DARPA Grand Challenge: Câu Chuyện Về Cuộc Đua Điên Rồ Trên Sa Mạc Đã Khai Sinh Ra Ngành Công Nghiệp Xe Tự Hành Tỷ Đô
Lời Thách Thức Điên Rồ Giữa Sa Mạc
Bình minh ngày 13 tháng 3 năm 2004, trên sa mạc Mojave khô cằn, không khí đặc quánh sự pha trộn giữa hy vọng táo bạo và hoài nghi sâu sắc. Dưới ánh nắng ban mai, 15 cỗ máy kỳ dị, trông như những sinh vật bước ra từ một cuốn tiểu thuyết khoa học viễn tưởng, đang gầm gừ tại vạch xuất phát gần Barstow, California. Chúng không có người lái. Đây là những thí sinh của DARPA Grand Challenge, một cuộc thi do Cơ quan Chỉ đạo các Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến (DARPA) của Lầu Năm Góc tổ chức. Lời thách thức nghe có vẻ đơn giản nhưng lại gần như bất khả thi: chế tạo một phương tiện hoàn toàn tự hành có thể vượt qua quãng đường 240 km (142-150 dặm) địa hình sa mạc hiểm trở để đến Primm, Nevada, trong vòng chưa đầy 10 giờ. Phần thưởng cho người chiến thắng: 1 triệu đô la.
Câu hỏi treo lơ lửng trong không khí nóng bỏng của sa mạc: Tại sao chính phủ Mỹ lại đưa ra một lời thách thức dường như điên rồ như vậy? Nguyên nhân sâu xa đến từ một mệnh lệnh của Quốc hội: tự động hóa một phần ba phương tiện mặt đất của quân đội vào năm 2015 để giảm thương vong trong các đoàn xe tiếp tế ở những vùng chiến sự nguy hiểm. Nhưng không ai trong số những nhà phát minh, kỹ sư, và những kẻ mơ mộng tụ tập ngày hôm đó có thể ngờ rằng, chính từ “thất bại” ngoạn mục sắp diễn ra, một ngành công nghiệp vĩ đại trị giá hàng tỷ đô la lại sắp sửa được khai sinh.
Hồi I – Thử Thách Lớn 2004: Bài Học Vỡ Lòng Đầy Cay Đắng
Sự hỗn loạn tại vạch xuất phát
Cuộc đua năm 2004 không phải là một màn trình diễn công nghệ mượt mà; nó là một bản giao hưởng của sự hỗn loạn. 15 chiếc xe lọt vào vòng chung kết là một bộ sưu tập ô hợp những cỗ máy được độ lại, từ những chiếc Humvee quân sự cho đến xe tải 16 tấn, mỗi chiếc đều được trang bị đủ loại cảm biến, máy tính và dây nhợ chằng chịt, trông như những “quái vật” được chắp vá vội vàng. Hơn 100 đội đã đăng ký ban đầu, mang theo những kỹ năng và ý tưởng đa dạng, nhưng thực tế khắc nghiệt của sa mạc đã nhanh chóng vùi dập sự lạc quan của họ.
Bản giao hưởng của những thất bại
Những gì diễn ra sau đó đã đi vào huyền thoại như một trong những thất bại vĩ đại nhất của ngành công nghệ. Hầu hết các phương tiện thậm chí còn không đi ra khỏi khu vực xuất phát. Một chiếc đâm thẳng vào hàng rào bê tông. Một chiếc khác bị khóa phanh cứng ngắc. Một chiếc nữa thì bị vướng vào hàng rào kẽm gai, trong khi một chiếc khác chỉ đơn giản là quay vòng tròn tại chỗ. Những câu chuyện dở khóc dở cười nối tiếp nhau, được ghi lại bởi các đoàn làm phim và trở thành minh chứng cho một sự thật phũ phàng.
