Xe tự lái (autonomous vehicle, self-driving car) là hệ thống giao thông tự động có khả năng điều hướng và vận hành độc lập, loại bỏ sự can thiệp của con người thông qua tích hợp các công nghệ cảm biến, trí tuệ nhân tạo (AI), máy học và các thuật toán xử lý dữ liệu phức tạp. Kiến trúc công nghệ dựa trên hợp nhất dữ liệu cảm biến: Lidar cho bản đồ 3D, Radar để phát hiện vật thể, Camera cho nhận diện hình ảnh, kết hợp với hệ thống AI và phân loại theo tiêu chuẩn SAE International với 6 cấp độ tự động hóa (từ kiểm soát thủ công đến tự động hoàn toàn).
Tại thị trường Việt Nam, công nghệ xe tự lái đang trong giai đoạn thử nghiệm với các dự án của VinFast, Phenikaa-X và FPT Software. Dự báo thị trường toàn cầu đạt 3,9 nghìn tỷ USD vào năm 2034 (ResearchAndMarkets, 2025). Lợi ích công nghệ được lượng hóa: giảm 90% tai nạn giao thông do lỗi con người, tạo giá trị kinh tế 1,3 nghìn tỷ USD toàn cầu năm 2030, tối ưu hóa hiệu quả di chuyển 15-30%. Thách thức triển khai gồm độ phức tạp kỹ thuật, khung pháp lý và tâm lý người dùng, đặc biệt trong bối cảnh hạ tầng giao thông hỗn hợp của Việt Nam và chỉ 35% dân số sẵn sàng tiếp nhận công nghệ mới (6Wresearch, 2025).
Hiện trạng phát triển tại Việt Nam gồm tích hợp hệ thống hỗ trợ lái nâng cao (ADAS) cấp độ 2 trên dòng xe VF, thử nghiệm xe buýt tự lái cấp độ 4 tại Ecopark, cùng quá trình chuẩn bị khung pháp lý cho triển khai thương mại giai đoạn 2027-2030. Thị trường toàn cầu tăng trưởng CAGR 8,6%, khu vực châu Á - Thái Bình Dương dẫn đầu nhờ đô thị hóa và chính sách hỗ trợ.
Phân tích nội dung sẽ bao quát nguyên lý vận hành, ứng dụng thực tiễn, thách thức kỹ thuật, lộ trình phát triển 2024-2035 và phần hỏi đáp, giúp độc giả hiểu rõ vị thế Việt Nam trong hệ sinh thái xe tự lái toàn cầu.
Xe tự lái (autonomous vehicle) hay xe tự động (self-driving car) đại diện cho cuộc cách mạng công nghệ giao thông lớn nhất trong thế kỷ 21, định nghĩa như một phương tiện có khả năng di chuyển và hoạt động mà không cần sự can thiệp trực tiếp từ con người thông qua việc sử dụng các hệ thống cảm biến tiên tiến, trí tuệ nhân tạo và thuật toán xử lý dữ liệu phức tạp. Lịch sử phát triển xe tự lái bắt đầu từ những năm 1980 với dự án Navlab của Đại học Carnegie Mellon, sau đó tiếp tục phát triển mạnh mẽ khi Google ra mắt dự án xe tự lái vào năm 2009, và hiện tại đã có hơn 50 công ty trên toàn cầu tham gia nghiên cứu và thử nghiệm công nghệ này. Tại Việt Nam, các dự án xe tự lái bắt đầu xuất hiện từ năm 2018 với sự tham gia của VinFast, Phenikaa-X và FPT Software, tạo nên bước đột phá quan trọng trong ngành công nghiệp ô tô Việt Nam.
Ý nghĩa của xe tự lái đối với xã hội hiện đại được thể hiện qua ba khía cạnh chính: an toàn giao thông, hiệu quả kinh tế và phát triển bền vững. Về mặt an toàn, xe tự lái có tiềm năng giảm tới 90% tai nạn giao thông do lỗi con người - nguyên nhân gây ra khoảng 94% tai nạn hiện tại theo thống kê của Cục An toàn giao thông Việt Nam. Hiệu quả kinh tế được thể hiện qua việc tối ưu hóa lưu lượng giao thông, giảm thời gian di chuyển trung bình 15-30% và tiết kiệm chi phí vận hành do không cần tài xế, ước tính mang lại lợi ích kinh tế lên tới 1.3 nghìn tỷ đô la toàn cầu vào năm 2030. Sự phát triển của xe tự lái còn mở ra cơ hội xây dựng đô thị thông minh, giảm phát thải carbon và tạo ra hàng triệu việc làm mới trong lĩnh vực công nghệ cao, từ đó định hình lại cấu trúc kinh tế - xã hội của tương lai.
