Sau khi nhận diện rõ những giới hạn của thị giác máy và mô hình học sâu truyền thống, một câu hỏi lớn được đặt ra: nếu tiếp tục mở rộng dữ liệu và tăng sức mạnh tính toán, liệu chúng ta có tiến gần hơn đến tự hành hoàn toàn hay không?
Câu trả lời ngày càng nghiêng về hướng thận trọng.
Trong bối cảnh đó, neuromorphic engineering xuất hiện như một hướng tiếp cận mới, không chỉ tối ưu thuật toán mà thay đổi cách máy móc cảm nhận và xử lý thế giới. Đối với bài toán xe tự lái và hệ thống ADAS, đây có thể không chỉ là một cải tiến kỹ thuật mà là một bước chuyển nền tảng.
Vì sao brute force AI đang chạm trần
Mở rộng quy mô không đồng nghĩa với hiểu môi trường
Trong hơn một thập kỷ qua, chiến lược phát triển AI chủ đạo là mở rộng quy mô mô hình và dữ liệu. Khi số lượng tham số tăng lên, khi tập dữ liệu huấn luyện lớn hơn và khi phần cứng tính toán mạnh hơn, độ chính xác trong nhiều bài toán chuẩn hóa cũng tăng theo. Cách tiếp cận này đã tạo ra những bước tiến vượt bậc trong xử lý ngôn ngữ và nhận diện hình ảnh.
Tuy nhiên, môi trường giao thông thực tế không giống môi trường huấn luyện trong trung tâm dữ liệu. Hệ thống không chỉ cần phân loại hình ảnh chính xác mà còn phải hiểu bối cảnh và phản ứng trong thời gian thực. Khi triển khai vào xe tự lái và hệ thống ADAS, chiến lược mở rộng quy mô bắt đầu bộc lộ những điểm nghẽn.
Cách tiếp cận brute force thường dựa trên ba giả định cốt lõi. Để thấy rõ giới hạn, cần xem xét từng giả định một cách cụ thể:
Có thể thu thập đủ dữ liệu để bao phủ phần lớn tình huống ngoài đời thực
Có thể xử lý toàn bộ dữ liệu đầu vào trong thời gian đủ ngắn để ra quyết định
Có thể tiếp tục mở rộng phần cứng mà không bị giới hạn bởi tiêu thụ năng lượng
Trong môi trường giao thông, mỗi ngày có thể xuất hiện những tình huống hiếm gặp mà hệ thống chưa từng được huấn luyện. Không thể đảm bảo rằng dữ liệu lịch sử đủ đại diện cho mọi biến cố có thể xảy ra. Việc mở rộng dữ liệu giúp giảm rủi ro nhưng không thể loại bỏ hoàn toàn các trường hợp ngoài dự đoán.
Giới hạn kiến trúc khi bước ra khỏi trung tâm dữ liệu
Brute force AI hoạt động hiệu quả trong trung tâm dữ liệu vì có thể tận dụng nguồn điện ổn định và hệ thống làm mát chuyên dụng. Tuy nhiên, xe tự lái và hệ thống ADAS hoạt động trong một môi trường hoàn toàn khác. Hệ thống phải xử lý hình ảnh độ phân giải cao từ nhiều cảm biến cùng lúc, duy trì độ trễ thấp và đồng thời tối ưu năng lượng tiêu thụ.
Xử lý khung hình liên tục với tốc độ cao tạo ra khối lượng tính toán rất lớn. Khi số lượng camera và cảm biến tăng lên để cải thiện độ an toàn, nhu cầu tính toán cũng tăng tương ứng. Điều này dẫn đến tiêu thụ năng lượng cao hơn và phát sinh thách thức trong thiết kế hệ thống điện trên xe, đặc biệt với xe điện nơi mỗi watt đều ảnh hưởng đến phạm vi hoạt động.
Ngoài ra, kiến trúc GPU truyền thống xử lý dữ liệu theo lô và theo chu kỳ đồng bộ. Trong khi đó, môi trường giao thông thay đổi theo sự kiện. Không phải mọi điểm ảnh trong mỗi khung hình đều chứa thông tin quan trọng. Việc xử lý toàn bộ dữ liệu với cùng mức độ ưu tiên tạo ra sự lãng phí tài nguyên tính toán.
