Baidu ra mắt Apollo World: Mô hình thế giới AI huấn luyện từ 217 triệu dặm dữ liệu xe tự lái
Baidu vừa chính thức trình làng Apollo World – mô hình thế giới AI vật lý có khả năng mô phỏng tương đương 3 năm thử nghiệm xe tự lái ngoài đời thực chỉ trong một ngày, nhờ kho dữ liệu khổng lồ từ đội xe robotaxi Apollo Go.
Tại sự kiện AI Day Apollo, gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc Baidu đã trình làng mô hình thế giới (world model) mới nhất có tên Apollo World. Được thiết kế chuyên biệt cho việc huấn luyện xe tự lái – bao gồm cả đội robotaxi Apollo Go của hãng – mô hình này là minh chứng rõ nét cho thấy AI tạo sinh (Generative AI) đang nhanh chóng bước ra khỏi màn hình máy tính để đi vào các ứng dụng thực tế trong thế giới vật lý.
Theo công bố từ Baidu, Apollo World có thể tạo ra khối lượng dữ liệu thử nghiệm lái xe tương đương khoảng 3 năm vận hành ngoài đời thực chỉ trong vòng một ngày. Để làm được điều này, hệ thống đã được huấn luyện dựa trên kho dữ liệu vận hành thực tế khổng lồ lên tới 217,48 triệu dặm (khoảng 350 triệu km) thu thập trực tiếp từ đội xe tự lái Apollo Go.
Mô phỏng thế giới vật lý cho các đội xe tự lái
Mô hình thế giới (world model) giúp các hệ thống AI hiểu, dự đoán và mô phỏng môi trường vật lý, từ đó chuyển đổi trọng tâm của AI tạo sinh từ các lĩnh vực phần mềm thuần túy như viết code hay an ninh mạng sang các hoạt động phức tạp ngoài đời thực.
Nhận định về xu hướng này, Lian Jye Su, chuyên gia phân tích tại Omdia (thuộc Informa TechTarget), cho rằng xe tự lái chính là một trong những ứng dụng thực tế nhất của công nghệ này hiện nay. "Đây là ứng dụng hợp lý nhất của mô hình thế giới vì ngành công nghiệp ô tô đã đạt độ trưởng thành tương đối cao," ông Su chia sẻ, đồng thời nhấn mạnh rằng game và ô tô là hai lĩnh vực mang lại cơ hội thương mại lớn nhất cho việc triển khai world model.
Baidu không phải là cái tên duy nhất chạy đua ứng dụng mô hình thế giới trong lĩnh vực giao thông tự hành. Waymo World Model của Google DeepMind – được phát triển trên nền tảng mô hình Genie 3 – có khả năng biến dữ liệu video thô thành các bản mô phỏng 3D tương tác. Trong khi đó, hãng phát triển xe tải tự lái Waabi lại sử dụng mô hình thế giới độc quyền để huấn luyện đội xe ảo trước khi cho chạy thử trên đường cao tốc. Về phía Nvidia, nền tảng Cosmos mã nguồn mở của họ được thiết kế nhằm giúp các nhà phát triển tích hợp logic vật lý vào quy trình tự động hóa và robot.
Theo ông Su, việc đầu tư xây dựng các môi trường ảo chính xác sẽ mang lại quả ngọt về độ an toàn cũng như hiệu suất khi vận hành thực tế. "Một khi bạn làm đúng... bạn sẽ có được nền tảng dữ liệu cực kỳ vững chắc. Bạn có thể tạo ra bản sao ảo có độ chính xác rất cao của thế giới thực, và điều đó đóng góp đáng kể vào khả năng dự đoán cũng như tạo dữ liệu chuẩn xác," chuyên gia này phân tích thêm.
Thách thức lớn từ chi phí tính toán “đỏ mắt”
Dù tiềm năng của AI vật lý là rất lớn, các mô hình thế giới vẫn đang đối mặt với những nút thắt cổ chai không nhỏ về mặt thương mại và vận hành – mà rào cản lớn nhất chính là chi phí tính toán (compute costs).
Việc huấn luyện các mô hình thế giới đòi hỏi tài nguyên máy tính vô cùng khổng lồ, và để vận hành chúng theo thời gian thực cần đến năng lực xử lý liên tục. Hiện tại, hầu hết các mô hình thế giới đều yêu cầu hạ tầng chuyên dụng tương đương với một GPU cho mỗi người dùng hoạt động. Điều này khiến việc mở rộng quy mô trở thành một bài toán vô cùng đắt đỏ đối với các doanh nghiệp.
Dù vậy, như những gì Baidu đang thể hiện với Apollo World, các ông lớn công nghệ vẫn coi mô hình thế giới AI vật lý là nền tảng tất yếu để đi tới mục tiêu thương mại hóa xe tự lái một cách an toàn và đáng tin cậy.
