HYUNDAI MOTOR GROUP ĐỔI MỚI CÔNG NGHỆ LÁI XE TỰ ĐỘNG VỚI VÒNG TUẦN HOÀN DỮ LIỆU ỨNG DỤNG AI

Tại HMG Autonomous Driving Media Day (Ngày Công nghệ Lái xe Tự động của Hyundai Motor Group) diễn ra tại trụ sở 42dot, đơn vị phát triển công nghệ AI và phần mềm của Tập đoàn, ở tỉnh Gyeonggi, Hàn Quốc, Tập đoàn đã giới thiệu chiến lược phát triển công nghệ lái xe tự động, lộ trình công nghệ, những thành tựu nổi bật và kế hoạch triển khai. Nội dung trình bày nhấn mạnh vị thế chiến lược của Tập đoàn trong cuộc cạnh tranh công nghệ lái xe tự động trên toàn cầu, đồng thời làm rõ cách các hệ thống dữ liệu và AI tích hợp đang tạo nền tảng cho thế hệ công nghệ xe tiếp theo.

Tại sự kiện, Tập đoàn xác định Data Flywheel (vòng tuần hoàn dữ liệu) là một yếu tố then chốt trong năng lực cạnh tranh về lái xe tự động, đồng thời chia sẻ khung vận hành và chiến lược triển khai nhằm chuyển hóa dữ liệu lái xe quy mô lớn trong điều kiện thực tế thành những cải tiến công nghệ liên tục.

42dot cũng giới thiệu các công nghệ chủ chốt và tiến độ phát triển của hệ thống trí tuệ nhân tạo dành cho lái xe tự động do Tập đoàn tự phát triển, Atria AI, đồng thời trình bày bối cảnh và kế hoạch tương lai của sáng kiến phát triển công nghệ Vision-Language-Action (VLA – công nghệ kết hợp khả năng nhận diện hình ảnh, suy luận dựa trên ngôn ngữ và tạo hành động).

Cùng với sự kiện, Tập đoàn công bố video ghi lại hình ảnh xe thử nghiệm SDV (SDV Testbed) được trang bị Atria AI di chuyển trong điều kiện giao thông đô thị phức tạp mà không cần sự can thiệp của người lái. Hoạt động ở khả năng Level 2++, hệ thống lái xe tự động được thể hiện trong video cho thấy cách Data Flywheel tạo ra một chu trình liên tục giữa học hỏi, xác thực và cải thiện hiệu suất.

“Cạnh tranh trong lĩnh vực lái xe tự động không còn xoay quanh việc so sánh từng tính năng cụ thể. Năng lực cạnh tranh được quyết định bởi lượng dữ liệu có thể thu thập, tốc độ học hỏi và khả năng chuyển hóa hiệu quả những kết quả đó vào các sản phẩm và dịch vụ thực tế. Về cốt lõi, năng lực cạnh tranh trong lĩnh vực lái xe tự động phụ thuộc vào việc xây dựng các hệ thống có khả năng học hỏi liên tục và nhanh chóng. Hyundai Motor Group sẽ phát triển công nghệ lái xe tự động mà khách hàng có thể tin tưởng, dựa trên vòng tuần hoàn giữa dữ liệu, AI và xác thực. Mục tiêu của chúng tôi là đảm bảo mức độ an toàn và chất lượng mà khách hàng có thể tin tưởng, đồng thời liên tục học hỏi và cải thiện với tốc độ cao.” – Minwoo Park, Chủ tịch kiêm Giám đốc Advanced Vehicle Platform (AVP – Nền tảng Xe Tiên tiến) của Hyundai Motor Group và CEO của 42dot.

Tháng 3, Hyundai Motor Group công bố chiến lược hợp tác với NVIDIA, giới thiệu cách tiếp cận hai hướng, kết hợp việc nhanh chóng triển khai các công nghệ lái xe tự động đã được kiểm chứng với phát triển năng lực AI độc quyền.

