[비즈한국] Tmap, ứng dụng dẫn đường di động số 1 tại Hàn Quốc, đang thực hiện bước chuyển mình mạnh mẽ thành một tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI Agent). Tmap Mobility, công ty vận hành Tmap, đã công bố tham vọng trở thành nền tảng di động tích hợp bằng cách kết hợp kho dữ liệu khổng lồ mà hãng nắm giữ với công nghệ AI. Kế hoạch của công ty là mở rộng các quan hệ đối tác dựa trên dữ liệu, đồng thời tăng cường các tính năng cá nhân hóa như tích hợp AI đàm thoại vào Tmap. Nền tảng này được xây dựng dựa trên dữ liệu hàng ngày bao gồm bản đồ, lộ trình di chuyển, dữ liệu địa điểm, thanh toán, sạc xe điện và lịch sử đỗ xe.
'Tương tác đàm thoại' với Tmap khi đang lái xe
Ngày 17 vừa qua, Tmap đã cải tổ hệ thống hướng dẫn bằng giọng nói trên xe bằng cách áp dụng dịch vụ AI 'A.' (Adot) của SK Telecom017670. Ngày 18, công ty đã tổ chức họp báo để công bố những thành tựu trong kinh doanh dữ liệu di động, đồng thời giới thiệu mô hình kinh doanh dữ liệu và AI Agent của Tmap. Với bản cập nhật này, Tmap đã thoát khỏi hệ thống hướng dẫn bằng giọng nói dựa trên 'NUGU' trước đây để vận hành như một AI di động có khả năng đàm thoại, cho phép tương tác linh hoạt với tài xế. Hiện tại, tính năng này đang được triển khai trên hệ điều hành Android và sẽ sớm mở rộng sang iOS.
Với việc hiện thực hóa hệ thống hướng dẫn đàm thoại có thể hiểu được ngôn ngữ tự nhiên, các tài xế dự kiến sẽ nhận thấy những thay đổi rõ rệt. Bản cập nhật này cho phép thực hiện các thao tác như: △Yêu cầu lộ trình có điểm dừng (lệnh đa nhiệm) △Hướng dẫn cá nhân hóa dựa trên địa điểm thường lui tới △Đề xuất địa điểm theo chủ đề △Đối thoại tương tác liên quan đến thông tin giao thông và đời sống.
Trước đây, việc tìm kiếm bằng giọng nói trên các ứng dụng dẫn đường hay loa thông minh tại nhà chủ yếu dựa trên các câu lệnh chính xác. Thông thường, các hệ thống này dựa trên công nghệ hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), nhưng do hầu hết là phương thức dựa trên quy tắc định sẵn, nên chỉ cần người dùng nói khác đi một chút là hệ thống thường hoạt động sai hoặc thất bại. Đây chính là lý do khiến các loại loa thông minh hiện nay còn nhiều hạn chế khi mở rộng dịch vụ thành 'trợ lý thông minh'.
Sau khi cải tổ, khi sử dụng Tmap, người lái không cần các câu lệnh rõ ràng mà có thể nói như trò chuyện hàng ngày, ví dụ: "Ghé vào trạm xăng nào rẻ trên đường về nhà", là hệ thống đã có thể thiết lập ngay điểm dừng và điểm đến. Nó không chỉ trả lời các câu hỏi liên quan trực tiếp hoặc gián tiếp đến ứng dụng bản đồ và tình hình lái xe như "Quán cà phê nổi tiếng nào ở gần đây?", mà còn trả lời cả những câu hỏi đời thường không liên quan nhiều như "Bài hát nổi tiếng của IU là gì?". Các lỗi phát âm cũng được tự động hiệu chỉnh. Cách thức vận hành là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ phân tích và đánh giá lời nói của tài xế để hiển thị kết quả tìm kiếm. Nhờ đó, công ty kỳ vọng tính tiện lợi khi lái xe sẽ được cải thiện đáng kể.
Đối với thông tin giao thông, cũng có những cải tiến nhờ AI Agent. Tmap kết nối dữ liệu với Tổng cục Đường bộ Hàn Quốc để nhận thông tin thời gian thực về các tình huống bất ngờ, chia thành 5 danh mục như thiên tai, thảm họa, lễ hội và tai nạn giao thông. Thông tin này được cập nhật 5 phút một lần, công ty giải thích rằng tính năng mới đã được áp dụng để AI Agent chủ động thông báo cho người dùng nếu có tình huống bất ngờ xảy ra trên lộ trình di chuyển của họ.
Trợ lý AI trên xe, vấn đề lỗi phát âm và quyền riêng tư?
