Minh Nguyệt✔
Intern Writer
Tưởng tượng một ngày bạn có thể ung dung đọc báo, xem phim hay thậm chí chợp mắt ngay trên chiếc xe của mình, trong khi nó tự động đưa bạn đến nơi cần đến. Giấc mơ về xe tự lái cấp độ 4, nơi chiếc xe có thể tự mình đi đón pizza hay đưa con đi học, đang dần trở thành hiện thực, và cuộc đua để biến điều đó thành sản phẩm đại chúng đang nóng hơn bao giờ hết. Trong bối cảnh đó, Rivian, một cái tên còn khá non trẻ, đang âm thầm tạo ra những bước đột phá đáng kinh ngạc, thách thức cả những gã khổng lồ như Tesla hay Toyota.
Hiện tại hệ thống Autonomy+ của Rivian đã có thể vận hành mượt mà trên các con phố ngoại ô, nhận diện và phản ứng với đèn giao thông, vạch sang đường hay biển báo dừng. Hệ thống này dự kiến sẽ ra mắt trên mẫu SUV R2 hoàn toàn mới của Rivian vào khoảng cuối năm nay, và sẽ được cập nhật qua mạng (OTA) cho các mẫu R1S và R1T mới nhất. Rivian dự kiến tính phí 49,99 USD mỗi tháng (khoảng 1,27 triệu VNĐ) hoặc 2.500 USD trả trước (khoảng 63,5 triệu VNĐ). Con số này khá cạnh tranh so với mức 99 USD mỗi tháng (khoảng 2,5 triệu VNĐ) của hệ thống Full Self-Driving (FSD) của Tesla, dù tên gọi của Tesla có phần gây hiểu lầm vì vẫn cần sự giám sát. Trong khi đó, Mercedes cũng có kế hoạch thu 3.950 USD (khoảng 100,3 triệu VNĐ) cho gói đăng ký ba năm của hệ thống MB.Drive Assist Pro trên mẫu CLA-Class EV sắp tới, nhưng hệ thống này vẫn yêu cầu người lái phải đặt ít nhất một tay lên vô lăng.
Dù rất ấn tượng, Autonomy+ của Rivian hiện chỉ là hệ thống cấp độ 2+ theo phân loại của Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE). Điều này có nghĩa là người lái vẫn phải hoàn toàn tập trung và sẵn sàng giành lại quyền kiểm soát bất cứ lúc nào. Tuy nhiên, Rivian cùng với nhiều đối thủ lớn khác đang tích cực phát triển để đạt được các cấp độ tự lái cao hơn, hứa hẹn nhiều tiềm năng và lợi nhuận hơn. Ở cấp độ 3, người lái có thể "thư giãn" trong một khoảng thời gian giới hạn, ví dụ như kiểm tra email hay xem phim, nhưng tuyệt đối không được ngủ.
Mục tiêu lớn nhất hiện nay là đạt được khả năng tự lái cấp độ 4. Với cấp độ này, bạn có thể (về lý thuyết) gửi xe đi đón pizza và mang về nhà trên ghế lái đã được sưởi ấm mà không có người ngồi, hoặc bạn có thể thoải mái ngồi ở ghế sau, thưởng thức một miếng pizza riêng tư trong khi đọc báo.
Robotaxi hiện đang hoạt động ở một số thành phố tại Mỹ, Trung Quốc và Trung Đông đã chứng minh rằng khả năng tự lái cấp độ 4 hoàn toàn khả thi. Những chiếc xe này hoạt động với số lượng tương đối nhỏ ở khoảng vài chục thành phố và trong những giới hạn cụ thể của dịch vụ thương mại. Giờ đây, Rivian và nhiều đối thủ khác – bao gồm Tesla, Toyota, Mercedes, Volkswagen và BYD của Trung Quốc – đang chạy đua để đưa khả năng di chuyển tự hành này đến với đại chúng. Chiến lược của Rivian kết hợp một bộ camera, radar và lidar; một bộ chip silicon tùy chỉnh, được phát triển nội bộ để xử lý dữ liệu cảm biến; và một mô hình AI tự hành chạy trên các chip đó. Với sự hậu thuẫn 1,25 tỷ USD (khoảng 31,75 nghìn tỷ VNĐ) từ Uber, Rivian có kế hoạch chuyển sang đội xe robotaxi tự lái cấp độ 4 bắt đầu từ năm 2028. Những chiếc taxi này, cùng với đội xe tiêu dùng của Rivian, sẽ là "bánh xe tập đi" thực sự để mở rộng khả năng cấp độ 4 cho các phương tiện cá nhân.
Trong khi đó, hàng triệu chiếc xe kết nối đang di chuyển khắp nơi trên thế giới, liên tục gửi dữ liệu để huấn luyện các hệ thống của nhà sản xuất ô tô. Cuộc đua đang diễn ra để đưa những dữ liệu này qua các mô hình AI đang được cải thiện nhanh chóng với khả năng "đầu cuối" (end-to-end): một kiến trúc AI, được hỗ trợ bởi học sâu (deep learning), xử lý dữ liệu cảm biến thô trực tiếp thành các lệnh điều khiển vật lý cho xe. Với trang bị này, các kỹ sư kỳ vọng sẽ giải quyết được những trường hợp khó khăn – như đường phố đô thị phức tạp, địa hình độc đáo, đám đông người đi bộ hay thời tiết khắc nghiệt – mà trước đây những người hoài nghi từng cho là không thể vượt qua.
Mặc dù có hồ sơ truyền thông cao, bao gồm cả sự chú ý dành cho RJ Scaringe, nhà sáng lập và CEO có bằng tiến sĩ MIT, Rivian vẫn chỉ chiếm một phần rất nhỏ trong thị trường xe khách tại Mỹ. Năm ngoái, hãng chỉ bán được 42.000 xe trên ba mẫu xe của mình là SUV R1S, bán tải R1T và xe tải giao hàng điện. Trong khi đó, Tesla bán được khoảng 1,6 triệu chiếc, còn Toyota, nhà sản xuất ô tô lớn nhất thế giới, bán hơn 11 triệu chiếc.
Chiến lược của Rivian là tận dụng phần mềm và công nghệ để trở thành một đối thủ đáng gờm. Volkswagen, một trong những nhà sản xuất ô tô lớn nhất thế giới, đã nhìn thấy đủ giá trị để đầu tư tới 5,8 tỷ USD (khoảng 147,3 nghìn tỷ VNĐ) vào một liên doanh mang tên Rivian và Volkswagen Group Technologies. Liên doanh này cung cấp cho Rivian nguồn vốn quan trọng để phát triển, đồng thời mang lại cho Volkswagen quyền tiếp cận kiến trúc điện và phần mềm của Rivian cho mẫu R2, mẫu SUV thế hệ mới của Rivian đã được bán ra vào tháng 6. Bryan Reimer, một nhà khoa học nghiên cứu tại Trung tâm Vận tải và Logistics của MIT, nhận định: "Rivian đã phát triển một kiến trúc quan trọng đến mức VW sẵn sàng chi hàng tỷ USD để mua lại, thay vì tự mình cố gắng tái tạo nó."
