XPeng và Banma công bố AI khoang lái chạy tại chỗ trên chip Turing

XPeng và Banma vừa công bố giải pháp AI khoang lái được thiết kế để chạy các mô hình thuộc lớp 30 tỷ tham số ngay trên xe, sử dụng chip Turing của XPeng. Theo thông tin được công bố, mỗi chip có công suất tính toán lên tới 750 TOPS. Hệ thống ưu tiên xử lý tại chỗ và dùng dịch vụ đám mây để hỗ trợ khi cần. Tuy nhiên, thông báo chưa nêu mẫu xe sản xuất hàng loạt nào sẽ được trang bị giải pháp này, cũng chưa đưa ra thời điểm triển khai. 61821

Mỗi bên đóng góp gì?

XPeng cung cấp nền tảng tính toán trên xe Turing; Banma đóng góp mô hình khoang lái đa phương thức AutoOmni. Hai công ty cho biết hệ thống hỗ trợ chạy mô hình 30B-class tại chỗ và được thiết kế cho các chức năng như hội thoại nhiều lượt, tương tác đa phương thức, hỏi đáp ngoại tuyến và lập kế hoạch tác vụ. 1821

Thỏa thuận cũng nằm trong nỗ lực mở rộng hoạt động cung cấp công nghệ của XPeng ra ngoài những mẫu xe mang thương hiệu riêng. Reuters đưa tin hãng muốn cung cấp chip, hệ thống khoang lái và các công nghệ khác cho những nhà sản xuất ô tô khác. Banma là nhà cung cấp giải pháp xe thông minh được Alibaba Group và SAIC Motor hậu thuẫn. 15

“Ưu tiên xử lý trên xe, đám mây hỗ trợ” nghĩa là gì?

Với kiến trúc này, một số tác vụ khoang lái có thể được xử lý ngay trong xe thay vì thường xuyên gửi dữ liệu lên máy chủ. Những tình huống được nêu gồm hỏi đáp ngoại tuyến; dịch vụ đám mây vẫn có thể đảm nhiệm một số nhu cầu ít thường xuyên hơn. Về mặt thiết kế, cách làm này có thể giúp các chức năng được hỗ trợ ít phụ thuộc vào kết nối mạng và tránh phải chờ dữ liệu khứ hồi qua mạng khi tác vụ xử lý tại chỗ. 1821

Đó mới là lợi ích tiềm năng của kiến trúc, chưa phải kết quả đã được đo lường. Thông tin hiện có không đưa ra bài kiểm tra độ trễ, không mô tả cụ thể cách hệ thống xử lý dữ liệu trong khoang xe, cũng không so sánh hiệu năng với những mô hình khoang lái 4B hay 7B cụ thể.

Chỉ riêng số lượng tham số lớn hơn cũng không chứng minh mô hình sẽ phản hồi nhanh hơn, làm được nhiều việc hơn hay bảo vệ quyền riêng tư tốt hơn khi vận hành trên xe. Muốn đưa ra kết luận như vậy cần có kết quả thử nghiệm và chi tiết triển khai mà các thông tin hiện công bố chưa cung cấp.

AutoOmni 2.0-23B-A3B là mô hình riêng

Banma cũng công bố AutoOmni 2.0-23B-A3B, một mô hình chạy tại chỗ khác, có 23 tỷ tham số và sử dụng kiến trúc hỗn hợp chuyên gia (mixture of experts, MoE). Banma cho biết mô hình đạt hiệu năng tương đương các mô hình đám mây 230 tỷ tham số trong những tác vụ khoang lái thông thường; với tác vụ phức tạp, hãng tuyên bố đạt 90% hiệu năng của các mô hình đám mây có cùng quy mô. Đây là những so sánh do nhà cung cấp đưa ra, không phải kết quả đối đầu độc lập. Các nguồn hiện có cũng chưa xác nhận mô hình 23B này chính là cấu hình 30B-class trong giải pháp hợp tác giữa XPeng và Banma. 4

Những điều vẫn chưa được xác nhận

Thông báo mô tả một giải pháp chung, nhưng các tường thuật hiện có chưa nêu xe sản xuất hàng loạt nào sẽ dùng hệ thống hoặc thời điểm triển khai. Cũng chưa có xác nhận giải pháp khoang lái này sẽ được đưa lên robot hay một thiết bị khác ngoài ô tô.

XPeng có kế hoạch cung cấp công nghệ cho các hãng xe khác và mở rộng hoạt động cấp phép sang robot cùng những ứng dụng AI vật lý khác. Tuy vậy, các kế hoạch rộng hơn đó không đồng nghĩa giải pháp khoang lái hợp tác với Banma đã được xác nhận triển khai trên xe hay thiết bị cụ thể. 16

Phép thử thực tế sẽ là liệu các hãng xe có lựa chọn hệ thống này hay không và nó hoạt động ra sao trên xe thật. Cho đến khi có thêm thông tin, con số 30B-class và cách tiếp cận ưu tiên xử lý tại chỗ chỉ mô tả năng lực được công bố — chưa phải bằng chứng rằng hệ thống vượt trội hơn các mô hình khoang lái nhỏ hơn.