Phương thức triển khai hiện tại có thể xem là giai đoạn trung gian trong kế hoạch của Tmap Mobility. Tại buổi họp báo, ông Jeon Chang-geun, Giám đốc sản phẩm (CPO) của Tmap Mobility cho biết: "Năm 2026, chúng tôi dự định tích hợp tác nhân trò chuyện (Chat Agent) vào Tmap dựa trên nền tảng AI giọng nói hiện có. Chúng tôi muốn tích hợp AI giọng nói và AI trò chuyện để mang đến trải nghiệm người dùng liền mạch trước và sau khi lái xe". Ví dụ, trong lúc lái xe nghe tin tức từ AI giọng nói, nếu muốn tìm hiểu thêm, người dùng có thể yêu cầu AI gửi bài báo liên quan vào cửa sổ chat để xem lại sau.
Đây là bản thiết kế nhằm mở rộng thành nền tảng di động tích hợp AI, không chỉ vượt qua giới hạn của hệ thống dẫn đường mà còn thu hút lượng lưu lượng truy cập (traffic) lớn và trang bị các tính năng cá nhân hóa nhờ kết hợp hơn 7,4 tỷ dữ liệu di chuyển tích lũy với AI. Tmap Mobility hiện đang đẩy nhanh việc xây dựng mô hình tăng trưởng dựa trên dữ liệu di chuyển.
Dữ liệu lộ trình di chuyển với hơn 26 triệu lượt tích lũy mỗi ngày là một trong những tài sản cốt lõi của Tmap. Tmap đang cung cấp nhiều dữ liệu khác nhau như bản đồ, mạng lưới đường bộ, mô hình giao thông, giao hàng... cho toàn bộ các ngành công nghiệp như logistics, tài chính, chính quyền địa phương để mở rộng mô hình kinh doanh. Mảng kinh doanh dữ liệu của Tmap đã tăng trưởng 28,5% trong quý 1 năm nay và 49,3% trong quý 2 so với cùng kỳ năm ngoái.
Việc tích hợp trợ lý AI vào hệ thống dẫn đường trên xe mang lại nhiều kỳ vọng như nâng cao sự tiện lợi, hướng dẫn tùy chỉnh và phản ứng thời gian thực, nhưng đồng thời cũng có những điểm cần xem xét.
Trước hết là vấn đề quyền riêng tư. Có ý kiến cho rằng cần sự minh bạch về nơi lưu trữ và cách sử dụng dữ liệu trong môi trường mà thông tin vị trí, mô hình di chuyển và dữ liệu giọng nói đều bị thu thập. Với bản cập nhật này, Tmap duy trì chế độ "luôn lắng nghe" ngay cả sau khi kết thúc lời nói để hỗ trợ đàm thoại liên tục. Trong khi ở Tmap dựa trên 'NUGU' trước đây, người dùng phải gọi "Aria" để kích hoạt.
So với phương thức gọi "đánh thức" (wakeup) đòi hỏi phải đánh thức lại thiết bị sau mỗi lần thực hiện lệnh, đây có thể coi là một bước tiến về mặt kỹ thuật. Tuy nhiên, dù đây là việc sử dụng dữ liệu rộng rãi không thể tránh khỏi trong quá trình mở rộng dịch vụ cá nhân hóa, những lo ngại vẫn là điều không thể tránh khỏi.
Trong các hệ thống nhận diện ngôn ngữ tự nhiên, nơi ngôn ngữ hàng ngày, từ viết tắt và cách phát âm có thể gây ảnh hưởng, các lỗi như AI Agent nhận diện sai từ ngữ có thể xảy ra. Ông Jeon cho biết: "Tỷ lệ hiệu chỉnh đã cải thiện khoảng 25% so với trước đây. Chúng tôi cũng đã cải thiện khả năng sử dụng bằng cách thêm logic tìm kiếm tương tự một lần nữa nếu không có kết quả".
Công ty cũng giải thích rằng trong tương lai, họ sẽ tăng cường hiệu suất bảo mật bằng cách thêm tính năng nhận diện người nói. Ông Jeon chia sẻ: "Mặc dù tính năng này hiện chưa được hỗ trợ, nhưng chúng tôi có kế hoạch thêm các tính năng liên quan vì khi có nhiều người cùng nói chuyện bên trong xe, AI Agent có thể nhận diện nhầm".
Ông Park Seo-ha, Phó chủ tịch phụ trách Dữ liệu và Đổi mới của Tmap Mobility, nhấn mạnh: "Tmap, với kho dữ liệu áp đảo, sở hữu điểm tiếp xúc tự nhiên và tất yếu nhất để trở thành AI Agent trên xe. Đồng thời, khi công nghệ AI được tích hợp, việc sử dụng dữ liệu Tmap trong các lĩnh vực như xe tự lái và bản sao kỹ thuật số (digital twin) sẽ càng trở nên ý nghĩa hơn".