Hướng 1: Hợp tác với NVIDIA để đẩy nhanh sản xuất hàng loạt

Tập đoàn sẽ tích hợpnền tảng điện toán AI cho xe đã được NVIDIA kiểm chứng và phần mềm lái xe tự động của NVIDIA vào kiến trúc xe định nghĩa bằng phần mềm (SDV).

Hướng đi này ưu tiên đẩy nhanh triển khai, đồng thời xây dựng nền tảng cho quá trình phát triển dựa trên dữ liệu có khả năng mở rộng.

• Xe sản xuất hàng loạt được trang bị các giải pháp của NVIDIA với khả năng lái xe tự động Level 2+ dự kiến được triển khai trong nửa đầu năm 2028; xe sản xuất hàng loạt Level 2++ dự kiến được triển khai trong nửa cuối năm 2028
• Từng bước tiêu chuẩn hóa hệ thống cảm biến được sử dụng trên Hyundai Motor, Kia, 42dot và Motional xoay quanh NVIDIA DRIVE Hyperion 10
• Thu thập và khai thác dữ liệu nhất quán hơn phục vụ huấn luyện và xác thực AI

Hướng 2: Atria AI hướng tới chủ động công nghệ và xây dựng năng lực dài hạn

Song song với đó, Bộ phận AVP và 42dot tiếp tục phát triển Atria AI, hệ thống lái xe tự động đầu-cuối (end-to-end – E2E) độc quyền do hai đơn vị cùng phát triển. Các nhóm làm việc theo một khuôn khổ phát triển tích hợp.

• Sản xuất xe Level 2++ được trang bị Atria AI dự kiến vào nửa cuối năm 2029
• Từng bước nâng cao khả năng lái xe tự động dựa trên dữ liệu lái xe thực tế được thu thập từ các xe sản xuất hàng loạt

Chiến lược hai hướng này cho phép Tập đoàn cung cấp các khả năng công nghệ tiên tiến cho khách hàng trong tương lai gần, đồng thời xây dựng lợi thế công nghệ bền vững cho tương lai.

Data Flywheel vận hành như một vòng tuần hoàn, trong đó dữ liệu được thu thập từ xe được sử dụng để huấn luyện và xác thực các mô hình AI; những mô hình được cải thiện sau đó được triển khai trở lại trên xe để tạo ra dữ liệu mới. Tập đoàn cũng sở hữu những lợi thế đáng kể ngay từ điểm khởi đầu của Data Flywheel: thu thập dữ liệu.

Hyundai Motor và Kia bán hơn7 triệu xe mỗi năm tại khoảng 190 quốc gia và khu vực trên toàn thế giới. Mạng lưới sản xuất toàn cầu này tạo lợi thế nền tảng cho việc thu thập dữ liệu phục vụ phát triển công nghệ lái xe tự động. Hiện Tập đoàn đang vận hành khoảng 40 xe chuyên dụng thu thập dữ liệu liên tục để thu thập dữ liệu lái xe.

Các bộ dữ liệu được thu thập không chỉ bao gồm những tình huống lái xe thông thường mà còn bao quát nhiều edge cases (tình huống đặc thù) trong thực tế:

• Khu vực thi công đường và những thay đổi về cơ sở hạ tầng
• Điều kiện thời tiết khắc nghiệt
• Chuyển làn đột ngột và các tình huống xử lý khẩn cấp
• Xe đỗ trên các tuyến đường bên hông và đường hẹp
• Diễn biến giao thông đô thị phức tạp

Mặc dù khối lượng lớn dữ liệu lái xe đóng vai trò quan trọng, hiệu suất của AI dành cho lái xe tự động không chỉ được quyết định bởi lượng dữ liệu. Sự phát triển của mô hình phụ thuộc vào khả năng xác định hiệu quả những tình huống gây khó khăn cho hệ thống AI và tập trung quá trình học hỏi vào những tình huống đó.

Để đẩy nhanh quá trình cải thiện AI, Hyundai Motor Group đã tích hợp các công nghệ mới vào Data Flywheel từ đầu năm nay.