Chính sự không tương thích giữa kiến trúc tính toán tập trung vào ma trận và môi trường vận hành theo sự kiện đã tạo ra giới hạn mang tính cấu trúc. Khi độ phức tạp của môi trường tăng lên, việc chỉ tiếp tục mở rộng mô hình và phần cứng không còn đảm bảo hiệu quả tương xứng.
Vì vậy, vấn đề không chỉ nằm ở quy mô. Vấn đề nằm ở bản chất của cách hệ thống cảm nhận và xử lý thông tin. Khi brute force AI tiệm cận giới hạn hiệu quả trong bối cảnh di động và thời gian thực, nhu cầu về một kiến trúc tính toán mới trở nên rõ ràng hơn bao giờ hết.
3 bước chuyển công nghệ trong Neuromorphic Engineering mở ra lối thoát cho xe tự lái và hệ thống ADAS
Event based vision và cảm biến DVS
Giới hạn của thị giác dựa trên khung hình truyền thống
Phần lớn hệ thống thị giác máy hiện nay vận hành theo cơ chế ghi nhận hình ảnh theo từng khung hình liên tiếp. Camera thu toàn bộ khung cảnh với tần suất cố định, sau đó mô hình học sâu xử lý từng khung hình theo chuỗi thời gian. Cách tiếp cận này tương đối phù hợp trong các bài toán phân loại ảnh hoặc nhận diện vật thể tĩnh. Tuy nhiên, trong môi trường giao thông động, nơi mọi thứ thay đổi liên tục theo mili giây, cơ chế dựa trên khung hình bắt đầu bộc lộ hạn chế.
Trước hết, lượng dữ liệu tạo ra là rất lớn. Phần lớn thông tin trong hai khung hình liên tiếp gần như không thay đổi đáng kể, nhưng hệ thống vẫn phải xử lý lại toàn bộ ma trận điểm ảnh. Điều này tạo ra chi phí tính toán cao và tiêu thụ năng lượng lớn. Đối với xe tự lái và hệ thống ADAS, nơi yêu cầu xử lý thời gian thực và vận hành trên nền tảng năng lượng hữu hạn, chi phí này không thể xem nhẹ.
Bên cạnh đó, cơ chế khung hình có độ trễ nội tại. Hệ thống chỉ có thể phản ứng sau khi một khung hình hoàn chỉnh được ghi nhận và xử lý. Trong các tình huống chuyển động nhanh như phương tiện cắt ngang hoặc người đi bộ lao ra đường, độ trễ dù rất nhỏ cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định điều khiển. Điều này đặt ra nhu cầu tìm kiếm một phương thức cảm nhận linh hoạt và hiệu quả hơn.
Event based vision như một mô hình cảm nhận mới
Nguyên lý xử lý theo sự kiện
Event based vision thay đổi cách hệ thống nhìn thế giới. Thay vì ghi nhận toàn bộ khung hình tại các thời điểm cố định, mỗi pixel hoạt động độc lập và chỉ phát tín hiệu khi phát hiện sự thay đổi về cường độ ánh sáng. Điều này có nghĩa là hệ thống không xử lý những phần của hình ảnh không thay đổi.
Cách tiếp cận này gần với cơ chế sinh học của võng mạc người. Tế bào thần kinh thị giác phản ứng mạnh với sự thay đổi, chứ không liên tục truyền toàn bộ hình ảnh về não. Nhờ vậy, não bộ có thể tập trung vào chuyển động và yếu tố quan trọng trong môi trường.
Đối với xe tự lái và hệ thống ADAS, cơ chế theo sự kiện mang lại một lợi thế rõ ràng. Hệ thống có thể phản ứng gần như tức thời khi có chuyển động bất thường. Thay vì chờ đợi một khung hình hoàn chỉnh, tín hiệu được gửi đi ngay tại thời điểm thay đổi xảy ra. Điều này giúp giảm độ trễ và tăng khả năng phản ứng với tình huống khẩn cấp.