Ngay cả ứng cử viên sáng giá nhất, chiếc Humvee “Sandstorm” của đội Red Team từ Đại học Carnegie Mellon (CMU) do huyền thoại robot William “Red” Whittaker dẫn dắt, cũng không thoát khỏi số phận. Sau khi lao đi với tốc độ ấn tượng, nó đã đi được quãng đường xa nhất trong ngày hôm đó – một con số đáng buồn là 11,9 km (7,4 dặm). Nhưng rồi, tại một khúc cua tay áo hiểm hóc, bộ não máy tính của nó đã tính toán sai lầm. Chiếc xe lao ra khỏi lề đường, bị kẹt trên một bờ đất, và trong nỗ lực vô vọng để thoát ra, bánh trước của nó quay tít mù cho đến khi bốc cháy.
Kết quả đáng kinh ngạc và bài học rút ra
Kết quả cuối cùng thật choáng váng: không một chiếc xe nào về đích. Quãng đường xa nhất mà một cỗ máy đi được chỉ chiếm chưa đầy 5% toàn bộ chặng đua.Giải thưởng 1 triệu đô la không có chủ. Cuộc đua đã trở thành một “trò hề trên sa mạc” trong mắt nhiều người.
Tuy nhiên, thất bại này lại là một bài học vô giá. Nó cho thấy một sự thật không thể chối cãi: khoảng cách giữa lý thuyết robot trong phòng thí nghiệm và sự hỗn loạn của thế giới thực là một vực thẳm. Các thuật toán dựa trên quy tắc cứng nhắc, vốn hoạt động hoàn hảo trong môi trường mô phỏng, đã hoàn toàn bất lực trước những biến số vô tận của sa mạc: một cái bóng cây, một đám bụi, một hòn đá đặt sai chỗ. Nhưng thay vì dập tắt hy vọng, thất bại cay đắng này lại chính là ngọn lửa châm ngòi cho sự quyết tâm của các đội. Ngay ngày hôm sau, DARPA tuyên bố sẽ tổ chức cuộc thi lần thứ hai sau 18 tháng, với giải thưởng được nhân đôi lên 2 triệu đô la. Thử thách đã được đặt ra. Một cộng đồng đã được hình thành. Và một cuộc cách mạng đang âm thầm bắt đầu.
Hồi II – Thử Thách Lớn 2005: Cuộc Phục Hận Ngọt Ngào
Sự trở lại của những gã khổng lồ
18 tháng sau, vào ngày 8 tháng 10 năm 2005, sa mạc Nevada lại một lần nữa trở thành đấu trường.Nhưng lần này, mọi thứ đã khác. Các đội thi quay trở lại, không chỉ với những cỗ máy mạnh mẽ hơn, mà còn với bộ não thông minh hơn. 195 đội đã đăng ký, và 23 đội xuất sắc nhất đã có mặt tại vạch xuất phát. Cuộc đối đầu được mong chờ nhất là giữa hai gã khổng lồ của làng học thuật: Đại học Carnegie Mellon và Đại học Stanford.
CMU, do “Red” Whittaker lãnh đạo, mang đến hai chiến binh Hummer được nâng cấp là “Sandstorm” và “H1ghlander”, đại diện cho trường phái robot bền bỉ, mạnh mẽ và dựa trên phần cứng ưu việt.Đối thủ của họ, đội Stanford Racing do giáo sư người Đức Sebastian Thrun dẫn dắt, lại có một triết lý hoàn toàn khác. Họ tin rằng đây là một cuộc chiến về phần mềm. Chiếc “Stanley” của họ, một chiếc Volkswagen Touareg màu xanh dương, có thể trông không hầm hố bằng, nhưng bên trong nó là một cuộc cách mạng về trí tuệ nhân tạo.
Bước nhảy vọt về công nghệ: Học máy và LIDAR
Sự khác biệt lớn nhất giữa năm 2004 và 2005 nằm ở hai công nghệ đột phá. Đầu tiên là sự trỗi dậy của Học máy (Machine Learning). Thay vì cố gắng lập trình cứng hàng ngàn quy tắc “nếu-thì” để đối phó với mọi tình huống, đội Stanford đã áp dụng một phương pháp triệt để hơn: họ “dạy” cho Stanley cách lái xe. Các kỹ sư đã tự mình lái chiếc xe hàng trăm dặm, trong khi hệ thống máy tính ghi lại dữ liệu từ các cảm biến và học cách phân biệt đâu là con đường an toàn và đâu là chướng ngại vật. Về cơ bản, họ đã tạo ra một bộ não có khả năng học hỏi và thích nghi, thay vì một bộ não chỉ biết tuân theo mệnh lệnh.