• Tự động xác định các tình huống khó (Hard Example Mining) — Tự động xác định những tình huống lái xe khó, hay các edge cases, mà mô hình AI gặp khó khăn trong việc nhận diện hoặc diễn giải, từ đó ưu tiên những tình huống này trong quá trình huấn luyện.
• Quy trình huấn luyện liên tục (Continuous Training Pipeline) — Liên tục đưa dữ liệu mới thu thập từ hoạt động lái xe thực tế và quá trình xác thực vào huấn luyện mô hình, qua đó liên tục cải thiện hiệu suất theo thời gian. Các kết quả đánh giá trên xe được phản hồi trở lại quá trình thu thập dữ liệu và phát triển mô hình, giúp rút ngắn chu kỳ phát triển và đẩy nhanh quá trình hoàn thiện mô hình.
• Công nghệ xác thực ảo (Virtual Validation Technology) — Xác thực ảo là một thành phần quan trọng khác của Data Flywheel. Hyundai Motor Group tái dựng dữ liệu lái xe thực tế trong môi trường ba chiều và sử dụng các công nghệ đồ họa tiên tiến như 3D Gaussian Splatting để tái tạo những tình huống khó hoặc có thể không an toàn nếu thực hiện trong điều kiện thử nghiệm thực tế. Điều này cho phép các kỹ sư liên tục đánh giá mô hình trong nhiều edge cases khác nhau, đồng thời xác minh rằng các mô hình mới được huấn luyện không làm suy giảm hiệu suất hiện có.
• Phát triển Follow-the-Sun (Follow-the-Sun Development) — Kết nối các trung tâm phát triển tại Hàn Quốc và Mỹ, Tập đoàn vận hành mô hình phát triển Follow-the-Sun. Bằng cách tận dụng sự chênh lệch múi giờ, các nhóm lần lượt thực hiện hoạt động thu thập dữ liệu, phân tích vấn đề và cải thiện mô hình, qua đó duy trì quá trình phát triển liên tục 24 giờ.
• Tích hợp Special Event Recorder (SER – hệ thống ghi nhận sự kiện đặc biệt) — Tập đoàn cũng đang từng bước tích hợp Special Event Recorder (SER) vào Data Flywheel. SER là hệ thống tự động ghi lại và lưu trữ những sự kiện quan trọng cùng các dữ liệu liên quan xảy ra trong quá trình lái xe tự động. Dữ liệu được ghi lại chủ yếu được sử dụng để hỗ trợ huấn luyện AI và cải thiện hiệu suất.

Tập đoàn cũng đang nghiên cứu các phương án tiếp tục nâng cao SER để các mô hình AI có thể xác định hiệu quả hơn những edge cases khó xử lý và tự động thu thập các bộ dữ liệu liên quan cần thiết cho việc cải thiện hiệu suất.

• Hệ sinh thái Data Union (Data Union Ecosystem) — Để mở rộng khả năng khai thác dữ liệu trong và ngoài Tập đoàn, Hyundai Motor Group đang xây dựng khuôn khổ Data Union dựa trên kiến trúc cảm biến và cấu trúc dữ liệu được tiêu chuẩn hóa. Thay vì chỉ đơn thuần trao đổi dữ liệu thô giữa các tổ chức, Data Union thiết lập một hệ sinh thái dữ liệu, trong đó dữ liệu được tạo ra từ nhiều phương tiện và tổ chức có thể được tích lũy theo các tiêu chuẩn chung và sử dụng cho hoạt động huấn luyện AI.

Ban đầu, Tập đoàn sẽ tập trung vào việc cải thiện khả năng khai thác dữ liệu giữa Hyundai Motor, Kia, 42dot và Motional, tạo nền tảng cho việc mở rộng trong tương lai.

Song song với phát triển công nghệ dành cho sản xuất hàng loạt, Tập đoàn đang theo đuổi hoạt động xác thực công nghệ lái xe tự động Level 4 trong điều kiện thực tế. Hợp tác với Bộ Đất đai, Cơ sở hạ tầng và Giao thông Hàn Quốc, Tập đoàn có kế hoạch triển khai Atria AI-equipped SDV Pace Car tại Thành phố Đặc biệt Jeonnam-Gwangju, Hàn Quốc vào cuối năm nay.