Tuy nhiên, liên doanh này không cho phép VW tiếp cận công nghệ tự hành của Rivian. Vào tháng 3, chính kiến trúc R2 này đã là nền tảng cho thỏa thuận trị giá 1,25 tỷ USD của Rivian với Uber để cung cấp tới 50.000 robotaxi. Các công ty dự kiến ban đầu sẽ triển khai 10.000 chiếc taxi, bắt đầu từ San Francisco và Miami vào năm 2028, trước khi mở rộng ra 25 thành phố ở Mỹ, Canada và Châu Âu.
Những điểm yếu của Rivian bao gồm các vấn đề về độ tin cậy, cùng với chi phí sửa chữa thân xe đắt đỏ mà công ty cho biết đã cố gắng giảm bớt cho mẫu R2 mới của mình. Dù công nghệ nội bộ của Rivian có vẻ ấn tượng đến đâu, hãng vẫn còn một chặng đường dài để bắt kịp Tesla, công ty gần đây đã công bố có 1,1 triệu người dùng FSD đang hoạt động. Toyota cũng đang tham gia cuộc chơi; công ty con Woven by Toyota đã hợp tác với Waymo thuộc sở hữu của Alphabet để phát triển nền tảng tự hành cho robotaxi và xe tiêu dùng.
Cho đến gần đây, hầu hết các nhà quan sát đều đặt cược vào Tesla là người chiến thắng trong cuộc đua tự lái. Công ty của Elon Musk đã bắt đầu vận hành một đội xe thử nghiệm nhỏ robotaxi Model Y ở ba thành phố của Texas và ở Florida. Tesla cũng đã bắt đầu sản xuất một phương tiện tự hành chuyên dụng, robotaxi Cybercab. Nhưng vào tháng 4, Musk đã lùi thời hạn cho khả năng tự lái cấp độ 4 dành cho người tiêu dùng phổ thông: "Tôi chỉ đoán thôi, nhưng có lẽ là vào quý 4 năm 2026," ông nói. Đây là lần lùi thời hạn mới nhất trong một loạt các lần rút lại lời hứa từ người đàn ông từng cam kết 1 triệu robotaxi trên đường vào năm 2020.
Scaringe, trong chuyến lái thử mẫu SUV R2 mang tính quyết định của công ty tại một công viên bang Utah, cho biết các mẫu Rivian bán ra thị trường sẽ bắt đầu áp dụng một số khả năng cấp độ 4 của robotaxi không muộn hơn năm 2030, có thể bắt đầu với các chức năng tự đỗ xe.
Giống như hầu hết các xe tự hành, hệ thống của Rivian kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến để tạo ra một bức tranh mạnh mẽ về môi trường chuyển động nhanh và các chướng ngại vật của nó. Dữ liệu được đưa vào một mạng lưới thần kinh – mà Rivian gọi là "Mô hình Lái xe Lớn" (Large Driving Model - LDM) – xử lý hàng trăm nghìn tỷ phép tính mỗi giây để diễn giải và kết hợp dữ liệu từ camera, radar và lidar. Mạng lưới này là "đầu cuối", nghĩa là nó xử lý nhiều luồng dữ liệu cảm biến thô (như pixel camera) và xuất ra các lệnh điều khiển lái xe (để đánh lái, phanh và tăng tốc) thông qua một đường dẫn dữ liệu duy nhất. Các hệ thống truyền thống hơn mã hóa các bước riêng biệt để thu thập dữ liệu, trích xuất tính năng, dự đoán và ra quyết định.
Trình điều khiển AI độc quyền đó xác định các tính năng trong hình ảnh và đám mây điểm, nhóm chúng thành các đối tượng và theo dõi chúng qua các khung hình, được gắn dấu thời gian đến từng mili giây để tính đến các tốc độ khung hình khác nhau. Do đó, AI xây dựng sự tự tin theo thời gian, hành động dựa trên các phát hiện đối tượng tồn tại qua nhiều khung hình, thay vì, ví dụ, phanh gấp do một lỗi camera trên một khung hình duy nhất. Trình điều khiển ảo sau đó có thể điều hướng an toàn ngay cả khi các cảm biến không đồng bộ, bằng cách ưu tiên dữ liệu bền vững. Đầu ra – các lệnh cho động cơ điện và các hệ thống khác – được hỗ trợ bởi phần cứng dự phòng cho các hệ thống điều khiển bằng dây như lái và phanh.
Trong buổi trình diễn hệ thống Autonomy+ của Rivian, một tài xế thử nghiệm của công ty ngồi sau vô lăng. Nick Nguyen, kỹ sư phụ trách các sản phẩm và chương trình liên quan đến tự hành của Rivian, quan sát từ ghế sau. So với, ví dụ, một mô hình ngôn ngữ lớn viết tin tức hoặc tiểu thuyết, Nguyen cho biết, một AI lái xe tự hành ít chủ quan hơn và dễ đánh giá hơn, vì vậy có rất ít chỗ cho sai sót. "Chúng tôi muốn sự rập khuôn. Chúng tôi muốn sự nhàm chán. Chỉ là lái xe an toàn, lặp lại," anh nói.
Từ trải nghiệm lái thử ngắn ngủi, mình có thể nói rằng sự "nhàm chán ngoại ô" đã đạt được trên chiếc Rivian R1S này. Không giống như một số chế độ của Full Self-Driving (FSD) của Tesla, hệ thống của Rivian lái xe như một ông bố đưa đón con đi học, tuân thủ giới hạn tốc độ đến từng con số, dừng xe nhẹ nhàng tại đèn giao thông và vượt qua các gờ giảm tốc như một tài xế đang vận chuyển đồ cổ. Tuy nhiên, người lái robot này không hề nhút nhát hay do dự. Đối với các công ty robotaxi ở Mỹ và Trung Quốc, những chuyến đi thường xuyên như vậy đang thúc đẩy sự lạc quan và đầu tư lên đến đỉnh điểm. Waymo tuyên bố giảm 92% số vụ tai nạn gây tử vong hoặc thương tích nghiêm trọng so với tài xế con người, dựa trên 354 triệu km dữ liệu lái xe tự hành. Nhưng thách thức thực sự là các cấp độ tự hành cao hơn sẽ hoạt động tốt như thế nào khi chúng đến tay người tiêu dùng.
