Từ buồng lái thông minh đến xe hơi AI-native: Banma Intelligence đón đầu làn sóng phần mềm ô tô mới

Khi các mô hình AI lớn đẩy nhanh quá trình tích hợp vào phương tiện, động lực cạnh tranh của xe thông minh đang thay đổi. Trước đây, buồng lái thông minh chủ yếu tập trung vào trợ lý giọng nói, ứng dụng trong xe và dịch vụ đa phương tiện. Ngày nay, với các mô hình đa phương thức trên thiết bị (on-device omni-models), AI agent và hệ điều hành AI đang dần trở thành hiện thực, ô tô đang tiến hóa từ những thiết bị đầu cuối thông minh chỉ thực hiện lệnh thành các AI agent có khả năng thấu hiểu người dùng và chủ động cung cấp dịch vụ.

Gần đây, TechNode đã có cơ hội trao đổi với đội ngũ Banma Intelligence về buồng lái hỗ trợ bởi AI, các mô hình đa phương thức trên thiết bị, AI agent và quá trình toàn cầu hóa ngành công nghiệp phần mềm ô tô thông minh của Trung Quốc.

Công ty tự mô tả mình không chỉ là nhà cung cấp các mô hình AI cho buồng lái thông minh, mà còn là một công ty công nghệ nền tảng tích hợp các công nghệ AI toàn diện (full-stack), hệ sinh thái dịch vụ và năng lực kỹ thuật. Cốt lõi của chiến lược này là tầm nhìn AI in All (AI trong mọi thứ).

Được thành lập vào năm 2015, Banma Intelligence đã phát triển từ AI dựa trên nhận thức sang AI tạo sinh và hiện nay là AI tác tử (agentic AI). Từ trợ lý giọng nói AI thời kỳ đầu đến việc ra mắt chiến lược AI in All và thương hiệu công nghệ buồng lái thông minh Yan AI vào năm 2024, công ty đã dần xây dựng một hệ thống công nghệ AI toàn diện bao gồm các mô hình nền tảng, hệ điều hành AI và AI agent.

Từ buồng lái thông minh đến buồng lái AI

Chiến lược buồng lái AI hiện tại của Banma Intelligence tập trung vào Yan AI, bao gồm các mô hình nền tảng, mô hình trên thiết bị, AI agent và hệ điều hành thuần AI (AI-native).

Yan AI là một bộ các mô hình được tối ưu hóa cho các kịch bản buồng lái thông minh. Dẫn đầu dòng sản phẩm này là AutoOmni, một mô hình nền tảng đa phương thức trên thiết bị có khả năng tích hợp thông tin hình ảnh, giọng nói và văn bản để liên tục nhận thức và thấu hiểu người dùng.

Cách tiếp cận này được phản ánh qua khái niệm No Touch, No App (Không chạm, không ứng dụng) của Banma Intelligence. Trước đây, người dùng thường phải kích hoạt trợ lý giọng nói, đưa ra lệnh hoặc điều hướng qua hệ thống trong xe để tìm một chức năng cụ thể. Banma Intelligence hình dung về những chiếc xe có thể chủ động thấu hiểu người dùng thay vì chờ đợi họ thực hiện từng bước.

Ví dụ, một chiếc xe có thể đánh giá mức độ mệt mỏi của tài xế và chủ động điều chỉnh ghế ngồi, âm nhạc, hoặc sử dụng lịch trình của người dùng để lập kế hoạch lộ trình và các điểm dừng sạc trước. Trong mô hình này, chiếc xe chuyển từ việc chỉ thực hiện lệnh sang chủ động cung cấp dịch vụ.

AI agent đưa ô tô từ việc trả lời câu hỏi đến việc hoàn thành công việc

Ngoài các mô hình, AI agent đang trở thành trọng tâm chính cho giai đoạn phát triển tiếp theo của Banma Intelligence.

Năm ngoái, Banma Intelligence đã ra mắt SystemAgent, đánh dấu bước chuyển từ AI hội thoại sang thực thi tác vụ thông qua kiến trúc SystemAgent + AI Agents. Sau đó, công ty giới thiệu SuperAgent để mang năng lực tác tử vào phạm vi kịch bản rộng hơn, bao gồm giải trí, di chuyển, phong cách sống và các dịch vụ phương tiện.

Năm nay, công ty tiếp tục ra mắt AutoClaw, được thiết kế để phân tích các yêu cầu phức tạp của người dùng, lập kế hoạch và lặp lại các tác vụ, đồng thời gọi các agent và công cụ khác nhau để hoàn thành chúng. Điều này đánh dấu sự thay đổi trong giá trị của AI ô tô—từ việc chỉ trả lời câu hỏi sang thực hiện công việc thay cho người dùng.

