên. Ví dụ, hành vi của FSD trong quá trình chuyển làn đường hướng ra lối ra xa lộ là một vấn đề, với hệ thống thường bắt đầu chuyển làn đường muộn một cách nguy hiểm—chỉ một phần mười dặm trước lối ra.
Gốc rễ của những vấn đề này có thể xuất phát từ nhiều yếu tố, bao gồm thiếu sức mạnh tính toán, đệm không đủ trong các tình huống phức tạp hoặc đơn giản là lập trình cơ sở không đầy đủ. "Những lỗi này là những lỗi nguy hiểm nhất", Mangiamele lưu ý. "Mặc dù sự phụ thuộc của Tesla vào máy học cho phép FSD xử lý nhiều tình huống khác nhau, nhưng nó cũng khiến việc xác định và khắc phục các điểm yếu cụ thể trở nên khó khăn hơn".

Waymo và Cruise: Khoảng cách về độ an toàn và độ chính xác
Khi so sánh FSD của Tesla với các đối thủ cạnh tranh như Waymo và Cruise, khoảng cách kỹ thuật trở nên rõ ràng hơn. Cả Waymo và Cruise đều sử dụng kết hợp các cảm biến, bao gồm LiDAR, radar và lập bản đồ độ nét cao, cùng với camera để tạo ra góc nhìn toàn diện hơn về môi trường xung quanh. Phương pháp tiếp cận đa cảm biến này làm giảm sự không chắc chắn và cho phép đưa ra quyết định chính xác hơn, đặc biệt là trong bối cảnh đô thị phức tạp.
Ví dụ, Waymo đã triển khai xe hoàn toàn không người lái ở một số khu vực được chọn, hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người trong hàng ngàn dặm thử nghiệm. Cruise, một công ty dẫn đầu khác trong lĩnh vực này, cũng đã đạt được mức độ tự chủ cao, cung cấp các chuyến đi hoàn toàn không người lái ở các thành phố lớn như San Francisco. Các công ty này đã tập trung rất nhiều vào việc đảm bảo độ tin cậy và khả năng dự đoán của hệ thống của họ, điều này thể hiện rõ ở tỷ lệ can thiệp của con người thấp hơn trong các thử nghiệm của họ.
Cách tiếp cận chỉ sử dụng camera của Tesla, mặc dù mang tính sáng tạo, nhưng vẫn khó có thể sánh được với độ bền của các hệ thống đa cảm biến này. Việc thiếu LiDAR và sự phụ thuộc vào mạng nơ-ron nhân tạo dẫn đến sự không thể đoán trước trong các tình huống mà việc ra quyết định chính xác, theo thời gian thực là điều cần thiết. Do đó, FSD của Tesla hiện thiếu tính nhất quán và dự phòng cần thiết để đảm bảo mức độ an toàn mà Waymo và Cruise đã đạt được.

Con đường phía trước cho FSD của Tesla
FSD của Tesla tiếp tục được cải thiện qua từng lần lặp lại và khả năng thực hiện các thao tác phức tạp của hệ thống này thực sự ấn tượng. Nhưng nhu cầu can thiệp thường xuyên của con người—đặc biệt là trong những tình huống quan trọng, trong tích tắc—cho thấy công nghệ này vẫn chưa sẵn sàng để tự động hóa hoàn toàn.
Khi Tesla tiến lên phía trước, việc giải quyết tính không thể đoán trước trong quá trình ra quyết định do AI thúc đẩy và cải thiện tính nhất quán trong các phản hồi của FSD sẽ là chìa khóa để thu hẹp khoảng cách với các đối thủ cạnh tranh như Waymo và Cruise. Hiện tại, hệ thống vẫn là một công cụ hỗ trợ lái xe mạnh mẽ, nhưng đòi hỏi sự giám sát chặt chẽ của con người.
Trong bối cảnh rộng hơn của cuộc đua xe tự hành, tham vọng dẫn đầu của Tesla với hệ thống dựa trên camera khiến công ty này trở nên khác biệt, nhưng khoảng cách kỹ thuật giữa FSD và các hệ thống điều khiển bằng cảm biến trưởng thành hơn vẫn còn đáng kể. Để Tesla có thể bắt kịp, công ty có thể cần xem xét lại một số khía cạnh cơ bản trong cách tiếp cận công nghệ tự lái của mình, đặc biệt là khi nói đến tính an toàn và khả năng dự đoán trong các môi trường có rủi ro cao.
Cuối cùng, trong khi FSD của Tesla có thể đã thu hút sự chú ý của công chúng, khoảng cách về độ chính xác và độ tin cậy giữa nó và các đối thủ cạnh tranh là lời nhắc nhở rằng tính tự chủ thực sự vẫn đang trong quá trình hoàn thiện. Cho đến khi Tesla có thể đảm bảo hiệu suất an toàn hơn và có thể dự đoán được hơn, thì nhãn hiệu "Tự lái hoàn toàn" của nó vẫn chỉ là tham vọng chứ không phải là hiện thực hóa hoàn toàn.