LDM cốt lõi của Rivian hiện thu thập dữ liệu đám mây từ tới 125.000 xe để phân tích và xác thực, sau đó tinh chỉnh mô hình thông qua các mô phỏng. Hệ thống máy tính trên xe đủ thông minh để chỉ ghi lại dữ liệu trong các tình huống bất thường. Chủ xe phải đồng ý rõ ràng với việc thu thập dữ liệu trước đó. Các LDM cập nhật sẽ được gửi trở lại xe của khách hàng thông qua các bản cập nhật qua mạng hàng tháng. Đây là một phần của "vòng lặp dữ liệu" (data flywheel) tự củng cố, một vòng lặp AI tự cải tiến liên tục tinh chỉnh hệ thống.
Giống như một số đối thủ, Rivian không còn cần phải hoàn toàn dựa vào bản đồ độ nét cao trên xe hoặc thậm chí là kết nối di động để định vị xe cho mục đích điều hướng. Sự thay đổi chiến lược này giúp giảm yêu cầu về dữ liệu và đảm bảo lái xe ổn định trong các hẻm núi đô thị hoặc đường hầm không có kết nối. Thay vào đó, Rivian nhận diện và phản ứng với môi trường xung quanh thông qua nhận dạng và lặp lại, giống như cách con người diễn giải biển báo đường, tuân thủ vạch kẻ làn đường và cảnh giác với các mối nguy hiểm.
Mẫu Rivian R2 trang bị 11 camera độ nét cao và 5 radar. Hãng sẽ tích hợp một đơn vị lidar vào đầu năm tới để đặt nền móng cho khả năng tự hành trong tương lai. Đơn vị lidar thu nhỏ này sẽ tích hợp mượt mà vào đường mái hiện có của R2, một cải tiến so với các đơn vị cồng kềnh, gây cản gió thường thấy trên các mẫu Waymo Jaguar và các mẫu xe tự hành bán tự động cũ hơn. Vidya Rajagopalan, Phó Chủ tịch cấp cao về phần cứng kỹ thuật điện của Rivian, cho biết chi phí lidar đã giảm từ hơn 10.000 USD (khoảng 254 triệu VNĐ) xuống còn vài trăm USD chỉ trong chưa đầy một thập kỷ.
Bà Rajagopalan giải thích rằng sự kết hợp các cảm biến giúp phát huy điểm mạnh và giảm thiểu điểm yếu của từng loại. Camera thu được màu sắc và kết cấu, có thể phân biệt các vật thể, nhưng chúng gặp khó khăn trong bóng tối và ánh sáng tương phản thấp. Lidar không bị ảnh hưởng bởi bóng tối hay ánh sáng mặt trời chói chang, và cảm nhận hình dạng trong không gian ba chiều. Khả năng 3D vốn có này giúp lidar đáng tin cậy hơn trong việc làm chậm hoặc dừng xe đối với các vật thể ngẫu nhiên – "một chiếc lốp trên đường, hoặc có thể là một con khủng long lớn," Nguyen nói đùa. Nhiều camera có thể đóng góp thêm dữ liệu 3D, sau một thời gian xử lý ngắn.
Các cảm biến với tầm nhìn 360 độ có thể vượt trội hơn giác quan của con người trong những tình huống quan trọng. Radar và lidar có thể phát hiện người đi bộ hoặc động vật vào ban đêm cách xa hàng trăm mét, điều mà không con người nào có thể làm được. Tuy nhiên, lidar có thể bị ảnh hưởng bởi bụi, sương mù và tuyết. Radar có thể "nhìn xuyên" qua mưa hoặc tuyết, nhưng với độ phân giải không gian tương đối thấp.
Để xử lý lượng dữ liệu cảm biến khổng lồ, Rivian đã chấp nhận một thách thức đầy tham vọng: tự thiết kế chip tự hành tùy chỉnh nội bộ. Bộ xử lý tự hành Rivian (RAP1) là một bộ xử lý 5 nanomet có thể thực hiện 800 nghìn tỷ phép tính mỗi giây (TOPS), nhanh gấp ba lần so với chip Nvidia Jetson Orin được sử dụng trong các mẫu xe trước đây của hãng. Chip này sẽ được sản xuất theo thông số kỹ thuật của Rivian bởi Công ty Sản xuất Bán dẫn Đài Loan (TSMC), đơn vị cũng sản xuất chip tùy chỉnh cho Tesla.
Mô-đun tự hành của Rivian chứa hai Bộ xử lý tự hành Rivian, mỗi bộ có khả năng 800 nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Trong khi đó, bộ xử lý hệ thống trên chip (system-on-a-chip) ô tô mới nhất của Nvidia, Drive AGX Thor, đang được các hãng như BYD, Hyundai, Lucid, Mercedes, Nissan, Volvo và Xiaomi, cùng với các công ty xe tải tự hành Aurora và Waabi, áp dụng.
Trên lý thuyết, một chip AGX Thor duy nhất nhanh hơn một chút về TOPS, ở mức 1.000 nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Nhưng Rivian kết hợp một cặp chip trong mỗi mô-đun tự hành, mang lại cho nó 1.600 TOPS và tốc độ thực thi khoảng 5 tỷ pixel dữ liệu mỗi giây, so với 3,5 tỷ của Thor của Nvidia.
Bà Rajagopalan cho biết việc phát triển chip và phần mềm AI đồng thời đã rút ngắn một năm quan trọng trong quá trình phát triển. Các chuyên gia nhận định đây là loại tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng mà Trung Quốc đã thành thạo và các nhà sản xuất ô tô truyền thống đang gặp khó khăn trong việc bắt kịp. Thiết kế nội bộ cho phép Rivian tùy chỉnh phần mềm của mình cho chip, và ngược lại. Chip đa năng của Nvidia, được thiết kế để đáp ứng nhiều khách hàng với các nhu cầu khác nhau, phải dành sức mạnh tính toán cho hệ thống thông tin giải trí trên xe, màn hình hoặc các hệ thống khác. Chip của Rivian được thiết kế để chạy tự hành và không gì khác.
Trong chuyến thăm khuôn viên Thung lũng Silicon của Rivian, các kỹ sư Prasun Raha và Mukund Chavan đã hướng dẫn mình về tốc độ phát triển tự hành nhanh chóng của công ty. Một bảng tường lộn xộn hiển thị kiến trúc thế hệ đầu tiên mà Rivian ra mắt chỉ năm năm trước. Các mẫu SUV R1S và bán tải R1T ban đầu sử dụng gần hai mươi bộ điều khiển điện tử (ECU), các "hộp đen" truyền thống điều khiển các chức năng của xe. Đối với các mẫu R1 mới nhất, Rivian đã giảm số lượng ECU xuống còn bảy. Kiến trúc vùng tổ chức gần như mọi chức năng của xe thành ba vùng, hợp nhất đáng kể các thiết bị điện tử và đơn giản hóa việc sản xuất. Rivian cũng tập trung vào một xu hướng tự hành gọi là "hợp nhất sớm" (early fusion): trộn dữ liệu cảm biến thô, được căn chỉnh thời gian và không gian, vào một chế độ xem chung trước khi mạng lưới thần kinh hành động. Trong hợp nhất muộn (late fusion), mỗi cảm biến thực hiện nhận dạng riêng trước khi được kết hợp thành một bức tranh duy nhất.
