Waymo xe tự lái liên tục lao vào đoạn đường ngập nước, Robotaxi mở rộng ngừng hoạt động đến bốn thành phố

Waymo đã triệu hồi 3.791 xe robotaxi của mình, tạm dừng dịch vụ tại bốn thành phố, bao gồm Atlanta, do phần mềm xe không thể nhận diện các đoạn đường ngập nước, sau vụ tai nạn xe lao vào dòng nước ở San Antonio vào tháng 4, đến ngày 21 tháng 5, tại Atlanta lại xảy ra vấn đề tương tự.
（Tiểu sử: Waymo chặn xe cứu thương đang chạy đến hiện trường vụ xả súng, nhân viên cứu hộ: Tình hình ngày càng tồi tệ）
（Bổ sung bối cảnh: Tesla Robotaxi thử nghiệm vận hành tại Texas, xe tự lái sẽ thách thức vị trí của Waymo, Uber）

Mục lục bài viết

Chuyển đổi

• Từ San Antonio đến Atlanta: cùng một lỗi, lặp lại trong hai tháng
• Các trường hợp ngoại lệ không thể ngăn chặn bằng cập nhật phần mềm: khoảng trống cấu trúc trong dữ liệu huấn luyện AI
• NHTSA can thiệp và điều tra liên tiếp: Waymo đối mặt không chỉ vấn đề kỹ thuật

Trong phòng thí nghiệm của Silicon Valley, công nghệ xe tự lái xử lý các quyết định phức tạp như nhận diện người đi bộ trong mili giây, dự đoán hành vi tại các ngã tư. Nhưng sau một trận mưa lớn ở Texas, robotaxi của Waymo lại gặp vấn đề đơn giản hơn nhiều.

Từ San Antonio đến Atlanta: cùng một lỗi, lặp lại trong hai tháng

Khởi nguồn của sự kiện là ngày 20 tháng 4. Một chiếc robotaxi của Waymo ở San Antonio, Texas, đi vào đoạn đường ngập nước, cuối cùng bị cuốn trôi xuống suối. Vụ tai nạn này đã thu hút sự chú ý của NHTSA (Cục Quản lý An toàn Giao thông Đường bộ Quốc gia Mỹ), buộc Waymo phải thẳng thắn nhìn nhận vấn đề cấu trúc trong phần mềm đội xe của mình.

Ngày 12 tháng 5, Waymo đã triệu hồi 3.791 xe robotaxi của mình, nhưng đây không phải là một đợt triệu hồi theo kiểu truyền thống để chủ xe đưa xe về sửa chữa, mà là qua OTA (Over-the-Air), tức cập nhật phần mềm từ xa qua mạng, không cần đưa xe vào gara.

Waymo cũng thừa nhận, cập nhật này chỉ là biện pháp tạm thời: giới hạn xe hoạt động trong "khu vực có nguy cơ ngập nước cao, trong khung giờ nhất định", nhưng "giải pháp cuối cùng" vẫn chưa hoàn thiện.

Chưa kịp dứt lời, ngày 21 tháng 5, tại Atlanta lại xảy ra sự cố. Một chiếc robotaxi của Waymo không chở khách đi vào đường ngập nước, mắc kẹt gần một giờ đồng hồ, cuối cùng phải kéo ra bằng xe cẩu. Lượng mưa hôm đó đã đủ để gây ngập đường, nhưng Cục Thời tiết Quốc gia Mỹ (National Weather Service) còn chưa kịp phát cảnh báo lũ lụt.

Điều này có nghĩa là, cập nhật OTA mà Waymo đã triển khai trước đó, với giới hạn "thời gian nguy cơ cao", hoàn toàn mất tác dụng trong cơn mưa dữ dội diễn biến nhanh này.

Sau sự việc, Waymo tuyên bố tạm dừng dịch vụ tại Atlanta, San Antonio, Dallas, Houston.

Các trường hợp ngoại lệ không thể ngăn chặn bằng cập nhật phần mềm: khoảng trống cấu trúc trong dữ liệu huấn luyện AI

Để hiểu tại sao Waymo liên tục thất bại trong cùng một vấn đề, cần quay lại bản chất công nghệ của xe tự lái.