Dự án thử nghiệm này sẽ vận hành các phương tiện tự động trên đường giao thông thực tế tại Hàn Quốc, nơi có đặc điểm là diễn biến giao thông phức tạp và các biến số khó dự đoán. Đây là những điều kiện khác biệt về cơ bản so với các đường thử được kiểm soát. Các tình huống lái xe đa dạng và những tình huống xử lý phát sinh trong quá trình vận hành thực tế sẽ được ghi nhận và đưa trực tiếp trở lại Data Flywheel để phục vụ quá trình học hỏi và cải thiện AI.

Thông qua cách tiếp cận này, Tập đoàn nâng cao mức độ hoàn thiện của công nghệ hỗ trợ lái xe Level 2+ dành cho sản xuất hàng loạt, đồng thời xác thực năng lực lái xe tự động Level 4 tiên tiến.

“Năng lực cạnh tranh trong lĩnh vực lái xe tự động không phụ thuộc vào lượng dữ liệu mà bạn thu thập, mà nằm ở tốc độ kết nối dữ liệu với quá trình học hỏi, xác thực và cải thiện hiệu suất. Với hệ thống Data Flywheel hiện đã được đưa vào vận hành toàn diện, chúng tôi kỳ vọng có thể liên tục cải thiện những vấn đề được xác định trên đường thực tế và đẩy nhanh quá trình phát triển công nghệ.” – Junghyun Kwon, Phó Chủ tịch Điều hành kiêm Giám đốc Trung tâm Phát triển Công nghệ Lái xe Tự động của Hyundai Motor Group, đồng thời phụ trách Bộ phận Lái xe Tự động của 42dot

“AI dành cho lái xe tự động, về bản chất, bắt đầu từ dữ liệu chất lượng cao. Hyundai Motor Group liên tục cải thiện hiệu suất và mức độ hoàn thiện của Atria AI thông qua một chu trình phát triển tích hợp, bao gồm thu thập dữ liệu, huấn luyện mô hình và xác thực trên xe trong điều kiện thực tế.” –Seonggyun Jeong, Giám đốc Atria Group thuộc 42dot

Bên cạnh hoạt động phát triển công nghệ lái xe tự động truyền thống, 42dot cũng đang thúc đẩy công nghệ thế hệ tiếp theo thông qua Vision-Language-Action (VLA) — một khuôn khổ kết hợp khả năng nhận diện thông tin hình ảnh, suy luận dựa trên ngôn ngữ và tạo hành động trong một hệ thống thống nhất.

42dot có kế hoạch phát triển các mô hình VLA song song với các mô hình lái xe tự động end-to-end (E2E) hiện có, nhằm nâng cao tính ổn định và khả năng mở rộng của công nghệ lái xe tự động, đồng thời cung cấp nhiều giải pháp phù hợp với các cấu hình phần cứng xe và nhu cầu khác nhau của khách hàng.

VLA được xem là công nghệ then chốt đối với các ứng dụng Physical AI (AI vật lý), bao gồm lái xe tự động và robot. Trong khi các mô hình E2E truyền thống kết nối trực tiếp dữ liệu đầu vào khi lái xe với hành động của xe, mô hình VLA bổ sung khả năng hiểu và suy luận tình huống dựa trên ngôn ngữ, qua đó nâng cao khả năng ra quyết định và giải thích trong những tình huống lái xe phức tạp.

42dot kỳ vọng công nghệ VLA sẽ nâng cao khả năng xử lý những tình huống lái xe hiếm gặp thông qua việc tận dụng khả năng suy luận dựa trên ngôn ngữ và nguồn tri thức được tiền huấn luyện quy mô lớn – những yếu tố khó có thể học được chỉ từ dữ liệu lái xe.