Hợp nhất sớm bảo toàn dữ liệu cảm biến phong phú nhất để đạt độ chính xác tối đa trong lái xe tự hành. Nhưng nó đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ mà RAP1 có thể cung cấp. Raha cho biết cách tiếp cận này giúp hệ thống đa phương thức giảm hiệu suất một cách duyên dáng và tiếp tục hoạt động với sự chắc chắn ngay cả khi, ví dụ, ống kính camera bị che bởi bùn.
Cùng nhau, những yếu tố này tạo nên nền tảng tự hành thế hệ thứ ba của Rivian. Được trưng bày trên một bàn thử nghiệm, một Mô-đun Tính toán Tự hành mới kết hợp hai chip siêu máy tính RAP1. Mô-đun này mạnh gấp tám lần so với trước nhưng nhỏ hơn 60%, theo công ty. Raha nói rằng hệ thống được thiết kế rõ ràng để mở rộng khả năng tự hành của Rivian lên cấp độ 4 từ cấp độ 2+ hiện tại. RivLink, công nghệ kết nối nội bộ của nhà sản xuất ô tô, có thể kết nối nhiều mô-đun RAP để mở rộng sức mạnh xử lý. "Nó cho phép chúng tôi xây dựng hệ thống có thể mở rộng này, có lẽ với hai chip nữa cho cấp độ 3 hoặc bốn chip cho cấp độ 4, tùy thuộc vào cách mô hình mở rộng," Raha chia sẻ.
Mốc quan trọng tiếp theo của Rivian hướng tới tự lái sẽ là khả năng tự hành cấp độ 3 – một hệ thống không cần tay và không cần mắt, nhưng chỉ dành cho đường cao tốc. (Hãy nhớ rằng, FSD hiện tại của Tesla về mặt kỹ thuật là một hệ thống cấp độ 2: không cần tay nhưng vẫn cần mắt). Trên đường cao tốc, Nguyen chỉ ra rằng, người lái sẽ không phải đối phó với sự nhàm chán của việc kẹt xe, cho phép họ tăng năng suất hoặc đơn giản là thư giãn.
Một số nhà phê bình tự hành lo ngại về cấp độ 3, hình dung một vùng lấp lửng trong đó người lái bị ru ngủ vào một cảm giác an toàn giả tạo khi xe lái trong thời gian dài mà không cần sự chú ý của con người. Ford và GM nằm trong số các nhà sản xuất ô tô đang chuyển hướng sang các chức năng không cần mắt hạn chế.
James Philbin, Phó Chủ tịch cấp cao về tự hành của Rivian, xem cấp độ 3 là một bước đệm không thể tránh khỏi để đạt cấp độ 4. Công ty kỳ vọng ban đầu nó sẽ chỉ giới hạn ở đường cao tốc, không phải trong giao thông thành phố phức tạp. Nếu người lái không phản ứng với các cảnh báo, hệ thống sẽ làm chậm xe, tấp vào lề đường hoặc gọi 911. Rivian chưa công bố thời gian biểu cho việc giới thiệu khả năng cấp độ 3 hạn chế.
Dù muốn hay không, những hệ thống tự hành cao cấp hơn này đang đến, một sự phát triển tự nhiên của các trợ lý bán tự động ngày nay. Tại các thị trường phát triển, tỷ lệ xe trưng bày với tự động hóa một phần đến hoàn toàn dự kiến sẽ tăng từ 8% vào năm 2024 lên 28% vào năm 2030, theo Morgan Stanley. Tim Hsiao, một nhà phân tích của Morgan Stanley, đã viết trong một ghi chú đăng trên trang web của công ty: "Một trong bốn chiếc xe được bán ra trên toàn cầu có thể được trang bị công nghệ lái xe thông minh trong năm năm tới, so với một trong tám chiếc xe hiện nay."
Reimer của MIT tin rằng cuộc cách mạng tự lái sẽ thực sự bắt đầu khi công nghệ di chuyển từ các đội xe taxi được kiểm soát sang xe tiêu dùng, trả lại cho chủ sở hữu thời gian quý báu mà họ lãng phí khi đi lại. Nếu chủ sở hữu thực sự có thể gửi chiếc xe tự hành của mình để an toàn đưa đón con cái, giúp cha mẹ già di chuyển, hoặc chạy việc vặt – trong khi chủ sở hữu vẫn làm việc hoặc giải trí – thì các nhà sản xuất ô tô đầu tiên giúp điều đó xảy ra sẽ có được lợi thế cạnh tranh lớn. Khi các nhà sản xuất ô tô đang cố gắng chuyển đổi người mua sang các mô hình đăng ký, Reimer tin rằng tự lái dường như là một tiến bộ mà người tiêu dùng thực sự có thể sẵn lòng chi trả rất nhiều.
Tuy nhiên, trở ngại lớn nhất cho cuộc cách mạng đó lại ít liên quan đến công nghệ. Sự hoài nghi của công chúng về tự lái đang lan rộng; và số phận của việc thử nghiệm tự hành hoàn toàn ở Thành phố New York vẫn chưa chắc chắn. Ngay cả việc chuyển từ cấp độ 2 sang cấp độ 3 cũng có thể chuyển trách nhiệm pháp lý đối với một số tai nạn từ người lái sang nhà sản xuất ô tô. Nhưng với việc Tesla vẫn đang phải đối mặt với các vụ kiện về hệ thống Autopilot sơ khai của mình, những câu hỏi đó vẫn chưa được giải quyết.
Các chuyên gia lo ngại rằng xe tự lái có thể trở nên chính trị hóa như xe điện. Các công đoàn đang phản đối, lo sợ mất việc làm từ taxi đến vận tải đường bộ. Một mớ hỗn độn các quy định của tiểu bang hoặc địa phương đã không tạo ra các hướng dẫn ngành mạch lạc. Những thất bại được công bố rộng rãi – ngay cả những thất bại không gây thương tích, như Waymo lái xe vào đường ngập nước hoặc cản trở nhân viên cấp cứu – cũng khiến ngành này bị ảnh hưởng tiêu cực. Các công ty như Tesla và thậm chí Waymo, Reimer nói, đã quá thường xuyên dựa vào cách tiếp cận "Hãy tin tôi" kiêu ngạo, chống lại quy định và giám sát.
Tuy nhiên, động lực hướng tới những chiếc xe thực sự tự lái, cùng với sự hậu thuẫn lớn từ các nhà sản xuất ô tô và các nhà đầu tư say mê AI, cho thấy thời điểm của chúng đã đến. Phần còn lại của hành trình sẽ phụ thuộc nhiều vào các vấn đề xã hội và quy định cũng như các vấn đề kỹ thuật, và vì vậy Reimer có một lời khuyên: "Hãy làm đúng, và chia sẻ tất cả dữ liệu của bạn. Hãy giành quyền mở rộng quy mô… Đó là về việc thiết lập lòng tin và phát triển một khuôn khổ mà chúng ta thực sự tin rằng các hệ thống này có thể hoạt động như một phần đáng tin cậy trong mạng lưới giao thông của chúng ta."