Tại bãi đỗ xe, một agent hỗ trợ đỗ xe có thể sử dụng camera ngoại thất để thu thập thông tin về môi trường xung quanh, trong khi mô hình nền tảng trên thiết bị xử lý việc nhận diện và ra quyết định trước khi gọi các dịch vụ liên quan để hoàn tất thanh toán phí đỗ xe. Khi người dùng rời khỏi xe, hệ thống cũng có thể nhận diện các vật dụng như điện thoại thông minh, máy tính xách tay, chai nước và chủ động nhắc nhở nếu họ để quên bất cứ thứ gì.

Khi các năng lực này hoàn thiện, ô tô có thể tiến hóa vượt xa các thiết bị đầu cuối cung cấp thông tin và giải trí để trở thành các AI agent có khả năng thấu hiểu môi trường xung quanh, gọi công cụ và thực thi tác vụ.

Từ SDV đến AIDV

Theo quan điểm của Banma Intelligence, những thay đổi này cuối cùng dẫn đến một bước chuyển dịch khác trong logic cạnh tranh của ngành công nghiệp ô tô—từ Xe định nghĩa bằng phần mềm (SDV) sang Xe định nghĩa bằng AI (AIDV).

Trong kỷ nguyên SDV, sự cạnh tranh trong ngành ô tô đã mở rộng ra ngoài các năng lực phần cứng truyền thống như động cơ và khung gầm để bao gồm các năng lực phần mềm như buồng lái thông minh, lái xe thông minh và cập nhật qua mạng (OTA). AIDV đưa sự tiến hóa này đi xa hơn bằng cách nhúng AI sâu hơn vào kiến trúc nền tảng của phương tiện.

Banma Intelligence tin rằng một chiếc xe thuần AI thực thụ không chỉ là một chiếc xe thông thường có thêm tính năng AI. Thay vào đó, AI cần đóng vai trò là một phần của hệ điều hành nền tảng và lớp ra quyết định cốt lõi, với chiếc xe được thiết kế xoay quanh AI trên toàn bộ kiến trúc, dữ liệu, tương tác và hệ thống lái.

Điều này khiến AIOS (Hệ điều hành AI) trở thành một phần hạ tầng quan trọng cho giai đoạn phát triển tiếp theo. Banma Intelligence đang xây dựng một hệ thống công nghệ bao gồm khả năng thích ứng với chip, hạ tầng hệ thống, các mô hình đa phương thức trên thiết bị và hệ sinh thái AI agent. Mục tiêu của họ là biến AI thành một phần trong nền tảng kỹ thuật số của xe thay vì chỉ là một ứng dụng chạy trên hệ điều hành ô tô.

AI trên thiết bị và mở rộng toàn cầu

Giữa AI dựa trên đám mây và AI trên thiết bị, Banma Intelligence nhận thấy giá trị lâu dài của AI trên thiết bị đối với ô tô. Xe cần liên tục xử lý lượng lớn thông tin thời gian thực từ camera, micro và các cảm biến, đồng thời phải xử lý các vấn đề về quyền riêng tư và an toàn. Điều này khiến độ trễ thấp, khả năng hoạt động ngoại tuyến và bảo mật dữ liệu trở thành những yêu cầu quan trọng đối với AI ô tô.

Tuy nhiên, Banma Intelligence không coi AI đám mây và AI trên thiết bị là loại trừ lẫn nhau. Thay vào đó, họ theo đuổi cách tiếp cận cộng tác giữa đám mây và thiết bị: các tác vụ phức tạp có thể tận dụng điện toán đám mây, trong khi các tác vụ đòi hỏi phản hồi thời gian thực và bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ hơn có thể được xử lý chủ yếu trên xe.

Đồng thời, sự phát triển của AI ô tô đang tạo ra những cơ hội mới cho các công ty phần mềm ô tô thông minh Trung Quốc mở rộng ra toàn cầu.

Theo Banma Intelligence, tính đến nay, công ty đã hợp tác với 69 nhà sản xuất ô tô, với các giải pháp được triển khai trên hơn 10 triệu phương tiện thông minh. Họ cũng đã điều chỉnh công nghệ của mình cho khoảng 10 công ty chip và hơn 30 nền tảng chip.

Để mở rộng toàn cầu, công ty đang theo đuổi chiến lược kép "Tại Trung Quốc cho toàn cầu" và "Từ Trung Quốc ra toàn cầu". Điều này bao gồm việc hợp tác với các thương hiệu quốc tế như Volkswagen và BMW, đồng thời hỗ trợ các thương hiệu Trung Quốc bao gồm IM, Roewe, MG và Jetta tại các thị trường nước ngoài, mang những năng lực được phát triển tại Trung Quốc đến với thị trường toàn cầu.

Tuy nhiên, đối với các công ty phần mềm ô tô Trung Quốc, toàn cầu hóa thực sự không chỉ là sao chép sản phẩm sang thị trường nước ngoài. Nó còn đòi hỏi sự thích ứng nội địa hóa, tuân thủ dữ liệu, an ninh mạng và phát triển các hệ sinh thái dịch vụ tại địa phương.