Lợi ích về dữ liệu và năng lượng
Việc chỉ ghi nhận thay đổi giúp giảm mạnh lượng dữ liệu truyền và xử lý. Trong môi trường giao thông, phần lớn nền cảnh như mặt đường hoặc bầu trời thường không biến động đáng kể trong khoảng thời gian ngắn. Event based vision loại bỏ phần dữ liệu dư thừa này.
Lợi ích có thể được nhìn nhận qua các khía cạnh sau:
Giảm khối lượng dữ liệu đầu vào cần xử lý
Giảm tải cho bộ xử lý trung tâm
Tăng hiệu quả sử dụng năng lượng
Trong bối cảnh xe điện ngày càng phổ biến, tối ưu năng lượng cho hệ thống cảm biến và xử lý là yếu tố chiến lược. Nếu hệ thống thị giác tiêu thụ quá nhiều điện năng, phạm vi hoạt động của phương tiện sẽ bị ảnh hưởng. Vì vậy, event based processing không chỉ là cải tiến kỹ thuật, mà còn liên quan trực tiếp đến hiệu quả vận hành tổng thể của phương tiện tự hành.
Cảm biến DVS và những giới hạn cần vượt qua
Cơ chế hoạt động và tiềm năng ứng dụng
Cảm biến DVS là hiện thân cụ thể của event based vision. Mỗi pixel trong DVS hoạt động như một đơn vị cảm nhận độc lập. Khi ánh sáng tại pixel đó thay đổi vượt qua một ngưỡng nhất định, tín hiệu được gửi đi. Hệ thống không tạo ra khung hình đầy đủ, mà tạo ra dòng sự kiện liên tục.
Cơ chế này mang lại tiềm năng lớn cho xe tự lái và hệ thống ADAS. Hệ thống có thể phát hiện chuyển động nhanh với độ trễ cực thấp. Các tình huống như vật thể lao vào làn đường hoặc phương tiện chuyển hướng đột ngột có thể được ghi nhận gần như tức thời.
Ngoài ra, DVS có khả năng hoạt động tốt trong môi trường ánh sáng thay đổi nhanh, chẳng hạn khi xe đi từ vùng sáng sang vùng tối. Điều này giúp cải thiện độ ổn định của hệ thống cảm nhận trong điều kiện thực tế phức tạp.
Hạn chế hiện tại và yêu cầu kiến trúc lai
Mặc dù có nhiều ưu điểm, DVS chưa thể thay thế hoàn toàn camera truyền thống. Độ phân giải hiện tại của cảm biến sự kiện còn thấp so với camera tiêu chuẩn. Việc tái dựng hình ảnh đầy đủ từ dòng sự kiện cũng là một thách thức kỹ thuật.
Bên cạnh đó, hệ sinh thái phần mềm và phần cứng hỗ trợ DVS chưa đủ trưởng thành để triển khai rộng rãi ở quy mô thương mại lớn. Các thuật toán xử lý sự kiện cần được tối ưu riêng, khác biệt với pipeline xử lý ảnh truyền thống.
Vì vậy, giải pháp khả thi trong giai đoạn hiện nay thường là kiến trúc lai. Hệ thống kết hợp camera khung hình để duy trì nhận diện chi tiết và DVS để xử lý chuyển động nhanh. Cách tiếp cận này cho phép tận dụng ưu điểm của cả hai công nghệ, đồng thời giảm thiểu rủi ro.
Trong dài hạn, sự phát triển của DVS và các kiến trúc xử lý theo sự kiện có thể tái định nghĩa cách xe tự lái và hệ thống ADAS cảm nhận thế giới. Tuy nhiên, để đạt được điều đó, cần sự đồng bộ giữa cảm biến, thuật toán và phần cứng xử lý chuyên dụng.
Mô phỏng hệ thần kinh và vai trò của fovea cùng salience
Phân bổ tài nguyên xử lý không đồng đều là nguyên tắc cốt lõi của thị giác con người
Thị giác con người không vận hành theo cách ghi nhận toàn bộ khung cảnh với cùng một mức độ chi tiết. Hệ thống sinh học của chúng ta được thiết kế theo nguyên tắc tiết kiệm năng lượng nhưng vẫn đảm bảo hiệu quả nhận thức cao. Điều này thể hiện rõ nhất ở cấu trúc của võng mạc và cách não bộ xử lý thông tin thị giác.