Hiện tại hệ thống Autonomy+ của Rivian đã có thể vận hành mượt mà trên các con phố ngoại ô, nhận diện và phản ứng với đèn giao thông, vạch sang đường hay biển báo dừng. Hệ thống này dự kiến sẽ ra mắt trên mẫu SUV R2 hoàn toàn mới của Rivian vào khoảng cuối năm nay, và sẽ được cập nhật qua mạng (OTA) cho các mẫu R1S và R1T mới nhất. Rivian dự kiến tính phí 49,99 USD mỗi tháng (khoảng 1,27 triệu VNĐ) hoặc 2.500 USD trả trước (khoảng 63,5 triệu VNĐ). Con số này khá cạnh tranh so với mức 99 USD mỗi tháng (khoảng 2,5 triệu VNĐ) của hệ thống Full Self-Driving (FSD) của Tesla, dù tên gọi của Tesla có phần gây hiểu lầm vì vẫn cần sự giám sát. Trong khi đó, Mercedes cũng có kế hoạch thu 3.950 USD (khoảng 100,3 triệu VNĐ) cho gói đăng ký ba năm của hệ thống MB.Drive Assist Pro trên mẫu CLA-Class EV sắp tới, nhưng hệ thống này vẫn yêu cầu người lái phải đặt ít nhất một tay lên vô lăng.
Dù rất ấn tượng, Autonomy+ của Rivian hiện chỉ là hệ thống cấp độ 2+ theo phân loại của Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE). Điều này có nghĩa là người lái vẫn phải hoàn toàn tập trung và sẵn sàng giành lại quyền kiểm soát bất cứ lúc nào. Tuy nhiên, Rivian cùng với nhiều đối thủ lớn khác đang tích cực phát triển để đạt được các cấp độ tự lái cao hơn, hứa hẹn nhiều tiềm năng và lợi nhuận hơn. Ở cấp độ 3, người lái có thể "thư giãn" trong một khoảng thời gian giới hạn, ví dụ như kiểm tra email hay xem phim, nhưng tuyệt đối không được ngủ.
Mục tiêu lớn nhất hiện nay là đạt được khả năng tự lái cấp độ 4. Với cấp độ này, bạn có thể (về lý thuyết) gửi xe đi đón pizza và mang về nhà trên ghế lái đã được sưởi ấm mà không có người ngồi, hoặc bạn có thể thoải mái ngồi ở ghế sau, thưởng thức một miếng pizza riêng tư trong khi đọc báo.
Robotaxi hiện đang hoạt động ở một số thành phố tại Mỹ, Trung Quốc và Trung Đông đã chứng minh rằng khả năng tự lái cấp độ 4 hoàn toàn khả thi. Những chiếc xe này hoạt động với số lượng tương đối nhỏ ở khoảng vài chục thành phố và trong những giới hạn cụ thể của dịch vụ thương mại. Giờ đây, Rivian và nhiều đối thủ khác – bao gồm Tesla, Toyota, Mercedes, Volkswagen và BYD của Trung Quốc – đang chạy đua để đưa khả năng di chuyển tự hành này đến với đại chúng. Chiến lược của Rivian kết hợp một bộ camera, radar và lidar; một bộ chip silicon tùy chỉnh, được phát triển nội bộ để xử lý dữ liệu cảm biến; và một mô hình AI tự hành chạy trên các chip đó. Với sự hậu thuẫn 1,25 tỷ USD (khoảng 31,75 nghìn tỷ VNĐ) từ Uber, Rivian có kế hoạch chuyển sang đội xe robotaxi tự lái cấp độ 4 bắt đầu từ năm 2028. Những chiếc taxi này, cùng với đội xe tiêu dùng của Rivian, sẽ là "bánh xe tập đi" thực sự để mở rộng khả năng cấp độ 4 cho các phương tiện cá nhân.
Trong khi đó, hàng triệu chiếc xe kết nối đang di chuyển khắp nơi trên thế giới, liên tục gửi dữ liệu để huấn luyện các hệ thống của nhà sản xuất ô tô. Cuộc đua đang diễn ra để đưa những dữ liệu này qua các mô hình AI đang được cải thiện nhanh chóng với khả năng "đầu cuối" (end-to-end): một kiến trúc AI, được hỗ trợ bởi học sâu (deep learning), xử lý dữ liệu cảm biến thô trực tiếp thành các lệnh điều khiển vật lý cho xe. Với trang bị này, các kỹ sư kỳ vọng sẽ giải quyết được những trường hợp khó khăn – như đường phố đô thị phức tạp, địa hình độc đáo, đám đông người đi bộ hay thời tiết khắc nghiệt – mà trước đây những người hoài nghi từng cho là không thể vượt qua.
Mặc dù có hồ sơ truyền thông cao, bao gồm cả sự chú ý dành cho RJ Scaringe, nhà sáng lập và CEO có bằng tiến sĩ MIT, Rivian vẫn chỉ chiếm một phần rất nhỏ trong thị trường xe khách tại Mỹ. Năm ngoái, hãng chỉ bán được 42.000 xe trên ba mẫu xe của mình là SUV R1S, bán tải R1T và xe tải giao hàng điện. Trong khi đó, Tesla bán được khoảng 1,6 triệu chiếc, còn Toyota, nhà sản xuất ô tô lớn nhất thế giới, bán hơn 11 triệu chiếc.
Chiến lược của Rivian là tận dụng phần mềm và công nghệ để trở thành một đối thủ đáng gờm. Volkswagen, một trong những nhà sản xuất ô tô lớn nhất thế giới, đã nhìn thấy đủ giá trị để đầu tư tới 5,8 tỷ USD (khoảng 147,3 nghìn tỷ VNĐ) vào một liên doanh mang tên Rivian và Volkswagen Group Technologies. Liên doanh này cung cấp cho Rivian nguồn vốn quan trọng để phát triển, đồng thời mang lại cho Volkswagen quyền tiếp cận kiến trúc điện và phần mềm của Rivian cho mẫu R2, mẫu SUV thế hệ mới của Rivian đã được bán ra vào tháng 6. Bryan Reimer, một nhà khoa học nghiên cứu tại Trung tâm Vận tải và Logistics của MIT, nhận định: "Rivian đã phát triển một kiến trúc quan trọng đến mức VW sẵn sàng chi hàng tỷ USD để mua lại, thay vì tự mình cố gắng tái tạo nó."