Công nghệ thứ hai là LIDAR (Light Detection and Ranging). Hãy tưởng tượng, thay vì chỉ dựa vào camera như mắt người, vốn có thể bị đánh lừa bởi bóng râm hay bụi bặm, các đội bắt đầu trang bị cho cỗ máy của mình một giác quan thứ sáu. LIDAR hoạt động như một cây gậy dò đường bằng hàng triệu tia laser, quay liên tục để vẽ nên một bản đồ 3D hoàn hảo của thế giới xung quanh với độ chính xác đến từng centimet. Nó cho phép chiếc xe “nhìn thấy” mọi hòn đá, mọi con dốc, ngay cả trong điều kiện tầm nhìn kém.
Khoảnh khắc lịch sử
Cuộc đua diễn ra đầy kịch tính. Chiếc H1ghlander của CMU xuất phát đầu tiên và dẫn đầu trong phần lớn chặng đường. Nhưng sau đó, các vấn đề cơ khí đã khiến nó chậm lại. Trong phòng điều khiển, cả đội Stanford nín thở theo dõi những chấm màu trên màn hình vệ tinh. Và rồi khoảnh khắc đó đã đến: chấm màu xanh của Stanley từ từ vượt qua chấm màu đỏ của H1ghlander.
Phần thử thách khó khăn nhất vẫn còn ở phía trước: con đèo Beer Bottle Pass, một con đường núi quanh co, chật hẹp với vực sâu thăm thẳm một bên. Mọi người dán mắt vào hình ảnh trực tiếp từ vệ tinh. Stanley đã vượt qua con đèo với một sự chính xác và tự tin đến kỳ lạ, những cú đánh lái mượt mà của nó khiến người ta khó tin rằng không có ai ngồi sau vô lăng. Cuối cùng, sau 6 giờ 53 phút, một chấm xanh dương xuất hiện ở đường chân trời. Đám đông bắt đầu hô vang “Stan-ley! Stan-ley!”. Chiếc xe băng qua vạch đích, làm nên lịch sử.
Lần đầu tiên, một cỗ máy đã thực sự chinh phục được một môi trường phức tạp, không thể đoán trước trên một quãng đường dài. Giấc mơ xe tự hành không còn là viễn tưởng. Ngay sau Stanley, cả Sandstorm và H1ghlander của CMU cũng về đích, chiếm vị trí thứ hai và ba. Tổng cộng, có năm chiếc xe đã hoàn thành chặng đua. Điều không thể của năm 2004 đã trở thành hiện thực.
Hồi III – Thử Thách Đô Thị 2007: Từ Sa Mạc Vào Phố Thị
Một sân chơi hoàn toàn mới
Sau chiến thắng vang dội năm 2005, DARPA quyết định nâng độ khó lên một tầm cao mới. Thử thách không còn là vượt qua địa hình hiểm trở, mà là hòa nhập vào xã hội loài người. Ngày 3 tháng 11 năm 2007, tại một căn cứ không quân cũ ở Victorville, California, Thử thách Đô thị (Urban Challenge) đã diễn ra. DARPA đã biến nơi đây thành một thành phố giả lập, với đường phố, giao lộ, vòng xuyến, bãi đỗ xe và cả dòng xe cộ lưu thông do các tay lái chuyên nghiệp điều khiển.
11 đội vào chung kết phải đối mặt với một bài toán phức tạp hơn rất nhiều. Cỗ máy của họ không chỉ cần phải “nhìn thấy” đường đi, mà còn phải “hiểu” được các quy tắc xã hội phức tạp của giao thông. Chúng phải tuân thủ luật lệ của bang California, biết nhường đường ở ngã tư bốn chiều, xử lý việc nhập làn, vượt xe và đỗ xe một cách an toàn, tất cả trong khi tương tác với hàng chục phương tiện khác, cả có người lái và tự hành.
