Boaz Mizrachi, Đồng sáng lập và CTO của Tactile Mobility – Loạt phỏng vấn

Boaz Mizrachi, Đồng sáng lập và CTO của Tactile Mobility. Boaz là một chuyên gia công nghệ và doanh nhân kỳ cựu, có hơn ba thập kỷ kinh nghiệm trong lĩnh vực xử lý tín hiệu, nghiên cứu thuật toán và thiết kế hệ thống trong ngành công nghiệp ô tô và mạng. Ông cũng có kinh nghiệm lãnh đạo thực tế với tư cách là đồng sáng lập và Giám đốc Kỹ thuật tại Charlotte’s Web Networks, một nhà phát triển và tiếp thị thiết bị mạng tốc độ cao hàng đầu thế giới (được mua lại bởi MRV Communications), và với tư cách là Quản lý Nhóm Thiết kế Hệ thống tại Zoran Microelectronics (được mua lại bởi CSR).

Tactile Mobility là một nhà lãnh đạo toàn cầu trong lĩnh vực giải pháp dữ liệu xúc giác, thúc đẩy sự phát triển trong ngành công nghiệp di chuyển kể từ năm 2012. Với các đội ngũ tại Hoa Kỳ, Đức và Israel, công ty chuyên về việc kết hợp xử lý tín hiệu, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và tính toán nhúng để nâng cao hệ thống xe thông minh và tự động. Công nghệ của họ cho phép xe có thể “cảm nhận” đường đi ngoài việc “nhìn” thấy nó, tối ưu hóa quyết định lái xe thời gian thực và tạo ra bản đồ chính xác, được tạo bởi đám đông, về điều kiện đường đi. Thông qua các giải pháp VehicleDNA ™ và SurfaceDNA ™, Tactile Mobility phục vụ các nhà sản xuất ô tô, thành phố, quản lý đội xe và công ty bảo hiểm, tiên phong trong việc tích hợp cảm biến xúc giác vào di chuyển hiện đại.

Bạn có thể kể cho chúng tôi về hành trình của bạn từ khi đồng sáng lập Charlotte’s Web Networks đến khi thành lập Tactile Mobility? Điều gì đã truyền cảm hứng cho bạn để chuyển sang lĩnh vực công nghệ ô tô?

Sau khi đồng sáng lập Charlotte’s Web Networks, tôi chuyển sang vai trò tại Zoran Microsystems, nơi tôi từng là kiến trúc sư hệ thống và sau đó là quản lý nhóm hệ thống, tập trung vào thiết kế ASIC và bảng cho các hệ thống giải trí tại nhà, hộp set-top và nhiều hơn nữa. Sau đó, một cuộc trò chuyện với một người bạn đã khơi dậy một con đường mới.

Người bạn đó đã đặt ra một câu hỏi thú vị về cách tối ưu hóa hiệu suất xe khi lái từ điểm A đến điểm B với mức tiêu thụ nhiên liệu tối thiểu, tính đến các yếu tố như thời tiết, điều kiện đường đi và khả năng của xe. Điều này đã khiến tôi sâu入 vào lĩnh vực công nghiệp ô tô, thành lập Tactile Mobility để giải quyết những phức tạp này. Chúng tôi bắt đầu như một công ty khởi nghiệp được hỗ trợ bởi incubator tại Israel, cuối cùng đã phát triển thành một công ty có sứ mệnh trao cho xe khả năng “cảm nhận” đường đi.

Điều gì là những thách thức và đột phá ban đầu mà bạn đã trải qua khi thành lập Tactile Mobility?

Một trong những thách thức lớn đầu tiên của chúng tôi là tạo ra những hiểu biết thời gian thực với nguồn lực hạn chế của xe. Xe đã có các cảm biến cơ bản, nhưng xe thiếu thông tin về các tham số quan trọng như trọng lượng xe hiện tại, tình trạng lốp và độ bám đường. Chúng tôi đã giải quyết vấn đề này bằng cách triển khai phần mềm mới trong đơn vị điều khiển động cơ (ECU) của xe, cho phép chúng tôi tạo ra những hiểu biết này thông qua “cảm biến ảo” kết nối với thiết lập xe hiện tại và không yêu cầu phần cứng bổ sung.