Tuy nhiên, liên doanh này không cho phép VW tiếp cận công nghệ tự hành của Rivian. Vào tháng 3, chính kiến trúc R2 này đã là nền tảng cho thỏa thuận trị giá 1,25 tỷ USD của Rivian với Uber để cung cấp tới 50.000 robotaxi. Các công ty dự kiến ban đầu sẽ triển khai 10.000 chiếc taxi, bắt đầu từ San Francisco và Miami vào năm 2028, trước khi mở rộng ra 25 thành phố ở Mỹ, Canada và Châu Âu.
Những điểm yếu của Rivian bao gồm các vấn đề về độ tin cậy, cùng với chi phí sửa chữa thân xe đắt đỏ mà công ty cho biết đã cố gắng giảm bớt cho mẫu R2 mới của mình. Dù công nghệ nội bộ của Rivian có vẻ ấn tượng đến đâu, hãng vẫn còn một chặng đường dài để bắt kịp Tesla, công ty gần đây đã công bố có 1,1 triệu người dùng FSD đang hoạt động. Toyota cũng đang tham gia cuộc chơi; công ty con Woven by Toyota đã hợp tác với Waymo thuộc sở hữu của Alphabet để phát triển nền tảng tự hành cho robotaxi và xe tiêu dùng.
Cho đến gần đây, hầu hết các nhà quan sát đều đặt cược vào Tesla là người chiến thắng trong cuộc đua tự lái. Công ty của Elon Musk đã bắt đầu vận hành một đội xe thử nghiệm nhỏ robotaxi Model Y ở ba thành phố của Texas và ở Florida. Tesla cũng đã bắt đầu sản xuất một phương tiện tự hành chuyên dụng, robotaxi Cybercab. Nhưng vào tháng 4, Musk đã lùi thời hạn cho khả năng tự lái cấp độ 4 dành cho người tiêu dùng phổ thông: "Tôi chỉ đoán thôi, nhưng có lẽ là vào quý 4 năm 2026," ông nói. Đây là lần lùi thời hạn mới nhất trong một loạt các lần rút lại lời hứa từ người đàn ông từng cam kết 1 triệu robotaxi trên đường vào năm 2020.
Scaringe, trong chuyến lái thử mẫu SUV R2 mang tính quyết định của công ty tại một công viên bang Utah, cho biết các mẫu Rivian bán ra thị trường sẽ bắt đầu áp dụng một số khả năng cấp độ 4 của robotaxi không muộn hơn năm 2030, có thể bắt đầu với các chức năng tự đỗ xe.
Giống như hầu hết các xe tự hành, hệ thống của Rivian kết hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến để tạo ra một bức tranh mạnh mẽ về môi trường chuyển động nhanh và các chướng ngại vật của nó. Dữ liệu được đưa vào một mạng lưới thần kinh – mà Rivian gọi là "Mô hình Lái xe Lớn" (Large Driving Model - LDM) – xử lý hàng trăm nghìn tỷ phép tính mỗi giây để diễn giải và kết hợp dữ liệu từ camera, radar và lidar. Mạng lưới này là "đầu cuối", nghĩa là nó xử lý nhiều luồng dữ liệu cảm biến thô (như pixel camera) và xuất ra các lệnh điều khiển lái xe (để đánh lái, phanh và tăng tốc) thông qua một đường dẫn dữ liệu duy nhất. Các hệ thống truyền thống hơn mã hóa các bước riêng biệt để thu thập dữ liệu, trích xuất tính năng, dự đoán và ra quyết định.
Trình điều khiển AI độc quyền đó xác định các tính năng trong hình ảnh và đám mây điểm, nhóm chúng thành các đối tượng và theo dõi chúng qua các khung hình, được gắn dấu thời gian đến từng mili giây để tính đến các tốc độ khung hình khác nhau. Do đó, AI xây dựng sự tự tin theo thời gian, hành động dựa trên các phát hiện đối tượng tồn tại qua nhiều khung hình, thay vì, ví dụ, phanh gấp do một lỗi camera trên một khung hình duy nhất. Trình điều khiển ảo sau đó có thể điều hướng an toàn ngay cả khi các cảm biến không đồng bộ, bằng cách ưu tiên dữ liệu bền vững. Đầu ra – các lệnh cho động cơ điện và các hệ thống khác – được hỗ trợ bởi phần cứng dự phòng cho các hệ thống điều khiển bằng dây như lái và phanh.
Trong buổi trình diễn hệ thống Autonomy+ của Rivian, một tài xế thử nghiệm của công ty ngồi sau vô lăng. Nick Nguyen, kỹ sư phụ trách các sản phẩm và chương trình liên quan đến tự hành của Rivian, quan sát từ ghế sau. So với, ví dụ, một mô hình ngôn ngữ lớn viết tin tức hoặc tiểu thuyết, Nguyen cho biết, một AI lái xe tự hành ít chủ quan hơn và dễ đánh giá hơn, vì vậy có rất ít chỗ cho sai sót. "Chúng tôi muốn sự rập khuôn. Chúng tôi muốn sự nhàm chán. Chỉ là lái xe an toàn, lặp lại," anh nói.
Từ trải nghiệm lái thử ngắn ngủi, mình có thể nói rằng sự "nhàm chán ngoại ô" đã đạt được trên chiếc Rivian R1S này. Không giống như một số chế độ của Full Self-Driving (FSD) của Tesla, hệ thống của Rivian lái xe như một ông bố đưa đón con đi học, tuân thủ giới hạn tốc độ đến từng con số, dừng xe nhẹ nhàng tại đèn giao thông và vượt qua các gờ giảm tốc như một tài xế đang vận chuyển đồ cổ. Tuy nhiên, người lái robot này không hề nhút nhát hay do dự. Đối với các công ty robotaxi ở Mỹ và Trung Quốc, những chuyến đi thường xuyên như vậy đang thúc đẩy sự lạc quan và đầu tư lên đến đỉnh điểm. Waymo tuyên bố giảm 92% số vụ tai nạn gây tử vong hoặc thương tích nghiêm trọng so với tài xế con người, dựa trên 354 triệu km dữ liệu lái xe tự hành. Nhưng thách thức thực sự là các cấp độ tự hành cao hơn sẽ hoạt động tốt như thế nào khi chúng đến tay người tiêu dùng.
LDM cốt lõi của Rivian hiện thu thập dữ liệu đám mây từ tới 125.000 xe để phân tích và xác thực, sau đó tinh chỉnh mô hình thông qua các mô phỏng. Hệ thống máy tính trên xe đủ thông minh để chỉ ghi lại dữ liệu trong các tình huống bất thường. Chủ xe phải đồng ý rõ ràng với việc thu thập dữ liệu trước đó. Các LDM cập nhật sẽ được gửi trở lại xe của khách hàng thông qua các bản cập nhật qua mạng hàng tháng. Đây là một phần của "vòng lặp dữ liệu" (data flywheel) tự củng cố, một vòng lặp AI tự cải tiến liên tục tinh chỉnh hệ thống.