Hiệp hội Kỹ sư Ô tô (SAE International) đã thiết lập chuẩn phân loại J3016 gồm 6 cấp độ tự động hóa (SAE 0-5) để định nghĩa rõ ràng mức độ can thiệp của con người và khả năng tự chủ của xe, tạo ra khung tiêu chuẩn thống nhất cho ngành công nghiệp toàn cầu.
Việc phân loại theo chuẩn SAE không chỉ giúp người tiêu dùng hiểu rõ khả năng thực tế của từng loại xe mà còn tạo ra khung pháp lý rõ ràng cho các nhà sản xuất và cơ quan quản lý. Tại Việt Nam, hầu hết các mẫu xe hiện tại đang ở cấp độ 1-2, với một số mẫu cao cấp như VinFast VF series, Mercedes-Benz S-Class và BMW 7-Series đạt cấp độ 2+, trong khi các dự án thử nghiệm cấp độ 4 đang được triển khai tại các khu vực kiểm soát như sân bay, khu công nghiệp và trường đại học.
Hệ thống xe tự lái hoạt động dựa trên sự kết hợp phức tạp của nhiều công nghệ cảm biến tiên tiến, mỗi loại có vai trò và đặc điểm riêng biệt để tạo nên khả năng nhận thức môi trường toàn diện.
Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) giữ vai trò trung tâm trong việc xử lý, phân tích khối lượng dữ liệu lớn thu thập từ các cảm biến trên xe. Các thuật toán học sâu (deep learning) dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo giúp xe nhận diện chính xác các đối tượng, dự đoán hành vi của phương tiện và người đi bộ, đồng thời đưa ra quyết định lái xe trong thời gian thực. Những hệ thống AI hiện đại có khả năng xử lý tới 1TB dữ liệu mỗi giờ từ các cảm biến, sử dụng các bộ xử lý đồ họa (GPU) chuyên dụng như NVIDIA Drive PX2 với hiệu năng lên đến 24 TOPS (nghìn tỷ phép toán mỗi giây), đảm bảo thời gian phản hồi dưới 100 mili giây cho các tình huống khẩn cấp. Để huấn luyện AI, cần tới hàng triệu km dữ liệu lái xe thực tế và mô phỏng; ví dụ, Tesla đã thu thập hơn 3 tỷ km dữ liệu từ đội xe của mình, còn Waymo đã mô phỏng hơn 10 tỷ km lái xe ảo để hoàn thiện thuật toán.
Hệ thống điều khiển tự động tích hợp (Automated Driving System) đóng vai trò như bộ não trung tâm của xe, tổng hợp dữ liệu từ tất cả các cảm biến thông qua các thuật toán hợp nhất dữ liệu (sensor fusion) nhằm xây dựng cái nhìn toàn diện về môi trường xung quanh. Hệ thống này ứng dụng các thuật toán lập kế hoạch lộ trình (path planning) để tính toán đường đi tối ưu, điều khiển chuyển động (motion control) để vận hành vô lăng, phanh, ga một cách chính xác, và lập kế hoạch hành vi (behavioral planning) để ra quyết định trong các tình huống phức tạp như vượt xe, nhập làn hoặc xử lý tại giao lộ. Công nghệ V2X (Vehicle-to-Everything) còn giúp xe mở rộng khả năng nhận thức thông qua việc giao tiếp với hạ tầng giao thông (V2I), các phương tiện khác (V2V), người đi bộ (V2P) và mạng viễn thông (V2N). Các chuẩn truyền thông như DSRC (Dedicated Short-Range Communications) với tầm hoạt động 300 mét và 5G với độ trễ dưới 1 mili giây cho phép xe chia sẻ thông tin giao thông theo thời gian thực, góp phần nâng cao an toàn và hiệu quả vận hành.
Trên thị trường toàn cầu, Tesla hiện là hãng dẫn đầu về số lượng xe tự lái thương mại với hơn 3 triệu xe được trang bị hệ thống Autopilot và Full Self-Driving (FSD) Beta. Tesla lựa chọn phương pháp “ưu tiên camera”, sử dụng 8 camera cùng một siêu máy tính AI mạnh mẽ mà không dựa vào lidar như nhiều đối thủ khác. Waymo, thuộc tập đoàn Alphabet, được đánh giá sở hữu công nghệ tự lái tiên tiến nhất hiện nay với hơn 20 triệu km lái xe thực tế và 10 tỷ km mô phỏng. Hiện Waymo đang vận hành dịch vụ taxi tự lái thương mại Waymo One tại Phoenix, San Francisco và Austin với đội xe gồm 700 chiếc Chrysler Pacifica và Jaguar I-PACE đã được cải tiến.
