Xe Tự Lại Vì Sao Mù Khi Gặp Tuyết và Mưa?

Trong tuyết dày, hiệu suất nhận diện của lidar giảm hơn 50% và vì trí tuệ nhân tạo không biết nên tin cảm biến nào, các xe robotaxi phải dừng lại.
Trong tuyết dày, hiệu suất nhận diện của lidar giảm hơn 50% và vì trí tuệ nhân tạo không biết nên tin cảm biến nào, các xe robotaxi phải dừng lại.

Chia sẻ trang này

Xe tự lái có thể bị "mù" khi trời có tuyết, sương mù và mưa lớn, bởi vì các cảm biến lidar, radar và camera bị mất đáng kể khả năng nhận biết trong những điều kiện này, và trí tuệ nhân tạo không biết nên tin vào dữ liệu nào. Vì vậy, các công ty robotaxi đang tạm dừng dịch vụ, còn các nhà sản xuất thì ngắt hệ thống. Vậy tại sao lời hứa "lái xe trong mọi điều kiện" vẫn chỉ là một lời hứa? Cùng tìm hiểu nhé.

Những điểm nổi bật

  • Trong mưa lớn hoặc tuyết, hiệu suất nhận biết của lidar có thể giảm hơn 50%.
  • Sương mù có thể làm sai lệch việc phân loại vật thể của lidar tới 13,43%.
  • Mercedes Drive Pilot (Cấp 3) không thể hoạt động trong điều kiện tuyết, mưa và ban đêm.
  • Waymo đã tạm dừng dịch vụ không tài xế tại Atlanta và Texas vào tháng 5 năm 2026 sau một đợt mưa lớn.
  • Khoảng 70% dân số Hoa Kỳ sống ở những vùng có tuyết rơi.

Nói thật lòng: xe tự lái hoạt động cực kỳ tốt trong một ngày nắng ở California. Nhưng hãy nhìn ra cửa sổ và thấy tuyết đang rơi. Ngay khoảnh khắc đó, mọi chuyện bỗng thay đổi. Những chiếc xe tự nhận là "có thể lái trong mọi điều kiện" hoặc dừng dịch vụ ngay trong cơn bão mùa đông đầu tiên, hoặc nói với bạn "anh cầm lái đi". Tại sao? Vì cả ba cảm biến chính giúp xe tự lái nhìn thấy thế giới (camera, lidar và radar) đều gặp rắc rối lớn khi thời tiết xấu. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét chính xác cảm biến nào gặp khó khăn vì lý do gì, tại sao các robotaxi dừng lại khi mưa, và tại sao lời hứa này vẫn chưa đợi được chúng ta.

Các cấp độ lái xe tự động: Tại sao Cấp 5 vẫn còn xa?

Trước tiên, một chút kiến thức cơ bản: Tiêu chuẩn SAE J3016 xác định sáu bậc tự động hóa lái xe, từ Cấp 0 (không có tự động hóa) đến Cấp 5 (cấp độ mà hệ thống hoàn toàn chịu trách nhiệm về việc lái xe trong mọi điều kiện). Cấp 2, tức vị trí của hầu hết các hệ thống "bán tự lái" mà chúng ta thấy trên đường ngày nay, thực ra chỉ là một trợ lý: có thể đảm nhận ga, phanh và vô lăng, nhưng bạn không được rời mắt khỏi con đường. Khi lên Cấp 3, trách nhiệm trong một số điều kiện nhất định chuyển sang hệ thống - hãy chú ý cụm từ "một số điều kiện", chúng ta sẽ quay lại điều này sau.

Cấp 5 là chiếc cốc thánh phát sáng trong toàn bộ bức tranh này. Nghĩa là tuyết rơi hay sương mù giăng kín, đêm xuống hay không - chẳng quan trọng, xe lái ở mọi nơi, mọi hoàn cảnh. Vấn đề là: Ngay cả trong năm 2026, cấp độ này vẫn là một điểm rất xa trên chân trời. Và rào cản lớn nhất không phải là công suất động cơ hay tốc độ phần mềm; mà chính xác là điều mà bài viết này nói về: vấn đề không nhìn thấy được khi thời tiết xấu.

Camera: nắng chiếu rực, tuyết rơi là tầm nhìn biến mất

Camera là cảm biến gần nhất với mắt người, nhưng chính vì vậy nó thừa hưởng mọi điểm yếu của mắt người. Khi sương mù giăng kín, tuyết rơi hoặc mặt trời chiếu thẳng vào mặt, bạn cũng không thể chọn được điểm cuối con đường, đúng không? Camera cũng làm điều tương tự: khoảng cách nhìn bị thu hẹp, độ tương phản giảm. Trong ánh sáng yếu và dưới ánh nắng trực tiếp, nó thực sự gặp khó khăn.

