GM Rút ngắn thời gian phát triển xe xuống hai năm bằng trí tuệ nhân tạo

General Motors đã công bố mô hình phát triển được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo mới, nhằm mục tiêu rút ngắn thời gian phát triển xe từ chu kỳ truyền thống bốn-năm năm xuống còn khoảng hai năm. Chương trình được công bố tại sự kiện GM Forward thường niên lần thứ hai tổ chức tại New York vào ngày 21 tháng 10, giúp giảm mô phỏng khí động học từ 60 giờ xuống 60 giây, và phân tích kết cấu từ nhiều tháng xuống còn vài giờ. Công ty không đưa ra mục tiêu này như một lời hứa suông, mà chứng minh bằng những khoản thời gian tiết kiệm đã được đo lường từ trước.

Kế hoạch công bố tại sự kiện GM Forward hứa hẹn điều gì?

Sự kiện Forward lần thứ hai do GM tổ chức trong năm nay đã trở thành nơi công bố một sự thay đổi căn bản trong văn hóa kỹ thuật của công ty. Bản chất của tuyên bố đưa ra tại New York vào ngày 21 tháng 10 như sau: chu kỳ phát triển xe sẽ được rút ngắn từ quy trình tuần tự truyền thống bốn-năm năm xuống còn khoảng hai năm. Phương pháp dựa trên một ý tưởng nghe có vẻ không mới nhưng chưa bao giờ được áp dụng triệt để: kỹ thuật đồng thời. Các đội thiết kế, kỹ thuật và sản xuất sẽ cùng làm việc trên một nền tảng số duy nhất ngay từ ngày đầu tiên; lối bố trí tiếp sức cổ điển, nơi thiết kế bàn giao cho kỹ thuật và kỹ thuật bàn giao cho sản xuất, sẽ bị loại bỏ.

Ở trung tâm của bố cục này là các hệ thống trí tuệ nhân tạo nội bộ được huấn luyện trên dữ liệu của chính GM, machine learning, ảo hóa và cách tiếp cận mà công ty gọi là agentic engineering. GM định vị điều này là việc kho tàng tri thức doanh nghiệp tích lũy qua nhiều thập kỷ - các quyết định thiết kế, thử nghiệm va chạm và lịch sử chuỗi cung ứng - chuyển hóa thành lợi thế trong thời đại trí tuệ nhân tạo. Quan điểm mà Sterling Anderson, phó chủ tịch phụ trách sản phẩm của công ty, bảo vệ cũng vậy: khối lượng dữ liệu khổng lồ của hãng xe lớn này không quan trọng bằng lợi thế dữ liệu; và lặp lại nhanh đồng nghĩa với sản phẩm tốt hơn.

Biểu hiện cụ thể của chiến lược này cũng không hề mơ hồ. Những con số được chia sẻ tại sự kiện cho thấy từng bước cụ thể hai năm mục tiêu sẽ thực sự được tiết kiệm từ những quy trình nào.

Kết quả CFD giảm từ 60 giờ xuống 60 giây

Nh như những ai theo dõi sát công việc này sẽ hiểu ngay, nút thắt cổ chai thực sự trong phát triển xe thường không phải là trí tưởng tượng của nhà thiết kế, mà là tốc độ xác nhận thiết kế. Tại đây, GM đã đưa ra ví dụ ấn tượng nhất từ lĩnh vực khí động học. Việc đặt lịch trong hầm gió mất hàng tuần; trong khi mô phỏng động lực học chất lỏng tính toán truyền thống, tức CFD, mất tới 60 giờ cho một lần chạy. Trên thực tế, điều này đồng nghĩa kỹ sư chỉ có một vòng lặp thiết kế mỗi ngày.

Công cụ dựa trên machine learning được GM huấn luyện trên dữ liệu của chính mình chính là bước vào cuộc ở đây. Công cụ độc quyền mang tên Themed aero tạo ra kết quả tương tự đáng kinh ngạc so với CFD chỉ trong khoảng 60 giây. Một ý tưởng thiết kế trước đây mỗi ngày chỉ có thể thử một lần, giờ đây có thể được thử nghiệm hàng trăm lần mỗi ngày. Đối với người đã theo dõi ngành này hơn ba mươi năm, điều này có nghĩa là bản chất công việc đã thay đổi: khí động học không còn là một quy trình phê duyệt tuần tự nữa, mà là một công cụ thiết kế nhận phản hồi tức thời.