General Motors thông qua Cruise đã đầu tư hơn 10 tỷ USD vào công nghệ tự lái và bắt đầu thử nghiệm dịch vụ robotaxi tại San Francisco từ năm 2022. Trong khi đó, Ford từng hợp tác với Argo AI (đã đóng cửa năm 2022) và hiện chuyển hướng tập trung vào phát triển các hệ thống hỗ trợ lái xe cấp độ 2-3 cho các dòng xe thương mại.
Tại châu Âu, Mercedes-Benz đã ra mắt hệ thống Drive Pilot đạt cấp độ 3 và được chính phủ Đức phê duyệt cho các mẫu S-Class và EQS, cho phép tài xế rời tay khỏi vô lăng khi di chuyển dưới 60km/h trên cao tốc trong điều kiện giao thông tắc nghẽn. BMW phát triển hệ thống Personal CoPilot với mục tiêu đạt cấp độ 3-4 vào năm 2025, còn Audi tạm dừng dự án Traffic Jam Pilot do gặp khó khăn về pháp lý và chi phí. Ở châu Á, Baidu của Trung Quốc đang vận hành dịch vụ robotaxi Apollo Go tại hơn 10 thành phố với đội xe 500 chiếc, Toyota hợp tác với Aurora phát triển xe tải tự lái, còn Hyundai đầu tư vào Motional để triển khai dịch vụ robotaxi thương mại.
Tại Việt Nam, VinFast là doanh nghiệp dẫn đầu về ứng dụng công nghệ tự lái với hệ thống hỗ trợ lái nâng cao (ADAS) trên các mẫu VF 8 và VF 9, tích hợp 11 tính năng an toàn chủ động như phanh khẩn cấp tự động, cảnh báo điểm mù, hỗ trợ giữ làn đường và kiểm soát hành trình thích ứng. Công nghệ này được phát triển cùng các đối tác Bosch và Mobileye, với chi phí đầu tư R&D khoảng 50 triệu USD. Phenikaa-X đã phát triển thành công xe buýt tự lái cấp độ 4, vận hành trong khuôn viên trường đại học, sử dụng 6 camera, 2 lidar và 4 radar, tốc độ tối đa 25km/h. FPT Software hợp tác với nhiều đối tác quốc tế để phát triển các giải pháp AI cho xe tự lái và đã thử nghiệm xe buýt mini tự lái tại Khu Công nghệ cao TP.HCM. Grab cũng đang nghiên cứu triển khai dịch vụ xe tự lái tại Việt Nam, dự kiến thử nghiệm tại Hà Nội và TP.HCM từ năm 2025, với mục tiêu giảm 30% chi phí vận hành và tăng 50% hiệu quả sử dụng xe.
An toàn giao thông được coi là lợi ích quan trọng nhất của xe tự lái khi có thể loại bỏ 94% tai nạn giao thông do lỗi con người, bao gồm lái xe khi say xỉn (29% tổng số tai nạn), buồn ngủ (21%), sử dụng điện thoại (14%) và lái xe bồn chồn hoặc thiếu tập trung (30% còn lại).
Tại Việt Nam, với tình trạng trung bình 24 người chết vì tai nạn giao thông mỗi ngày và chi phí xã hội lên tới 1.5% GDP hàng năm, việc ứng dụng xe tự lái có thể giảm thiểu 15.000-20.000 ca tử vong và tiết kiệm 3-4 tỷ USD chi phí y tế, bảo hiểm và thiệt hại kinh tế. Các hệ thống xe tự lái phản ứng nhanh hơn con người với thời gian từ 0.1-0.5 giây so với 1.5-2.5 giây của tài xế bình thường, đồng thời không bị ảnh hưởng bởi yếu tố tâm lý, thể chất hay điều kiện môi trường, tạo ra mức độ an toàn cao và ổn định.