Giống như một số đối thủ, Rivian không còn cần phải hoàn toàn dựa vào bản đồ độ nét cao trên xe hoặc thậm chí là kết nối di động để định vị xe cho mục đích điều hướng. Sự thay đổi chiến lược này giúp giảm yêu cầu về dữ liệu và đảm bảo lái xe ổn định trong các hẻm núi đô thị hoặc đường hầm không có kết nối. Thay vào đó, Rivian nhận diện và phản ứng với môi trường xung quanh thông qua nhận dạng và lặp lại, giống như cách con người diễn giải biển báo đường, tuân thủ vạch kẻ làn đường và cảnh giác với các mối nguy hiểm.
Mẫu Rivian R2 trang bị 11 camera độ nét cao và 5 radar. Hãng sẽ tích hợp một đơn vị lidar vào đầu năm tới để đặt nền móng cho khả năng tự hành trong tương lai. Đơn vị lidar thu nhỏ này sẽ tích hợp mượt mà vào đường mái hiện có của R2, một cải tiến so với các đơn vị cồng kềnh, gây cản gió thường thấy trên các mẫu Waymo Jaguar và các mẫu xe tự hành bán tự động cũ hơn. Vidya Rajagopalan, Phó Chủ tịch cấp cao về phần cứng kỹ thuật điện của Rivian, cho biết chi phí lidar đã giảm từ hơn 10.000 USD (khoảng 254 triệu VNĐ) xuống còn vài trăm USD chỉ trong chưa đầy một thập kỷ.
Bà Rajagopalan giải thích rằng sự kết hợp các cảm biến giúp phát huy điểm mạnh và giảm thiểu điểm yếu của từng loại. Camera thu được màu sắc và kết cấu, có thể phân biệt các vật thể, nhưng chúng gặp khó khăn trong bóng tối và ánh sáng tương phản thấp. Lidar không bị ảnh hưởng bởi bóng tối hay ánh sáng mặt trời chói chang, và cảm nhận hình dạng trong không gian ba chiều. Khả năng 3D vốn có này giúp lidar đáng tin cậy hơn trong việc làm chậm hoặc dừng xe đối với các vật thể ngẫu nhiên – "một chiếc lốp trên đường, hoặc có thể là một con khủng long lớn," Nguyen nói đùa. Nhiều camera có thể đóng góp thêm dữ liệu 3D, sau một thời gian xử lý ngắn.
Các cảm biến với tầm nhìn 360 độ có thể vượt trội hơn giác quan của con người trong những tình huống quan trọng. Radar và lidar có thể phát hiện người đi bộ hoặc động vật vào ban đêm cách xa hàng trăm mét, điều mà không con người nào có thể làm được. Tuy nhiên, lidar có thể bị ảnh hưởng bởi bụi, sương mù và tuyết. Radar có thể "nhìn xuyên" qua mưa hoặc tuyết, nhưng với độ phân giải không gian tương đối thấp.
Để xử lý lượng dữ liệu cảm biến khổng lồ, Rivian đã chấp nhận một thách thức đầy tham vọng: tự thiết kế chip tự hành tùy chỉnh nội bộ. Bộ xử lý tự hành Rivian (RAP1) là một bộ xử lý 5 nanomet có thể thực hiện 800 nghìn tỷ phép tính mỗi giây (TOPS), nhanh gấp ba lần so với chip Nvidia Jetson Orin được sử dụng trong các mẫu xe trước đây của hãng. Chip này sẽ được sản xuất theo thông số kỹ thuật của Rivian bởi Công ty Sản xuất Bán dẫn Đài Loan (TSMC), đơn vị cũng sản xuất chip tùy chỉnh cho Tesla.
Mô-đun tự hành của Rivian chứa hai Bộ xử lý tự hành Rivian, mỗi bộ có khả năng 800 nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Trong khi đó, bộ xử lý hệ thống trên chip (system-on-a-chip) ô tô mới nhất của Nvidia, Drive AGX Thor, đang được các hãng như BYD, Hyundai, Lucid, Mercedes, Nissan, Volvo và Xiaomi, cùng với các công ty xe tải tự hành Aurora và Waabi, áp dụng.
Trên lý thuyết, một chip AGX Thor duy nhất nhanh hơn một chút về TOPS, ở mức 1.000 nghìn tỷ phép tính mỗi giây. Nhưng Rivian kết hợp một cặp chip trong mỗi mô-đun tự hành, mang lại cho nó 1.600 TOPS và tốc độ thực thi khoảng 5 tỷ pixel dữ liệu mỗi giây, so với 3,5 tỷ của Thor của Nvidia.
Bà Rajagopalan cho biết việc phát triển chip và phần mềm AI đồng thời đã rút ngắn một năm quan trọng trong quá trình phát triển. Các chuyên gia nhận định đây là loại tốc độ đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng mà Trung Quốc đã thành thạo và các nhà sản xuất ô tô truyền thống đang gặp khó khăn trong việc bắt kịp. Thiết kế nội bộ cho phép Rivian tùy chỉnh phần mềm của mình cho chip, và ngược lại. Chip đa năng của Nvidia, được thiết kế để đáp ứng nhiều khách hàng với các nhu cầu khác nhau, phải dành sức mạnh tính toán cho hệ thống thông tin giải trí trên xe, màn hình hoặc các hệ thống khác. Chip của Rivian được thiết kế để chạy tự hành và không gì khác.
Trong chuyến thăm khuôn viên Thung lũng Silicon của Rivian, các kỹ sư Prasun Raha và Mukund Chavan đã hướng dẫn mình về tốc độ phát triển tự hành nhanh chóng của công ty. Một bảng tường lộn xộn hiển thị kiến trúc thế hệ đầu tiên mà Rivian ra mắt chỉ năm năm trước. Các mẫu SUV R1S và bán tải R1T ban đầu sử dụng gần hai mươi bộ điều khiển điện tử (ECU), các "hộp đen" truyền thống điều khiển các chức năng của xe. Đối với các mẫu R1 mới nhất, Rivian đã giảm số lượng ECU xuống còn bảy. Kiến trúc vùng tổ chức gần như mọi chức năng của xe thành ba vùng, hợp nhất đáng kể các thiết bị điện tử và đơn giản hóa việc sản xuất. Rivian cũng tập trung vào một xu hướng tự hành gọi là "hợp nhất sớm" (early fusion): trộn dữ liệu cảm biến thô, được căn chỉnh thời gian và không gian, vào một chế độ xem chung trước khi mạng lưới thần kinh hành động. Trong hợp nhất muộn (late fusion), mỗi cảm biến thực hiện nhận dạng riêng trước khi được kết hợp thành một bức tranh duy nhất.