Khoảng cách về phân tích kết cấu và pin LMR

Không chỉ riêng khí động học. Những cải thiện về thời gian mà GM thể hiện bằng con số trải rộng trên hầu như mọi giai đoạn phát triển. Theo dữ liệu được công bố, máy học có thể giảm thời gian phân tích ép sập nóc xe từ các phép tính kéo dài 8-40 giờ xuống dưới 5 phút. Các phân tích kết cấu vốn mất bốn tháng trong quy trình truyền thống - độ cứng phần đầu xe, tiêu chuẩn động lực học, yêu cầu độ bền - được giải quyết chỉ trong vài giờ với quy trình trí tuệ nhân tạo mới.

Pin LMR: 300.000 thiết kế, một mẫu thử duy nhất

Có lẽ ví dụ ấn tượng nhất nằm ở phía pin. Nhờ mô hình hóa ở cấp độ phân tử và máy học, việc phát triển pin LMR (giàu liti-mangan), loại không chứa coban và cung cấp mật độ năng lượng cao hơn khoảng 33 phần trăm so với hóa học LFP, đã giảm từ một công việc vốn thường đòi hỏi hơn 60.000 giờ phòng thí nghiệm xuống còn 256 giờ phòng thí nghiệm. GM đã thử nghiệm ảo hơn 300.000 thiết kế pin trước khi chế tạo mẫu thử vật lý, và gói LMR đầu tiên đạt được phê duyệt chương trình chính thức chỉ trong một tháng kể từ khi thành ý tưởng. Như đã công bố vào tháng chín năm ngoái, các tế bào pin LMR sẽ lần đầu tiên trên thế giới được sản xuất theo quy mô lớn tại nhà máy Spring Hill, Tennessee, được trang bị lại thông qua hợp tác với LG Energy Solution.

Động cơ V8 của Silverado và độ chính xác đáng nể từ Corvette ZR1

Sẽ là sai lầm khi nghĩ rằng kỹ thuật ảo chỉ có hiệu quả ở phía xe điện. Động cơ V8 6.6 lít của Chevrolet Silverado 2027 được phát triển trong một phần ba thời gian phát triển thông thường của một động cơ, với chi phí tạo mẫu thử thấp hơn 80 phần trăm. Về mặt độ chính xác, bằng chứng đến từ Corvette ZR1: kỹ thuật ảo đã dự đoán tốc độ thử nghiệm là 233 mph; việc hiệu chỉnh được viết lại trong cùng ngày và gửi đến đội thử nghiệm vào ngày hôm sau, và chiếc xe thực sự đạt 233 mph. Độ lệch chỉ 1 mph là độ chính xác đáng chú ý ở tầm cỡ này.

Con số 30 phần trăm được hứa hẹn trên dây chuyền sản xuất

Biết rằng việc rút ngắn thời gian phát triển một mình chưa đủ, GM xác định rõ ràng cả khâu sản xuất trong chiến lược của mình. Các cải tiến được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo sẽ được thực hiện trong các chức năng robot như dập, đúc, hàn, sơn và lắp ráp; trong lắp ráp pin, tốc độ tăng được hứa hẹn là 30 phần trăm. Nền tảng PlantBrAIn của công ty đặt mục tiêu đưa các gói pin qua dây chuyền sản xuất nhanh hơn với tốc độ này. Một chiếc xe được thiết kế trong hai năm nhưng phải mất hai năm rưỡi mới lăn bánh ra đường chỉ vì dây chuyền chậm chạp sẽ là một mâu thuẫn làm lãng phí khoảng thời gian đã tiết kiệm được; GM có vẻ đã lấp luôn mắt xích này.

Liệu sự tăng tốc này có phải là một nước đi chống lại các nhà sản xuất Trung Quốc?

Đó là câu hỏi được thảo luận nhiều nhất sau công bố. Nhịp độ của các nhà sản xuất Trung Quốc, những người đưa xe connected ra thị trường nhanh chóng với chi phí thấp, từ lâu đã là vấn đề đối với các nhà sản xuất phương Tây lâu đời; Nhận định rằng nỗ lực tăng tốc của GM là sự đáp trả trực tiếp cho cuộc đua này là điều khá phổ biến. Khung suy luận này cũng không phải là vô căn cứ: chu kỳ hai năm sẽ đưa GM tiến đáng kể đến gần tốc độ sản xuất của các đối thủ Trung Quốc.