Hiệu quả vận tải và tiết kiệm thời gian được thể hiện qua khả năng tối ưu hóa lưu lượng giao thông thông qua việc duy trì khoảng cách an toàn tối thiểu giữa các xe (2-3m thay vì 10-15m hiện tại), điều phối tốc độ đồng bộ và giảm tắc nghẽn do hành vi lái xe không đều của con người. McKinsey ước tính xe tự lái có thể giảm 15-30% thời gian di chuyển trong đô thị và tăng 40% khả năng thông qua của đường cao tốc, mang lại giá trị kinh tế khoảng 1.300 tỷ USD trên toàn cầu vào năm 2030. Đối với cá nhân, xe tự lái cho phép sử dụng thời gian di chuyển để làm việc, giải trí hoặc nghỉ ngơi, tăng năng suất lao động và chất lượng cuộc sống, đồng thời mở rộng khả năng di chuyển cho người già, người khuyết tật và những người không có bằng lái xe.
Lợi ích môi trường của xe tự lái được thể hiện qua việc tối ưu hóa lộ trình di chuyển, giảm tiêu thụ nhiên liệu 10-20% thông qua lái xe mượt mà và hiệu quả, đồng thời thúc đẩy việc chia sẻ phương tiện và sử dụng xe điện. Các nghiên cứu cho thấy mỗi xe chia sẻ tự lái có thể thay thế 9-13 xe cá nhân, giảm đáng kể số lượng xe lưu thông và nhu cầu bãi đỗ xe trong đô thị, từ đó tiết kiệm không gian và giảm ô nhiễm không khí. Đối với doanh nghiệp vận tải và logistics, xe tự lái mang lại lợi ích kinh tế to lớn thông qua việc loại bỏ chi phí nhân công tài xế (chiếm 30-40% tổng chi phí vận hành), hoạt động 24/7 không cần nghỉ ngơi, giảm tai nạn và chi phí bảo hiểm, đồng thời tăng hiệu quả sử dụng xe thông qua định tuyến thông minh và bảo trì dự đoán.
Thách thức kỹ thuật đặt ra những rào cản phức tạp và đa chiều trong việc phát triển xe tự lái, đặc biệt tại các thị trường đang phát triển như Việt Nam với hạ tầng giao thông hỗn hợp và điều kiện môi trường khắc nghiệt. Vấn đề đầu tiên là khả năng xử lý các tình huống giao thông phức tạp và không lường trước được, như việc nhận diện và phản ứng với hành vi của người tham gia giao thông không tuân thủ luật lệ, xe máy di chuyển bất thường giữa các làn đường, hoặc người đi bộ băng qua đường ở những vị trí không được phép. Điều kiện thời tiết nhiệt đới tại Việt Nam với mưa lớn kéo dài, bão và lũ lụt tạo ra những thử thách đặc biệt cho các cảm biến, khi mưa có thể làm giảm hiệu suất của camera và lidar lên tới 70%, trong khi bụi bẩn và ô nhiễm không khí ảnh hưởng đến độ chính xác của các thiết bị đo lường. Dữ liệu bản đồ số chính xác và cập nhật liên tục là yêu cầu thiết yếu cho xe tự lái, nhưng tại Việt Nam vẫn thiếu hệ thống bản đồ HD (High Definition) với độ chính xác centimeter cần thiết, cũng như khả năng cập nhật thông tin giao thông theo thời gian thực.
Độ tin cậy của trí tuệ nhân tạo và machine learning vẫn là vấn đề chưa được giải quyết hoàn toàn, đặc biệt trong các tình huống phức tạp hiếm gặp nhưng có thể gây nguy hiểm. Các thuật toán AI hiện tại hoạt động tốt trong điều kiện đã được huấn luyện trước, nhưng gặp khó khăn khi đối mặt với những tình huống hoàn toàn mới hoặc sự kết hợp bất thường của các yếu tố môi trường, như cách xử lý khi gặp động vật hoang dã trên đường, phản ứng với xe cứu thương hoặc cảnh sát, hay điều hướng qua các khu vực đang thi công mà chưa được cập nhật trên bản đồ. Chi phí phát triển và triển khai công nghệ xe tự lái cũng tạo ra rào cản kinh tế đáng kể, với ước tính cần 3-5 tỷ USD để phát triển một hệ thống tự lái hoàn chỉnh và 10-50 triệu USD chi phí vận hành thử nghiệm hàng năm cho mỗi công ty.