Sứ mệnh của Tactile Mobility rất tham vọng – trao cho xe một “cảm giác chạm”. Bạn có thể giải thích tầm nhìn đằng sau khái niệm này?

Tầm nhìn của chúng tôi xoay quanh việc thu thập và sử dụng dữ liệu từ các cảm biến trên xe để trao cho xe khả năng nhận thức xúc giác. Điều này liên quan đến việc dịch dữ liệu từ các cảm biến hiện có để tạo ra “điểm ảnh xúc giác” mà, giống như điểm ảnh hình ảnh, có thể tạo thành một bức tranh hoặc “phim” về trải nghiệm xúc giác của xe trên đường đi. Hãy tưởng tượng những người mù cảm nhận môi trường xung quanh dựa trên cảm giác chạm – đây là cách chúng tôi muốn xe “cảm nhận” đường đi, hiểu được kết cấu, độ bám và các nguy hiểm tiềm ẩn.

Làm thế nào các cảm biến xe được AI của Tactile Mobility hoạt động để thu thập dữ liệu xúc giác, và những thông tin độc đáo nào mà chúng cung cấp về cả xe và đường đi?

Phần mềm của chúng tôi hoạt động trong ECU của xe, liên tục thu thập dữ liệu từ các cảm biến phần cứng như cảm biến tốc độ bánh xe, gia tốc kế và hệ thống lái và phanh. Lý tưởng nhất, cũng sẽ có cảm biến lốp có thể thu thập thông tin về đường đi. Dữ liệu này sau đó được xử lý để tạo ra những hiểu biết thời gian thực, hoặc “cảm biến ảo”, truyền tải thông tin về trọng lượng xe, độ bám và thậm chí cả tình trạng lốp.

Các giải pháp của Tactile Mobility cho phép xe “cảm nhận” điều kiện đường đi trong thời gian thực. Bạn có thể giải thích cách thức phản hồi xúc giác này hoạt động và vai trò của AI và tính toán đám mây trong quá trình này?

Hệ thống liên tục thu thập và xử lý dữ liệu từ các cảm biến phần cứng của xe, áp dụng AI và học máy để chuyển đổi dữ liệu này thành những kết luận có thể ảnh hưởng đến hoạt động của xe. Quá trình phản hồi này thông báo cho xe về điều kiện đường đi trong thời gian thực – như mức độ ma sát trên các bề mặt khác nhau – và truyền tải những thông tin này đến đám mây. Với dữ liệu từ hàng triệu xe, chúng tôi tạo ra các bản đồ toàn diện về bề mặt đường đi chỉ ra các nguy hiểm như vùng trơn trượt hoặc dầu loang để tạo ra một trải nghiệm lái xe an toàn và thông tin hơn.

Bạn có thể mô tả cách thức công nghệ VehicleDNA ™ và SurfaceDNA ™ hoạt động và điều gì khiến chúng khác biệt trong ngành công nghiệp ô tô?

VehicleDNA ™ và SurfaceDNA ™ đại diện cho hai nhánh của “ngôn ngữ” xúc giác của chúng tôi. SurfaceDNA ™ tập trung vào bề mặt đường đi, thu thập các thuộc tính như ma sát, độ dốc và các nguy hiểm phát sinh thông qua cảm biến lốp và các cảm biến bên ngoài khác. VehicleDNA ™, mặt khác, mô hình hóa các đặc điểm cụ thể của từng xe trong thời gian thực – trọng lượng, tình trạng lốp, trạng thái hệ thống treo và nhiều hơn nữa (được biết đến trong ngành công nghiệp là “số đôi của khung gầm”). Cùng nhau, những công nghệ này cung cấp một sự hiểu biết rõ ràng về giới hạn hiệu suất của xe trên bất kỳ đường đi nào, nâng cao an toàn và hiệu quả.

