Drone thay thế các shipper truyền thống

Grab thí điểm dịch vụ giao hàng bằng Drone

Trong cuộc họp gần đây, CEO Anthony Tan của Grab đã vạch ra một tầm nhìn nơi các phương tiện tự hành (AV) và drone sẽ hoạt động song song với đội ngũ tài xế con người.

Sáng kiến này cho thấy Grab đang định vị mình không chỉ là một siêu ứng dụng, mà còn là một nhà tiên phong trong việc tích hợp công nghệ tự hành vào hệ sinh thái giao vận tại các thị trường mới nổi.

Dự án thí điểm tại Philippines sẽ áp dụng một mô hình công nghệ được tính toán kỹ lưỡng mang tên Hub-to-Point (từ trung tâm đến điểm nhận). Đây không phải là một hệ thống drone bay tự do đến từng nhà dân, một bài toán công nghệ cực kỳ phức tạp.

Mô hình này tập trung vào việc tự động hóa chặng giữa của quá trình giao hàng. Các drone sẽ hoạt động trên những hành lang bay được lập trình sẵn, vận chuyển hàng hóa từ các trung tâm lớn như khu thương mại (hub) đến các điểm hạ cánh được chỉ định (point) trong các khu dân cư hoặc tòa nhà. Tại đây, các tài xế giao hàng sẽ nhận hàng và hoàn thành chặng cuối cùng đến tay khách hàng.

Về mặt công nghệ, cách tiếp cận này giúp đơn giản hóa đáng kể bài toán điều hướng. Drone chủ yếu bay theo các tọa độ GPS được xác định trước, giảm thiểu nhu cầu xử lý các tình huống giao thông phức tạp.

Tuy nhiên, chúng vẫn cần được trang bị các hệ thống cảm biến "nhìn và tránh" cơ bản để đối phó với các vật thể bất ngờ.

Thách thức lớn của mô hình này nằm ở việc xây dựng hạ tầng mặt đất, bao gồm các trạm cất/hạ cánh an toàn, hệ thống sạc và một nền tảng phần mềm có khả năng tích hợp liền mạch giữa lịch trình của drone và ứng dụng của tài xế.

Thử nghiệm hệ sinh thái xe tự hành

Bên cạnh drone, Grab cũng đang đẩy mạnh thử nghiệm xe tự hành mặt đất. Dự án xe buýt điện tự hành 22 chỗ tại Singapore, phục vụ nhân viên trên một tuyến đường cố định, là một ví dụ điển hình về việc ứng dụng công nghệ AV trong một môi trường được kiểm soát.

Điều đáng chú ý hơn là chiến lược hợp tác đa dạng của Grab. Công ty đang làm việc với một danh mục các đối tác công nghệ tự hành có các thế mạnh khác nhau, từ WeRide (Trung Quốc) và Motional (Mỹ) vốn mạnh về robotaxi, cho đến Autonomous A2Z (Hàn Quốc) chuyên về các giải pháp logistics chặng giữa.

Điều này cho thấy Grab không đặt cược vào một loại công nghệ duy nhất, mà đang thử nghiệm một loạt các giải pháp để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho các dịch vụ và điều kiện đa dạng tại Đông Nam Á.

Việc triển khai AV tại khu vực này đối mặt với những thách thức công nghệ đặc thù. Hệ thống AI của xe tự hành phải được huấn luyện để xử lý các tình huống giao thông hỗn loạn với mật độ xe máy dày đặc, các hành vi lái xe khó đoán và hệ thống hạ tầng đường sá không đồng nhất.

Chính vì những thách thức này, các cuộc thử nghiệm thực tế tại địa phương của Grab là vô cùng quan trọng. Chúng không chỉ giúp thu thập dữ liệu để huấn luyện lại các mô hình AI cho phù hợp, mà còn để tìm ra một mô hình kinh doanh khả thi, nơi chi phí vận hành xe tự hành có thể cạnh tranh với các dịch vụ hiện có.