Điều thú vị là các nhà sản xuất không thể che giấu điều này. Hướng dẫn sử dụng chính thức của Tesla ghi rõ: các điều kiện tầm nhìn kém như ánh sáng yếu, mưa, tuyết, nắng chiếu trực tiếp và sương mù có thể làm giảm đáng kể hiệu suất của hệ thống. Thêm vào đó là camera bẩn và các vạch kẻ đường bị phai màu khiến camera khó đọc. Nếu nghĩ đến việc ngay cả các vạch trắng cũng bị chìm dưới tuyết vào mùa đông, thì bức tranh này đối với camera quả thực không mấy khả quan.

Lidar: các bông tuyết trở thành vật cản giả đối với tia laser

Kar taneleri lidarın gözünde hayalet engellere dönüşür; otonom araç için en tehlikeli düşman bazen gökten inen bir avuç kardır.

Vậy lidar làm gì? Để tôi giải thích ngắn gọn: lidar là cảmensor quét các tia laser ra xung quanh và chờ chúng phản xạ trở lại từ các vật thể, vẽ nên một đám mây điểm 3 chiều xung quanh xe. Tuyệt vời dưới trời nắng. Nhưng khi tuyết bắt đầu rơi, hàng triệu bông tuyết từ bầu trời lọt vào đường đi của tia laser và mỗi bông trở thành một tấm phản xạ nhỏ. Lidar nhìn những bông tuyết này hoặc là các vùng tối phân bố dọc đường, hoặc tạo ra những vật thể không tồn tại. Chưa kể các vấn đề như tán xạ tín hiệu, hấp thụ và dữ liệu chất lượng thấp. Hãy tưởng tượng một vật cản ma cắt đường bạn giữa dòng giao thông - đó chính là cơn ác mộng của lidar.

Các con số cũng xác nhận điều này: nhiều nghiên cứu khác nhau cho thấy hiệu suất của lidar giảm với tỷ lệ dao động từ trên 25% đến trên 50% trong mưa lớn hoặc tuyết. Còn sương mù có thể làm sai lệch việc phân loại vật thể lên đến 13,43%. Sở dĩ các tỷ lệ này khác nhau là vì đơn giản: mỗi nghiên cứu sử dụng các điều kiện, cảmensor và phương pháp đo lường khác nhau. Nhưng kết quả chung thì duy nhất và rõ ràng: thời tiết xấu làm mài mòn đáng kể siêu năng lực của lidar. Vì mưa còn ảnh hưởng đến camera nhiều hơn lidar, nên điểm yếu của cả hai cảmensor có thể được kích hoạt cùng lúc - và đây chính là điểm dễ tổn thương thực sự của việc hợp nhất cảmensor, chúng ta sẽ quay lại chỗ đó sau.

Radar: người hùng thầm lặng của thời tiết xấu, nhưng một mình thì chưa đủ

Bây giờ đến người hùng điềm tĩnh và thầm lặng nhất của bàn cạnh này: radar. Radar hoạt động bằng sóng vô tuyến và nhờ bước sóng dài nên ít bị ảnh hưởng hơn nhiều so với ánh sáng nhìn thấy hoặc xung laser từ các giọt nước nhỏ. Nghĩa là ngay cả trong sương mù, trong bóng tối, trong những điều kiện làm camera hoàn toàn mù lòa, nó vẫn tiếp tục đo khoảng cách và tốc độ tiệm cận một cách đáng tin cậy. Radar sóng milimet có thể hoạt động bình thường ngay cả trong thời tiết xấu và trên các bề mặt có độ phản xạ thấp. Nghe có vẻ hoàn hảo, đúng không?

Vấn đề là: radar không phải một thám tử tài ba, mà giống như một người hay nghi bóng nghi bóng. Nó có thể nói được vật thể đang ở đó và đang tiến gần nhanh đến mức nào, nhưng không biết được vật thể đó là túi nilon, xe đẩy trẻ em hay một chiếc xe khác. Nghĩa là độ phân giải và khả năng phân loại của radar thấp. Vì vậy, radar một mình không đủ cho bất kỳ cấp độ tự lái nào - nó chỉ là nguồn dự phòng đáng tin cậy cuối cùng giúp bộ ba sống sót.

CảmensorNơi MạnhĐiểm Yếu Trong Thời Tiết Xấu
CameraNhận biết chi tiết và màu sắc, đọc biển báo/vạch kẻ đườngSương mù, tuyết, chói nắng và ánh sáng yếu làm giảm tầm nhìn và độ tương phản
LidarBản đồ khoảng cách 3 chiều chính xácSuy hoạt động mất 25–50%+ hiệu suất trong mưa lớn và tuyết, tín hiệu giả từ những bông tuyết
RadarĐo khoảng cách + tốc độ trong sương mù và bóng tốiPhát hiện được vật thể nhưng không phân loại chính xác, độ phân giải thấp

Hợp nhất cảm biến và trí tuệ nhân tạo: khi cả ba con mắt cùng mở ra thì điều gì sẽ xảy ra?