Hệ thống cảm biến của robotaxi dựa vào lượng lớn dữ liệu đã được gắn nhãn để huấn luyện: đâu là mặt đường có thể đi, đâu là chướng ngại vật, đường kẻ nào là ranh giới làn đường. Trong phân phối dữ liệu huấn luyện, 99% các tuyến phố thành phố là "bề mặt khô ráo, bình thường". Các đoạn đường ngập nước, trong ngôn ngữ học máy, thuộc về edge case (trường hợp ngoại lệ): những cảnh tượng hiếm gặp mà dữ liệu huấn luyện chưa đủ bao phủ.

Vấn đề nằm ở chỗ, khi cảm biến của xe (camera + LiDAR) quét thấy một vùng nước ngập, đặc tính phản xạ của nước và mặt đường ẩm ướt rất giống nhau. Mô hình, khi chưa được huấn luyện rõ ràng "cảnh này là nguy hiểm", thì không phải là "dự đoán sai", mà là hoàn toàn không được thiết kế để phanh trong tình huống này.

Cập nhật OTA của Waymo cố gắng dùng "hàng rào địa lý + giới hạn theo thời gian" để tránh vấn đề này: trong các khu vực có nguy cơ ngập cao đã biết, hoặc trong khung giờ mưa nhất định, cấm hoặc hạn chế xe hoạt động. Logic này không có vấn đề, nhưng dựa trên giả định: hệ thống cảnh báo phải nhanh hơn thực tế. Trường hợp Atlanta ngày 21 tháng 5 chứng minh, tốc độ mưa có thể nhanh hơn cảnh báo của NWS, nhanh hơn cả trigger của hàng rào địa lý.

Waymo hoạt động thương mại tại 11 thành phố của Mỹ, gồm San Francisco, Los Angeles, Phoenix, Austin, Miami... Bốn thành phố tạm dừng, nghĩa là hơn một phần ba mạng lưới vận hành bị đình trệ. Đây không chỉ là vấn đề khu vực, mà còn là rủi ro hệ thống do toàn bộ đội xe chia sẻ cùng một logic phần mềm.

NHTSA can thiệp và điều tra liên tiếp: Waymo đối mặt không chỉ vấn đề kỹ thuật

Các vụ ngập nước không phải là áp lực quản lý duy nhất mà Waymo đang đối mặt.

Ngoài đợt triệu hồi do ngập nước, NHTSA và NTSB (Ủy ban An toàn Giao thông Quốc gia Mỹ) đang phối hợp điều tra một vấn đề khác kéo dài: xe robotaxi của Waymo liên tục vi phạm luật giao thông, vượt qua dừng xe buýt dừng đỗ hợp pháp. Các quy định của các bang yêu cầu xe dừng cạnh xe buýt có dừng đỗ, nhưng xe của Waymo nhiều lần vi phạm tại Austin, dù đã có chỉnh sửa, vấn đề vẫn chưa được khắc phục, NHTSA đã gửi yêu cầu hồ sơ lần thứ hai vào ngày 15 tháng 5.

Trong cùng thời gian đó, ngày 23 tháng 1, một chiếc robotaxi của Waymo ở Santa Monica, Los Angeles, va chạm với một trẻ em đi với tốc độ khoảng 10 km/h, gây thương tích nhẹ, gần một trường tiểu học.

NHTSA tuyên bố trong thông cáo rằng, "sẽ hành động khi cần thiết" đối với các vụ ngập nước. Ngụ ý của câu này là, cơ quan quản lý vẫn giữ quyền can thiệp mạnh hơn nữa — bao gồm yêu cầu triệu hồi chặt chẽ hơn, tạm dừng giấy phép thương mại tại các thành phố nhất định, hoặc trì hoãn mở rộng các thành phố mới.

Cam kết của xe tự lái chưa bao giờ là "thành công hơn con người trong mọi tình huống", mà là "an toàn hơn, đáng tin cậy hơn về mặt thống kê". Nhưng ưu thế thống kê đó không thể che giấu các trường hợp ngoại lệ thất bại.

Mỗi lần robotaxi lao vào ngập nước, chặn xe cứu thương, vượt qua xe buýt trường học, đều nhắc nhở chúng ta một điều: việc triển khai quy mô lớn trong thực tế, về bản chất, là để thế giới thực gánh chịu những thiếu sót trong dữ liệu huấn luyện.