Khung pháp lý và quy định về xe tự lái hiện vẫn đang trong giai đoạn hình thành và chưa có sự thống nhất toàn cầu, tạo ra những bất định lớn cho các nhà sản xuất và nhà đầu tư. Tại Việt Nam, Nghị định 15/2020/NĐ-CP về quản lý hoạt động vận tải bằng xe ô tô chưa có quy định cụ thể về xe tự lái, trong khi các thử nghiệm hiện tại chỉ được thực hiện trong phạm vi hạn chế và cần giấy phép đặc biệt từ Bộ Giao thông Vận tải. Vấn đề trách nhiệm pháp lý khi xảy ra tai nạn với xe tự lái vẫn chưa được làm rõ: liệu trách nhiệm thuộc về nhà sản xuất xe, nhà phát triển phần mềm, chủ sở hữu xe hay người ngồi trong xe tại thời điểm xảy ra sự cố. Hệ thống bảo hiểm hiện tại cũng chưa có sản phẩm phù hợp cho xe tự lái, với các công ty bảo hiểm vẫn đang nghiên cứu cách tính phí và đánh giá rủi ro cho loại phương tiện mới này.
Thách thức xã hội và tâm lý người dùng thể hiện qua mức độ chấp nhận và tin tưởng vào công nghệ tự lái vẫn còn thấp, đặc biệt tại các thị trường châu Á. Khảo sát của McKinsey năm 2023 cho thấy chỉ 35% người Việt Nam sẵn sàng sử dụng xe tự lái cấp độ 4-5, trong khi con số này ở Mỹ là 52% và Trung Quốc là 68%. Những lo ngại chính bao gồm an toàn và độ tin cậy của công nghệ (67% người được hỏi), chi phí cao (54%), lo ngại về việc mất kiểm soát khi lái xe (48%) và vấn đề bảo mật dữ liệu cá nhân (39%). Tác động đến việc làm cũng là mối quan ngại lớn khi ngành vận tải hiện đang tạo việc làm cho khoảng 3.2 triệu người tại Việt Nam, và việc ứng dụng xe tự lái có thể làm giảm đáng kể nhu cầu tài xế trong tương lai.
Hạ tầng giao thông và viễn thông hiện tại chưa đủ điều kiện hỗ trợ xe tự lái hoạt động hiệu quả, đặc biệt là hệ thống giao thông thông minh (ITS) và mạng 5G cần thiết cho việc truyền tải dữ liệu tốc độ cao. Tại Việt Nam, tỷ lệ phủ sóng 5G chỉ đạt 15% dân số vào cuối năm 2023, trong khi xe tự lái cần kết nối mạng ổn định với độ trễ dưới 1ms và băng thông tối thiểu 100Mbps để hoạt động an toàn. Biển báo giao thông và vạch kẻ đường cũng cần được tiêu chuẩn hóa và cập nhật để máy móc có thể nhận diện chính xác, nhưng nhiều tuyến đường tại Việt Nam vẫn có biển báo mờ, bị che khuất hoặc không tuân thủ tiêu chuẩn quốc tế.
Các công nghệ mới nổi trong lĩnh vực xe tự lái đang phát triển rất nhanh, tập trung vào việc nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và tăng độ tin cậy cho các hệ thống hiện hành. Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI đa phương thức đang được tích hợp để cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh và ra quyết định của xe. Ví dụ, GPT-4V có thể đồng thời phân tích hình ảnh và văn bản để xử lý các tình huống giao thông phức tạp. Công nghệ cảm biến tích hợp thế hệ mới cho phép kết hợp camera, radar và lidar trong một mô-đun duy nhất, giúp giảm chi phí từ 60-80% so với hệ thống truyền thống. Cảm biến radar hình ảnh 4D cung cấp độ phân giải gần tương đương lidar nhưng chi phí chỉ bằng 1/10. Điện toán biên (edge computing) giúp xử lý dữ liệu ngay trên xe, giảm độ trễ từ 100ms xuống còn 10ms, đồng thời đảm bảo xe hoạt động ổn định ngay cả khi kết nối mạng yếu.
Công nghệ blockchain và sổ cái phân tán (distributed ledger) đang được ứng dụng để bảo mật dữ liệu và tạo hệ thống xác thực phi tập trung, hỗ trợ việc chia sẻ thông tin giao thông giữa các phương tiện và hạ tầng. Mô hình bản sao số (digital twin) cho phép tạo ra phiên bản số hóa của toàn bộ hệ thống giao thông đô thị, giúp mô phỏng và tối ưu hóa hoạt động của xe tự lái trong môi trường ảo trước khi triển khai thực tế. Neuromorphic computing mô phỏng cấu trúc và hoạt động của não bộ, tạo ra các chip AI tiêu thụ điện năng thấp hơn 100-1000 lần so với GPU truyền thống, rất phù hợp cho xe điện tự lái. Công nghệ điện toán lượng tử (quantum computing) cũng đang được nghiên cứu để giải quyết các bài toán tối ưu hóa phức tạp trong định tuyến và điều phối giao thông với hàng triệu biến số.