Vùng fovea nằm ở trung tâm võng mạc có mật độ tế bào cảm quang rất cao. Đây là khu vực cho phép con người nhìn rõ chi tiết nhỏ, đọc chữ và nhận diện khuôn mặt. Ngược lại, các vùng ngoại vi có độ phân giải thấp hơn đáng kể. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là ngoại vi kém quan trọng. Ngoại vi giúp phát hiện chuyển động và tín hiệu bất thường, từ đó kích hoạt sự chú ý của hệ thần kinh.
Cơ chế này cho thấy một nguyên tắc quan trọng. Con người không cần xử lý toàn bộ thế giới với độ chính xác tối đa ở mọi thời điểm. Thay vào đó, hệ thống thần kinh phân bổ tài nguyên theo mức độ liên quan của thông tin.
Nguyên tắc này có thể được tóm lược qua ba đặc điểm sau:
Độ phân giải cao chỉ tập trung vào một vùng nhỏ tại một thời điểm
Vùng ngoại vi đóng vai trò phát hiện thay đổi và cảnh báo
Chuyển động mắt liên tục điều hướng fovea tới khu vực quan trọng
Nhờ cơ chế này, não bộ đạt được sự cân bằng giữa hiệu suất xử lý và tiêu thụ năng lượng. Đây là điểm khác biệt cơ bản so với cách nhiều hệ thống thị giác máy hiện nay đang hoạt động.
Salience và cơ chế xác định điều gì thực sự quan trọng
Nếu fovea là phần cứng sinh học cho độ phân giải cao, thì salience là cơ chế phần mềm giúp quyết định nơi cần tập trung. Salience có thể hiểu là mức độ nổi bật của một yếu tố trong môi trường. Một vật thể có thể trở nên nổi bật vì chuyển động, màu sắc tương phản hoặc vì liên quan trực tiếp đến hành động sắp xảy ra.
Con người không xử lý mọi vật thể với cùng mức độ ưu tiên. Khi lái xe, một biển quảng cáo lớn có thể rất rõ ràng về mặt hình ảnh nhưng không mang tính hành động tức thời. Ngược lại, một người đi bộ ở rìa tầm nhìn có thể trở thành yếu tố cần ưu tiên cao nhất chỉ trong tích tắc.
Cơ chế salience giúp hệ thần kinh liên tục trả lời một câu hỏi quan trọng. Điều gì trong khung cảnh này có khả năng ảnh hưởng đến quyết định hành động tiếp theo.
Đối với bài toán xe tự lái và hệ thống ADAS, đây là một gợi ý mang tính nền tảng. Nếu hệ thống xử lý toàn bộ hình ảnh với cùng mức độ chi tiết và ưu tiên như nhau, tài nguyên tính toán sẽ bị phân tán. Khi môi trường trở nên phức tạp, độ trễ và tiêu thụ năng lượng sẽ tăng lên đáng kể.
Áp dụng mô hình salience vào thị giác máy có thể tạo ra sự thay đổi quan trọng:
Hệ thống xác định vùng rủi ro cao thay vì xử lý đồng đều toàn bộ khung hình
Tài nguyên tính toán được tập trung vào các đối tượng có khả năng ảnh hưởng đến quỹ đạo xe
Mức độ chi tiết xử lý thay đổi linh hoạt theo ngữ cảnh
Điều này giúp hệ thống tiến gần hơn đến cách con người đánh giá môi trường. Thay vì chỉ phát hiện vật thể, hệ thống bắt đầu ưu tiên dựa trên khả năng hành động.
Từ triết lý tính toán đồng đều đến tính toán có trọng tâm
Phần lớn kiến trúc thị giác máy truyền thống hoạt động theo nguyên tắc đồng đều. Mỗi khung hình được xử lý toàn diện ở cùng độ phân giải. Mỗi pixel được coi như nhau trong giai đoạn đầu của pipeline xử lý. Cách tiếp cận này đơn giản về mặt kỹ thuật nhưng tiêu tốn tài nguyên lớn.