Tuy nhiên, chuyên gia phân tích ngành Stephanie Brinley của Mobility Global lại có cách đọc khác. Theo bà, nước đi này không phải là phản ứng trước mối đe dọa từ Trung Quốc, mà là một giai đoạn trong tiến trình tối ưu hóa hiệu suất mà GM đã duy trì suốt nhiều năm; tốc độ đạt được sẽ tăng cường năng lực cạnh tranh trước mọi đối thủ. Thời điểm công bố một mình nó cũng không xác nhận luận điểm Trung Quốc: thông báo đến chỉ một ngày sau khi công ty công bố kết quả quý ba đáp ứng kỳ vọng của Wall Street.

Về mặt triển khai, vẫn còn những điều chưa biết. GM chưa công bố quy trình hai năm sẽ được áp dụng chính xác từ khi nào và sẽ gắn với mẫu xe nào; được cho là mục tiêu này nhằm giảm chi phí và độ phức tạp của thiết bị. Sự mập mờ này là một sự hoài nghi chính đáng cho những ai tò mò về khoảng cách giữa mục tiêu và sản phẩm cụ thể sau thông báo.

Các chủ đề khác của sự kiện: máy tính trung tâm, lái xe rời mắt và OnStar AI

Phát triển hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo không phải là chủ đề duy nhất của sự kiện Forward. GM cũng giới thiệu một kiến trúc với đơn vị tính toán trung tâm (CCU) mới, hứa hẹn sức mạnh xử lý gấp 40 lần mỗi xe, ít cáp hơn 30 phần trăm và kết nối di động nhanh hơn tới 50 lần. Nền tảng EV thế hệ thứ tư đến với những điểm nổi bật như khí động học tốt hơn 25 phần trăm, kết cấu nhẹ hơn 15 phần trăm, gói pin gọn hơn 20 phần trăm, hóa học LMR và dòng năng lượng hai chiều.

Về sản phẩm, hãng công bố hệ thống lái xe rời mắt sẽ ra mắt vào năm 2028 với Cadillac ESCALADE IQ và Trợ lý AI OnStar sẽ bắt đầu từ Cadillac LYRIQ 2027 thông qua cập nhật không dây. Được cho là các tùy chọn trợ lý hiện có - bao gồm Google Gemini - sẽ vẫn giữ nguyên vị trí như những lựa chọn, và trợ lý mới sẽ là một sự thay thế cho chúng.

Đánh giá: tốc độ không phải là mục tiêu, mà là một quá trình tiến triển có đo lường

Trong lịch sử ô tô, lời hứa rút ngắn thời gian phát triển luôn được đưa ra; những chu kỳ hai năm trên giấy luôn tồn tại. Điều làm cho thông báo của GM khác biệt là tuyên bố này được hỗ trợ bởi những lợi ích về thời gian đã thực sự đạt được. Mô phỏng khí động học trong 60 giây, phê duyệt pin trong một tháng, V8 được phát triển trong một phần ba thời gian - đây không phải là mục tiêu, mà là những kết quả đã được đo lường. Còn thời điểm và mẫu xe nào sẽ thực hiện chu kỳ hoàn chỉnh hai năm thì vẫn chưa được công bố. Những ai theo dõi ngành này nhiều năm đều biết: sự thay đổi trong văn hóa kỹ thuật không được kiểm chứng tại phòng họp công bố, mà được thử thách trên dây chuyền sản xuất hàng loạt. GM có lợi thế xuất phát mạnh ở phía mình; còn lại, những con đường sẽ trả lời.

Nguồn tham khảo

• GM Forward: Engineering the intelligence-defined vehicle for everyone
• How General Motors Plans to Speed Up Vehicle Development Using A.I. - Road & Track
• GM is turning to AI to slash vehicle development time - Detroit Free Press
• GM aims to develop vehicles in as little as two years with AI - CNBC
• GM simulated 300,000 EV battery designs before building a single prototype - Fortune