Bây giờ có lẽ trong đầu bạn một ý tưởng như thế này: "Vì mỗi cảm biến đều có điểm yếu khác nhau, nếu họ kết hợp cả ba thì những điểm yếu sẽ bù đắp cho nhau!" Đúng vậy, ý tưởng này có tên là hợp nhất cảm biến và nó thực sự tạo nên nền tảng của xe tự hành. Khi camera bị mù, lidar vào cuộc; khi lidar rối loạn vì tuyết, radar giữ vững đo khoảng cách. Một màn phối hợp hoàn hảo trên giấy tờ.

Nhưng ở đây có một ngưỡng tinh tế nhưng quan trọng: các mô hình AI điều phối việc hợp nhất phần lớn được huấn luyện bằng hình ảnh ban ngày và thời tiết quang đãng. Nghĩa là khi AI đối mặt với dữ liệu mâu thuẫn nhau của ba cảm biến giữa cơn bão tuyết, nó có thể không biết tin vào cái nào. Trong sương mù hoặc mưa, khi camera nói "có bức tường" còn radar lại nói "không có tường" - mô hình sẽ bối rối không biết nghe bên nào. Tuyết gây ra một dạng trôi tin cậy trong thuật toán nhận thức: xe hoặc không nhìn thấy vật thể đang tiến gần, hoặc "ảo giác" thấy một vật thể không hề tồn tại. Cả hai đều rất gần với những thảm họa trên đường.

Tại sao xe robotaxi dừng chạy khi mưa? Ví dụ từ Waymo và Cruise

Lý thuyết là đủ rồi, hãy bước vào thực tế. Tháng 5 năm 2026, Waymo đã tạm ngừng các dịch vụ không tài xế tại Atlanta và Texas sau khi một trong những chiếc xe của họ mắc kẹt trong dòng nước lũ dưới mưa lớn. Cũng được biết rằng công ty đang cố ngăn xe của mình đi vào các vùng ngập lụt. Nghĩa là một trong những nhà khai thác robotaxi lớn nhất thế giới đã không thể chống chọi với thời tiết nên đã bấm nút dừng hệ thống. Ngoài ra, Waymo cũng đã tạm dừng các tuyến robotaxi cao tốc tại Mỹ vì lo ngại về an toàn và phần mềm - trong khi vào tháng 11 năm 2025, trên đoạn U.S. 101 từ San Francisco, U.S. 101 vào tháng 11 năm 2025.

Waymo không chỉ ở thế phòng thủ: công ty lên kế hoạch mở rộng đến Las Vegas, San Diego và Detroit vào năm 2026, và đang thử nghiệm tại Boston và New York để chuẩn bị cho điều kiện mùa đông. Nghĩa là công ty ý thức được thử thách của mùa đông và đang chuẩn bị đối phó với nó. Phía Cruise cũng có bức tranh tương tự: công ty không chở khách trong mưa lớn, chỉ phục vụ khi mưa nhẹ, và cho biết khi mưa dữ dội thì xe có thể tự lái về gara. Tháng 3 năm 2023, sau một cơn bão, các xe robotaxi của Cruise đã chặn một con đường ở San Francisco. Sau sự cố tháng 10 năm 2023, công ty đã triệu hồi 950 xe không tài xế và dừng hoạt động; California DMV đình chỉ giấy phép không tài xế, các cuộc điều tra liên bang bắt đầu. Nói ngắn gọn, ngành robotaxi đang hoạt động ở chế độ "quyết định và chờ đợi" trước thời tiết xấu.

Tesla FSD và Mercedes Drive Pilot: lời thú nhận thầm lặng trong hướng dẫn sử dụng

Robotaxi đang hoạt động bên ngoài, vậy các hệ thống trên chiếc xe của chúng ta thì sao? Hướng dẫn chính thức cho hệ thống Full Self-Driving (Supervised) của Tesla tuyên bố rõ ràng rằng tầm nhìn thấp (mưa, tuyết, nắng chiếu trực tiếp, sương mù) có thể làm giảm đáng kể hiệu suất. Nghĩa là ngay cả Tesla cũng thừa nhận trong hướng dẫn của mình rằng hệ thống này không hoạt động trong mọi điều kiện. Nếu nhìn vào các báo cáo từ người dùng, bức tranh thực tế hơn một chút: có thông báo rằng trong mưa vừa phải, cảnh báo "FSD có thể bị suy giảm do thời tiết xấu" xuất hiện; trên đường băng giá, hệ thống không giới hạn tốc độ nhưng ngay lập tức ngắt hoạt động khi lốp xe bị trượt. Tất nhiên đây là trải nghiệm người dùng, không phải tuyên bố chính thức - nhưng hoàn toàn phù hợp với cảnh báo trong hướng dẫn sử dụng.