Dự báo lộ trình phổ cập xe tự lái sẽ diễn ra theo từng giai đoạn với tốc độ khác nhau ở từng khu vực. Giai đoạn 2024-2027 sẽ chứng kiến sự mở rộng dịch vụ robotaxi cấp độ 4 tại các thành phố lớn ở Mỹ, Trung Quốc và châu Âu, với khoảng 50.000-100.000 xe tự lái hoạt động thương mại. Xe tải tự lái cấp độ 4 dự kiến sẽ xuất hiện trên các tuyến cao tốc cố định từ năm 2025, tập trung vào các tuyến logistics giữa các trung tâm phân phối lớn. Từ 2027-2030, xe tự lái cấp độ 4 dành cho cá nhân sẽ xuất hiện tại các đô thị có hạ tầng tốt, giá bán dự kiến giảm từ 100.000 USD xuống còn 50.000-70.000 USD nhờ quy mô sản xuất lớn và tiến bộ công nghệ.
Tại Việt Nam, lộ trình phát triển xe tự lái dự kiến sẽ diễn ra từng bước và thận trọng. Giai đoạn 2024-2026 tập trung vào thử nghiệm xe buýt và taxi tự lái cấp độ 4 trong các khu vực kiểm soát như sân bay, trường đại học, khu công nghiệp, đồng thời hoàn thiện khung pháp lý và nâng cấp hạ tầng. Giai đoạn 2026-2030 có thể triển khai thương mại hạn chế dịch vụ xe tự lái tại Hà Nội, TP.HCM trên các tuyến cố định, cùng với việc VinFast và các hãng xe khác ra mắt xe cá nhân cấp độ 3-4. Đến 2030-2035, xe tự lái cấp độ 4 dự kiến sẽ phổ biến tại các đô thị lớn, với khoảng 10-20% số xe mới bán ra được trang bị tính năng tự lái cao cấp.
Những yếu tố thúc đẩy phát triển xe tự lái bao gồm chính sách hỗ trợ mạnh mẽ từ chính phủ về đầu tư hạ tầng, ưu đãi thuế và môi trường pháp lý thuận lợi. Áp lực về an toàn giao thông, giảm phát thải carbon, cùng mục tiêu trung hòa carbon vào năm 2050 của các thành phố lớn cũng là động lực quan trọng. Sự hợp tác quốc tế trong nghiên cứu, phát triển và chia sẻ dữ liệu sẽ giúp tăng tốc quá trình phổ cập. Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức như chi phí đầu tư cao, thiếu nhân lực chuyên môn, sự phản đối từ các nhóm lợi ích truyền thống và các sự cố an toàn có thể ảnh hưởng đến niềm tin của xã hội.
Hoa Kỳ dẫn đầu thế giới về phát triển xe tự lái nhờ vào môi trường pháp lý linh hoạt cho phép thử nghiệm và triển khai nhanh chóng, với các bang như California, Arizona và Texas tạo ra "regulatory sandbox" cho các công ty công nghệ thử nghiệm xe tự lái mà không bị ràng buộc quá nhiều bởi quy định truyền thống. Chính sách này đã thu hút hơn 80 công ty đăng ký thử nghiệm xe tự lái tại California từ năm 2014, tạo ra hệ sinh thái đổi mới sôi động với tổng đầu tư vượt 100 tỷ USD. Tuy nhiên, cách tiếp cận này also có mặt trái khi thiếu thống nhất giữa các bang tạo ra sự phân mảnh pháp lý, và một số vụ tai nạn nghiêm trọng như vụ xe Uber tự lái đâm chết người đi bộ tại Arizona năm 2018 đã làm chậm tiến độ phát triển và giảm lòng tin công chúng. Bài học rút ra là cần cân bằng giữa sự linh hoạt để khuyến khích đổi mới và việc đảm bảo an toàn công cộng thông qua các tiêu chuẩn kỹ thuật nghiêm ngặt.