Làm thế nào công nghệ ước tính độ bám đường trên xe hoạt động, và nó đã ảnh hưởng như thế nào đến lái xe tự động và tiêu chuẩn an toàn?

Công nghệ ước tính độ bám đường là rất quan trọng, đặc biệt là đối với xe tự động lái ở tốc độ cao. Các cảm biến truyền thống không thể đo độ bám đường một cách đáng tin cậy, nhưng công nghệ của chúng tôi có thể. Nó đánh giá hệ số ma sát giữa xe và đường đi, thông báo cho xe về giới hạn của nó trong gia tốc, phanh và quay. Sự hiểu biết này là thiết yếu cho xe tự động để đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn hiện có, vì nó cung cấp một sự hiểu biết thời gian thực về điều kiện đường đi, thậm chí khi chúng không nhìn thấy được, như trong trường hợp của băng đen.

Tactile Mobility đang tích cực hợp tác với các OEM như Porsche và các thành phố như Detroit. Bạn có thể chia sẻ thêm về những hợp tác này và cách chúng đã giúp mở rộng tác động của Tactile Mobility?

Mặc dù tôi không thể tiết lộ chi tiết cụ thể về các hợp tác của chúng tôi, nhưng tôi có thể nói rằng việc hợp tác với các nhà sản xuất thiết bị gốc (OEM) và thành phố đã là một quá trình dài nhưng đầy ý nghĩa.

Nói chung, OEM có thể tận dụng dữ liệu của chúng tôi để tạo ra những hiểu biết quan trọng về hiệu suất xe trên các địa hình và điều kiện thời tiết khác nhau, điều này có thể thông báo về việc cải tiến các tính năng an toàn, công nghệ hỗ trợ lái và thiết kế xe. Các thành phố, mặt khác, có thể sử dụng dữ liệu tổng hợp để theo dõi điều kiện đường đi và mô hình giao thông trong thời gian thực, xác định các khu vực cần bảo trì ngay lập tức hoặc có nguy cơ an toàn, chẳng hạn như đường trơn trượt hoặc ổ gà.

Bạn tin rằng những thách thức và cơ hội lớn nào đang chờ đợi ngành công nghiệp ô tô trong lĩnh vực AI và cảm biến xúc giác?

Thách thức đạt được độ chính xác trong xe tự động là có lẽ khó khăn nhất. Con người thường dễ dàng tha thứ cho sai lầm của con người vì nó là một phần của việc lái xe; nếu một tài xế mắc sai lầm, họ biết về rủi ro liên quan. Tuy nhiên, với công nghệ tự động, xã hội đòi hỏi tiêu chuẩn cao hơn nhiều. Thậm chí một tỷ lệ thất bại thấp hơn sai lầm của con người cũng có thể không thể chấp nhận được nếu nó có nghĩa là một lỗi phần mềm có thể dẫn đến một tai nạn致命.

Đây là một thách thức lớn: AI trong xe tự động không chỉ phải匹 với hiệu suất của con người mà còn phải vượt qua nó, đạt được mức độ tin cậy rất cao, đặc biệt là trong các tình huống lái xe phức tạp hoặc hiếm gặp. Vì vậy, chúng tôi phải đảm bảo rằng tất cả các cảm biến đều chính xác và truyền tải dữ liệu trong một khoảng thời gian cho phép phản ứng an toàn.

Cuối cùng, mục tiêu dài hạn của bạn cho Tactile Mobility là gì, và bạn nhìn thấy công ty trong năm tới hoặc thập kỷ tới?

 Chúng tôi nhằm mục đích tiếp tục tích hợp phần mềm của Tactile Mobility vào nhiều OEM hơn trên toàn cầu, mở rộng sự hiện diện của chúng tôi trong các xe kết nối với đám mây của chúng tôi. Chúng tôi dự kiến sẽ tiếp tục cung cấp một số thông tin chính xác và có tác động nhất trong ngành công nghiệp ô tô trong suốt thập kỷ tới.

Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Tactile Mobility.