Khi tích hợp tư duy fovea và salience, kiến trúc hệ thống cần thay đổi ở mức nền tảng. Thay vì bắt đầu bằng xử lý toàn bộ khung hình, hệ thống có thể thiết kế theo hướng nhiều tầng ưu tiên. Lớp đầu tiên phát hiện chuyển động hoặc bất thường ở vùng ngoại vi. Lớp tiếp theo tập trung tài nguyên vào khu vực có xác suất rủi ro cao.
Đối với xe tự lái và hệ thống ADAS, sự chuyển đổi này có ý nghĩa chiến lược. Xe vận hành trong môi trường thời gian thực, nơi mỗi mili giây đều có giá trị. Việc phân bổ tài nguyên thông minh giúp giảm độ trễ, tiết kiệm năng lượng và tăng độ tin cậy trong các tình huống phức tạp.
Có thể hình dung sự thay đổi này qua ba khía cạnh:
Kiến trúc xử lý chuyển từ toàn cục sang có trọng tâm
Mức tiêu thụ năng lượng giảm nhờ tránh xử lý dư thừa
Khả năng phản ứng nhanh hơn với sự kiện quan trọng
Đây không chỉ là một cải tiến thuật toán. Đây là sự thay đổi trong triết lý thiết kế hệ thống. Khi mô phỏng cách hệ thần kinh con người phân bổ tài nguyên, hệ thống thị giác máy có thể tiến gần hơn đến hiệu quả sinh học đã được tối ưu qua hàng triệu năm tiến hóa.
Trong bức tranh dài hạn của xe tự lái và hệ thống ADAS, việc áp dụng mô hình fovea và salience cho thấy một hướng đi khác với brute force truyền thống. Thay vì cố gắng nhìn mọi thứ cùng lúc với độ chi tiết tối đa, hệ thống học cách chú ý đúng nơi, đúng thời điểm. Đây có thể là một trong những bước quan trọng để thu hẹp khoảng cách giữa xử lý máy móc và nhận thức của con người.
Chip neuromorphic và tương lai xử lý thời gian thực
Kiến trúc xử lý theo sự kiện và khác biệt căn bản với mô hình truyền thống
Để khai thác đầy đủ tiềm năng của event based vision, việc thay đổi thuật toán là chưa đủ. Cần một kiến trúc phần cứng được thiết kế lại từ gốc. Đây là lý do các chip neuromorphic như Loihi hay GRaIOne được phát triển dựa trên nguyên tắc mô phỏng mạng nơ ron sinh học thay vì tối ưu hóa tính toán ma trận theo kiểu truyền thống.
CPU và GPU vận hành theo chu kỳ đồng hồ cố định. Dù có sự kiện mới hay không, hệ thống vẫn liên tục xử lý các lệnh theo nhịp đồng bộ. Điều này phù hợp với trung tâm dữ liệu nhưng chưa tối ưu cho môi trường nhúng thời gian thực. Ngược lại, chip neuromorphic xử lý theo sự kiện. Tín hiệu chỉ được truyền đi khi có thay đổi thực sự trong dữ liệu đầu vào. Khi không có sự kiện, hệ thống gần như không tiêu thụ năng lượng.
Sự khác biệt này không chỉ nằm ở hiệu suất mà còn ở triết lý thiết kế. Kiến trúc theo sự kiện mang lại một số đặc điểm quan trọng trước khi áp dụng vào xe tự lái và hệ thống ADAS:
Hệ thống phản ứng ngay khi có tín hiệu mới thay vì chờ chu kỳ đồng hồ tiếp theo
Năng lượng được phân bổ theo nhu cầu thực tế thay vì tiêu thụ liên tục
Tài nguyên tính toán được kích hoạt cục bộ thay vì toàn bộ hệ thống cùng hoạt động
Trong môi trường giao thông, nơi mili giây có thể quyết định an toàn, khả năng phản ứng tức thời là yếu tố then chốt. Việc giảm độ trễ trong vòng lặp cảm nhận và hành động giúp hệ thống xử lý các tình huống bất ngờ hiệu quả hơn. Đồng thời, tiết kiệm năng lượng trở thành lợi thế quan trọng đối với phương tiện điện, nơi mọi watt đều ảnh hưởng đến phạm vi hoạt động.