Về phía Mercedes, tình hình còn rõ ràng hơn: hệ thống Drive Pilot có chứng nhận SAE Cấp 3 nhưng không thể hoạt động trong điều kiện tuyết, mưa hoặc ban đêm. Nghĩa là Mercedes, vào thời điểm chuyển giao trách nhiệm cho hệ thống (ở Cấp 3, trách nhiệm pháp lý thuộc về nhà sản xuất), đã lọc điều kiện thời tiết qua một bộ lọc nghiêm ngặt và trả lại quyền kiểm soát cho bạn trong mọi trường hợp đáng ngờ. Mercedes còn sử dụng mô phỏng để chuyển các biến số như mưa và tuyết thành hàng trăm nghìn dặm thử nghiệm - tức là nỗ lực giải quyết thời tiết xấu bằng công nghệ sẽ tiếp tục, nhưng vẫn chưa phải là một giải pháp.

Tại sao lời hứa "lái xe trong mọi điều kiện" vẫn chưa thể thực hiện được?

Đây chính là câu hỏi cốt lõi. Lời hứa rất đẹp: vào mùa đông, trong sương mù, trong bão, xe sẽ đưa bạn đến mọi nơi. Nhưng sự thật kỹ thuật là: đứng trước lời hứa này, cả ba loại cảm sensor đều mang theo điểm yếu riêng của mình, và việc trí tuệ nhân tạo kết hợp chúng một cách an toàn vẫn chưa hoàn thành. Về mặt an toàn, bức tranh vẫn còn gây tranh cãi: lợi thế an toàn của xe tự lái hiện nay phần lớn vẫn ở vị trí đầy khát vọng, chưa được chứng minh. Dữ liệu ban đầu cho thấy xe không tài xế có thể giảm tai nạn nghiêm trọng, nhưng các chuyên gia cho rằng cần nhiều dữ liệu hơn nữa trước khi sử dụng phổ biến. Còn có một tiếng nói thực dụng: ngay cả khi công nghệ được chứng minh là ít nguy hiểm hơn, vẫn có những cách tốt hơn nhiều để cải thiện an toàn giao thông.

Hãy nghĩ bằng con số: khoảng 70% dân số Mỹ sống ở các vùng có tuyết rơi. Nghĩa là nếu không giải quyết được vấn đề tuyết, xe tự lái sẽ thực tế không liên quan đến phần lớn thế giới. Điều này cho thấy vấn đề quan trọng đến mức nào. Phía lạc quan cũng không trống rỗng: một số người cho rằng hợp nhất cảm biến có thể giúp các thế hệ xe tương lai hoạt động trong mọi điều kiện thời tiết, và Waymo đang chuẩn bị đối phó với những chỉ trích nhắm vào lidar bằng các thử nghiệm mùa đông. Nhưng hôm nay, nhìn từ năm 2026, sự thật là: "lái xe trong mọi điều kiện" vẫn chưa phải là một sản phẩm, mà là một mục tiêu. Để lại cho bạn một câu hỏi: với tư cách là một tài xế không thay lốp mùa đông đúng thời điểm, bạn sẽ tin tưởng một chiếc mũ đội đầu lạc hướng giữa trời tuyết đến mức nào?

Kết quả là, việc xe tự lái bị mờ mắt trong thời tiết xấu không phải là một lỗi hay một bước lùi - mà là một bức ảnh trung thực cho thấy công nghệ đang ở đâu ngày hôm nay. Radar tồn tại trong thời tiết xấu, lidar và camera gặp khó khăn, trí tuệ nhân tạo đang học cách kết hợp chúng một cách an toàn, và các công ty robotaksi cũng chấp nhận điều này rồi giới hạn hệ thống của mình theo đó. Một chiếc xe thực sự hoạt động trong mọi điều kiện sẽ là tương lai, với một trí tuệ nhân tạo đọc chính xác cả ba loại cảm ứng này ngay cả trong bão. Cho đến ngày đó, thông báo "dịch vụ tạm thời bị tạm dừng" khi tuyết rơi dày đặc là dấu hiệu của một quyết định an toàn hơn là một sự thất bại. Và theo tôi, sự trung thực tốt hơn nhiều so với việc lên một hệ thống hứa hẹn điều mà nó không bao giờ làm được.

Nguồn tham khảo