![]() |
| Hình ảnh Rivian so sánh tầm nhìn và khả năng nhận biết giữa hệ thống tự hành chỉ dùng camera và bổ sung thêm cảm biến radar, LiDAR |
Lập luận ủng hộ cách tiếp cận lái tự động chỉ dùng camera thường dựa trên một so sánh đơn giản: Con người chủ yếu dựa vào thị giác và khả năng xử lý của não bộ, vì vậy các camera đủ tốt kết hợp với công nghệ trí tuệ nhân tạo AI là đủ đáp ứng yêu cầu trên mặt lý thuyết. Tuy nhiên, nếu các phương tiện tự hành hoàn toàn được kỳ vọng an toàn hơn con người một cách đáng kể, vậy thì câu hỏi đặt ra là liệu chúng có nên sử dụng những thiết bị cảm biến vượt quá khả năng cảm nhận của con người, thay vì chỉ sao chép lại những gì con người nhìn thấy hay không.
Trên phạm vi rộng của ngành công nghiệp xe tự hành, câu trả lời phổ biến hiện nay là có. Trong tuần trước, Rivian đã gia nhập nhóm đó khi xác nhận SUV điện Rivian R2 sắp ra mắt sẽ được trang bị LiDAR trong hệ thống cảm biến, một bước đi đáng chú ý đối với một mẫu xe được dự đoán có giá khởi điểm khoảng 45.000 USD (1,18 tỷ đồng) tại Mỹ. Ở mức giá này, LiDAR vẫn là trang bị hiếm gặp bên ngoài các dòng xe cao cấp hoặc các nền tảng khung gầm tự hành chuyên dụng.
Rivian, được thành lập vào năm 2009, định vị mình là một nhà sản xuất xe điện định hướng công nghệ, nổi tiếng nhất với bán tải điện R1T và SUV R1S. Không giống nhiều startup tập trung vào các mẫu EV đô thị cỡ nhỏ, Rivian lựa chọn phát triển những mẫu xe kích thước lớn mang tính trải nghiệm, đồng thời tự phát triển phần lớn kiến trúc xe, phần mềm và hệ thống điện tử. Cách tiếp cận này cũng định hình chiến lược thận trọng, ưu tiên nền tảng phần cứng trong lộ trình hỗ trợ lái và tự hành của hãng.
![]() |
| Hình ảnh cho thấy sự tiến bộ của hệ thống LiDAR năm 2016 và 2026 |
Như được biết, Tesla từ lâu đã theo đuổi một hướng đi khác, đặt cược hoàn toàn vào camera và AI cho lộ trình tự hành của mình. Tuy nhiên, những màn trình diễn gần đây của Rivian đã làm nổi bật các giới hạn của chiến lược này, đặc biệt trong những điều kiện môi trường phức tạp. Trong phần lớn thời gian trước đây, LiDAR có chi phí rất cao và chủ yếu chỉ xuất hiện trên các đội xe robotaxi hoặc phương tiện nghiên cứu. Gần đây hơn, công nghệ này bắt đầu được trang bị trên một số mẫu xe thương mại. Theo Rivian, việc chi phí giảm mạnh đã khiến LiDAR ngày càng khả thi cho việc ứng dụng rộng rãi.
“Khoảng 10 năm trước, các mô-đun LiDAR có giá lên tới hàng chục nghìn USD. Ngày nay, bạn có thể mua được một hệ thống LiDAR tốt với giá chỉ vài trăm USD,” bà Vidya Rajagopalan, Phó Chủ tịch cấp cao phụ trách phần cứng điện của Rivian, cho biết tại sự kiện Autonomy and AI Day của hãng diễn ra vào ngày 11/12/2025. Cùng với đó, các cảm biến LiDAR ngày càng nhỏ gọn hơn trong khi lại có độ phân giải cao hơn, giúp lý giải vì sao công nghệ này đang được triển khai ngày càng nhiều trên các mẫu xe tại Trung Quốc, bao gồm cả những dòng xe có giá dễ tiếp cận.
Để minh họa sự khác biệt thực tế giữa các chiến lược cảm biến, Rivian cũng công bố video so sánh cách những hệ thống khác nhau nhận diện cùng một kịch bản giao thông. Video này trình bày sự hoạt động của một hệ thống chỉ dùng camera, một hệ thống kết hợp camera và radar, và một cấu hình đầy đủ khi bổ sung thêm LiDAR.
Video Rivian trình bày sự khác biệt giữa Camera, Radar, và LiDAR
Trong điều kiện tầm nhìn rõ ràng, cả ba cấu hình đều cho kết quả tương đối giống nhau, khi cùng nhận diện được các phương tiện di chuyển, người đi bộ và các vật thể tĩnh. Tuy nhiên, sự khác biệt trở nên rõ ràng hơn nhiều trong những tình huống tầm nhìn kém như sương mù. Khi đó, hệ thống chỉ dùng camera đã gặp khó khăn, bỏ sót những đối tượng bị che khuất về mặt thị giác, bao gồm cả một người đi bộ đang băng qua đường. Việc bổ sung radar giúp cải thiện phần nào khả năng phát hiện, nhưng chỉ khi kết hợp thêm LiDAR, hệ thống mới có được bức tranh đầy đủ và ổn định hơn về môi trường xung quanh.
Một ví dụ khác liên quan đến điều kiện ban đêm cho thấy lidar có thể phát hiện những người đi bộ dọc theo một tuyến đường cao tốc thiếu ánh sáng từ rất sớm, trong khi hệ thống chỉ dùng camera chỉ nhận ra họ khi khoảng cách đã rất gần. Sự chậm trễ này làm nổi bật một hạn chế an toàn rõ ràng trong điều kiện ánh sáng yếu.
Hiện tại, Rivian chưa công bố chi tiết các loại camera, radar hay lidar được sử dụng trong những màn trình diễn nói trên. Dù vậy, sự so sánh này vẫn đưa ra một lập luận trực quan và thuyết phục về tính cần thiết của tình trạng dư thừa cảm biến. Việc kết hợp nhiều công nghệ cảm nhận bổ trợ cho nhau tỏ ra phù hợp hơn với các điều kiện vận hành thực tế đa dạng mà xe tự hành phải đối mặt, nếu chúng thực sự muốn vượt trội con người về mức độ an toàn và tránh lặp lại những “điểm mù” trong nhận thức mà con người vẫn gặp phải.
Duy Thành