Ý nghĩa chiến lược dài hạn đối với xe tự lái và hệ thống ADAS
Khi nhìn ở cấp độ kỹ thuật, chip neuromorphic là một cải tiến kiến trúc. Tuy nhiên, khi nhìn ở cấp độ chiến lược, đây có thể là yếu tố tái định hình cấu trúc cạnh tranh trong ngành. Các doanh nghiệp tiếp tục mở rộng mô hình học sâu bằng cách tăng dữ liệu và GPU có thể đạt lợi thế ngắn hạn. Nhưng nếu kiến trúc tính toán không thay đổi, chi phí năng lượng và độ phức tạp sẽ tăng theo cấp số nhân.
Đối với xe tự lái và hệ thống ADAS, xử lý thời gian thực không chỉ là yêu cầu hiệu năng mà còn là điều kiện để mở rộng quy mô an toàn. Một hệ thống phải đồng thời nhận thức môi trường, dự đoán hành vi và đưa ra quyết định trong thời gian rất ngắn. Khi số lượng cảm biến và độ phân giải tăng lên, khối lượng dữ liệu cũng tăng theo. Nếu tiếp tục xử lý theo mô hình đồng bộ truyền thống, áp lực lên phần cứng sẽ ngày càng lớn.
Kiến trúc neuromorphic tạo ra một hướng đi khác. Thay vì xử lý toàn bộ dữ liệu ở cùng mức độ ưu tiên, hệ thống chỉ kích hoạt khi có sự kiện đáng chú ý. Cách tiếp cận này mở ra ba lợi thế chiến lược:
Giảm độ trễ tổng thể của hệ thống trong các tình huống khẩn cấp
Duy trì hiệu suất cao mà không làm tăng tỷ lệ tiêu thụ năng lượng tương ứng
Tạo nền tảng để tích hợp nhiều cảm biến hơn mà không phá vỡ giới hạn phần cứng
Trong dài hạn, doanh nghiệp đầu tư vào kiến trúc neuromorphic có thể xây dựng lợi thế nền tảng thay vì chỉ tối ưu từng lớp thuật toán. Khi xe tự lái và hệ thống ADAS tiến đến các cấp độ tự động hóa cao hơn, khả năng xử lý sự kiện theo thời gian thực sẽ trở thành yếu tố phân định giữa cải tiến gia tăng và bước nhảy công nghệ thực sự.
Bước ngoặt cho ADAS hay chỉ là hướng nghiên cứu bổ sung
Khi mở rộng mô hình không còn đủ
Neuromorphic engineering chưa phải là một giải pháp hoàn chỉnh và càng chưa thể thay thế toàn bộ kiến trúc hiện tại của xe tự lái và hệ thống ADAS. Công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn phát triển, thử nghiệm và tối ưu hóa. Tuy nhiên, điều đáng chú ý không chỉ nằm ở bản thân công nghệ, mà nằm ở sự dịch chuyển trong tư duy thiết kế hệ thống.
Trong nhiều năm, chiến lược chủ đạo của AI là mở rộng quy mô. Mô hình lớn hơn, dữ liệu nhiều hơn, phần cứng mạnh hơn. Cách tiếp cận này đã mang lại thành tựu ấn tượng trong xử lý ngôn ngữ và thị giác máy. Tuy nhiên, khi áp dụng vào môi trường giao thông thời gian thực, những giới hạn bắt đầu lộ diện.
Lý do không chỉ nằm ở chi phí hay năng lượng, mà nằm ở bản chất của bài toán. Lái xe là một hoạt động đòi hỏi khả năng nhận thức liên tục, dự đoán hành vi và ra quyết định trong điều kiện không chắc chắn. Nếu hệ thống chỉ dựa vào việc mở rộng dữ liệu và GPU, nó vẫn hoạt động theo cơ chế xử lý khung hình và tính toán tuần tự. Cách tiếp cận này có thể đạt hiệu suất cao trong môi trường kiểm soát, nhưng khó đảm bảo độ ổn định trong vô số tình huống hiếm gặp ngoài đời thực.