Sự thống trị của phần mềm
Nếu cuộc đua năm 2005 là cuộc chiến của cảm biến và học máy sơ khai, thì năm 2007 là cuộc chiến của các thuật toán dự đoán hành vi và ra quyết định. Thách thức lớn nhất là khả năng dự đoán ý định của các phương tiện khác. Chiếc xe phải tự trả lời những câu hỏi như: “Chiếc xe kia đang dừng lại để cho mình đi qua, hay nó sắp lao ra?” Đây là một bước nhảy vọt từ nhận thức (perception) sang nhận thức xã hội (social cognition).
Cuộc đối đầu giữa CMU và Stanford lại tiếp tục. Stanford mang đến chiếc “Junior”, một chiếc Volkswagen Passat. CMU, dưới cái tên mới Tartan Racing và sự hợp tác chặt chẽ với General Motors, đã trình làng “Boss”, một chiếc Chevrolet Tahoe được trang bị công nghệ tối tân. Lần này, đội của CMU, do Chris Urmson làm giám đốc kỹ thuật, đã chuẩn bị kỹ lưỡng hơn bao giờ hết.
Trong cuộc đua kéo dài gần 6 giờ trên quãng đường 96 km, “Boss” đã thể hiện một màn trình diễn gần như hoàn hảo. Nó di chuyển mượt mà, quyết đoán nhưng an toàn, xử lý các tình huống giao thông phức tạp một cách tự tin. Mặc dù “Junior” của Stanford về đích trước, nhưng cuộc thi được tính điểm dựa trên thời gian đã điều chỉnh sau khi trừ các lỗi vi phạm giao thông. Với khả năng vận hành ổn định và tuân thủ luật lệ vượt trội, “Boss” đã được tuyên bố là người chiến thắng, giành giải thưởng 2 triệu đô la và mang về cuộc phục hận ngọt ngào cho Carnegie Mellon. Sáu đội đã hoàn thành xuất sắc thử thách đô thị, một thành tựu đáng kinh ngạc.
Ý nghĩa của chiến thắng này vô cùng to lớn. Nó không chỉ chứng minh rằng xe tự hành có thể hoạt động trong môi trường sa mạc, mà còn có thể vận hành an toàn trong bối cảnh phức tạp nhất: thành phố. Đây chính là bản thiết kế, là nguyên mẫu trực tiếp cho các dịch vụ robotaxi như Waymo và Cruise mà chúng ta thấy ngày nay.
Di Sản “Big Bang”: Sự Ra Đời Của Một Ngành Công Nghiệp
Tầm ảnh hưởng của ba cuộc thi DARPA Grand Challenge không chỉ dừng lại ở những chiếc cúp và tiền thưởng. Nó đã tạo ra một vụ nổ “Big Bang”, khai sinh ra toàn bộ ngành công nghiệp xe tự hành hiện đại. Những phòng thí nghiệm và garage của các đội thi đã trở thành vườn ươm cho một thế hệ lãnh đạo công nghệ mới.
“Thế hệ Vàng” của DARPA
Những cái tên từng là trưởng nhóm sinh viên hay kỹ sư trưởng trong các cuộc đua ngày ấy giờ đã trở thành những người khổng lồ của Thung lũng Silicon. Con đường sự nghiệp của họ vẽ nên một đường thẳng trực tiếp từ sa mạc Mojave đến các phòng họp của những công ty tỷ đô:
- Sebastian Thrun, người dẫn dắt đội Stanford đến chiến thắng năm 2005, đã được Google chiêu mộ để sáng lập và lãnh đạo dự án xe tự hành bí mật của họ vào năm 2009. Dự án đó chính là tiền thân của Waymo, công ty được coi là dẫn đầu thế giới về công nghệ xe tự hành ngày nay.