• Tích hợp Data Flywheel

42dot cũng đang áp dụng Data Flywheel vào quá trình phát triển VLA. Khi phát sinh vấn đề trong quá trình lái xe, nhóm phát triển sẽ phân tích nguyên nhân gốc rễ, củng cố các chính sách lái xe và dữ liệu liên quan, sau đó huấn luyện lại mô hình để cải thiện hiệu suất.

• Tiến độ phát triển VLA

Hiện tại, công nghệ lái xe tự động dựa trên VLA của 42dot đang ở giai đoạn xác thực mô hình dựa trên mô phỏng.

Tập đoàn có kế hoạch kích hoạt toàn bộ quy trình phát triển, bao gồm thử nghiệm trên xe thực tế, từ cuối năm 2026 đến đầu năm 2027. Những vấn đề trong quá trình lái xe được xác định ở môi trường thực tế sẽ được đưa trở lại các quy trình học hỏi và xác thực để liên tục nâng cao mức độ hoàn thiện của các mô hình VLA.

• Trình diễn khả năng giải thích

42dot đã công bố video phát triển cho thấy cách mô hình VLA diễn giải các tình huống lái xe và đưa ra suy luận bằng ngôn ngữ tự nhiên. Trong ví dụ được trình bày, văn bản xuất hiện trên màn hình trong khi xe vận hành, mô tả cả hành động được thực hiện và lý do đằng sau hành động đó.

“VLA là công nghệ cốt lõi để hiện thực hóa Physical AI, nơi AI không chỉ đơn thuần điều khiển xe mà còn có khả năng hiểu tình huống, suy luận và hành động. Bắt đầu từ lĩnh vực lái xe tự động, công nghệ này sẽ tạo nền tảng để mở rộng sang nhiều lĩnh vực khác như robot và hơn thế nữa.” – HeeSeok Lee, Giám đốc Trion Group thuộc 42dot

Tập đoàn cũng công bố video ghi lại hình ảnh xe thử nghiệm SDV (SDV Testbed) được trang bị Atria AI di chuyển trong điều kiện giao thông đô thị thực tế tại Seoul mà không cần sự can thiệp của người lái. Video cho thấy Data Flywheel đang tạo ra những cải thiện có thể đo lường được về hiệu suất trong điều kiện thực tế.

Thay vì tập trung vào các tình huống thử nghiệm được kiểm soát, những video này cho thấy cách công nghệ lái xe tự động của Tập đoàn vận hành trong sự phức tạp của môi trường đô thị thường ngày, đồng thời thể hiện tiềm năng tiếp tục được phát triển trong tương lai.

Các video gồm ba nhóm nội dung:

Hành trình trải nghiệm cùng lãnh đạo (Executive Ride-Along): Minwoo Park và Seonggyun Jeong di chuyển trên một chiếc xe tự động qua khu vực trung tâm Seoul, khi xe vận hành trong điều kiện giao thông thực tế bao gồm đường cao tốc, các tuyến đường chính, cầu và đường đô thị. Trong hành trình, hai người trao đổi về quá trình phát triển Atria AI, năng lực kỹ thuật hiện tại, cơ chế ra quyết định khi lái xe tự động và định hướng phát triển trong tương lai. Video cũng cho thấy cách xe nhận biết điều kiện giao thông xung quanh, đưa ra quyết định lái xe và phản ứng với nhiều môi trường đường sá khác nhau theo thời gian thực.

Video lái xe đô thị quay một lần (One-Take Urban Driving Footage): Ba video chưa qua biên tập ghi lại khả năng lái xe tự động trong nhiều điều kiện khác nhau, bao gồm:

• Giao thông đông đúc vào giờ cao điểm buổi sáng tại Gangnam
• Điều kiện giao thông mật độ cao tại Jamsil, với nhiều tình huống tương tác với các phương tiện cỡ lớn như xe buýt
• Lái xe trong điều kiện đô thị có mưa tại Pangyo

Mỗi video có thời lượng khoảng hai đến bốn phút và được quay theo hình thức one-take, không chỉnh sửa ngoài việc điều chỉnh tốc độ phát, mang đến hình ảnh trực quan về khả năng vận hành của hệ thống lái xe tự động trong điều kiện giao thông thực tế.