Bản đồ truyền thống “bó tay” với đường phố Đông Nam Á
Ở nhiều đô thị Đông Nam Á, một chuyến xe công nghệ chưa bao giờ chỉ là câu chuyện đi từ điểm A đến điểm B.
Trên thực tế, tài xế có thể phải luồn qua những con hẻm rất nhỏ, tìm một địa chỉ nằm trong dãy nhà không đánh số rõ ràng, đối mặt với cảnh ùn tắc thay đổi theo từng khung giờ, hoặc buộc phải đổi lộ trình chỉ sau một cơn mưa ngắn vì đoạn đường quen thuộc bất ngờ ngập nước.
Đó là lý do bài toán bản đồ, tưởng như đã được giải quyết từ lâu, lại đang trở thành một trong những điểm nghẽn lớn nhất của lĩnh vực xe công nghệ ở khu vực này.
Đây là vấn đề được ông Philipp Kandal, Giám đốc Sản phẩm Tập đoàn Grab nêu ra tại sự kiện GrabX 2026, diễn ra vào ngày 8/4 tại Jakarta, Indonesia.
Theo ông Philipp Kandal, nhiều ứng dụng bản đồ phổ biến chưa thật sự phù hợp với phần lớn đường phố Đông Nam Á, nơi có nhiều hẻm nhỏ, đường không tên và những biến động rất đặc thù như ngập cục bộ sau mưa.
Ông cho biết, trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ là công cụ đắc lực để xử lý vấn đề này.
“Chúng tôi tự xây dựng bản đồ riêng từ dữ liệu của 20 tỷ chuyến đi và đơn hàng trong 14 năm qua. Bản đồ sẽ hiểu được từng ngõ ngách thành phố, thời điểm tắc đường và cả cách thời tiết làm thay đổi hành trình di chuyển”, ông Philipp Kandal chia sẻ.
Nếu coi bản đồ truyền thống là một bức ảnh tĩnh, bản đồ AI sẽ hoạt động theo thời gian thực. Ông Philipp Kandal cho biết, lượng dữ liệu khổng lồ tích lũy không chỉ giúp nền tảng biết đến từng con đường nhỏ, mà còn nắm được thời điểm thường tắc đường khi trời mưa, đặc điểm di chuyển của người dùng và những sắc thái rất địa phương của từng thành phố.
Nhiều bài toán khó được AI xử lý trong đặt xe công nghệ
Cũng tại sự kiện ông Anthony Tan, CEO kiêm đồng sáng lập Grab nhấn mạnh, ứng dụng AI trở thành hướng đi gần như bắt buộc với nền tảng đặt xe công nghệ.
Tuy nhiên, CEO này cũng nêu ra một thực trạng là khi AI trở thành xu thế không thể đảo ngược, tầng lớp lao động phổ thông sẽ dễ bị nới rộng khoảng cách về công nghệ.
Theo ông, thách thức không nằm ở việc phát triển AI mạnh đến đâu, mà là làm sao để công nghệ này đủ gần gũi để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng, kể cả những người không am hiểu công nghệ.
“AI không nên chỉ phục vụ những người thành thạo kỹ thuật số, mà cần được thiết kế để hỗ trợ cả những lao động địa phương trong công việc hàng ngày”, ông nói.
Từ quan điểm đó, Grab xây dựng hạ tầng AI đưa tới tài xế và đối tác theo cách họ “không cần biết đó là AI”. Thay vì tạo thêm lớp công nghệ phức tạp, đơn vị này hướng tới việc biến AI thành một “người bạn đồng hành thông minh”, tự động hỗ trợ trong quá trình làm việc.
“Nền tảng này có thể theo dõi từng chuyến đi đang diễn ra, kiểm tra lộ trình, điểm dừng và phát hiện các rủi ro trước khi sự cố xảy ra, đồng thời tối ưu việc ghép đơn dựa trên nhiều yếu tố như thời tiết, tình trạng giao thông hay đặc điểm của đơn hàng”, ông Anthony Tan chia sẻ.
Theo ông, nếu AI có thể xử lý những việc tốn thời gian nhưng lặp đi lặp lại, tài xế có thể tiết kiệm công sức và có thêm cơ hội tăng thu nhập.
Ông nêu ví dụ AI có thể hỗ trợ tài xế tìm đúng vị trí nhà hàng trong một trung tâm thương mại, qua đó giảm thời gian loay hoay và mở ra khả năng kiếm thêm khoảng 10% thu nhập từ quỹ thời gian được giải phóng.
Cũng tại sự kiện, Grab đã công bố 13 trải nghiệm được ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).
Các trải nghiệm này cho thấy khả năng ứng dụng của AI trong lĩnh vực đặt xe công nghệ.
Một ví dụ điển hình là giải quyết bài toán đặt xe nhóm.
Ông Philipp Kandal dẫn ra một kịch bản quen thuộc: Vào giờ tan làm, một nhóm đồng nghiệp cùng di chuyển về nhà. Dù đi chung một hướng, hành trình lại phát sinh nhiều vấn đề nhỏ như ai sẽ là người đặt xe, ai xuống trước, quãng đường mỗi người khác nhau và đặc biệt là việc chia chi phí.
Trong nhiều trường hợp, một người phải đứng ra thanh toán toàn bộ chuyến đi rồi tự thu lại tiền từ những người còn lại, gây bất tiện và mất thời gian.
“Những điều tưởng như rất nhỏ này lại khiến trải nghiệm di chuyển trở nên phức tạp hơn nhiều so với bản chất của nó”, ông Philipp Kandal chia sẻ.
Thông qua ứng dụng AI, hệ thống có thể tự động chia chi phí dựa trên quãng đường mỗi người đã đi, còn từng thành viên tự thanh toán trên điện thoại của mình.
(từ Jakarta, Indonesia)