- Chris Urmson, giám đốc kỹ thuật của đội CMU vô địch năm 2007, cũng gia nhập Google và trở thành Giám đốc Kỹ thuật của dự án xe tự hành. Sau đó, ông đồng sáng lập Aurora Innovation, một công ty công nghệ tự hành hàng đầu khác, hiện đang tập trung vào xe tải tự lái.
- Bryan Salesky, một kỹ sư phần mềm chủ chốt của đội CMU năm 2007, cũng theo chân các đồng nghiệp đến Google trước khi đồng sáng lập Argo AI, một công ty đã nhận được hàng tỷ đô la đầu tư từ Ford và Volkswagen.
Và còn hàng chục kỹ sư tài năng khác từ các đội thi đã trở thành nòng cốt, những bộ não đầu tiên cho các bộ phận xe tự hành tại Uber, Apple, và hầu hết các hãng xe lớn trên thế giới. Họ không chỉ mang theo kiến thức, mà còn mang theo một văn hóa làm việc độc đáo được rèn giũa từ các cuộc đua: táo bạo, thực tiễn và không ngừng thử nghiệm. Cuộc thi đã tạo ra một “Thế hệ Vàng” mà di sản của họ vẫn đang định hình tương lai của ngành giao thông vận tải.
Sức Mạnh Của Một “Bài Toán Lớn”
Tôi cho rằng thiên tài của DARPA không nằm ở số tiền thưởng 2 triệu đô la. Nó nằm ở một điều sâu sắc hơn nhiều: họ đã tạo ra một “Bài Toán Lớn” (A Grand Problem).
Trước năm 2004, nghiên cứu về robot tự hành là một lĩnh vực hàn lâm, rời rạc và thiếu định hướng. Các nhà khoa học ở những trường đại học khác nhau theo đuổi những mục tiêu riêng lẻ, thiếu một thước đo chung cho sự tiến bộ. DARPA đã thay đổi tất cả bằng cách đặt ra một mục tiêu duy nhất: rõ ràng, táo bạo, có thể đo lường được và cực kỳ thách thức. “Hãy chế tạo một cỗ máy có thể tự lái qua 150 dặm sa mạc.” Đó không phải là một bài báo khoa học, đó là một lời thách đấu.
Chính “Bài Toán Lớn” này đã hoạt động như một thỏi nam châm, hút về những bộ óc vĩ đại nhất từ khắp nơi trên đất nước. Nó biến một lĩnh vực nghiên cứu trừu tượng thành một cuộc đua kỹ thuật đầy tập trung và kịch tính. Nó buộc các đội phải đối mặt với những vấn đề thực tế nhất, từ độ bền của phần cứng đến sự phức tạp của phần mềm. Cuộc thi đã chứng minh một cách hùng hồn rằng một thử thách được thiết kế tốt, với một mục tiêu truyền cảm hứng, có thể là chất xúc tác cho sự đổi mới mạnh mẽ hơn hàng thập kỷ tài trợ nghiên cứu dàn trải.
Lời Kết – Từ Sa Mạc Đến Mọi Nẻo Đường
Hành trình từ thất bại ê chề ở Mojave năm 2004 đến những chiếc xe tự hành lướt đi trên đường phố San Francisco ngày nay là một trong những câu chuyện vĩ đại nhất của lịch sử công nghệ hiện đại. Nó là minh chứng cho sức mạnh của sự kiên trì, sự cạnh tranh lành mạnh và tầm nhìn xa trông rộng.
Di sản của DARPA Grand Challenge không chỉ là những dòng mã hay các bộ cảm biến. Di sản lớn nhất của nó là một cộng đồng những người tiên phong đã dám mơ một giấc mơ điên rồ và biến nó thành hiện thực. Vì vậy, lần tới khi bạn thấy một chiếc Waymo hay Cruise lặng lẽ dừng ở đèn đỏ, hãy nhớ rằng trong bộ não silic của nó, có một phần DNA được rèn giũa từ cát bụi, mồ hôi và thiên tài của những cuộc đua huyền thoại năm xưa.
Discussion about this post