Đức và châu Âu áp dụng cách tiếp cận thận trọng hơn với việc xây dựng khung pháp lý chi tiết và tiêu chuẩn kỹ thuật nghiêm ngặt trước khi cho phép triển khai thương mại. Luật về xe tự lái của Đức được thông qua năm 2021 là luật đầu tiên trên thế giới cho phép xe tự lái cấp độ 4 hoạt động trong điều kiện nhất định, kèm theo yêu cầu về bảo hiểm, chứng nhận an toàn và giám sát từ xa. Mặc dù cách tiếp cận này chậm hơn so với Mỹ, nhưng đã tạo ra sự tin tưởng cao hơn từ người dùng (65% người Đức tin tưởng xe tự lái so với 35% người Mỹ) và ít tai nạn hơn trong giai đoạn thử nghiệm. Đức cũng đầu tư mạnh vào hạ tầng giao thông thông minh với 1.5 tỷ EUR cho dự án 5G và IoT phục vụ xe tự lái, cho thấy tầm quan trọng của việc chuẩn bị hạ tầng song song với phát triển công nghệ.
Trung Quốc thể hiện mô hình phát triển "top-down" với sự can thiệp mạnh mẽ của nhà nước thông qua kế hoạch 5 năm và đầu tư công lớn vào nghiên cứu phát triển và hạ tầng. Chính phủ Trung Quốc đã đầu tư hơn 60 tỷ USD vào các dự án xe tự lái và thành phố thông minh từ năm 2018, tạo ra 16 khu vực thử nghiệm quốc gia và cho phép hơn 1.000 xe tự lái hoạt động thử nghiệm. Baidu Apollo đã vận hành dịch vụ robotaxi thương mại tại 10 thành phố với hơn 2 triệu chuyến đi, trong khi AutoX và Pony.ai cũng đạt được những tiến bộ đáng kể. Tuy nhiên, mô hình này also có thể dẫn đến lãng phí nguồn lực và thiếu hiệu quả khi các dự án được thúc đẩy vì mục tiêu chính trị hơn là nhu cầu thị trường thực tế.
Dựa trên những bài học kinh nghiệm quốc tế, Việt Nam nên áp dụng cách tiếp cận "balanced approach" kết hợp sự linh hoạt của Mỹ, sự thận trọng của châu Âu và sự đầu tư mạnh mẽ của Trung Quốc phù hợp với điều kiện thực tế của nước ta. Giai đoạn đầu, Việt Nam nên tập trung xây dựng khung pháp lý rõ ràng và tạo ra 2-3 khu vực thử nghiệm tại Hà Nội, TP.HCM và Đà Nẵng với các điều kiện kiểm soát nghiêm ngặt. Đầu tư vào hạ tầng 5G và giao thông thông minh nên được ưu tiên, với mục tiêu phủ sóng 5G đạt 80% dân số vào năm 2030 và triển khai hệ thống ITS tại các tuyến đường chính. Hợp tác quốc tế với các đối tác công nghệ hàng đầu như Waymo, Tesla, Baidu thông qua chương trình joint venture và technology transfer sẽ giúp Việt Nam tiếp cận công nghệ tiên tiến mà không cần đầu tư từ đầu, đồng thời phát triển năng lực nội địa thông qua các chương trình đào tạo và nghiên cứu.
Xe tự lái đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành hệ sinh thái giao thông thông minh của tương lai. Không chỉ đơn thuần là phương tiện di chuyển cá nhân, xe tự lái còn là một mắt xích trong mạng lưới giao thông được kết nối và điều phối đồng bộ. Trong mô hình Mobility as a Service (MaaS), xe tự lái sẽ được tích hợp cùng các phương tiện giao thông công cộng như tàu điện ngầm, xe buýt nhanh BRT và xe điện, tạo nên một hệ thống đa phương tiện liền mạch, cho phép người dùng di chuyển từ điểm xuất phát đến điểm đến thông qua nhiều loại phương tiện khác nhau chỉ với một ứng dụng duy nhất.
Khái niệm “thành phố 15 phút” – mô hình đô thị mà mọi dịch vụ thiết yếu đều nằm trong bán kính 15 phút đi bộ hoặc xe đạp – sẽ được hiện thực hóa mạnh mẽ nhờ sự hỗ trợ của xe tự lái, đặc biệt trong việc cung cấp giải pháp kết nối chặng cuối (last-mile connectivity) linh hoạt và hiệu quả. Hệ thống này có thể giúp giảm từ 40-60% nhu cầu sở hữu xe cá nhân tại các đô thị lớn, qua đó giải phóng nhiều diện tích đỗ xe để phát triển công viên, nhà ở và các tiện ích công cộng khác.