Chính tại điểm này, neuromorphic engineering trở nên đáng chú ý. Thay vì tiếp tục tăng cường brute force, hướng tiếp cận này đặt lại câu hỏi nền tảng: liệu kiến trúc tính toán hiện tại có phù hợp với bài toán nhận thức thời gian thực hay không. Khi chuyển từ xử lý toàn bộ dữ liệu sang xử lý theo sự kiện, từ tính toán đồng đều sang phân bổ tài nguyên có trọng tâm, hệ thống bắt đầu tiệm cận hơn với cách bộ não con người vận hành.
Sự thay đổi này không đơn thuần là tối ưu hiệu suất. Đây là thay đổi ở cấp độ kiến trúc, có thể ảnh hưởng trực tiếp đến cách xe tự lái và hệ thống ADAS được thiết kế trong tương lai.
Nền tảng dài hạn hay chỉ là một nhánh thử nghiệm
Từ góc nhìn chiến lược công nghệ, câu hỏi quan trọng không phải là neuromorphic engineering có thay thế hoàn toàn học sâu hay không. Câu hỏi thực tế hơn là liệu nó có mở ra một nền tảng mới giúp thu hẹp khoảng cách giữa AI và nhận thức con người hay không.
Trong dài hạn, sự cạnh tranh trong ngành tự hành có thể không còn xoay quanh việc ai có mô hình lớn hơn, mà xoay quanh việc ai sở hữu kiến trúc xử lý phù hợp hơn với môi trường thực tế. Nếu hệ thống có thể phản ứng theo sự kiện, tối ưu năng lượng và tập trung vào các yếu tố có ý nghĩa, lợi thế cạnh tranh sẽ không chỉ đến từ dữ liệu mà đến từ cấu trúc nền tảng.
Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh xe tự lái và hệ thống ADAS phải hoạt động liên tục trong môi trường phức tạp, nơi mỗi mili giây phản ứng có thể quyết định mức độ an toàn. Kiến trúc mô phỏng thần kinh không hứa hẹn giải pháp tức thì, nhưng nó cung cấp một hướng đi khác so với việc tiếp tục mở rộng mô hình theo chiều ngang.
Vì vậy, neuromorphic engineering có thể chưa phải là bước ngoặt ngay lập tức. Tuy nhiên, nó đại diện cho một khả năng tái cấu trúc tư duy kỹ thuật. Nếu được phát triển đúng hướng, đây có thể là nền tảng giúp trí tuệ nhân tạo tiến gần hơn đến cách con người thực sự nhìn, hiểu và hành động trong thế giới thực.
Kết luận
Sự xuất hiện của neuromorphic engineering cho thấy một điều quan trọng: bài toán xe tự lái và hệ thống ADAS không chỉ là câu chuyện của thuật toán hay dữ liệu, mà là câu chuyện của kiến trúc tính toán và mô hình nhận thức. Khi môi trường giao thông đặt ra yêu cầu xử lý thời gian thực, tiết kiệm năng lượng và khả năng thích ứng trước các tình huống hiếm gặp, việc tiếp tục mở rộng brute force AI có thể không còn là con đường duy nhất. Những hướng tiếp cận như event based processing, mô hình fovea và chip mô phỏng thần kinh cho thấy ngành công nghệ đang tìm cách thiết kế hệ thống gần với cơ chế sinh học hơn, thay vì chỉ tăng cường sức mạnh tính toán.
Trong dài hạn, lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực xe tự lái và hệ thống ADAS có thể không thuộc về bên sở hữu mô hình lớn nhất, mà thuộc về bên xây dựng được nền tảng kiến trúc phù hợp nhất với thế giới thực. Neuromorphic engineering chưa phải là lời giải hoàn chỉnh, nhưng nó mở ra một khả năng tái cấu trúc tư duy kỹ thuật ở cấp độ nền tảng. Nếu được đầu tư và phát triển một cách hệ thống, đây có thể trở thành bước chuyển quan trọng giúp trí tuệ nhân tạo tiến gần hơn đến năng lực nhận thức và ra quyết định linh hoạt như con người.
Kiến trúc IoT không chỉ là kết nối thiết bị mà là một hệ thống phân lớp từ cảm biến đến Cloud, nơi dữ liệu được thu thập, truyền tải và chuyển hóa thành giá trị.