Hợp nhất sớm bảo toàn dữ liệu cảm biến phong phú nhất để đạt độ chính xác tối đa trong lái xe tự hành. Nhưng nó đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ mà RAP1 có thể cung cấp. Raha cho biết cách tiếp cận này giúp hệ thống đa phương thức giảm hiệu suất một cách duyên dáng và tiếp tục hoạt động với sự chắc chắn ngay cả khi, ví dụ, ống kính camera bị che bởi bùn.
Cùng nhau, những yếu tố này tạo nên nền tảng tự hành thế hệ thứ ba của Rivian. Được trưng bày trên một bàn thử nghiệm, một Mô-đun Tính toán Tự hành mới kết hợp hai chip siêu máy tính RAP1. Mô-đun này mạnh gấp tám lần so với trước nhưng nhỏ hơn 60%, theo công ty. Raha nói rằng hệ thống được thiết kế rõ ràng để mở rộng khả năng tự hành của Rivian lên cấp độ 4 từ cấp độ 2+ hiện tại. RivLink, công nghệ kết nối nội bộ của nhà sản xuất ô tô, có thể kết nối nhiều mô-đun RAP để mở rộng sức mạnh xử lý. "Nó cho phép chúng tôi xây dựng hệ thống có thể mở rộng này, có lẽ với hai chip nữa cho cấp độ 3 hoặc bốn chip cho cấp độ 4, tùy thuộc vào cách mô hình mở rộng," Raha chia sẻ.
Mốc quan trọng tiếp theo của Rivian hướng tới tự lái sẽ là khả năng tự hành cấp độ 3 – một hệ thống không cần tay và không cần mắt, nhưng chỉ dành cho đường cao tốc. (Hãy nhớ rằng, FSD hiện tại của Tesla về mặt kỹ thuật là một hệ thống cấp độ 2: không cần tay nhưng vẫn cần mắt). Trên đường cao tốc, Nguyen chỉ ra rằng, người lái sẽ không phải đối phó với sự nhàm chán của việc kẹt xe, cho phép họ tăng năng suất hoặc đơn giản là thư giãn.
Một số nhà phê bình tự hành lo ngại về cấp độ 3, hình dung một vùng lấp lửng trong đó người lái bị ru ngủ vào một cảm giác an toàn giả tạo khi xe lái trong thời gian dài mà không cần sự chú ý của con người. Ford và GM nằm trong số các nhà sản xuất ô tô đang chuyển hướng sang các chức năng không cần mắt hạn chế.
James Philbin, Phó Chủ tịch cấp cao về tự hành của Rivian, xem cấp độ 3 là một bước đệm không thể tránh khỏi để đạt cấp độ 4. Công ty kỳ vọng ban đầu nó sẽ chỉ giới hạn ở đường cao tốc, không phải trong giao thông thành phố phức tạp. Nếu người lái không phản ứng với các cảnh báo, hệ thống sẽ làm chậm xe, tấp vào lề đường hoặc gọi 911. Rivian chưa công bố thời gian biểu cho việc giới thiệu khả năng cấp độ 3 hạn chế.
Dù muốn hay không, những hệ thống tự hành cao cấp hơn này đang đến, một sự phát triển tự nhiên của các trợ lý bán tự động ngày nay. Tại các thị trường phát triển, tỷ lệ xe trưng bày với tự động hóa một phần đến hoàn toàn dự kiến sẽ tăng từ 8% vào năm 2024 lên 28% vào năm 2030, theo Morgan Stanley. Tim Hsiao, một nhà phân tích của Morgan Stanley, đã viết trong một ghi chú đăng trên trang web của công ty: "Một trong bốn chiếc xe được bán ra trên toàn cầu có thể được trang bị công nghệ lái xe thông minh trong năm năm tới, so với một trong tám chiếc xe hiện nay."
Reimer của MIT tin rằng cuộc cách mạng tự lái sẽ thực sự bắt đầu khi công nghệ di chuyển từ các đội xe taxi được kiểm soát sang xe tiêu dùng, trả lại cho chủ sở hữu thời gian quý báu mà họ lãng phí khi đi lại. Nếu chủ sở hữu thực sự có thể gửi chiếc xe tự hành của mình để an toàn đưa đón con cái, giúp cha mẹ già di chuyển, hoặc chạy việc vặt – trong khi chủ sở hữu vẫn làm việc hoặc giải trí – thì các nhà sản xuất ô tô đầu tiên giúp điều đó xảy ra sẽ có được lợi thế cạnh tranh lớn. Khi các nhà sản xuất ô tô đang cố gắng chuyển đổi người mua sang các mô hình đăng ký, Reimer tin rằng tự lái dường như là một tiến bộ mà người tiêu dùng thực sự có thể sẵn lòng chi trả rất nhiều.
Tuy nhiên, trở ngại lớn nhất cho cuộc cách mạng đó lại ít liên quan đến công nghệ. Sự hoài nghi của công chúng về tự lái đang lan rộng; và số phận của việc thử nghiệm tự hành hoàn toàn ở Thành phố New York vẫn chưa chắc chắn. Ngay cả việc chuyển từ cấp độ 2 sang cấp độ 3 cũng có thể chuyển trách nhiệm pháp lý đối với một số tai nạn từ người lái sang nhà sản xuất ô tô. Nhưng với việc Tesla vẫn đang phải đối mặt với các vụ kiện về hệ thống Autopilot sơ khai của mình, những câu hỏi đó vẫn chưa được giải quyết.
Các chuyên gia lo ngại rằng xe tự lái có thể trở nên chính trị hóa như xe điện. Các công đoàn đang phản đối, lo sợ mất việc làm từ taxi đến vận tải đường bộ. Một mớ hỗn độn các quy định của tiểu bang hoặc địa phương đã không tạo ra các hướng dẫn ngành mạch lạc. Những thất bại được công bố rộng rãi – ngay cả những thất bại không gây thương tích, như Waymo lái xe vào đường ngập nước hoặc cản trở nhân viên cấp cứu – cũng khiến ngành này bị ảnh hưởng tiêu cực. Các công ty như Tesla và thậm chí Waymo, Reimer nói, đã quá thường xuyên dựa vào cách tiếp cận "Hãy tin tôi" kiêu ngạo, chống lại quy định và giám sát.
Tuy nhiên, động lực hướng tới những chiếc xe thực sự tự lái, cùng với sự hậu thuẫn lớn từ các nhà sản xuất ô tô và các nhà đầu tư say mê AI, cho thấy thời điểm của chúng đã đến. Phần còn lại của hành trình sẽ phụ thuộc nhiều vào các vấn đề xã hội và quy định cũng như các vấn đề kỹ thuật, và vì vậy Reimer có một lời khuyên: "Hãy làm đúng, và chia sẻ tất cả dữ liệu của bạn. Hãy giành quyền mở rộng quy mô… Đó là về việc thiết lập lòng tin và phát triển một khuôn khổ mà chúng ta thực sự tin rằng các hệ thống này có thể hoạt động như một phần đáng tin cậy trong mạng lưới giao thông của chúng ta."