Về lâu dài, xe tự lái sẽ góp phần tái cấu trúc không gian đô thị theo hướng lấy con người làm trung tâm thay vì ưu tiên phương tiện. Khi nhu cầu bãi đỗ xe giảm từ 70-80%, các thành phố có thể chuyển đổi hàng triệu mét vuông đất từ bãi đỗ xe thành không gian xanh, khu vui chơi giải trí và nhà ở giá rẻ, qua đó nâng tỷ lệ không gian sống chất lượng cao cho cư dân đô thị lên 15-20%. Chất lượng không khí cũng được cải thiện rõ rệt khi xe tự lái sử dụng động cơ điện, giúp giảm 50-70% lượng khí thải CO2 từ giao thông, đồng thời giảm tiếng ồn nhờ vận hành êm ái và tốc độ ổn định. Người cao tuổi và người khuyết tật cũng sẽ dễ dàng tiếp cận dịch vụ di chuyển hơn, góp phần xây dựng một xã hội bao trùm và giảm bất bình đẳng.
Việc tích hợp xe tự lái vào hệ thống giao thông đòi hỏi sự thay đổi tư duy từ “sở hữu” sang “sử dụng” phương tiện, tạo nên sự chuyển biến lớn trong hành vi tiêu dùng và lối sống đô thị. Thế hệ trẻ như Gen Z và Alpha có xu hướng ưu tiên trải nghiệm, sự linh hoạt và bền vững hơn là sở hữu tài sản, tạo nền tảng thuận lợi cho việc chấp nhận mô hình kinh tế chia sẻ trong giao thông. Sự phổ cập của xe tự lái cũng sẽ thúc đẩy sự phát triển của các ngành công nghiệp mới như thiết kế nội thất xe hướng đến không gian làm việc, giải trí di động, dịch vụ logistics tự động và hệ thống quản lý giao thông thông minh, tạo ra hàng triệu việc làm mới để bù đắp cho những ngành nghề truyền thống bị thay thế.
Có, các nghiên cứu cho thấy xe tự lái có tiềm năng an toàn hơn đáng kể so với xe truyền thống. Waymo báo cáo tỷ lệ tai nạn của xe tự lái thấp hơn 76% so với tài xế con người trên cùng tuyến đường, trong khi Tesla Autopilot ghi nhận 1 tai nạn trên 4.85 triệu km so với 1 tai nạn trên 1.6 triệu km của xe thường. Tuy nhiên, công nghệ vẫn đang hoàn thiện và cần thời gian để đạt được độ tin cậy tuyệt đối.
Xe hỗ trợ lái (ADAS) cấp độ 1-2 vẫn yêu cầu tài xế giám sát và sẵn sàng can thiệp, chỉ hỗ trợ một số tác vụ như phanh khẩn cấp hoặc giữ làn đường. Xe tự lái cấp độ 4-5 có thể hoạt động hoàn toàn độc lập trong điều kiện nhất định hoặc mọi điều kiện, không cần sự can thiệp của con người.
Ba nhóm công nghệ then chốt bao gồm:
(1) Hệ thống cảm biến (lidar, camera, radar) để nhận thức môi trường;
(2) Trí tuệ nhân tạo và machine learning để xử lý dữ liệu và ra quyết định;
(3) Hệ thống điều khiển và kết nối (V2X, 5G) để thực hiện hành động và giao tiếp với hạ tầng.
Việt Nam hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm và phát triển ban đầu, tương đương với trình độ các nước đang phát triển khác. VinFast đã tích hợp ADAS cấp độ 2 trên VF series, trong khi các dự án thử nghiệm cấp độ 4 đang được triển khai tại các khu vực kiểm soát. So với Mỹ và Trung Quốc đã có dịch vụ robotaxi thương mại, Việt Nam còn chậm khoảng 5-7 năm.
Dự kiến từ năm 2027-2030, dịch vụ xe tự lái sẽ xuất hiện thương mại hạn chế tại Hà Nội và TP.HCM trên các tuyến cố định. Xe cá nhân cấp độ 3-4 có thể phổ biến từ năm 2030-2035 khi hạ tầng 5G hoàn thiện và khung pháp lý rõ ràng. Việc phổ cập toàn diện có thể mất 10-15 năm nữa.
Rủi ro chính bao gồm:
(1) An ninh mạng - xe tự lái có thể bị hack hoặc tấn công từ xa;
(2) Sự cố kỹ thuật trong điều kiện giao thông phức tạp và thời tiết xấu;
(3) Tác động việc làm đến 3.2 triệu lao động vận tải;
(4) Vấn đề pháp lý về trách nhiệm khi xảy ra tai nạn;
(5) Khả năng tạo ra khoảng cách số giữa những người có và không có khả năng tiếp cận công nghệ mới.
Từ khóa:
#Công nghệ
